DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 实验部分 2.1. 仪器与试剂 数显水浴恒温振荡器(金坛市科兴仪器厂)；V-5800可见分光光度计(上海元析仪器有限公司)； 图1. P 204 的结构式 图2. 蓝色配合物的图片 FA1004B电子天平(上海越平科学仪器有限公司)；PB-10型酸度计(赛多利斯科学仪器有限公司)；电热恒温鼓风干燥箱(上海精宏实验设备有限公司)；SpecterAA-240FS原子吸收光谱仪(美国瓦力安技术中国有限公司)；磁力加热搅拌器(常州国华电器有限公司)；具塞比色管。 二(2-乙基己基)磷酸酯(P 204 ) (化学纯，上海阿拉丁试剂公司)；磷酸三丁酯(TBP) (分析纯，上海阿拉丁试剂公司)；环己烷、三氧化二钴、冰醋酸、氢氧化钠、氯化钠、30%双氧水、硫酸(分析纯，国药集团化学试剂有限公司)；锂离子电池正极材料由江西赣州飞尔科技有限公司提供；实验用水均为二次蒸馏水。 钴标准溶液(10 g/L)：准确称取3.5154 g三氧化二钴，加入25 mL硫酸溶解，移入250 mL容量瓶中，用蒸馏水稀释至刻度。 2.2. 样品处理 称取10 g锂离子电池正极材料粉末于两口圆底烧瓶中，加入80 mL 3 mol/L的H 2 SO 4 ，后缓慢滴加20 mL 30% H 2 O 2 (粉料2.0 mL/g)，滴加完成后温度设为80℃，在恒温磁力搅拌器的搅拌下反应4 h [ 8 ] [ 9 ] 。得到的浸出液用2 mol/L的NaOH调节pH至4~5，微量的Fe、Al、Cu等杂质转化为沉淀经过滤除去。滤液转移至250 mL容量瓶定容，备用。经原子吸收光谱法测定，锂离子电池正极材料浸出液中Co、Ni、Mn的浓度为别16.1 g/L、4.5 g/L、2.5 g/L。 2.3. 测定方法 用环己烷稀释P 204 ，配制1 mol/L的P 204 溶液。在1 mol/L的P 204 溶液中，按1:0.7的摩尔比加入一定体积2 mol/L的NaOH溶液，在搅拌器上搅拌1 h后，溶液转移至分液漏斗中分相，弃去水相，有机相用饱和NaCl溶液洗涤三次后静置至澄清，得皂化率为70%的P 204 溶液，备用 [ 10 ] [ 11 ] 。 取适量皂化率为70%的P 204 溶解于环己烷中，使其浓度为30 mmol/L，加入1%(v/v)的TBP作相改性剂 [ 12 ] [ 13 ] ，得到有机相。将适量待测试液加入到0.2 moL/L、pH为5.2~5.5的HAc-NaAc缓冲溶液 [ 14 ] 中，得待测水相。在待测水相中加入等体积有机相，在25℃、转速为200 r/min的条件下萃取15 min，再静置10 min后，取蓝色有机相，测定627 nm处的吸光度。 为保证测定结果的准确性，待测试液在测定前，需进行逐级稀释，直至萃取后蓝色有机相的吸光度开始下降且位于标准曲线的线性范围之内，以确定试液的稀释倍数。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 测定条件的选择 3.1.1. 吸收曲线 移取10 g/L钴标准溶液1.00 mL于100 mL的容量瓶中，用0.2 moL/L pH = 5.2~5.5的HAc-NaAc缓冲溶液定容。按实验方法进行萃取，以空白有机相作参比，对萃取后的蓝色有机相进行波长扫描。得到的吸收光谱图如图3，最大吸收波长为627 nm。 3.1.2. 酸度的影响 同样的实验条件下，采用含钴或镍离子的单一水溶液，在不同pH值的HAc-NaAc缓冲溶液中进行萃取试验，钴和镍的萃取效率与水溶液pH的关系如图4所示。将钴、镍离子混合后进行萃取，在pH = 5.2~5.5范围内，钴可以完全被萃取，而镍几乎不被萃取。 3.1.3. TBP的用量 萃取过程中加入一定量的TBP可以防止第三相的形成。实验结果表明，萃取过程中TBP的加入量在0.5%~1% (v/v)时，萃取完成后分相快且两相界面清晰。经测定，生成的蓝色有机相的吸光度数值稳定，故选择TBP的加入量为1%。 3.1.4. P 204 皂化率和浓度的选择 考察了皂化率分别为15%、30%、50%、70%的P204的萃取效果如图5所示，结果表明随着皂化率的增加，钴的萃取效率依次增大，同时皂化率为70%时，有机相流动性适宜且能达到比较理想的萃取效果。P 204 的浓度为10 mmol/L、30 mmol/L、50 mmol/L时，均能实现对0~250 mg/L范围内钴的完全萃取，且有机相吸光度与浓度的相关性良好，但随着P 204 浓度的进一步增大，同一试液对应的有机相吸光度下降，灵敏度降低。综合考虑，确定P 204 的皂化率为70%，浓度为30 mmol/L。 3.1.5. 干扰离子的影响 锂离子电池正极材料的浸出液中含Fe、Al、Cu、Co、Ni、Mn等金属离子。Fe、Al、Cu等金属离子 图3. 蓝色有机相的吸收光谱图 图4. 钴镍萃取效率与水相pH的关系 图5. 蓝色有机相的吸收光谱图 在调节料液pH至4~5的过程中可转化为沉淀，经过滤除去。在pH = 5.2~5.5的条件下，Ni几乎不被P 204 萃取，并且Ni与P 204 形成的绿色配合物在627 nm及附近无吸收；Mn虽然可被P 204 萃取，但Mn与P 204 形成的配合物无色。所以料液中共存的Ni、Mn对Co的测定均无干扰。 3.2. 标准曲线的绘制 移取10 g/L的钴标准溶液0.50、1.00、1.50、2.00、2.50 mL于100 mL容量瓶中，用0.2 moL/L、pH = 5.2~5.5的HAc-NaAc缓冲溶液定容至刻线，摇匀。在5支25 mL的具塞比色管中分别加入5 mL上述钴标准溶液及5 mL萃取剂。在25℃、转速为200 r/min的条件下萃取15 min，再静置10 min后，测定各标准溶液萃取后有机相在627 nm波长处的吸光度。标准曲线如图6所示。 3.3. 样品测定 锂离子电池正极材料浸出液用0.2 moL/L、pH = 5.2~5.5的HAc-NaAc缓冲溶液稀释200倍。在25 mL的具塞比色管中分别加入5 mL上述稀释液和5 mL萃取剂。在25℃、转速为200 r/min的条件下萃取15 min，再静置10 min后，测定萃取后有机相在627 nm波长处的吸光度，根据标准曲线，得稀释液中钴含量。 图6. 测定钴的标准曲线 Table 1 Recoveries and Average Recovery of cobalt in real sampl Real Sample (mg/L) Added (mg/L) Found (mg/L) Recovery (%) Average Recovery (%) 80.50 40.00 113.70 94.36 95.74 80.00 153.30 95.51 120.00 195.20 97.36 表1. 锂离子电池正极材料浸出液中钴的加标回收率及平均加标回收率 对稀释液平行测定6次，结果依次为83.91 mg/L、82.22 mg/L、81.00 mg/L、81.35 mg/L、81.23 mg/L、80.46 mg/L，平均值为81.70 mg/L，相对标准偏差1.50%。经本方法测定，该锂离子电池正极材料中钴的含量为40.85%。 3.4. 加标回收试验 为验证方法的准确性，对稀释200倍的锂离子电池正极材料浸出液进行加标回收试验，结果见表1。
