Thủy phân là gì? Các công bố khoa học về Thủy phân
Thủy phân là quá trình hoá học mà trong đó một chất hóa học bị chia tách thành các chất khác nhau dưới sự tác động của nước. Quá trình này thường xảy ra thông q...
Thủy phân là quá trình hoá học mà trong đó một chất hóa học bị chia tách thành các chất khác nhau dưới sự tác động của nước. Quá trình này thường xảy ra thông qua reac phân-ly, trong đó liên kết hóa học trong chất bị đứt gãy và các sản phẩm phân tách thành. Thủy phân là một quá trình quan trọng trong hóa học và có thể xảy ra tự nhiên hoặc được thực hiện trong các phản ứng hóa học được điều khiển.
Trong quá trình thủy phân, một chất được chia tách thành các thành phần khác nhau bằng cách tiếp xúc với nước. Nước tác động lên liên kết hóa học trong chất, gây ra sự đứt gãy của các liên kết này. Các sản phẩm tạo thành sau quá trình thủy phân được gọi là các sản phẩm thủy phân.
Quá trình thủy phân có thể xảy ra tự nhiên hoặc được thực hiện trong phòng thí nghiệm hay trong quá trình công nghiệp và có nhiều ứng dụng khác nhau. Một ví dụ phổ biến về thủy phân tự nhiên là quá trình thủy phân của nước, trong đó nước tách thành các ion hyđro (H+) và hydroxit (OH-).
Các phản ứng thủy phân thường được đặt tên dựa trên nhóm chức năng hoặc cấu trúc của chất ban đầu. Ví dụ, trong phản ứng thủy phân este, một este sẽ bị chia tách thành một axit và một cồn. Trong phản ứng thủy phân liên kết peptit, một peptit sẽ bị chia tách thành các axit amin.
Quá trình thủy phân có thể được tác động bằng cách gia nhiệt, thêm một chất xúc tác hoặc điều chỉnh pH. Quá trình thủy phân cũng có thể diễn ra theo một cơ chế cụ thể, như thủy phân tiếp xúc hoặc thủy phân yếm. Các sản phẩm thủy phân có thể được sử dụng trong các quá trình sản xuất hoá học, chế tạo thuốc, và các lĩnh vực khác.
Trong quá trình thủy phân, nước tác động lên một chất và gây ra sự phân ly các liên kết hóa học trong chất đó. Quá trình thủy phân cũng có thể xảy ra trong môi trường có độ pH khác nhau, trong đó ion hydroni (H+) hoặc ion hydroxyl (OH-) có thể tham gia vào phản ứng.
Dưới đây là một số ví dụ về quá trình thủy phân và các sản phẩm thủy phân tạo thành:
1. Thủy phân este: Quá trình thủy phân este xảy ra khi một este tương tác với nước để tạo ra một axit và cồn. Ví dụ, quá trình thủy phân axetat etyl (CH3COOC2H5) sẽ tạo ra axit axetic (CH3COOH) và cồn etanol (C2H5OH).
2. Thủy phân liên kết peptit: Trong quá trình này, các liên kết peptit giữa các axit amin trong một peptit bị đứt gãy bởi nước, tạo ra các axit amin riêng lẻ. Đây là quá trình quan trọng trong cơ thể để giúp tiêu hóa và hấp thụ các peptit từ thức ăn.
3. Thủy phân đường: Trong quá trình thủy phân đường, một phân tử đường lớn bị phân ly thành các đơn vị đường nhỏ hơn. Ví dụ, quá trình thủy phân saccarozơ (đường trắng) tạo thành glucozơ (đường mật) và fructozơ (đường trái cây).
4. Thủy phân muối: Muối có thể thủy phân thành cation và anion tương ứng khi tiếp xúc với nước. Ví dụ, quá trình thủy phân clorua natri (NaCl) sẽ tạo ra cation natri (Na+) và anion clorua (Cl-).
