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一种锂离子电池活性颗粒的反应速率常数测量方法: 本发明属于电化学测试相关技术领域，其公开了一种锂离子电池活性颗粒的反应速率常数测量方法，步骤为：(1)将待测量的活性材料粉末进行粒径分布测试，随后计算出反应界面电流密度；同时，分析Li||Li对称电池的放电‑弛豫曲线，进...; 张云陈逸夫周华民朱海涛杨帅仪张诗雨周孟源王志刚冯达斌

一种电催化及光电催化系统中间体反应速率常数测定方法: 本发明公开了一种电催化及光电催化系统中间体反应速率常数测定方法，搭建相位灵敏检测原位电化学红外光谱的测试系统，设定外加电位变化的周期，对各周期执行测试操作得到对应的测试数据，包括电化学数据和红外光谱数据；对各周期的测试数...; 张红娜将海英李想陈博强

基于机器学习预测非金属材料催化过硫酸盐降解污染物的速率常数的模型及应用: 本发明公开了一种基于机器学习预测非金属材料催化过硫酸盐降解污染物的速率常数的模型及应用，本发明综合采用简单和复杂集成学习机器学习模型针对非金属材料催化过硫酸盐对污染物的降解速率进行模型构建，并分别计算不同模型评价指标，根...; 银仁莉黎镇杰李晶黎华寿秦俊豪仇荣亮

电极过程动力学反应速率常数测量的若干方法: 2024年; 电子转移反应的标准反应速率常数是电化学反应的“本征”动力学性质,也是电极过程动力学研究的重要内容之一,对于电极反应的机理和路径的理解以及电催化剂和电池材料等的筛选和理性设计均具有重要意义。本文将主要介绍电化学反应速率常数测定的实验方法,包括极化曲线、旋转圆盘、超微电极、扫描电化学显微镜、电化学阻抗谱、电流阶跃、电势阶跃以及循环伏安等方法,以期对开展电极过程动力学研究的相关研究人员和学生有所裨益。; 韩联欢郭佳瑶崔苗苗; 关键词：反应速率常数传质速率

挥发性有机物大气氧化反应速率常数预测模型的建立方法: 一种挥发性有机物大气氧化反应速率常数预测模型的建立方法，包括：获取多种挥发性有机物在大气中与不同氧化物分别发生反应的反应速率常数数据；将挥发性有机物的SMILES编码和氧化物的SMILES编码分别转换为分子图；针对每种挥...; 张爱茜骆家琦刘娴薛峤潘文筱

乙酸乙酯皂化反应速率常数的测定实验改进和拓展被引量：1: 2024年; 本文针对现有物理化学实验教材中的“乙酸乙酯皂化反应速率常数的测定”实验进行改进和拓展。首先,以夹套烧杯为皂化反应池,通过恒温水循环及磁力搅拌确保了实验过程中溶液浓度均匀、温度恒定;其次,取一定体积浓度为0.01 mol∙L^(−1)的氢氧化钠溶液于反应池中待恒温后测定电导率值,记为κ0,再使用微量取样器取等摩尔数的乙酸乙酯加入到反应器中并同时计时,测定不同时间的电导率值,记为κt;第三,通过数据归一化处理消除了电极常数的影响,使物理量意义明确、实验现象直观。改进后的实验步骤减少、数据测量准确性提高,可以测量高温条件下、快速的皂化反应速率常数,在有限的课时内学生可以通过分工协作、共享数据,获得表观活化能及指前因子。; 祝淑颖吴舒婷郑欧; 关键词：皂化反应速率常数表观活化能指前因子

基于米氏机理的酶催化反应中反应速率常数的计算被引量：1: 2024年; 对基于米氏机理的酶催化反应模型,本文介绍了求解全部反应速率常数的两种方法:瞬态法和数学计算法,其中瞬态法的核心是分析反应达到稳态前的过程,数学计算法的核心是寻找反应过程中酶与底物浓度之间的关系。通过求解全部反应速率常数,不仅可以加深对酶催化反应动力学的理解,而且有助于提高对反应动力学的认识。; 张恒; 关键词：酶催化反应动力学速率常数

机器学习估算光催化降解有机污染物反应速率常数的研究: 二氧化钛（TiO）因其优越的化学稳定性和低成本而被广泛用于光催化降解废水中的有害有机污染物。TiO光降解速率常数（k）是评估光催化降解性能的关键参数,也是工业发展的重要参数。然而测定有害有机污染物的k值不仅费时费力,而且...; 杨文杰; 关键词：光催化有机污染物反应速率常数

荧光探针法测定磷酸酯与羟基自由基的反应速率常数: 2024年; 基于香豆素与羟基自由基(·OH)反应后产生的7-羟基香豆素具有强荧光性的特点,使用香豆素作为荧光探针,对不同浓度磷酸三丁酯(TBP)和磷酸三异戊酯(TiAP)水溶液经γ射线辐照后的·OH产额进行了研究,并通过准一级动力学拟合分别测定了TBP及TiAP与·OH室温下的反应速率常数,测得k_(TBP)=(9.0±0.2)×10^(9)L/(mol·s),k_(TiAP)=(5.3±0.2)×10^(9)L/(mol·s)。由于TiAP的疏水性比TBP强,其与·OH的反应速率常数小于TBP,导致加入相同浓度的磷酸酯后,产生的·OH产额高于TBP体系。该工作为研究萃取剂与·OH反应提供了简单、方便、有效的方法。; 杨运佳吴翼茜彭静翟茂林李久强; 关键词：羟基自由基 Γ辐照反应速率常数

基于卷积神经网络的偶联反应催化剂及速率常数预测方法: 2024年; 交叉偶联反应是现代有机合成中碳-碳键生成最有效的方法之一,有效地对催化剂进行筛选、优化对于提高药物、精细化学品的研发效率有重要作用。针对Suzuki-Miyaura及Buchwald-Hartwig交叉偶联反应建立了基于有机反应数据库的卷积神经网络模型及相关方法,用于适宜反应的催化剂(含配体)预测和速率常数预测,同时基于随机森林算法建立对比模型。结果表明,基于卷积神经网络的催化剂预测模型在Suzuki-Miyaura交叉偶联反应数据集中前三准确率达85%,在Buchwald-Hartwig交叉偶联反应数据集中前三准确率达92%,能够正确推荐反应催化剂。获得模型推荐的催化剂后,基于催化剂的结构特征使用ECFP4分子指纹及K-Means算法对反应进行聚类分析,在此基础上进行反应速率常数预测。将催化剂文本生成随机数字标签,与反应物、产物的ECFP4分子指纹进行拼接,形成描述整个反应的反应指纹作为模型的输入。为划分为3个聚类的数据集与原数据集分别建立速率常数预测模型并进行对比。结果表明,在两类交叉偶联反应数据集上使用聚类方法的速率常数预测模型性能有显著提高。基于卷积神经网络的交叉偶联反应催化剂及速率常数预测方法有望应用于其他有机合成反应,并进一步将形成的模型用于反应条件控制及优化。; 杨婷董亚超都健; 关键词：交叉偶联反应卷积神经网络

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