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user: 4. 结论 以P 204 与钴显色这一现象为基础，建立了一种新的测定钴含量的萃取光度分析法。该方法具有良好的精密度和准确度，且具有线性范围宽、抗干扰能力强等显著优势，在钴含量的测定中有良好的应用前景。
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user: 摘 要 采用水热法合成了一个分子式为[Co(eoba)(phen)(H 2 O) 2 ]·H 2 O的配合物(H 2 boba = 4，4’-(乙烷-1，2-二氧基)-二苯甲酸，phen = 1，10-邻菲咯啉)，并对其进行了元素分析、红外光谱、热重和X-射线单晶衍射的结构解析。该配合物(C 28 H 26 CoN 2 O 9 )属于单斜晶系，P2(1)/c空间群，晶体学数据：a = 13.708(5) Å，b = 20.237(5) Å，c =10.158(5) Å，β = 105.071(5)˚，V = 2721.0(18) Å 3 ，M r = 593.44，D c = 1.449 g/cm 3 ，μ(MoKα) = 0.688 mm - 1 ，F(000) = 1228，Z = 4。直接法解析原子位置的结果显示：R = 0.0409，wR = 0.0933。该配合物为二维网状结构，并通过氢键和π–π堆积形成超分子结构。 关键词 :水热合成，晶体结构，钴配合物，4，4’-(乙烷-1，2-二氧基)-二苯甲酸 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 配位聚合物是由金属离子或金属团簇与有机配体通过配位键形成的化合物 [ 1 ] 。近年来，配位聚合物受到国内外研究者的广泛关注，现已成为配位化学，材料化学和生物科学等领域的主流热点。配位聚合物与无机物和有机物小分子相比存在很多优点，它结合了复合高分子和配位化合物的特点，而且结构的多样性以及结构的可调控性决定该类材料的用途多样化，因此在磁性材料、非线性光学材料、催化、气体吸附、生物活性等领域有着重要或潜在的前景 [ 2 ] - [ 8 ] 。在配合物制备过程中，水热合成法发挥独特的作用，其可以改变反应物的反应活性，有利于生长缺陷少的完美晶体 [ 9 ] [ 10 ] 。基于此，我们课题组选用4，4’-(乙烷-1，2-二氧基)-二苯甲酸、1，10-邻菲咯啉和过渡金属钴离子合成了一个新的配合物[Co(eoba)(phen)(H 2 O) 2 ]·H 2 O，并描述了该配合物的结构和部分性质。
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user: 1. 实验部分 1.1. 试剂 配体4，4’-(乙烷-1，2-二氧基)-二苯甲酸、1，10-邻菲咯啉购于济南恒化科技有限有限公司，Co(OAc) 2 ∙4H 2 O为市售，使用前没有进一步纯化。 1.2. 测试仪器 德国Vario EL(III)型元素分析仪；美国尼高力6700型红外光谱仪(KBr压片，4000~400 cm −1 )；日本精工热重差热综合热分析仪(TG/DTA6300)；德国Bruker D8 Quest CMOS单晶X射线衍射仪。 1.3. 配合物[Co(eoba)(phen)(H 2 O) 2 ]∙H 2 O的合成 将0.2 mmol Co(OAc) 2 ·4H 2 O、0.15 mmol H 2 eoba、0.15 mmol phen和10 cm 3 蒸馏水加入到30毫升聚四氟乙烯内衬的不锈钢反应釜中，再放入烘箱中，慢慢升温至150℃，反应5天后，以每小时5℃的速度降至室温，得到粉色块状晶体，产率约为39%。化学式为C 28 H 26 CoN 2 O 9 。元素分析计算值(%)：C，56.67；H，4.42；N，4.72。实验值(%)：C，56.07；H，4.012；N，4.02。IR (KBr， cm - 1 )：3403w，1608m，1589m，1513m，1428s，1387m，1244s，1167w，1141w，1068w，941w，850m，788w。 1.4. 配合物晶体结构的测定 选取大小为0.55 mm × 0.13 mm × 0.10 mm的配合物晶体，采用Bruker D8 QUEST CMOS X射线衍射仪上，使用经过石墨单色器单色化的Mo-Ka射线(λ = 0.71073 Å 3 )，以φ-ω扫描方式收集衍射数据。在3.68˚ ≤ 2θ ≤ 51.78˚的范围内，应用Smart程序收集5274个独立衍射点，其中可观察的(I > 2σ(I))衍射点有4391个。 晶体结构由直接法解得，对全部非氢原子坐标及其各向异性热参数进行了全矩阵最小二乘法修正。最终偏离因子：R 1 = 0.0409，wR 2 = 0.0933，S = 1.129，(Δ/σ) max = 0.000；差值Fourier图中最低残余电子密度峰Δρ min = 0.414 e/Å 3 ，最高残余电子密度峰Δρ max = −0.306 e/Å 3 。所有计算在PC机上用SHELXL-97程序包完成 [ 11 ] [ 12 ] 。
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user: 2. 结果与讨论 2.1. 配合物[Co(eoba)(phen)(H 2 O) 2 ]∙H 2 O的晶体结构 配合物[Co(eoba)(phen)(H 2 O) 2 ]·H 2 O的选择性键长及键角列于表1。单晶X-射线研究表明，该配合物为单斜晶系，P2(1)/c空间群，具有二维网状结构。配合物中Co(II)的配位环境如图1所示，其非对称单 Table 1 Selected bond lengths (Å) and bond angles (˚ 键 健长 键 健长 键 健长 Co(1)-O(1) 2.160(2) Co(1)-O(2) 2.1299(19) Co(1)-O(1W) 2.029(2) Co(1)-O(2W) 2.0813(19) Co(1)-N(1) 2.152(2) Co(1)-N(2) 2.129(2) 键角 (˚) 键角 (˚) 键角 (˚) O(1W)-Co(1)-O(2W) 85.49(8) O(1W)-Co(1)-N(2) 103.18(10) O(2W)-Co(1)-N(2) 94.47(9) O(1W)-Co(1)-O(2) 101.99(8) O(2W)-Co(1)-O(2) 95.55(8) N(2)-Co(1)-O(2) 153.52(9) O(1W)-Co(1)-N(1) 91.20(9) O(2W)-Co(1)-N(1) 170.50(8) N(2)-Co(1)-N(1) 77.59(9) O(2)-Co(1)-N(1) 93.85(8) O(1W)-Co(1)-O(1) 162.64(8) O(2W)-Co(1)-O(1) 92.26(8) N(2)-Co(1)-O(1) 94.15(9) O(2)-Co(1)-O(1) 61.03(7) N(1)-Co(1)-O(1) 93.51(8) 表1. 