Các phản ứng thủy phân có thể diễn ra cực nhanh hoặc mất thời gian tùy thuộc vào điều kiện của quá trình, chẳng hạn như nhiệt độ, pH, áp suất và sự hiện diện của chất xúc tác. Quá trình thủy phân là một phần quan trọng trong nghiên cứu và ứng dụng của hóa học vì nó giúp hiểu về cấu trúc và tính chất của các chất hóa học và cung cấp thông tin về các sản phẩm tạo thành trong các quá trình hóa học.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "thủy phân":
Qua một loạt bài kiểm tra rộng rãi về dữ liệu năng lượng phân tử, đã chỉ ra rằng dạng toán học của hàm giảm trong các phương pháp DFT-D chỉ ảnh hưởng nhỏ đến chất lượng của các kết quả. Đối với 12 chức năng khác nhau, đã kiểm tra công thức "không giảm" chuẩn và giảm hợp lý đến các giá trị hữu hạn cho các khoảng cách nguyên tử nhỏ theo Becke và Johnson (giảm BJ). Cùng một chế độ (DFT-D3) được sử dụng để tính toán các hệ số phân tán. Giảm BJ yêu cầu thêm một tham số điều chỉnh cho mỗi chức năng (ba thay vì hai) nhưng có lợi thế là tránh được các lực tương tác nguyên tử đẩy tại các khoảng cách ngắn hơn. Với giảm BJ, kết quả tốt hơn đối với các khoảng cách không liên kết và rõ ràng hơn về hiệu ứng phân tán trong phân tử trong bốn cấu trúc phân tử đại diện được tìm thấy. Đối với các cấu trúc không liên kết trong bộ S22, cả hai phương pháp đều dẫn đến các khoảng cách giữa các phân tử rất giống nhau. Đối với năng lượng tương tác không liên kết, giảm BJ hoạt động tốt hơn một chút nhưng cả hai biến thể đều có thể được khuyến nghị nói chung. Ngoài ra, Hartree-Fock chỉ có thể được khuyến nghị trong biến thể BJ và khi đó gần với độ chính xác của GGA đã được điều chỉnh cho các tương tác không liên kết. Theo các bài kiểm tra nhiệt động lực học, giảm BJ chính xác hơn, đặc biệt là cho các vấn đề tương quan điện tử khoảng trung bình và chỉ quan sát được các hiệu ứng đếm gấp đôi nhỏ và gần như không đáng kể. Nó dường như cung cấp một hành vi ngắn hạn đúng về vật lý của tương quan/phân tán ngay cả với các chức năng chuẩn chưa được sửa đổi. Trong mọi trường hợp, sự khác biệt giữa hai phương pháp là nhỏ hơn nhiều so với hiệu ứng phân tán tổng thể và thường cũng nhỏ hơn ảnh hưởng của chức năng mật độ cơ bản.
Một chỉnh sửa của phương pháp băng đàn hồi nút được trình bày để tìm kiếm đường dẫn năng lượng tối thiểu. Một trong những hình ảnh được làm leo lên dọc theo băng đàn hồi để hội tụ một cách nghiêm ngặt vào điểm yên ngựa cao nhất. Ngoài ra, các hằng số đàn hồi biến thiên được sử dụng để tăng mật độ các hình ảnh gần đỉnh của rào cản năng lượng nhằm ước lượng tốt hơn đường tọa độ phản ứng gần điểm yên ngựa. Các ứng dụng cho sự hấp phụ phân hủy CH4 trên Ir (111) và H2 trên Si (100) sử dụng lý thuyết phi hàm mật độ dựa trên sóng phẳng được trình bày.
Một tập hợp cơ sở Gaussian loại thu gọn (6-311G**) đã được phát triển bằng cách tối ưu hóa các số mũ và hệ số ở cấp độ bậc hai của lý thuyết Mo/ller–Plesset (MP) cho trạng thái cơ bản của các nguyên tố hàng đầu tiên. Tập hợp này có sự tách ba trong các vỏ valence s và p cùng với một bộ các hàm phân cực chưa thu gọn đơn lẻ trên mỗi nguyên tố. Tập cơ sở được kiểm tra bằng cách tính toán cấu trúc và năng lượng cho một số phân tử đơn giản ở các cấp độ lý thuyết MP khác nhau và so sánh với thực nghiệm.
