ChemInform Abstract: SONOCHEMISTRY AND SONOCATALYSIS OF IRON CARBONYLS (original) (raw)
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ChemInform Abstract: IONENAUSTAUSCH UND ELEKTRONENSPEKTREN VON VANADYL-KOMPLEXEN MIT CARBONSAEUREN
Chemischer Informationsdienst, 1972
ChemInform Abstract Mit Hilfe von Ionenaustausch und elektronenspektroskopischen Untersuchungen der erhaltenen Komplexlösungen werden die Koordinationen der aus Vanadyl-Ionen und Hydroxycarbonsäuren (Wein-, Milch-, Salicyl-und Citronensäuren) gebildeten Komplexe diskutiert. Die Koordination erfolgt 1) nurüber eine Carboxylgruppe wie im Salicylat-und Lactat-Komplex bei pH 7, 2) durch OH-und Carboxylgruppe wie im Lactat-und Tartrat-Chelat bei pH 7 (monomere und d-imere sowie cis-und trans-Produkte entstehen) oder 3)über Carboxylgruppen unter Chelatbildung wie beim VO-citrat.
Thiocarbonylkomplexe des Eisens, VII [1] / Thiocarbonyl Complexes of Iron, VII [1]
Zeitschrift für Naturforschung B, 1991
Slow addition of Fe(CO)4CS (1) to an excess of P(NMe2)3 (2) in pentane produces S=P(NMe2)3 (3) and a tar-like material from which small amounts of violet crystals of (4) could be isolated. 4 crystallizes in the space group P 21/c, Z = 4, a = 13.124(1), b = 14.131(2), c = 14.070(1) Å; β = 91.71(1)°. The iron atom is trigonal-bipyramidally coordinated and bears a chelating ligand formed by C–C coupling between the former CS group and one CO group of 1 and an additional S atom, incorporated probably via the sulfide 3. One P(NMe2)3 unit coordinates at the iron atom and the other one at the former thiocarbonyl carbon atom.
Die physikalischen Korrelate von Instrumentalklangfarben
Siddiq, Saleh; Reuter, Christoph; Czedik-Eysenberg, Isabella; Knauf, Denis: Die physikalischen Korrelate von Instrumentalklangfarben. In: Fortschritte der Akustik - DAGA 2018, 44. Deutsche Jahrestagung für Akustik. München 2018, S. 1695-1698. Hintergrund In der Klangfarbenforschung werden häufig Verfahren ein-gesetzt, die perzeptiven Klangfarbenunterschiede als Entfer-nungen in virtuellen, n-dimensionalen Räumen darstellen [1] [2][3][4][5][6]. Die Ähnlichkeitsverhältnisse der Klang-farben werden in Hörversuchen empirisch ermittelt. Die für die Forscher zu beantwortende Frage ist, welche physika-lischen Klangparameter die Hauptachsen (Dimensionen) des virtuellen Raums inhaltlich sinnvoll beschreiben. Diese Ver-bindung war zumeist das Ergebnis eines " educated guess " , also der (subjektiven) Interpretation des Datenmaterials durch die Forscher. In einer Vielzahl von Studien wurden zahlreiche Parameter ermittelt, um die Dimensionen dieses Raums zu erklären. Für die ersten beiden Dimensionen haben sich in großer Übereinstimmung eine Skala der spektralen sowie der zeitlichen Hüllkurve als quasi-Standard etabliert [7]. Erstere wird meist als Schärfe-oder Helligkeitsachse bezeichnet und beschreibt die Energieverteilung im Klangspektrum. Letzterer liegen Parameter zugrunde, die das Einschwing-verhalten der Klänge beschreiben. Eine eventuell vor-handene dritte Dimension konnte nicht so eindeutig durch eine bestimmte Klangeigenschaft beschrieben werden [7]. Diese bisherigen Ergebnisse sind aus zwei Gründen proble-matisch: 1. Gemäß der Definition des American National Standards Institute (ANSI) ist Klangfarbe dasjenige Attribut, anhand dessen ein Hörer zwei Klänge unterscheiden kann, die bei gleicher Lautheit und Tonhöhe zeitgleich präsentiert werden [8]. Obwohl diese Definition stark kritisiert wurde [9][10][11], führte sie dazu, dass Instrumente meist nur auf einer Tonhöhe verglichen und damit nur durch einen einzigen Ton repräsentiert wurden. 