Identification of cyclic derived ketosulfides



Cite item

Full Text

Abstract

Based on IR and PMR spectra there are identified cyclic derived ketosulfides 1,3-dioxolanes, which in addition to self-interest may be active reagents. Opening of a cycle 1,3-dioxole new system is implemented by organomagnesium compounds. Functional and unsaturated derivatives of cyclic ketals are characterized by physico-mechanical properties and spectroscopic methods.

About the authors

L. M. Gnevasheva

Moscow State University of Instrument Engineering and Computer Science, Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Email: dengnevashev@mail.ru
Ph.D.; 8(965)723-50-30, 8(495) 223-05-23

D. A. Gnevashev

Moscow State University of Instrument Engineering and Computer Science, Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Email: dengnevashev@mail.ru
Ph.D.; 8(965)723-50-30, 8(495) 223-05-23

References

  1. А.С.1133268 (СССР). Способ получения β - алкилтиобутанонов. Сабиров С.С., Гневашева Л.М., Исмаилов М.И., Газиева М.Т.
  2. Гневашева Л.М. Методы идентификации циклических производных кетосульфидов. Материалы научно-технической конференции «Технологические процессы и материалы в машиностроении и приборостроении». - М.: МГАПИ, 2003. с. 78-82.
  3. Трофимов Б.А. 1,3-Диоксацикланы.- В кн.: Гетероатомные производные ацетилена. - М.: Наука, 1981.
  4. Гневашева Л.М. Идентификация винилацетиленовых производных кетосульфидов и глицерина. Материалы научно-технической конференции «Информатика и технология». - М.: МГАПИ,2005. с. 74-77.
  5. Гневашева Л.М. Влияние водородных связей на реакционную способность циклических производных кетосульфидов. Материалы научно-технической конференции «Информатика и технология».- М.: МГУПИ, 2011. с. 167-173.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2013 Gnevasheva L.M., Gnevashev D.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).