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公开(公告)号：CN118878492A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410975276.5
申请日：2024-07-19
IPC分类号： C07D307/79 , C07D405/04
摘要： 本发明属于有机化学领域，具体涉及一种基于1,5‑钯迁移反应制备二氢苯并呋喃类化合物的方法，包括以下步骤：将化合物1#imgabs0#化合物2#imgabs1#钯/磷酸钙催化剂、配体、碱与溶剂混合，升温至50‑150℃发生1,5‑钯迁移反应，制备得到二氢苯并呋喃类化合物3#imgabs2#本发明方法通过升高温度以及磷酸钙载体对钯纳米粒子的稳定作用，显著提高反应收率，极大的降低了催化剂用量和反应成本。该催化体系底物适用性优良，对于氯原子、酯基、氰基、活泼氢、杂环等多种敏感官能团都能很好兼容，最高收率可达99％，且产物金属钯残留低于1ppm，具有较高的工业应用价值。
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公开(公告)号：CN118908992A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410975573.X
申请日：2024-07-19
摘要： 本发明属于合成医药、化工技术领域，公开了一种2,2’‑双(三甲基硅基)‑1,1’‑联苯类化合物的合成方法。本发明合成方法是在非均相钯/磷酸钙或钯/磷酸镁催化剂的作用下，依次使用化学选择性铃木偶联反应和碳氢键硅基化反应“两步法”合成2,2’‑双(三甲基硅基)‑1,1’‑联苯类化合物。本发明方法具有操作简便、总收率高、合成成本低、工艺安全性高、底物范围广等优点；同时采用非均相钯催化剂，实现催化剂循环使用，进一步降低催化剂成本。
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公开(公告)号：CN118098399A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410248416.9
申请日：2024-03-05
IPC分类号： G16C20/10 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于二维图像分子表征的化学反应性预测方法及系统，本发明方案通过方法实时获取与待化学反应相对应的偶联反应数据集，其中，所述偶联反应数据集包括：BHA数据集和SMC数据集；根据所述偶联反应数据集，生成与分子相对应的化学反应图像数据；创建与待化学反应相对应的深度学习模型，并根据所述深度学习模型生成相对应的化学反应性预测数据；以及与所述方法相对应的系统、平台及存储介质，能够对化学反应的结果做出精确预测。在多个化学反应数据集的产率预测任务上也取得了良好的预测性能。
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公开(公告)号：CN116688912A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310822825.0
申请日：2023-07-06
摘要： 本发明公开一种高通量筛选方法，包括以下步骤：将供液装置内的预设计量的反应溶剂和反应物料输送至反应器内，反应溶剂和反应物料在反应器内反应，生成反应产物后并混合成反应液；将反应器内的反应液输送至分离装置内，以使分离装置对反应液的组分进行分离；将分离后的反应液的组分输送至分析装置内，以使分析装置对反应液的组分进行定性定量分析；根据分析装置的分析结果，通过控制装置筛选出最优的反应条件。控制装置分别控制每一个系统稳定运行，同时对分析装置的数据进行分析，获取较优的反应条件，同时本发明选用连续流反应器作为反应器，具有更大的管路内径，因此增加了反应液的流速，便于产业化的指导需求。
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公开(公告)号：CN118852231A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410975772.0
申请日：2024-07-19
摘要： 本发明属于有机合成领域，公开了一种非均相钯催化的C(sp2)‑H键硅基化反应，本发明在非均相钯/磷酸钙或钯/磷酸镁催化剂的作用下，将2‑卤素‑1,1’‑联苯及其衍生物与六甲基二硅烷、碱、配体和溶剂混合，发生碳‑氢键硅基化反应，制备得到硅基化产物。本发明通过筛选配体、溶剂以及温度等实验参数，扩展了碳‑氢键硅基化反应的底物范围至溴代、氯代化合物，采用非均相钯催化剂，所述催化剂可循环使用五次且催化性能无明显下降，产物中金属残留低，钯含量低于1ppm。
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公开(公告)号：CN118852159A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410974779.0
申请日：2024-07-19
