具体描述
《高等学校教材•有机化学实验》是普通高等教育十一五国家级规划教材——《有机化学》(第二版 )的配套用书，是在获北京市高等教育优秀教学成果一等奖的北京市精品教材《有机化学实验》的基础上修订而成的。全书由八个部分组成：有机化学实验的一般知识；基本操作，包括蒸馏、分馏、萃取、重结晶、升华、熔点及沸点测定、色谱法等；有机化合物的制备；天然有机化合物的提取；有机化合物的基本性质；有机化合物官能团的鉴定；微型和小型实验简介；附录。书中对实验的难点与关键有较详细的注解，每个实验后均有思考题。附录中有各种数据和方法供查阅。
《高等学校教材•有机化学实验》可供高等农林院校农、林、牧、医、食品、水产和其他生物学科等专业本科生使用，也可供其他院校相关专业及农林科技工作者参考。
现代材料科学前沿探索：从纳米结构到智能材料的设计与应用 书籍简介 本书旨在为化学、材料学、物理学以及相关工程领域的科研人员、高级本科生和研究生提供一个全面、深入且前沿的视角，聚焦于现代材料科学的核心领域——从原子尺度调控到宏观功能实现的跨学科探索。我们不再聚焦于传统的有机合成或单一化学体系，而是将视野拓展至当前科研热点与未来技术驱动力所在的前沿材料体系。 第一部分：纳米材料的精确构筑与表征 本部分深入探讨了如何从基本单元——原子和分子出发，精确控制材料的形貌、尺寸和内部结构。 第一章：量子点与低维纳米结构的可控制备 详细阐述了基于溶剂热法、气相沉积法（CVD）以及微流控技术在制备高均匀性半导体量子点（如钙钛矿量子点、InP基量子点）中的最新进展。重点讨论了表面钝化策略，如何通过配体工程调控纳米晶的表面能和光电性能，有效抑制荧光猝灭。此外，对二维材料（如石墨烯、过渡金属硫化物TMDCs）的剥离技术、化学气相沉积（CVD）生长中的缺陷控制与掺杂策略进行了详尽的分析。 第二章：先进表征技术在纳米尺度下的应用 材料的结构与性能密不可分。本章侧重于如何利用尖端表征手段揭示纳米材料的内部机制。内容涵盖高分辨率透射电子显微镜（HR-TEM）的亚埃级分辨率成像技术，特别是球差校正技术在分辨晶格畸变和界面结构中的作用。拉曼光谱学不再局限于简单的物相确认，而是深入探讨其在应力分析、载流子迁移率评估中的定量应用。同步辐射X射线衍射（XRD）和吸收光谱（XAS）被引入，用以分析材料在不同激发态下的电子结构和局部几何构型。 第二部分：功能化界面的设计与调控 材料的功能往往在界面处被赋予和放大。本部分聚焦于如何设计和优化不同材料间的相互作用界面。 第三章：多孔材料的拓扑工程与气体吸附 深入研究了金属有机框架（MOFs）和共价有机框架（COFs）的理性设计。详细介绍了通过构建混合拓扑结构、引入功能化侧链（如手性中心、Lewis酸位点）来提高气体（CO2、H2、CH4）的吸附选择性和容量。讨论了活化过程中的孔道清洁技术，以及如何利用机器学习辅助设计具有特定孔径分布的吸附剂。 第四章：固态电解质与电池界面研究 针对下一代储能技术，本章聚焦于固态锂电池（ASSB）中关键的固-固界面问题。探讨了固态电解质（如硫化物、氧化物和聚合物基电解质）的离子传导机制，以及界面阻抗的来源。重点分析了界面接触优化技术，例如原位成膜技术和界面缓冲层策略，以解决锂枝晶生长和高界面阻抗导致的循环性能衰减问题。 第三部分：响应性与智能材料系统 本部分关注那些能够对外界刺激做出可逆响应的先进材料，它们是实现自适应功能和复杂传感器的基础。 第五章：光响应性材料与光电转换 详细剖析了有机光伏（OPV）和钙钛矿太阳能电池（PSC）的原理和瓶颈。在OPV部分，重点关注非富勒烯受体（NFAs）的设计原理、激子分离与传输效率的提升。在PSC部分，则深入研究了晶界钝化技术对非辐射复合的抑制作用，以及如何通过引入离子液体和新型添加剂来提高器件的长期稳定性。此外，还探讨了基于液晶或偶氮苯的动态光致形变材料。 第六章：自修复、形状记忆与多刺激响应聚合物 本章深入探讨了高分子科学在功能化方面的最新突破。形状记忆聚合物（SMPs）的修复机制，包括热诱导和化学交联修复，被详细介绍。针对自修复材料，重点阐述了基于可逆化学键（如Diels-Alder反应、氢键网络、动态共价键）的宏观修复效率评估方法。最后，讨论了集成多种响应模式（如热/光/pH协同响应）的智能水凝胶在药物缓释和软体机器人领域的潜在应用。 第四部分：计算材料学与高通量筛选 现代材料研发正加速向数据驱动和模拟预测转变。 第七章：第一性原理计算与材料性质预测 本章介绍了密度泛函理论（DFT）在预测材料基态能量、能带结构和电子密度分布中的核心地位。重点阐述了如何通过修正泛函（如HSE06）来更准确地计算半导体和绝缘体的带隙，以及如何利用分子动力学（MD）模拟来研究离子扩散和高分子链段运动，为实验设计提供理论指导。 第八章：机器学习与材料数据挖掘 介绍了利用高通量计算数据和实验数据库，构建材料信息学（Materials Informatics）模型的流程。内容涵盖描述符（Descriptor）的选择、特征工程、以及应用回归模型和深度学习网络（如图神经网络GNN）来预测新化合物的催化活性、稳定性或力学性能，从而指导新型功能材料的高效筛选。 总结与展望 本书的最终目标是连接基础科学原理与工程应用，鼓励读者以系统性的、跨尺度的视角看待材料问题，从而在新兴技术领域（如柔性电子、生物电子学、绿色能源转化）取得突破性进展。本书内容侧重于无机、高分子、复合材料的光电、力学、储能功能研究。
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