中药化学实用技术

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出版者:化学工业出版社
作者:全国医药职业技术教育研究会
出品人:
页数:192
译者:
出版时间:2004-9
价格:23.00元
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787502558000
丛书系列:
图书标签:
  • 中药化学
  • 中药分析
  • 药物化学
  • 中药成分
  • 化学成分
  • 中药质量控制
  • 实用技术
  • 中药提取
  • 分离纯化
  • 色谱分析
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具体描述

本书是由全国医药职业技术教育研究会组织编写的全国医药高职院校现代中药技术专业的教材。本书主要介绍中药化学成分的提取、分离及鉴定技术。全书共分三篇。第一篇为中药化学 成分的提取技术;第二篇为中药化学成分的分离技术;第三篇为常用中药中化学成分的提取分离技术。本书主要以“提取、分离”技术为主,立足高职高专教育特点,集中体现技术性和应用性。书中还附有典型实验,可供教学选用。本书可供药学及中药学相关专业选用,同时亦可作为中医工作者的参考及自学用书。

好的,这是一份关于一本不包含《中药化学实用技术》内容的图书简介,重点聚焦于其他领域,字数在1500字左右。 --- 书名:《现代材料科学与工程前沿进展》 【图书简介】 《现代材料科学与工程前沿进展》是一部系统梳理和深入探讨当前材料科学与工程领域最活跃、最具颠覆性创新方向的专业著作。本书旨在为从事新材料研发、工程应用、基础研究的高校师生、科研人员以及行业工程师提供一个全面、前沿且具有高度实践指导意义的知识框架。 本书的写作风格严谨而富有洞察力,力求在理论深度与工程应用之间架起坚实的桥梁,绝不涉及任何传统中医药化学或相关技术内容。全书的焦点集中在原子尺度、微观结构调控、宏观性能优化以及面向未来工程挑战的先进功能材料。 --- 第一部分:结构与性能的尺度依赖性调控 本部分深入剖析了材料的性能如何从原子和晶体结构层面被精确控制。我们首先探讨了高熵合金(HEA)的设计原理及其在极端环境下的力学和热学性能表现。不同于传统的单一或二元合金体系,高熵合金的复杂结构为材料设计带来了近乎无限的可能性。书中详细阐述了如“无序效应”、“迟滞效应”和“晶格畸变效应”等关键机理,并辅以第一性原理计算(DFT)验证的案例。 紧接着,我们转向二维(2D)材料的范畴,重点讨论了石墨烯、过渡金属硫化物(TMDs)以及MXenes等在电子学和能源存储领域的突破。本书不仅关注其本征特性,更聚焦于如何通过缺陷工程和表面功能化来定制其电荷传输特性、催化活性和机械柔韧性。例如,如何利用控制性掺杂在二硫化钼(MoS2)中引入特定能级陷阱,以优化其在光电转换器件中的效率。 第二部分:先进能源材料的突破与挑战 能源技术的进步是当代工程科学的核心驱动力。本书的第二部分全面覆盖了下一代能源存储与转换器件中的关键材料体系。 在固态电池领域,我们详尽分析了对高性能固态电解质的需求,特别是聚合物固态电解质、硫化物基和氧化物基无机固态电解质的界面阻抗问题。书中收录了最新的研究成果,探讨了如何通过界面缓冲层材料或原位聚合技术,有效抑制锂枝晶的生长,从而实现高能量密度和长循环寿命。 对于燃料电池技术,我们聚焦于非贵金属催化剂(NPMC)的开发。重点讨论了氮化碳骨架、界面的电子结构重构以及缺陷工程在提升氧还原反应(ORR)活性和稳定性方面的应用。书中对各种电化学测试方法(如旋转圆盘电极RDE)的规范操作和数据解读提供了详细的指导。 此外,本部分还深入探讨了热电材料的ZT值提升策略,包括通过纳米复合结构调控晶格热导率,以及通过能带结构工程优化塞贝克系数。 第三部分:智能与自适应功能材料 材料的“智能”是未来工程系统的标志。《现代材料科学与工程前沿进展》投入大量篇幅阐述了能够响应外部刺激(如光、电、磁、热、应力)的响应性材料。 形状记忆聚合物(SMPs)和合金(SMA)是重点关注对象。书中不仅介绍了经典的镍钛合金(NiTi)的相变机制,更着重于新型可修复、可生物降解的形状记忆聚合物的设计,包括通过动态共价键或超分子相互作用构建可逆网络结构。 另一个核心主题是磁性材料与磁控应用。我们详细介绍了巨磁阻(GMR)和隧道磁阻(TMR)效应在磁存储器(MRAM)中的应用,以及铁电-铁磁多铁性复合材料在自旋电子学和低功耗传感技术中的潜力。书中对磁滞回线、畴结构分析以及自旋转移矩(STT)的物理模型进行了深入的解析。 第四部分:材料的计算模拟与数据驱动研发 进入信息时代,材料的研发范式正从传统的“试错法”转向基于计算和数据的驱动。本书的最后一部分是面向未来的方法论: 1. 计算材料学基础: 详细介绍了密度泛函理论(DFT)在预测材料结构、电子能带和催化活性的应用,并对周期性边界条件和赝势的选择给出了专业建议。 2. 分子动力学模拟(MD): 重点讲解了如何构建高精度的相互作用势场(力场),并将其应用于模拟材料在高温高压下的扩散、相分离和机械断裂过程。 3. 机器学习与材料基因组计划: 本书提供了将高通量计算数据与机器学习算法相结合的案例,展示了如何利用回归、分类模型快速筛选具有特定目标性能(如高硬度、高导电率)的潜在化合物,极大地加速了新材料的发现进程。 --- 本书特色: 前沿聚焦: 涵盖了高熵合金、固态电解质、二维材料、AI辅助设计等当前国际研究热点。 深度与广度兼备: 理论推导严谨,同时配有大量的工程实例和实验验证数据。 专业工具指导: 提供了计算模拟软件(如VASP, LAMMPS)应用的基本思路和参数设置建议。 目标读者: 材料科学、化学工程、物理学、电子工程等相关专业的研究生、博士后、教师以及新材料领域的工业研发人员。本书将作为一本深入理解并把握未来材料技术发展方向的必备参考书。

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