IPC分类号： C07D471/04 , B01J27/18 , B01J31/26
摘要： 本发明属于化学领域，具体涉及一种非均相钯催化选择性铃木偶联反应及其在威罗菲尼中间体合成中的应用，该发明以非均相钯/磷酸钙或钯/磷酸镁为催化剂，并应用于芳基硼酸和芳基卤代烃的铃木偶联之中。本发明通过使用非均相钯催化剂，实现高化学选择性铃木偶联，金属残留低、环保且适用性广泛，可应用于威罗菲尼中间体的合成。
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公开(公告)号：CN118324616A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410314574.X
申请日：2024-03-19
IPC分类号： C07C45/61 , C07C45/68 , C07C45/64 , C07C47/575 , B01J27/185
摘要： 本发明涉及一种2‑溴‑3‑(苯丙‑2‑炔‑1‑基氧基)苯甲醛及其衍生物的合成方法，其特征在于，依次为2‑溴‑3‑羟基苯甲醛通过炔丙基化反应得到中间体2‑溴‑3‑(丙‑2‑炔‑1‑基氧基)苯甲醛，以及所述中间体2‑溴‑3‑(丙‑2‑炔‑1‑基氧基)苯甲醛通过Sonogashira反应得到所述2‑溴‑3‑(苯丙‑2‑炔‑1‑基氧基)苯甲醛及其衍生物；所述Sonogashira反应中，以中间体2‑溴‑3‑(丙‑2‑炔‑1‑基氧基)苯甲醛和芳基碘苯为原料，磷酸钙负载钯为催化剂，制备得到所述2‑溴‑3‑(苯丙‑2‑炔‑1‑基氧基)苯甲醛及其衍生物。该方法具有操作简便、贵金属钯催化剂可多次循环使用、产物可大规模制备等优点。
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公开(公告)号：CN117131865A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311105871.5
申请日：2023-08-30
IPC分类号： G06F40/289 , G06F40/211 , G06F40/247 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/047 , G16C20/10 , G16C20/70
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习预训练模型的化学实体识别方法，该方法为：S1：数据集注释；S2：数据增强；S3：利用预训练的模型结合深度学习神经网络构建识别模型，向该识别模型输入数据直至完成模型训练，得到成熟的化学实体识别模型应用于化学实体识别中。相比于现有技术，在本发明当中提出了基于深度学习与预训练模型相结合的化学实体识别方法，首先以手工注释数据集，其次为了应对小样本数据稀缺问题引入了数据增强方法，最后在构建模型时使用Transformer的编码端作为特征提取编码器，使用深度神经网络作为分类器，二者结合很好地完成多标签分类任务，有效地提升其在化学实体提取任务上的表现，在实体提取任务上取得了较高的的准确率。
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公开(公告)号：CN117003220A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310892606.X
申请日：2023-07-19
摘要： 本发明提供一种从废弃烟草中同步获取烟草提取物及目标碳材料的方法及应用，通过深共晶溶剂处理废弃烟草，得到固体烟渣和包含烟碱、茄尼醇以及深共晶溶剂的液相，进一步将固体烟渣和KOH溶液进行加热，得到目标碳材料中的多孔碳；还通过萃取冷冻分离出液相中的深共晶溶剂；进一步通过对液相进行硫酸洗涤、干燥、旋转蒸发提取出烟草提取物中的烟碱和茄尼醇。本发明利用深共晶溶剂处理废弃烟草，结合简单可行的化学提纯方法，从废弃烟草中同时提取出烟碱、茄尼醇及目标碳材料中的多孔碳，极大提升了废弃烟草的利用率和附加值，减少资源浪费。并且整个制备过程几乎没有废气废水的产生，所选用的深共晶溶剂为绿色溶剂，可循环使用，对环境较为友好。
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公开(公告)号：CN118373723A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410434888.3
申请日：2024-04-11
摘要： 本发明涉及一种链状外消旋烯丙基醚的不对称烷基化反应的方法，包括如下步骤：将链状外消旋烯丙基醚、格氏试剂、亚磷酰胺配体、催化剂、三氟化硼乙醚和溶剂混合均匀，发生不对称烯丙基烷基化反应，制得不对称烯丙基烷基化合物；所述不对称烯丙基烷基化合物的结构式如下式：#imgabs0#其中，R1为一级烷基或二级烷基，R2为一级烷基，所述不对称烯丙基烷基化合物为含有Z构型和E构型的混合物。本发明利用链状外消旋烯丙基甲基醚为底物进行不对称烯丙基烷基化反应，构建具备具有光学活性的链状烯烃。作为原料的链状外消旋烯丙基甲基醚不但有着优秀的反应活性以及对映选择性，而且其稳定性高，不易变质，易于储存。
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