2. In praktisch allen Studien wird nach Unterschieds-bzw. Identitätsmerkmalen der Klangfarben von Musikinstru-menten gefragt. Musikinstrumente können jedoch auf viel-fältige Weise angeregt werden und folglich eine große Band-breite an Klangfarben erzeugen. Instrumente auf einen Ton zu reduzieren hat zur Folge, dass effektiv nicht Musikinstru-mente, sondern nur einzelne, von verschiedenen Instru-menten produzierte Klänge erforscht wurden. Forschungs-frage und Methode greifen letztlich nicht in gewünschter Weise ineinander. Fragestellung Tatsächlich lassen Studien mit mehr als einem Ton pro Instrument vermuten, dass der virtuelle Raum in diesem Fall durch andere Klangparameter erklärt werden muss [12][13]. Die Frage der hier vorgestellten Studie lautet folglich: Welche physikalischen Klangparameter sind geeignet, die perzeptive Klangverteilung im virtuellen Raum zu erklären? Darüber hinaus stellt sich die Frage, welche dieser Klang-parameter zur Identifikation bzw. Diskrimination von Musik-instrumenten geeignet sind. Methode Im Hörversuch wurden die subjektiven Unterschiede der verwendeten Klänge ermittelt. Diese wurden in Unähnlich-keitsmatrizen gespeichert, welche mittels Multidimen-sionaler Skalierung (MDS) in eine räumliche Darstellung übertragen wurden. Zudem wurden die Klänge mithilfe der Möglichkeiten des Music Information Retrieval (MIR) auf ihre physikalischen Eigenschaften hin analysiert. Dabei wurden die Ausprägungen der verschiedenen Eigenschaften der Klänge (Deskriptoren) in numerischen Werten ausge-drückt. Um Zusammenhänge zwischen den Dimensionen des perzeptiven Raumes und den Deskriptoren offenzulegen, wurden die Korrelationen zwischen den Koordinaten-vektoren der Raumdimensionen und den Wertetabellen der Deskriptoren berechnet. Stimuli Es wurden fünf Instrumente (Fagott, Flöte, Klarinette, Posaune, Cello) aus dem Orchesterrepertoire europäischer Kunstmusik in jeweils drei Tonhöhen und drei Dynamik-stufen (pp, mf, ff), also mit jeweils neun Tönen verglichen. Eine detaillierte Beschreibung der Stimuliauswahl findet sich in Siddiq et al. 2017 [14]. Versuchspersonen Insgesamt wurden 43 Versuchspersonen (Vpn) im Alter von 13–75 Jahren (Ø = 32,86, SD = 14,93, weibl. = 20, männl. = 22, andere/k.A. = 1) getestet. Davon waren 32 aktuell bzw. acht ehemals musikalisch aktiv (2–60 Jahre Erfahrung, Ø = 20,66, SD = 14,08). Zwei Personen gaben an, nie musikalisch aktiv gewesen zu sein. Hörversuch Die Vpn sollten die Klangfarbenunterschiede aller Klänge im Paarvergleich subjektiv bewerten. Die Bewertung erfolgte mittels einer siebenstufigen Skala, wobei 1 der geringste Unterschied (größte Ähnlichkeit) und 7 der größte Unterschied war. Detailliertere Angaben zum Ablauf des Hörversuchs finden sich in Siddiq et al. 2017 [14]. Auswertung Die subjektiven Daten wurden in einer Gesamtmatrix zusammengefasst und in R einer MDS (Package " smacof " , ordinal) unterzogen. Das Ergebnis ist eine 4-dimensionale Konfiguration (Stress–I n. Kruskal = 0,0320). Die Eingangsdaten (Proximitäten) werden durch die MDS-Distanzen offenbar gut abgebildet (r = 0,97, p < 0,00001). Die MIR-Analyse wurde in MATLAB mittels der MIR-Toolbox [15] durchgeführt. Siddiq, Saleh; Reuter, Christoph; Czedik-Eysenberg, Isabella; Knauf, Denis: Die physikalischen Korrelate von Instrumentalklangfarben. In: Fortschritte der Akustik - DAGA 2018, 44. Deutsche Jahrestagung für Akustik. München 2018, S. 1695-1698.