Trong bối cảnh quản lý, lập trình toán học thường được sử dụng để đánh giá một tập hợp các phương án hành động thay thế có thể, nhằm lựa chọn một phương án tốt nhất. Trong khả năng này, lập trình toán học phục vụ như một công cụ hỗ trợ lập kế hoạch quản lý. Phân tích Bao hàm Dữ liệu (DEA) đảo ngược vai trò này và sử dụng lập trình toán học để đánh giá ex post facto hiệu quả tương đối của các thành tựu quản lý, dù chúng được lập kế hoạch hoặc thực hiện như thế nào. Lập trình toán học do đó được mở rộng để sử dụng như một công cụ kiểm soát và đánh giá các thành tựu quá khứ cũng như công cụ hỗ trợ lập kế hoạch cho hoạt động tương lai. Hình thức tỷ lệ CCR được giới thiệu bởi Charnes, Cooper và Rhodes, như một phần của cách tiếp cận Phân tích Bao hàm Dữ liệu, bao hàm cả sự không hiệu quả về kỹ thuật và quy mô thông qua giá trị tối ưu của hình thức tỷ lệ, được thu được trực tiếp từ dữ liệu mà không cần yêu cầu định trước các trọng số và/hoặc phân định rõ ràng các dạng chức năng giả định của mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra. Một sự tách biệt giữa hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả quy mô được thực hiện bởi các phương pháp phát triển trong bài báo này mà không làm thay đổi các điều kiện sử dụng DEA trực tiếp trên dữ liệu quan sát. Sự không hiệu quả về kỹ thuật được xác định bởi sự thất bại trong việc đạt được các mức đầu ra tốt nhất có thể và/hoặc việc sử dụng quá nhiều lượng đầu vào. Các phương pháp để xác định và điều chỉnh phạm vi của những sự không hiệu quả này, được cung cấp trong các công trình trước, được minh họa. Trong bài báo hiện tại, một biến mới được giới thiệu, cho phép xác định liệu các hoạt động được thực hiện trong các vùng có lợi suất tăng, không đổi hay giảm (trong các tình huống đa đầu vào và đa đầu ra). Các kết quả được thảo luận và liên hệ không chỉ với kinh tế học cổ điển (đầu ra đơn) mà còn với các phiên bản kinh tế học hiện đại hơn được xác định với “lý thuyết thị trường có thể tranh đấu.”
Phổ Raman được báo cáo từ các tinh thể đơn của graphite và các vật liệu graphite khác. Các tinh thể đơn của graphite chỉ xuất hiện một phổ đơn ở 1575 cm−1. Đối với các vật liệu khác như graphite pyrolitic chịu ứng suất, graphite thương mại, than hoạt tính, bồ hóng và carbon thủy tinh, một phổ khác được phát hiện ở 1355 cm−1. Cường độ Raman của dải này tỉ lệ nghịch với kích thước tinh thể và do sự phá vỡ của quy tắc lựa chọn k. Cường độ của dải này cho phép ước tính kích thước tinh thể trong lớp bề mặt của bất kỳ mẫu carbon nào. Hai lực hằng số trong mặt phẳng được tính toán từ các tần số.
Trong khi phần lớn hóa học hữu cơ truyền thống tập trung vào việc chuẩn bị và nghiên cứu tính chất của các phân tử
Chúng tôi trình bày một cách cải thiện ước tính tiếp tuyến nội bộ trong phương pháp băng đàn hồi điều chỉnh nhằm tìm kiếm đường dẫn năng lượng tối thiểu. Trong các hệ thống mà lực dọc theo đường dẫn năng lượng tối thiểu là lớn so với lực phục hồi vuông góc với đường dẫn và khi nhiều hình ảnh của hệ thống được bao gồm trong băng đàn hồi, các nếp gấp có thể phát triển và ngăn cản băng hội tụ vào đường dẫn năng lượng tối thiểu. Chúng tôi chỉ ra cách các nếp gấp phát sinh và trình bày một cách cải thiện ước tính tiếp tuyến địa phương để giải quyết vấn đề này. Nhiệm vụ tìm kiếm chính xác năng lượng và cấu hình cho điểm yên ngựa cũng được thảo luận và các ví dụ cho thấy phương pháp bổ sung, phương pháp dimer, được sử dụng để nhanh chóng hội tụ đến điểm yên ngựa. Cả hai phương pháp chỉ yêu cầu đạo hàm cấp một của năng lượng và do đó có thể dễ dàng áp dụng trong các tính toán lý thuyết hàm mật độ dựa trên sóng phẳng. Các ví dụ được đưa ra từ nghiên cứu về cơ chế khuếch tán trao đổi trong tinh thể Si, sự hình thành Al addimer trên bề mặt Al(100) và sự hấp phụ phân ly của CH4 trên bề mặt Ir(111).