选择性键长(Å)和键角(˚) 图1. 配合物中Co(II)离子的配位情况 元含有1个Co(II)离子，1个eoba配体，1个phen配体，2个配位水分子和1个结晶水分子。每个Co(II)离子是六配位的与2个来自于phen配体上的氮原子(N(1)，N(2))、2个来自于eoba配体上的羧基氧原子(O(1)，O(2))和2个配位水分子(O(1W)，O(2W))配位，呈现畸变的八面体几何构型。其Co-N键长范围为2.152(2)~2.129(2) Å，Co-O键长范围为2.029(2~2.160(2) Å，N(O)-Co-O(N)键角范围为61.03(7)~170.50(8)˚。在配合物中，1个羧基氧原子(O(2))、2个氮原子(N(1)， N(2))和1个配位水分子(O(2W))位于八面体的基面上，而另外1个配位水分子(O(1W))和1个羧基氧原子(O(1))位于相反方向的轴向位置。 配合物中phen配体采用典型的螯合配位模式，而每个eoba配体采取μ-2配位模式。进一步研究晶体的堆积图表明，配合物中存在着O-H···O氢键相互作用，即eoba配体的羧基氧原子和水分子之间的氢键作用(表2)。此外，phen配体的吡啶环和eoba配体的苯环间存在着π-π堆积作用(表3)。因此，通过氢键和π-π相互作用，配合物进一步扩展成二维超分子网络结构(图2)。 2.2. 配合物的红外光谱分析 配合物的红外光谱(图3)数据显示在3403 cm −1 处的弱吸收可归结为水分子的特征吸收峰，1608 cm −1 处的强吸收峰为羧基的非对称伸缩振动频率，1428 cm −1 处的强吸收峰为羧基的对称伸缩振动频率，其差值为180 cm −1 (<200 cm −1 )，表明羧基为双齿配位模式 [ 13 ] ，与解析结果一致。 2.3. 配合物的热重分析 为了研究标题配合物的热稳定性，在氮气保护下，温度20℃~1000℃，10℃/min的升温速度对样品进行热重分析。TG曲线(图4)表明，第一步失重11.2%，从21到90℃对应于水分子的去除(计算值：12.2%)。进一步加热后，一个明显的失重(67.6%)发生在350℃~796℃温度范围内，对应于配体eoba和phen的失去(计算值：69%)。796℃后，没有失重现象，配合物完全分解。 Table 2 Hydrogen bond length and bond angl D–H···A d(D–H) d(H···A) d(D···A) ∠(DHA) Symmetry codes O(1W)–H(1WA)···O(6) 0.82 1.91 2.703(3) 161 x， 1/2-y， -1/2+z O(1W)–H(1WB)···O(5) 0.91 1.73 2.634(3) 179 x， -1+y， z O(2W)–H(2WA)···O(5) 0.91 1.86 2.755(3) 167 x， 1/2-y， 1/2+z O(2W)–H(2WB)···O(6) 0.91 1.79 2.696(3) 172 x， -1+y， z O(3W)–H(3WA)···O(3W) 0.85 1.77 2.556(9) 153 1-x， -y， -z O(3W)–H(3WB)···O(1) 0.85 2.04 2.880(7) 167 1-x， -y， 1-z 表2. 氢键键长和键角 Table 3 Parameters between the Plane Plane Distance between ring Centroids (Å) Dihedral Angle(º) Perpendicular distance of Plane(I) on ring J (Å) Perpendicular distance of Plane(J) on ring I (Å) N(1)C(6)C(7)C(12)C(11)C(10)(I)–> N(1’)C(6’)C(7’)C(12’)C(11’)C(10’)(J)[ 3656 ] 3.493(2) 0 -3.3230(11) -3.3230(11) C(22)C(23)C(24)C(25)C(26)C(27)(I)–> C(22’)C(23’)C(24’)C(25’)C(26’)C(27’)(J) [ 3746 ] 3.884(3) 0 3.6105(12) 3.6105(12) 表3. 平面间参数 [ 3656 ] = 1–x， –y， 1–z; [ 3746 ] = 2–x， –1–y， 1–z. 图2. 二维超分子结构(沿c轴方向) 图3. 配合物的红外光谱图 图4. 配合物的TG曲线
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user: 3. 结论 本论文采用有机芳环羧酸(4，4’-(乙烷-1，2-二氧基)-二苯甲酸)同含N配体(1，10-邻菲咯啉)混合使用，成功合成了一种新型的无机–有机杂化配合物，并对它的红外光谱、热重性质进行了研究。该配合物为二维网状结构，并通过氢键和π-π堆积形成了超分子网状结构，水热合成方法为它们的成功制备提供了可能。今后将继续研究配合物在磁性、催化等方面潜在的应用价值。
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user: 摘 要 许多含氟药物具有较强的生理活性。2-氟丙酸是一种具有光学活性的小分子有机酸，且在合成一些药物以及在药物结构修饰中有着重要的生物学意义。用传统方法合成氟代化合物得到目标产物产率较低，且不易纯化。故本文通过微波催化合成方法，改进原始合成方式，改进工艺，提高目标产物的产率。同时，进行了微波反应机理的探讨。 关键词 :2-氟丙酸，微波辐射，过渡态，转向极化，取向因子 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 氟是自然界中含量丰富的元素之一，在生命科学中，氟是极为重要的元素，含氟有机药物具有较强的生理活性。由于含有一个手性碳原子，2-氟丙酸是一种具有光学活性的小分子有机酸，所以在合成一些药物的结构修饰中有着重要的生物学意义。然而，含氟有机化合物的制备一直是化学合成中的难点之一。常用的方法有以下三种：1) 直接氟化；2) 重氮化氟化法；3) 卤化物氟取代反应。直接氟化法，即利用氟与有机化合物进行自由基反应，或者用氟化氢电解氟化反应，然而氟取代的位置难以确定，且氟是剧毒物质，对人体伤害大。即使得到氟代化合物也为外消旋体；重氮化氟化法，即有机化合物在相应的位置上含氨基，通过重氮化反应在氟离子存在下分解获得氟化物，本实验方法一般用氟化氢吡啶液，毒性较高，腐蚀性大，需要用特制聚四氟乙烯的反应器，一般产率很低，且必须在较低的温度下进行。得到的氟代化合物也是外消旋体；卤化物氟取代法，即在相应的位置上除氟元素外的其它卤素或其它易离去基团，用氟原子取代这些原子或基团，是一种较为经济的方法，而常规的卤化物氟取代反应较为困难。虽然利用超声波可以获得较高的产率，但反应时间较长，长时间大功率下的超声器所发出的刺耳噪声对实验者的健康有一定影响 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。 本文利用微波催化反应进行卤化物氟取代法，以期缩短反应时间、获得较高产率，降低合成成本。同时，探讨了本实验的微波反应机理，进行过渡态基态能量和产物、反应物的能量计算，为利用微波反应进行卤化物氟代提供理论参考。
