聚氨酯/超支化聚醚硫酸盐单离子型固体电解质

将聚氧化乙烯聚氨酯（PEU）和超支化聚醚硫酸盐（SHPG－Na)共混制得了单离子型聚合物固体电解质，运用红外光谱，升温红外，Raman光谱和复阻抗谱等手段对其进行了表征，结果表明，该复合体系中的阳离子与醚氧原子发生络合作用并随盐浓度的增加而增强，温度对高盐浓度体系中的醚键和羰基与阳离子间的络合作用影响较大，而对低盐浓度体系的影响较小；在较低盐浓度时，SO3在体系中主要以自由离子和离子对的形式存在，当盐浓度较高时，除了自由离子和离子对，还出现了盐的集聚体；PEU／SHPG－Na(离子化程度为60％）的最佳配比为30％－40％（质量分数，即[EO]/[Na^ ]＝5－6），室温（25℃）下最高离子电导率σ＝3．1μS/cm，中等温度（60℃）下达到10^-5数量级，且电导率与温度的关系符合Arhenius方程。     

他唑巴坦的合成新方法

他唑巴坦（Tazobactam)是一种新颖的β－内酰胺酶抑制剂，以6－APA为原料，以新的酯化、氧化反应制得关键中间体M4，M4与2－羟基苯并噻唑缩合后，经氯代、成环、氧化、水解等反应得他唑巴坦，总产率达17．8％，该路线在酯化反应中，产率达100％。用H2O2直接氧化，避免了易爆氧化剂的反应，使得该反应条件温和，易于进行工业化生产。     

以聚醚型低聚物为流动载体的液膜体系中金（Ⅲ）的迁移特性

本文以聚醚型低聚物ＰＯＡ为流动载体，采用整体型液膜装置，在ＨＡｕＣｌ４（ａｑ．）１，２－二氯乙烷／硫脲（ａｑ．）体系中研究了金（Ⅲ）的迁移特性。结果表明：金（Ⅲ）的迁移速率和迁移率与原料液中金（Ⅲ）的浓度，膜相中流动载体的浓度，接收相中硫脲浓度以及介质酸度等因素有关。ＰＯＡ载体可分别从Ａｕ（Ⅲ）－Ｐｔ（Ⅳ）和Ａｕ（Ⅲ）－Ｃｕ（Ⅱ）－Ｋ（Ⅰ）混合液中选择性地迁多金（Ⅲ），而迁移其它离子。     

聚醚腈的合成与表征[1]

该文用２，６－二氯代苯腈与不同的双酚反应制得了八种聚醚腈，并进行了多种表征。     

二元醇扩链嵌段聚醚氨酯的合成,性能及医学应用

本文报道用改进的溶液聚合法,以二元醇为扩链剂合成多种嵌段聚醚氨酶.文中对合成反应中的一些问题如:反应温度的选择,防止产物交联,提高产物分子量等进行了研究.测定了不同结构聚醚氨酯的性能,对结构与性能的关系进行了讨论.合成产物纯度高,分子量大,溶解性好,易成型.其中两种产品用复合涂层法制成主动脉内气囊泵的气囊,经测定具有优良的力学性能与抗凝血性能.     

高承载聚氨酯软泡的试制

利用聚合物聚醚多元醇与普通聚醚多元醇混合发泡的方法，对普通聚氨酯软泡进行改性，试制高承载聚氨酯软泡，大幅度提高了泡沫体的硬度和回弹性。其中，给出了常用密度下的高承载聚氨酯软泡生产配方，并在实际应用中得到验证。     

环保型涤纶织物亲水抗静电剂的合成

合成了一种聚酯-聚醚型亲水抗静电剂,对共聚物的共晶链段和亲水链段做了理论估算,应用IR、GPC、DSC等手段对共聚物的结构特征做了分析.结果表明,共聚物中聚乙二醇（PEG）的百分含量和分子量是决定整理剂性能的主要因素,PEG的重量百分比应为40%～70%,分子量应为1 540,共聚物的Tg（ 85.8℃）和Tm （109.1℃）决定了亲水抗静电剂的使用温度,焙烘温度一般高于Tg10℃左右.     

光学透明、低热膨胀性的甲壳素纳米纤维/聚醚砜复合薄膜

通过化学预处理和机械处理的方法制备出甲壳素纳米纤维,再利用真空抽滤的方法制备出甲壳素纳米纤维膜,将所得的纳米纤维素浸渍到聚醚砜树脂中,制备了甲壳素纳米纤维/聚醚砜复合薄膜。采用场发射扫描电镜(FE-SEM)对机械处理的甲壳素纳米纤维的形态特征进行表征。采用紫外光分光光度计、热机械分析仪(TMA)分别对甲壳素纳米纤维/聚醚砜复合膜的透光性、热膨胀性做分析,用万能力学试验机测试甲壳素纳米纤维/聚醚砜复合膜的拉伸性能。结果表明,机械处理后,甲壳素纤维达到纳米级别,随机械处理手段增加,甲壳素纳米纤维直径逐步变小。甲壳素纳米纤维/聚醚砜复合薄膜保持了较高的透光率,对比树脂材料,热稳定性和力学强度明显增强,是一种具有高透光性、低热膨胀性的复合膜,在光学基底材料、显示器等方面具有较大的应用潜力。     

甲砜霉素-羟丙基-β-环糊精包合物的制备和鉴定

采用溶液搅拌法制备甲砜霉素-羟丙基-β-环糊精(TAP-HP-β-CD)包合物,用X射线衍射法(XRD)、差示扫描量热法(DSC)和红外分光光度法(IR)对包合物进行鉴定,并用高效液相色谱法(HPLC)分别测定TAP在水中和包合物溶液中的溶解度.结果表明:甲砜霉素与羟丙基-β-环糊精能形成包合物,且能显著提高其溶解度.     

苯砜基羧酸酯类化合物急性毒性的预测模型

用MATLAB软件编程计算了56个苯砜基羧酸酯类化合物分子电性距离矢量(mk),同时用Hyper chem8.0程序包计算了它们的理化参数.这两类结构参数被用于建立苯砜基羧酸酯类化合物急性毒性的预测模型.通过最佳变量子集回归的方法构建多元线性回归模型:-lg EC50=4.724+30.275m7+0.061m24+6.468m85+0.880m90-0.003V-0.096(lg P)2.该模型具有良好的稳健性和较强的预测能力.以模型中的6个参数为人工神经网络(ANN)输入层,设定6∶4∶1的网络结构,用BP算法构建人工神经网络模型,其相关系数R2为0.986.结果表明,神经网络BP算法模型的预测结果优于多元线性回归模型的预测结果.