Bài báo này giới thiệu một "Bài kiểm tra phản xạ nhận thức" (CRT) gồm ba câu hỏi như một biện pháp đơn giản để đo lường một dạng khả năng nhận thức - khả năng hoặc khuynh hướng suy nghĩ về một câu hỏi và kiềm chế không đưa ra phản ứng đầu tiên xuất hiện trong tâm trí. Tác giả sẽ chứng minh rằng điểm số CRT có thể dự đoán các loại lựa chọn thường thấy trong các bài thử nghiệm lý thuyết ra quyết định, như lý thuyết tiện ích kỳ vọng và lý thuyết triển vọng. Thật vậy, mối quan hệ này đôi khi mạnh đến mức các sở thích bản thân thực sự hoạt động như là biểu hiện của khả năng nhận thức - một thực tế thực nghiệm đang cần lý giải lý thuyết. Tác giả xem xét mối quan hệ giữa điểm số CRT và hai đặc điểm quan trọng trong ra quyết định: ưu tiên thời gian và ưu tiên rủi ro. Điểm số CRT sau đó được so sánh với các biện pháp khác về khả năng nhận thức hoặc "kiểu" nhận thức. Điểm số CRT thể hiện sự khác biệt đáng kể giữa nam và nữ và bài viết khám phá cách điều này liên quan đến sự khác biệt giới tính trong ưu tiên thời gian và rủi ro. Phần cuối cùng đề cập đến việc giải thích các mối tương quan giữa khả năng nhận thức và các đặc điểm ra quyết định.
Các hằng số tốc độ dập tắt huỳnh quang, kq, nằm trong khoảng từ 106 đến 2 × 1010 M−1 giây−1, của hơn 60 hệ thống cho-nhận electron điển hình đã được đo trong acetonitrile tách oxy và cho thấy có mối quan hệ với sự thay đổi thế năng tự do, Δ
trong phức hợp gặp gỡ và thay đổi trong khoảng từ +5 đến −60 kcal/mol. Mối quan hệ này dựa trên cơ chế chuyển electron ngoại-đường dãn cơ adiabatic yêu cầu Δ
Một nghiên cứu chi tiết về một số hệ thống mà các hằng số dập tắt tính toán khác biệt với các hằng số thí nghiệm đến vài bậc quy mô đã tiết lộ rằng cơ chế dập tắt hoạt động trong những trường hợp này là chuyển nguyên tử hydro thay vì chuyển electron.
Các điều kiện mà các cơ chế khác nhau này áp dụng và hậu quả của chúng được thảo luận.
Chúng tôi mô tả một phương pháp mới để xác định triglycerides trong huyết thanh, trong đó quá trình thuỷ phân enzyme thay thế cho quy trình xà phòng hóa thường được sử dụng. Trong điều kiện thí nghiệm, sự thủy phân enzyme có thể hoàn thành trong chưa đầy 10 phút nhờ tác động kết hợp của lipase vi khuẩn và protease. Chúng tôi đã chứng minh sự thủy phân hoàn toàn của triglycerides bằng phương pháp sắc kí lớp mỏng của các sản phẩm phản ứng, bằng cách thu hồi glycerol từ huyết thanh có hàm lượng triglycerides đã biết, và bằng cách so sánh các thử nghiệm triglycerides trên một số huyết thanh được phân tích bằng phương pháp của chúng tôi với quy trình AutoAnalyzer. Quá trình thủy phân được kết hợp trực tiếp với việc xác định enzyme của glycerol, và được theo dõi thông qua sự thay đổi hấp thụ ở bước sóng 340 nm. Thử nghiệm này đơn giản, nhanh chóng và chỉ cần 50 µl hoặc ít hơn mẫu vật. Vì các enzyme được sử dụng không giải phóng glycerol từ các hợp chất khác trong huyết thanh, sự thủy phân có thể được coi là đặc hiệu cho triglycerides.
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10