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user: 2. 实验部分 2.1. 仪器与材料 微波反应器：XH-300UL型微波超声紫外合成仪(北京祥鹄科技发展有限公司)。 台式计算机：3.30 GHz，windows7/64位操作系统。 S-(-)-2-氯丙酸(97%)和无水KF均为分析纯(上海晶纯生化科技股份有限公司)。 2.2. 反应式 2.3. 过渡态量子化学计算 过渡态结构优化： 计算软件：gaussian 09w/GaussView 5.0软件 计算方法：基态/密度泛函(DFT)/Opt + Freq(结构优化+频率) 基组：B3LYP/6311g**(2d，2p) 电荷：−1 介质PCM：水 经频率分析，有1个虚频。 过渡态能垒量子化学计算： B3LYP/6311g**(2d，2p) 电荷：−1 介质模型：PCM = 水 内禀反应坐标法IRC：Both directions双向 MaxPoints = 10 关键词：IRC = CalcFC，TS 2.4. 合成实验 2.4.1. 常规热反应实验 在外接温度计、回流冷凝管的500 ml的三口瓶中，将232 g (4 mol)的氟化钾溶于180 ml (10 mol)水中，磁力搅拌下至氟化钾完全溶解。待反应体系不再放热后，缓缓加入21.6 g (0.2 mol)的S-(-)-2-氯丙酸。加热至内温升至t = 70，80，90，100℃，4 h后趁热取出反应液，倾倒于烧杯中，梯度冷却至5℃左右。过滤，滤液用浓盐酸酸化至体系为酸性。酸化过程中若有固体析出。则二次过滤。滤液用乙酸乙酯萃取5~6次。合并有机相，无水硫酸钠干燥过夜。过滤后，滤液蒸馏，乙酸乙酯蒸干后，残余液减压蒸馏，收集110℃以下的粗产物。将粗产物常压重蒸，收集140℃~155℃的微黄色刺激性液体。 反应温度70℃，产率接近0；反应温度80℃，得到痕量产物；反应温度90℃，得产物4.2g，产率23%；反应温度100℃，得产物13.6g，产率74%。 δ H ：OH：11.10 ppm，单峰；CH：4.97~5.20 ppm，8重峰；CH 3 ：1.60~1.70 ppm，4重峰。 比旋光度：[α] 25D = +1.75 (C=5，EA) 2.4.2. 微波辐射反应实验 微波参数设置功率：400 W，温度：t = 70，80，90，100℃，反应时间：1 h。 反应物和溶剂比率S(-)-2-氯丙酸：氟化钾：水 = 1:20:50。 在500 ml的三口瓶中，将232 g (4 mol)的氟化钾溶于180 ml (10 mol)水中，磁力搅拌下至氟化钾完全溶解。待反应体系不再放热后，缓缓加入21.6 g (0.2 mol)的S-(-)-2-氯丙酸。之后，将三口瓶置于微波反应器中，连接回流冷凝管、带有聚四氟乙烯套管的热电偶温度计，启动磁力搅拌器，按设定的微波参数开启“开始”按钮，此时显示屏显示功率、反应温度及时间等数据。1 h后趁热取出反应液，倾倒于烧杯中，置于室内缓慢放热后，再置于冰箱至5℃左右。过滤，滤液用浓盐酸酸化至体系为酸性。酸化过程中若有固体析出。则二次过滤，合并滤液。滤液用乙酸乙酯萃取5~6次。合并有机相，无水硫酸钠干燥过夜。过滤后，滤液常压蒸馏，乙酸乙酯蒸干后；残余液减压蒸馏，获得浅黄色液体产物。将粗产物常压重蒸，收集140℃~155℃的微黄色刺激性液体。 反应温度70℃，产率接近0；反应温度80℃，得产物3.3g，产率18%；反应温度90℃，得产物10g，54%；反应温度100℃，得产物17g，产率92% (反应温度和产率情况见表1)。 δ H ：OH：11.10 ppm，单峰；CH：4.97~5.20 ppm，8重峰；CH 3 ：1.60~1.70 ppm，4重峰。 比旋光度：[α] 25D = +1.75 (C=5，EA)
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user: 3. 结果与讨论 本文研究的化学反应，是一种卤素之间取代反应，属于经典的SN 2 取代反应。从过渡态计算获得：当氟离子靠近2-氯丙酸时，反应物起始能量为−519595 KCal/Mol，过渡态能量为−519589 KCal/Mol，产物的能量为−519606 KCal/Mol (见图1)。反应物与过渡态的能垒ΔE = 6 KCal/Mol，即25.116 KJ/Mol，而过渡态与产物的能垒则为ΔE = 16KCal/Mol，即66.976 KJ/Mol(见图2)。2-氟丙酸中C-Cl键长为1.836704 Å，而2-氯丙酸中C-F键长为1.350000 Å，过渡态中，C-F键的键长为1.506490 Å，C-Cl键的键长为2.756271 Å，显然，C-Cl键易于断裂。 化学合成实验结果如表1。 从上述实验结果表明，氟化钾与2-氯丙酸反应，微波辐射下反应速率增加了5倍。反应温度需在80℃以上，这大约是活化分子越过能垒所需最低温度。 本实验采用水作为溶剂，并且是以50倍于2-氯乙酸的比率，这是考虑到KF的溶解性和反应需要提供足够量的氟离子浓度。通常情况下，活化能小于40 KJ/Mol，其反应速率很快；活化能大于120 KJ/Mol，其反应速率很慢。但是，水作为溶剂不利于SN2反应，且KF在水相中与水产生结合能(KF·2H 2 O)，更加 Table 1 Fluorine substitution reaction with conventional thermal reaction and microwave irradiation under different temperature condition 实验号 温度 常规热反应 微波辐射 反应时间 产率 反应时间 产率 1 70℃ 5 h 0 1 h 0 2 80℃ 5 h 痕量 * 1 h 18% 3 90℃ 5 h 23% 1 h 54% 4 100℃ 5 h 74% 1 h 92% 表1. 不同温度条件下常规热反应和微波辐射下的氟取代反应情况 *注：痕量表示，仅以产物与2-氟丙酸标样、2-氯丙酸同时进行TLC分析中看到产物的样点，未能获得蒸馏产品。 图1. 反应物、过渡态、产物分子结构图及能量 图2. 氟代反应过程能量变化情况 对F - 作为亲核试剂不利，所以对于活化能仅25.116 KJ/Mol，常规热反应需要较长的时间，而微波辐射可以快速地破坏KF水的结合能。 SN2反应动力学认为，v = k[RX][Nu-]，取代反应的反应速率取决于反应物的浓度和速率常数K。按照阿伦尼乌斯公式，k = Aexp(-Ea/RT)，A为指前因子(频率因子)，Ea为表观活化能，R摩尔气体常量，T为热力学温度。