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Inhaltsverzeichnis Seite 1 EINLEITUNG 2 THEORETISCHER TEIL 2.1 Die Bedeutung kupfer-und zinkorganischer Verbindungen in der organischen Synthese 2.2 Anwendungen gemischter Zn-Cu-organischer Verbindungen 2.3 Cyanocarbanionen 2.3.1 Strukturen von Nitrilcarbanionen 2.3.2 CH-acide Verbindungen in der Elektrosynthese 2.3.3 Bindungslängen und Bindungsordnung in Carbanionen 2.3.4 Die Inversionsbarriere 21 2.3.5 Energien mesomerer Grenzformen des CH 2 CN-Carbanions 2.3.6 Einfluss verschiedener Metallionen auf die Struktur metallorganischer Nitrile 2.4 Radikalanionen als Zwischenprodukte bei der elektrochemischen Reduktion CH-acider Verbindungen 2.5 Synthesen kupferorganischer Verbindungen 2.5.1 Stabilisierung von Kupfer(I)-Ionen in organischen Medien 28 2.5.2 Cyanocuprate 2.5.3 Elektrosynthese von Kupferkomplexverbindungen 2.6 Elektrochemische Synthese zinkorganischer Verbindungen 2.6.1 Zinkbromid als Zinkionenquelle 2.6.2 Elektrosynthese von Zinkorganylen an einer Zinkanode 2.6.3 Elektrosynthese von Zinkorganylen in Gegenwart von Katalysatoren 3 ERGEBNISSE UND DISKUSSION 3.1 Elektrochemische Darstellung von Kupfer(I)-Verbindungen 3.1.1 Cyclovoltammetrische Untersuchungen der Ausgangsnitrile 3.1.2 Quantenchemische Berechnungen 3.1.3 Elektrosynthesen in Gegenwart von Tetrabutylammoniumtetrafluoroborat 3.1.3.1 Elektrosynthesen mit Diphenylacetonitril Inhaltsverzeichnis II 3.1.3.1.1 Reaktivität von (Diphenylcyanomethanido-N)tris(triphenylphosphan)kupfer(I) 3.1.3.1.1.1 Umsetzung mit Allyliodid 3.1.3.1.1.2 Umsetzung mit Stickstoff-und Phosphorchelatliganden 3.1.3.1.2 Verwendung verschiedener Phosphorliganden für die Elektrolyse in Gegenwart von Diphenylacetonitril 3.1.3.2 Elektrolyse in Gegenwart von o-Cyano-phenylacetonitril 3.1.3.3 Elektrochemische Reduktion der Nitrilolefine bei gleichzeitiger anodischer Kupferauflösung 70 3.1.4 Elektrosynthesen in Gegenwart von Lithiumtetrafluoroborat 3.1.4.1 Elektrosynthese von [Cu(NCC(H)CN)(PPh 3) 2 ] 3.1.4.2 Cyclovoltammetrische Untersuchungen 3.1.4.3 Elektrosynthese von [Cu(NCCPh 2)(PPh 3) 3 ] 3.1.4.4 Elektrosynthese von [Cu{NCC(H)C 6 H 4 (o-CN)}(PPh 3) n ] 3.1.4.5 Diskussion des Leitsalzeinflusses 3.2 Elektrosynthesen von Zink(II)-Verbindungen 3.2.1 Darstellung von Malonsäuredinitril-Komplexen 3.2.2 Elektrochemische Synthese eines Diphenylacetonitril-Zinkkomplexes 3.3 Diskussion der IR-Spektren 3.4 Diskussion der Strukturen 4 EXPERIMENTELLER TEIL 4.1 Allgemeine Arbeitstechnik und Analytik 4.2 Ausgangsverbindungen 4.3 Synthesevorschriften 4.3.1 Elektrosynthesen von Kupfer(I)-Verbindungen in Gegenwart von Bu 4 NBF 4 4.3.1.1 Darstellung von Diphenylacetonitril-Komplexen 100 4.3.1.1.1 Elektrosynthese von [Cu(NCCPh 2)(PPh 3) 3 ] 4.3.1.1.2 Reaktivität von [Cu(NCCPh 2)(PPh 3) 3 ] 4.3.1.1.3 Elektrosynthese von (Diphenylcyanomethanido-N)kupfer(I)-Komplexen in Gegenwart verschiedener Phosphorliganden 4.3.1.2 Darstellung von Kupferkomplexen von o-Cyano-phenylacetonitril 4.3.1.2.1 Elektrosynthese von [Cu{C(H)CN(o-CN-C 6 H 4)}(PPh 3) 2 ] 4.3.1.2.2 Darstellung von [Cu{C(H)CN(o-CN-C 6 H 4)}(phen)(PPh 3)] 4.3.1.3 Anodische Kupferauflösung in Gegenwart von Nitrilolefine 4.3.2 Elektrochemische Kupferauflösung in Gegenwart von Li[Ph 2 CCN] Inhaltsverzeichnis III 4.3.3 Elektrosynthesen von Kupfer(I)-Verbindungen in Gegenwart von LiBF 4 4.3.3.1 Darstellung von Malonsäuredinitril-Komplexen 4.3.3.1.1 Elektrosynthese von [Cu(NCC(H)CN)(PPh) 2 ] 4.3.3.1.2 Darstellung von [Cu(NCC(H)CN)(phen)(PPh 3)] 4.3.3.2 Elektrosynthese von [Cu(NCCPh 2)(PPh 3) 3 ] 4.3.4 Elektrosynthesen von Zink(II)-verbindungen 4.3.4.1 Darstellung von Malonsäuredinitril-Komplexen 4.3.4.1.1 Elektrosynthese von Zn[CH(CN) 2 ] 4.3.4.1.2 Darstellung von [Zn(Phen) 3 ] 2+ [CH(CN) 2 ]-2 •THF 4.3.4.2 Elektrosynthese von Zn[Ph 2 CCN] 2