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NMR |
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Studienfach:Alle_Veranstaltungen
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EinleitungAuf dieser Seite existieren zwei Typen von Modulen. Der eine Modultyp behandelt Grundlagen der NMR-Spektroskopie, der andere Typ befasst sich mit speziellen Methoden. |
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GrundlagenHier werden Lernmodule zur NMR-Spektroskopie zusammengefasst. Zur Zeit steht erst ein Lernmodul zur Verfügung, aber die Seite wird weiter ausgebaut. |
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AX-, AB- und A2-System
Ein Spinsystem mit nur zwei Kernen mit Kernspin 1/2 ist das einfachste
Spinsystem mit mehr als einem Kern. Je nach den Gegebenheiten kann
es sich um ein AX-, AB- oder A2-System handeln.
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SpektrenvorhersageZu den zentralen Aufgaben des präparativen Chemikers gehört der Strukturbeweis für die neu synthetisierten Verbindungen. In aller Regel misst man hierzu einen Satz von Spektren und vergleicht die Ergebnisse mit der Erwartungshaltung für das erwartete Hauptprodukt und evtl. die Nebenprodukte. Daher ist die Formulierung der Erwartungshaltung, also die Vorhersage von Spektren essentiell. In diesem Modul wird diese Fähigkeit trainiert. |
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MethodensammlungHier wird eine Liste mit wichtigen Methoden der NMR-Spektroskopie zusammengestellt. Zur Zeit steht erst eine Methode zur Verfügung, aber die Seite wird ausgebaut. Die Homepage der NMR-Abteilungen an der Heinrich-Heine-Universität finden Sie unter nmr.chemie.hhu.de. Dort finden Sie auch eine Liste aller NMR-spektroskopischer Methoden, die an der Heinrich-Heine-Universität zur Verfügung gestellt werden. Zunächst werden jeweils wichtige Informationen zur Methode gegeben, anschließend wird die Methode anhand eines Beispiels ausführlich diskutiert. |
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Gated DecoupledGated Decoupled ist eine spezielle Methode der 13C-NMR Spektroskopie, bei der der Vorteil der Signalverstärkung durch die Entkopplung erhalten bleibt, gleichzeitig bleibt aber auch die Multiplizität erhalten. Man bekommt also ein Spektrum, welches im Kopplungsmuster einem nicht entkoppelten Spektrum entspricht. |
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scheLM 3D
scheLM Gl
scheLM I4
scheLM IR
scheLM n2s
scheLM NMR
Auszeichnungen Personen Datenschutz Impressum Wir danken dem eLearning-Förderfonds der Heinrich-Heine-Universität und dem Lehrförderungsfond der Heinrich-Heine-Universität, sowie dem Fellowship Digitale Innovation in der Hochschullehre des Landes Nordrhein-Westfalen, sowie OER-Content.NRW für die Unterstützung. © Copyright 2013 bis 2024, PD Dr. Klaus Schaper |