在常规热效应化学反应中，若没有催化剂，当反应物浓度一定时，反应速率仅反应温度T和频率因子A有关。微波化学反应确实能将反应速率提高数倍甚至于几千倍，如果微波反应仅是热效应而没有改变活化能，当反应温度一定时，那么微波反应就取决于频率因子A，而频率因子A = pz，即取向因子和碰撞频率因子的乘积。 一般认为，微波发生器产生交变电场，可以使极性分子(偶极矩不为零的分子)随外电场变化而摆动并产生热效应，又因为分子本身的热运动和相邻分子之间的相互作用，使分子随电场变化而摆动的规则受到了阻碍，这样就产生了类似于摩擦的效应，一部分能量转化为分子热能，造成分子运动的加剧，增加了分子间的碰撞频率，即加大了碰撞频率因子z值，分子的高速旋转和振动使分子处于亚稳态，这有利于分子进一步电离或处于反应的准备状态，因此被加热物质的温度在很短的时间内得以迅速升高，造成了过渡态中易离去基团化学键的断裂。但是，更重要的方面，微波辐射能够增加取向因子p值。在经典的热效应体系内，极性介质的偶极子由于受到热运动的影响，在各方向上的分布几率是相等的，故对整个体系来讲，宏观的偶极矩为零。但是微波作为一种高频震荡的电磁场，极性分子在微波电磁场的作用下发生转向极化，使得极性分子具有沿着电场力方向排列的倾向，从而使得分子的自由转动受到束缚，从而偶极子产生取向作用。但是偶极子的转向极化过程有一弛豫时间，使得其更大范围内被亲核试剂进攻。又因为微波辐射是高频振荡，故这个弛豫过程一直存在，亲核攻击的有效性大大增加。 对于上述反应体系，2-氯丙酸分子的偶极子按照电场力方向取向，当F - 撞上2-氯丙酸分子的偶极子正极，或者2-氯丙酸分子的偶极子正极撞上F - 时，亲核试剂与底物分子的活性位点(2-C原子)碰撞的几率大为增加，当达到一定能量(大于或等于活化能)时，就形成了有效碰撞。另外，转向极化后的偶极子位能最低，但体系的宏观偶极矩不为零，故而获得额外的内能。这一系列综合效果加速了氟代反应的进程。 故微波反应具有加热速度快，热能利用率高，节省能源，反应灵敏，便于自动化控制，微波加热温度均匀，表里一致，甚至还可以产生一些有利的物理或化学作用。
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user: 4. 结论 有机化合物的氟化反应通常较为困难。微波法合成2-氟丙酸，比常规的热反应法和超声波法更具优势，缩短了反应时间、提高了产率，改善了反应环境，降低了反应成本。 本文通过不同温度下常规热反应和微波辐射反应的比较，2-氯丙酸在微波条件下形成2-氟丙酸的氟代反应，反应机理没有改变，且为SN 2 反应。
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user: 摘 要 由于周边资源供不应求和其自然禀赋影响，地处内陆的企业为求生存，高炉常常面临“饥不择食”和降本增效的巨大压力。直接面临的挑战就是在长期过重碱、锌等有害元素影响下的生产稳定顺行和指标改善。 关键词 :高炉，锌负荷，措施 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 内陆的钢铁企业，尤其是地处大西北的钢铁企业，如果没有自有矿山资源，又受限于物流成本制约而无法有效利用优质的进口矿资源。为了生存和发展，唯一的选择就是尽可能充分、高效地利用好周边资源。其中铁料资源供需矛盾尤为突出。 周边铁料资源的基本特点有： 1) 分布广而散。榆钢公司周边可利用资源有青海格尔木等地区(矿山与矿山之间动辄距离300、400公里)，甘肃陇南、陇西、白银等地区，内蒙古地区等。 2) 储量小，品位低，开采难度大。部分矿山供电供水条件差，初期投资极高；多属贫矿(部分铁砂原矿品位不足10%)；很大一部分属“鸡窝矿”，机械化程度不高。 3) 有害元素高。部分原矿硫含量4%以上；因部分铁料资源与其他贵金属伴生，故其中钾、钠、铅、锌等有害元素普遍较高。 但对于企业的生产经营而言，降本增效是永恒的主题，为求得地区内的生存与发展，必须直面恶劣的资源保障和其禀赋，面对“百家饭”、“杂粮饭”甚至“毒米饭”，只能也必须以更加积极、乐观的心态和意志迎接挑战。本文仅就400立级高炉中锌负荷控制的实践情况进行阐述。
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user: 2. 锌金属在高炉内的循环富集机理 2.1. 锌在高炉内的循环富集机理 [ 1 ] 高炉冶炼时在1000℃以上的高温区域，铁料中的锌化合物被CO还原为气态锌，气态锌随煤气上升，部分排出炉外(高炉瓦斯灰、布袋灰)，部分冷凝附着在炉墙或炉料上被氧化为ZnO，随炉料下降并在炉内循环富集。此外，由于除尘灰等杂料的回配，形成了锌在铁前整个系统的大循环。 2.2. 锌金属在高炉内的循环路径图 [ 2 ] (具体见图1) 由烧结矿等原料带入ZnS和ZnO，进入炉内后，ZnS被氧化转化为ZnO。炉内原有的和生成的ZnO当温度达1975℃ (或910℃~1200℃)时，C (或CO)将ZnO中Zn进行还原，分解产生锌蒸气。 此中一部分锌蒸汽随着出铁排出或遇冷变为固(液)体存留于炉内砖衬，一部分随着炉内煤气流上升，有的直接随煤气排出；有的侵入炉衬，侵害炉体；有的冷凝后再次氧化进行富集循环。 2.3. 锌金属对高炉危害 1) 锌是有色重金属元素，在烧结矿中主要为铁酸锌[ZnO∙Fe 2 O 3 ，或(ZnFe)∙Fe 2 O 3 ]。入炉后很快分解成ZnO，随炉料下降，在 1000 ℃ 以上的高温区还原成Zn。其沸点仅为 907 ℃ ，因而还原的Zn很易挥发，蒸发进入煤气，升至高炉中上部又重新氧化成ZnO，它大部分被煤气带走，剩余部分随炉料下降，在炉内产生循环。凝附在内壁的ZnO，长期存在将与矿粉、焦粉等灰尘相结合附着于炉墙生成炉瘤，给高炉冶炼带来不利影响。 2) 锌在炉衬内部沉积，造成炉衬膨胀、破坏耐火炉衬本身有一定的气孔度．炉内气体在压力作用下容易渗入砖衬，尤其是锌蒸汽，在高温下有较大的动量和穿透力．更容易进入耐火炉衬的内部。渗入 图1. 锌金属在高炉内的循环路径图 炉衬的锌蒸汽，在炉衬中冷凝下来，并氧化成ZnO，体积膨胀，破坏炉墙，严重影响高炉寿命。 3) 锌在炉内循环，造成一定的热量转移，锌在高温区被还原吸热，在低温区被氧化又放热 [ 3 ] ： 锌在高温区被还原吸热：ZnO + C = Zn + CO − 237730 J/mol 在低温区被氧化放热：Zn + CO 2 = ZnO + C0 + 65190 J/mol 这种反应将破坏高炉炉内热平衡，造成炉内热量从高温区转移到低温区，炉内易出现亏热，会导致炉缸热量不足，在一定条件下，引起熔渣粘度升高。如有带锌的渣皮脱落，将加剧热量吸收，直接影响高炉顺行，影响调剂预期的有效实现，造成炉况调剂难度加大。 4) 锌的循环富集高炉难以形成稳定的渣皮，渣皮频繁脱落容易造成风口破损及高炉冷却壁的损坏。如有损坏风口或冷却壁且漏水时，在局部过冷区域存在液态锌金属，造成风口连续大量烧损。炉缸砖衬侵入锌后膨胀，造成风口二套上翘，炉缸活跃程度下降，严重时出现炉缸堆积，炉况失常 [ 4 ] 。
