Sciact
  • EN
  • RU

«DiPoly» (Diffraction Analysis of Polymers) — программное обеспечение для диагностики биополимеров по порошковым дифракционным данным Full article

Journal Журнал структурной химии
ISSN: 0136-7463
Output data Year: 2022, Volume: 63, Number: 4, Pages: 516-520 Pages count : 5 DOI: 10.26902/jsc_id91847
Tags программное обеспечение, рентгеновская дифракция, степень кристалличности, целлюлоза, software, x-ray diffraction, degree of crystallinity, cellulose
Authors Яценко Д.А. 1,2
Affiliations
1 Институт катализа им. Г.К. Борескова СО РАН
2 Новосибирский государственный университет, Новосибирск, Россия

Funding (2)

1 Federal Agency for Scientific Organizations 0303-2016-0002
2 Council for Grants of the President of the Russian Federation МК-1884.2020.8

Abstract: «DiPoly» - новое программное обеспечение, реализующее основные дифракционные методы для структурной характеризации биополимеров. Программа общедоступная, обладает дружественным интерфейсом и позволяет обрабатывать экспериментальные порошковые рентгеновские дифрактограммы полимерных образцов биомассы различного происхождения. Для определения размеров областей когерентного рассеяния используется формула Селякова-Шеррера, а для оценки степени кристалличности - комплексный подход на основе методов Сегала, декомпозиции и Ле Бэйла. Программное обеспечение может быть использовано для постановки стандартизированных методик структурной диагностики как при проведении научных исследований в области синтеза, так и для контроля производства.
Cite: Яценко Д.А.
«DiPoly» (Diffraction Analysis of Polymers) — программное обеспечение для диагностики биополимеров по порошковым дифракционным данным
Журнал структурной химии. 2022. Т.63. №4. С.516-520. DOI: 10.26902/jsc_id91847 РИНЦ OpenAlex
Translated: Yatsenko D.A.
DiPoly (Diffraction Analysis of Polymers): A Software for the Biopolymers Testing Using Powder Diffraction Data
Journal of Structural Chemistry. 2022. V.63. N4. P.642-646. DOI: 10.1134/s0022476622040163 WOS Scopus РИНЦ ANCAN OpenAlex
Dates:
Submitted: Dec 4, 2021
Accepted: Dec 28, 2021
Published print: Apr 1, 2022
Identifiers:
Elibrary: 48231177
OpenAlex: W4205983978
Citing: Пока нет цитирований
Altmetrics: