Aqueous solubilities of non-ortho and mono-ortho PCBs at four temperatures.
Aqueous solubilities of non-ortho and mono-ortho PCBs at four temperatures.
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非邻位和单邻位 PCB 在四种温度下的水溶解度。
DOI：
10.1016/s0043-1354(02)00071-4
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发表时间：
2002
期刊：
影响因子：
12.8
通讯作者：
Hong,Chia-Swee
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Huang,Qingdong;Hong,Chia-Swee
研究了12种非邻位和单邻位共面PCB（IUPAC Nos. 77、81、105、114、118、123、126、156、157、167、169和189）在5°C、15°C、25°C和35°C下测定。采用发生器-柱/萃取器-柱技术，然后进行离线GC/ECD分析。测定结果的相对标准偏差为± 7.4%。在5°C ~ 35°C范围内，12种PCBs的溶解度随温度的升高呈指数增长，溶解度范围为22.3 ~ 45.0kJ/mol。将PCB 77在25°C下的溶解度测定值与先前报告的结果和计算数据进行了进一步比较。在同系物组中，邻位取代越多的同系物通常水溶性越强。从文献和本研究中汇编的58个同系物的测定水溶解度用于评价氯取代模式与水溶解度的定量结构-性质关系。一个有用的方程来估计水溶解度的多元回归分析的基础上，它采用易于计算的分子描述符。通过估算值与实验值的比较，证明了该方程的有效性。这个新开发的模型与基于logKow的模型预测吻合得很好。
The temperature-dependent aqueous solubilities of 12 non-ortho and mono-ortho coplanar PCBs (IUPAC Nos. 77, 81, 105, 114, 118, 123, 126, 156, 157, 167, 169, and 189) were determined at 5°C, 15°C, 25°C, and 35°C. A generator-column/extractor-column technique was used, followed by off-line GC/ECD analysis. The relative standard deviations for the measurements were ⩽7.4%. The determined solubilities increase exponentially with temperature from 5°C to 35°C for all 12 tested PCBs, and their enthalpies of solution were determined to range from 22.3 to 45.0kJ/mol. The determined solubilities of PCB 77 at 25°C were further compared with the results reported previously and with the calculated data. Within homolog groups, congeners with more ortho-substitution generally have greater aqueous solubilities. The measured aqueous solubilities of 58 congeners compiled from the literature and from this study were used for evaluation of quantitative structure-property relationships relating chlorine substitution pattern to the aqueous solubilities. A useful equation by which to estimate aqueous solubilities was derived on the basis of multi-regression analysis, which employs easily calculable molecular descriptors. The validity of this equation is demonstrated by comparison of the estimated values with experimental values. This newly developed model agrees well with logKow-based model predictions.
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