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user: 3. 高炉入炉锌含量的主要来源 3.1. 高炉入炉锌含量来源分析 高炉入炉锌主要来源于烧结矿、球团矿、块矿、焦炭和煤粉(具体见表1)。 3.2. 烧结矿锌含量占比分析 通过统计分析，高炉的锌主要来源于烧结矿，烧结矿的锌占高炉锌负荷的96.32%。 主要是在应对生存压力的过程中，在可挑选资源不足的情况下，为持续降低加工成本，在烧结矿配料中尽可能多的使用消化廉价粉矿、各种除尘灰等成为必然选择。但最直接的后遗症就是烧结矿中有害元素大幅度上升。 Table 1 Statistical table of harmful element sources in 400m3 blast furnac 名称 配比，% 锌含量，% 锌负荷，kg/t 比例，% 烧结矿 85 0.293 4.227 96.32 球团矿 8.5 0.032 0.047 1.07 块矿 5 0.085 0.072 1.65 焦炭 425 kg/t 0.009 0.037 0.85 煤粉 150 kg/t 0.001 0.005 0.11 合计 4.389 100 表1. 400立级高炉入炉有害元素来源统计表 3.3. 烧结矿锌含量来源分析 而针对烧结矿中锌含量进行再分解(具体见表2)，我们可以发现，烧结矿中锌带入的主要物料是D矿，所占比例为50.71%，其次是作为主要资源的C矿，而另一主要资源的A矿也有“贡献”。因这四种外部资源带来大量锌元素，致使作为内部循环物料的瓦斯灰等均加重锌负荷。
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user: 4. 高锌负荷的炉内表现 4.1. 试验数据 在生产经营过程中，随着降本压力的不断增加，低成本资源成为生产试验的主要对象。将原来锌负荷不大于2.5 kg/t的控制标准进行突破试验，即增加高锌的低价原料(具体锌负荷变化数据见图2、表3)。 4.2. 炉内表现 1) 压量关系不稳定，料柱透气性恶化，风量萎缩，高炉接受风压能力变差。 2) 出铁过程中炉温下降较快，渣铁物理热明显不足，生铁含硫升高，高炉不接受低炉温。 3) 为保证铁水质量和炉况顺行，被迫提高炉温控制水平，炉温月平均达到0.84%，造成燃料比大幅度上升。 4) 滑尺崩料现象明显增多，甚至出现难行、悬料。 5) 高炉出铁过程中随着炉温下滑，炉渣黏度增加，炉前出铁冒白烟，出完铁后铁沟旁粘接大量白色物质，流动性恶化，炉前清渣工作量增大。 4.3. 采取的措施 1) 生产秩序严重破坏，经济指标恶化明显。为此，将原来锌负荷控制标准由3.5 kg/t (实际平均达到3.22 kg/t)降至3.0 kg/t。较原标准提高了0.5 kg/t。同时，碱负荷控制标准为6.5 kg/t，其中钾负荷控制标准2.5 kg/t。 2) 烧结矿配料调整，减少高锌原料和瓦斯灰、除尘灰等比例，严格控制锌负荷在标准范围之内。 3) 采用合理的热制度及造渣制度，确保炉内充沛的物理热，提高高炉排碱及排锌率 [ 5 ] ，减少有害元素富集，保持炉况的顺行，炉温控制标准大于0.60%，铁水温度大于1480℃。 4) 上部装料制度调整以“打开中心，抑制边缘”，稳定上部气流为主导思想，下部送风制度调整以确保足够的鼓风动能，实现全开风口作业，活跃炉缸工作为目的。 5) 及时更换破损风口和处理上翘风口，减少漏水和送风影响。 图2. 400立级高炉高锌负荷试验趋势图 Table 2 Statistical table of zinc source for the sinte 名称 配比，% 锌含量，% 比例，% A矿 24.40 0.043 3.60 B矿 6.00 0.039 0.84 C矿 28.00 0.144 14.07 D矿 5.00 3.051 50.71 高烧返矿 5.00 0.377 6.20 酸性返矿 6.00 0.332 7.28 油泥 4.00 0.041 0.56 瓦斯灰 1.00 3.252 11.63 除尘灰 5.00 0.280 5.11 表2. 烧结矿锌元素来源统计表 Table 3 Statistical table of zinc test for the 400 m3 blast furnac 序号 锌负荷 序号 锌负荷 序号 锌负荷 1 3.614 11 3.172 21 3.277 2 3.87 12 3.137 22 2.642 3 2.221 13 1.961 23 3.219 4 3.239 14 3.107 24 3.706 5 3.622 15 1.96 25 2.422 6 3.367 16 2.486 26 4.206 7 3.878 17 3.38 27 4.367 8 4.133 18 2.99 28 2.7 9 4.389 19 2.486 29 3.69 10 3.367 20 2.738 30 3.155 表3. 400立级高炉锌负荷试验数据统计表 6) 加强出铁组织。细化炉前操作标准，规范铁口深度控制、打泥时间、出铁间隔时间、炮泥质量等管理，保证及时排净渣铁。 7) 为严格控制入炉原燃料有害元素含量，完善物料采购标准，严把物料入厂关，打击不合格物料入厂。 通过以上措施，炉况基本稳定，而在新控制标准下，生铁成本降低41.73元/吨，取得了一定效果(具体指标见表4)。 Table 4 Statistical table of relevant indicators for the 400 m3 blast furnac 序号 燃料比，kg/t 焦比，kg/t 煤比，kg/t 入炉品位，% [si]， % T， ℃ 锌负荷，kg/t 1 584 464 120 52.75 0.96 1453 3.22 2 551 420 131 53.58 0.74 1505 2.54 3 545 400 145 53.33 0.71 1498 2.66 4 546 398 148 53.77 0.66 1501 2.84 5 546 393 153 53.70 0.67 1492 2.83 表4. 400立级高炉相关指标统计表
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user: 5. 结语 在自身综合因素的限制下，以生产为试验对象，对高炉在自有原燃料等条件下锌负荷控制极限进行了探索，取得了一定效果。 在已有条件下，対锌、碱负荷进行了重新界定，锌负荷控制标准可达到3.0 kg/t，为扩大低成本资源利用范围提供了试验依据。 锌负荷对高炉正常生产带来直接而严重的影响，在增加入炉锌量的同时，排锌、治锌成为长期关注的重点工作，通过系统计划、监控、调整、评价等措施，降低其危害。 积极摸索高锌负荷条件下的炉况调剂参数对策，使涉及高炉生产的人、物、法等提高认知能力和掌控能力，确保炉况稳定顺行。 寻找锌元素的来源，从根源上降低锌的入炉总量，为高炉调控创造物质基础。一方面，建立健全锌元素等有害元素数据监测、收集、分析、评价机制，严控标准；另一方面，完善原燃料采购控制标准，严控原燃料不合格品入厂。 开发高锌、高碱物料的综合利用，打开内部循环链条，降低对生产危害，挖掘有害元素的内在价值，提高经济效益，减少环境污染。
