Mass Spectrometry of Inorganic and Organometallic Compounds pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Henderson, William/ McIndoe, J. Scott

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2005-4

价格:542.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780470850169

丛书系列:

图书标签:

• 质谱学
• 无机化合物
• 有机金属化合物
• 分析化学
• 元素分析
• 光谱分析
• 化学分析
• 仪器分析
• 金属有机化学
• 配位化学

谱学前沿：结构分析与物质表征的深度探索 《谱学前沿：结构分析与物质表征的深度探索》 本书导言 在现代科学研究，尤其是在化学、材料科学、生命科学及环境科学领域，对物质的精准结构解析和复杂体系的表征能力是推动技术革新的基石。传统的分析方法往往受限于样品状态、灵敏度或对分子间相互作用的敏感性。《谱学前沿：结构分析与物质表征的深度探索》旨在系统梳理和深入剖析一系列尖端谱学技术，它们不仅能够揭示宏观性质，更深入到原子、分子层面，提供无与伦比的结构信息。本书不仅关注理论基础，更侧重于这些工具在解决前沿科学问题中的实际应用和技术瓶颈的突破。我们将聚焦于那些提供高分辨率、高灵敏度、多维度信息整合的分析手段。 第一部分：高分辨光谱学技术的基础与进阶 第一章：超高分辨质谱技术在复杂混合物分析中的应用 本章将深入探讨现代高分辨质谱（HRMS）技术，特别是基于傅里叶变换离子回旋共振质谱（FT-ICR MS）和高分辨飞行时间质谱（HR-TOF MS）的原理与实践。重点将放在其在处理高复杂性样品（如石油沥青质、复杂生物体液）中对精确分子量测定和元素组成推断的能力。内容涵盖离子化技术的进步，如电喷雾电离（ESI）和矩阵辅助激光解吸电离（MALDI）的优化，以及数据处理中的高阶算法，确保在极低浓度下对痕量物种的可靠鉴定。特别讨论如何利用高分辨质谱进行“自下而上”（Bottom-Up）和“自上而下”（Top-Down）的蛋白质组学和代谢组学研究。 第二章：先进核磁共振（NMR）波谱学：动态结构与实时过程监测 核磁共振（NMR）作为结构确定的“黄金标准”，其在时间分辨和空间分辨方面的能力持续拓展。本章将详细介绍固体NMR（Solid-State NMR）在无序材料（如玻璃、聚合物、酶-底物复合物）结构解析中的最新进展，重点分析魔角旋转（MAS）技术与各种脉冲梯度场序列的设计。同时，我们将覆盖溶液态NMR中的多维谱学，如NOESY、ROESY在确定生物大分子（蛋白质、核酸）三维结构中的应用，并引入动态NMR（Dynamic NMR）在研究分子构象变化和化学反应速率上的前沿应用。 第三章：X射线光谱学：电子态与局域环境的探秘 本章聚焦于利用X射线与物质相互作用产生的各种光谱技术，以获取电子结构和原子局域环境信息。内容将涵盖X射线吸收精细结构（XAFS），特别是边沿吸收谱（XANES）和扩展边沿结构（EXAFS）在催化剂活性位点结构、纳米粒子尺寸及电子态研究中的定量分析。此外，还将介绍软X射线光谱技术，如X射线发射光谱（XES）和X射线光电子能谱（XPS），它们如何提供价态信息和轨道占有率的直接证据，在半导体材料和新能源材料研究中扮演的关键角色。 第二部分：联用技术与新型表征范式 第四章：色谱分离技术的极限突破与谱学耦合 高效的色谱分离是分析复杂体系的先决条件。本章将系统回顾和展望色谱技术，包括超临界流体色谱（SFC）在手性分离和热不稳定的化合物分离中的优势，以及二维液相色谱（2D-LC）如何显著提高分离度和峰容量。核心内容是这些先进分离技术与高分辨质谱的无缝联用（LC-HRMS/MS），讨论在线反应监测、高通量筛选中的数据处理策略，以及如何克服界面传输中的效率损失。 第五章：联用技术在痕量污染物与环境监测中的整合应用 环境分析对检测的灵敏度、特异性和选择性提出了极高要求。本章探讨如何整合GC-MS/MS、LC-HRMS以及ICP-MS（电感耦合等离子体质谱）来构建多组学环境分析平台。重点案例研究包括持久性有机污染物（POPs）的广谱筛查、微塑料的化学表征，以及新兴污染物（如全氟和多氟烷基物质PFASs）的溯源分析。讨论如何利用同位素质谱法（Isotope Ratio Mass Spectrometry, IRMS）进行环境样品的生物地球化学标记和地理来源判别。 第六章：表面分析的新视野：非破坏性与高空间分辨率技术 针对材料科学中对界面和表面化学性质的需求，本章集中介绍非破坏性、高空间分辨率的表面分析技术。内容包括二次离子质谱（SIMS），特别是聚焦离子束（FIB）引导下的三维（3D）深度剖析和高分辨成像质谱（Imaging Mass Spectrometry, IMS）。深入分析SIMS中同位素标记和高能离子束对样品损伤的最小化策略。此外，还将涉及拉曼光谱（Raman Spectroscopy）和红外光谱（IR Spectroscopy）在微区成像中的进展，特别是结合共聚焦显微镜，用于分析聚合物复合材料和生物组织切片中的组分分布。 第三部分：数据科学与未来发展趋势 第七章：高维谱学数据的处理、建模与解析 随着谱学仪器采集的数据量呈指数级增长，如何有效地从海量数据中提取有意义的化学信息成为新的挑战。本章将介绍处理复杂谱学数据的计算化学方法和机器学习算法。内容包括主成分分析（PCA）、偏最小二乘回归（PLS）在光谱定量分析中的应用，以及如何利用深度学习（Deep Learning）模型，如卷积神经网络（CNN），来识别复杂的质谱碎片模式和优化NMR谱线的解析。着重讨论数据标准化的必要性和可重复性分析的实践。 第八章：谱学在先进功能材料研发中的前瞻性应用 本章将视野投向未来，探讨当前谱学技术在新型功能材料设计中的核心作用。具体案例包括：固态电池电解质界面的原位监测（使用原位NMR和XPS），高熵合金（HEAs）的局域结构解析（使用高分辨SIMS和EDX/EELS），以及功能性有机框架材料（MOFs）的孔道结构和客体分子吸附行为的表征（使用高分辨吸附等温线结合固体NMR）。强调谱学技术如何指导理性设计和性能优化。 结论与展望 本书总结了当前最先进的谱学技术在结构解析和物质表征领域的广阔前景，指出多模态数据整合分析将是未来分析化学的发展方向。未来的挑战在于开发更高灵敏度、更高通量的仪器平台，并建立跨学科的数据共享和验证标准，以期在基础研究和工业应用中实现更深层次的突破。

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