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user: 摘 要 留守学生，就是大量农村剩余劳动力外出务工，把家中子女独自留在农村老家，由家中老人或者亲友代为抚养和教育的孩子。对学生期末考试成绩采用列联表的统计方式进行分析处理，从而排除一些对留守学生成绩影响甚微的因素，找出对其产生主要影响的因素：父亲职业、和父母每个星期通话次数。 关键词 :留守学生，成绩因素，列联表 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 留守儿童的概念，是由一张(1994) [ 1 ] 第一个提出来的，当时是指由于学习和工作的需要，父母长期留在国外，而他们的子女却被独自留在国内，这样的小孩被称为留守儿童。 进入新世纪以来，我国经济高速发展，城镇化进程日益加快，但是城乡收入水平还是有着明显的差别，农民的收入还是属于低收入者，靠农业收入来维持一家人的所有开支，显得捉襟见肘。因此，大量的农村剩余劳动力涌入城市，他们大多从事体力劳动的工作，而收入和他们的付出显得不成正比，这样的收入并不足以使得他们能够将自己的子女带在身边，一起在城市里生活，所以这些被父母外出务工而留下的孩子，大多是只能由农村老家中的家中老人或者亲朋好友代为抚养和教育，我们把这些儿童统一称为留守儿童。 那么我们如何来诠释留守儿童这一概念？留守儿童，就是大量农村剩余劳动力外出务工，把家中子女独自留在农村老家，由家中老人或者亲友代为抚养和教育的孩子。这种孩子一般说来性格和其他小孩不同，较为孤僻，冷漠，自私，胆小以及偏激 [ 2 ] 。在大多数农村学校，这种孩子所占比例很大，由于没有父母的监管，他们在学习、生活、纪律等各方面均存在各种各样的问题和障碍，这对他们的成长而言是极为不利的，由此，我们全社会对改善留守儿童的学习生活，人身安全等问题刻不容缓。 只有从学校、家庭、自身等多方面综合考虑，才能从根本上找出对留守儿童起真正影响的因素，对改善留守儿童的不良现状做出有意义的行为和帮助。而在前人所做的研究中 [ 3 ] - [ 9 ] ，大多是把这些因素分开考虑，很少有文章能够把所有的相关因素考虑进去做出考察，并且他们所得到的结论也各不相同，以至于至今仍没有关于影响留守儿童学习表现关键因素的一个较为统一的说法，因此关于这一问题仍需继续研究探索。 本文正是针对这一现状，想要具体得知影响留守学生学习表现的因素，因而对鸳大镇初级中学初一，初二两个年级的学生进行了深入、全面的调查，本次调查共考察到了5种不同因素，对学生的学习成绩进行了搜集，因此，本文对分析影响初中留守学生在校的具体情况会更为全面和准确。
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user: 2. 列联表简介 列联表 [ 10 ] 实际上是一个频数表。列联表分析在问卷调查、产品检验、医学统计等领域中得到广泛的应用。列联表分析是研究分类变量间的相互依赖关系或相互独立性质的常用有效工具。 设两个随机变量 X ， Y 均为离散型的， X 取值于 { a 1 ， a 2 ， ⋯ ， a I } ， Y 取值于 { b 1 ， b 2 ， ⋯ ， b J } 。设 ( X 1 ， Y 1 ) ， ( X 2 ， Y 2 ) ， ⋯ ， ( X n ， Y n ) 为简单样本，记 n i j 为 ( X 1 ， Y 1 ) ， ( X 2 ， Y 2 ) ， ⋯ ， ( X n ， Y n ) 中等于 ( a i ， b j ) 的个数，要据此检验原假设 H 0 ： X 与 Y 独立。在对问题进行求解时，以表1的形式对数据进行归纳总结，称为列联表。记 p i j = P { X i = a i ， Y j = b j } ， p i ⋅ = P { X i = a i } = ∑ j = 1 J p i j ， p ⋅ j = P { Y j = b j } = ∑ i = 1 I p i j ，则假设 H 可表示为 Table 1 Contingence tabl b 1 b 2 … b J ∑ a 1 n 11 n 12 … n 1J n 1. a 2 n 21 n 22 … n 2J n 2. … … … … … … a I n I1 n I2 … n IJ n I. ∑ n .1 n .2 … n J. 表1. 列联表 H : p i j = p i ⋅ . p ⋅ j ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， I ，   j = 1 ， 2 ， ⋯ ， J . 这里只知道 p i ⋅ ， p ⋅ j ≥ 0 ， ∑ i = 1 I p i ⋅ = 1 ， ∑ j = 1 J p ⋅ j = 1 ，而其他情况未知，所以这是一个带参数 p i ⋅ ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， I ) p ⋅ j ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， J ) 的拟合优度检验问题。因此，需要先用极大似然估计来估计 p i ⋅ ， p ⋅ j ，得到 p ^ i ⋅ = n i ⋅ n ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， I ， p ^ ⋅ j = n ⋅ j n ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， J ，其中 n i ⋅ = ∑ j = 1 J n i j ， n ⋅ j = ∑ i = 1 I n i j ， n = ∑ i = 1 I ∑ j = 1 J n i j 。这样就可以计算Pearson χ 2 统计量 χ 2 = ∑ i = 1 I ∑ j = 1 J [ n i j − n ( n i ⋅ n ) ( n ⋅ j n ) ] 2 n ( n i ⋅ n ) ( n ⋅ j n ) = ∑ i = 1 I ∑ j = 1 J [ n n i j − n i ⋅ n ⋅ j ] 2 n n i ⋅ n ⋅ j 然后再计算自由度。 ( X ， Y ) 的值域一共划分成 I J 个集合，但估计了一些未知参数。由于 ∑ i = 1 I p i ⋅ = 1 ， p i ⋅ ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， I ) 中未知参数只有 I − 1 个，同理， p ⋅ j ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， J ) 中未知参数只有 J − 1 个，故共有 I + J − 2 个未知参数，而 K 的自由度就为 I J − 1 − ( I + J − 2 ) = ( I − 1 ) ( J − 1 ) 。这样在计算出 K 值后，其拒绝域 χ 2 > χ α 2 ( ( I − 1 ) ( J − 1 ) ) 或计算其 P 值 P 值 = P { χ 2 ( ( I − 1 ) ( J − 1 ) ) > χ 2 } 当 I = J = 2 时，列联表中只有4个格子，称为“四格表”，这时Pearson χ 2 统计量计算式可简单化为 χ 2 = n ( n 11 n 22 − n 12 n 21 ) 2 n 1 ⋅ n 2 ⋅ n ⋅ 1 n ⋅ 2 自由度为1。
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user: 3. 列联表分析影响因子 3.1. 父亲文化程度与成绩表现 表2为父亲文化程度与成绩表现列联表，表3为父亲文化程度与成绩表现卡方检验表。由这两个表可知，皮尔逊卡方为2.713，统计量的双侧检验的概率值 p = 0.607 ，我们取 α = 0.1 ，那么 p > 0.1 ，应接受零假设，成绩表现和父亲文化程度之间是独立的，即成绩表现和父亲文化程度之间不存在依赖关系，成绩表现的好中差不受父亲文化程度的影响。 3.2. 母亲文化程度与成绩表现 表4为母亲文化程度与成绩表现列联表，表5为母亲文化程度与成绩表现卡方检验表。由这两个表可知，皮尔逊卡方为1.474，统计量的双侧检验的概率值 p = 0.831 ，我们取 α = 0.1 ，那么 p > 0.1 ，应接受零假设，成绩表现和母亲文化程度之间是独立的，即成绩表现和母亲文化程度之间不存在依赖关系，成绩表现的好中差不受母亲文化程度的影响。 3.3. 父亲职业与成绩表现 表6为父亲职业与成绩表现列联表，表7为父亲职业与成绩表现卡方检验表。由这两个表可知，皮尔逊卡方为11.29，统计量的双侧检验的概率值 p = 0.08 ，我们取 α = 0.1 ，那么 p < 0.1 ，应拒绝零假设，成绩表现和父亲职业之间不是独立的，即成绩表现和父亲职业之间存在依赖关系，成绩表现的好中差受父亲职业的影响。 Table 2 Contingence table of fathers’ educational level and student performance on test 好 中 差 合计 小学 1 10 29 40 初中 8 23 50 81 高中及以上 1 2 6 9 合计 10 35 85 130 表2. 父亲文化程度与成绩表现列联表 Table 3 Chi-square test table of fathers’ educational level and student performance on test 值 自由度 显著性检验概率 Pearson卡方 2.713 a 4 0.607 似然比 3.156 4 0.532 Fisher精确检验 2.943 表3. 父亲文化程度与成绩表现卡方检验表 Table 4 Contingence table of mothers’ educational level and student performance on test 好 中 差 合计 小学 4 19 42 65 初中 6 15 42 63 高中及以上 0 1 1 2 合计 10 35 85 130 表4. 母亲文化程度与成绩表现列联表 Table 5 Chi-square test table of mothers’ educational level and student performance on test 值 自由度 显著性检验概率 Pearson卡方 1.474 a 4 0.831 似然比 1.554 4 0.817 Fisher精确检验 2.208 表5. 母亲文化程度与成绩表现卡方检验表 3.4. 母亲职业与成绩表现 表8为母亲职业与成绩表现列联表，表9为母亲职业与成绩表现卡方检验表。由这两个表可知，皮尔逊卡方为9.059，统计量的双侧检验的概率值 p = 0.17 ，我们取 α = 0.1 ，那么 p > 0.1 ，应接受零假设，成绩表现和母亲职业之间是独立的，即成绩表现和母亲职业之间不存在依赖关系，成绩表现的好中差不受母亲职业的影响。 3.5. 和父母每个星期通话次数与成绩表现 表10为和父母每个星期通话次数与成绩表现列联表，表11为和父母每个星期通话次数与成绩表现卡方检验表。由这两个表可知，皮尔逊卡方为9.378，统计量的双侧检验的概率值 p = 0.052 ，我们取 α = 0.1 ，那么 p < 0.1 ，应拒绝零假设，成绩表现和和父母每个星期通话次数之间不是独立的，即成绩表现和和父 Table 6 Contingence table of fathers’ occupation and student performance on test 好 中 差 合计 工人 2 19 48 69 农民 7 10 24 41 个体户 0 0 5 5 自由职业者 1 6 8 15 合计 10 35 85 130 表6. 父亲职业与成绩表现列联表 Table 7 Chi-square test table of fathers’ occupation and student performance on test 值 自由度 显著性检验概率 Pearson卡方 11.29 a 4 0.080 似然比 12.23 4 0.057 Fisher精确检验 9.697 表7. 父亲职业与成绩表现卡方检验表 Table 8 Contingence table of mothers’ occupation and student performance on test 好 中 差 合计 工人 1 11 34 46 农民 7 11 25 43 个体户 0 0 2 2 自由职业者 2 13 24 39 合计 10 35 85 130 表8. 母亲职业与成绩表现列联表 Table 9 Chi-square test table of mothers’ occupation and student performance on test 值 自由度 显著性检验概率 Pearson卡方 9.059 a 6 0.170 似然比 9.420 6 0.151 Fisher精确检验 8.026 表9. 母亲职业与成绩表现卡方检验表 Table 1 0 Contingence table of number of calls per week with parents and student performance on test 好 中 差 合计 ≤1次 7 20 30 57 2~5次 3 12 37 52 >5次 0 3 18 21 合计 10 35 85 130 表10. 和父母每个星期通话次数与成绩表现列联表 Table 1 1 Chi-square test table of number of calls per week with parents and student performance on test 值 自由度 显著性检验概率 Pearson卡方 9.378 a 4 0.052 似然比 10.90 4 0.028 Fisher精确检验 8.519 表11. 和父母每个星期通话次数与成绩表现卡方检验表 母每个星期通话次数之间存在依赖关系，成绩表现的好中差受和父母每个星期通话次数的影响。