Back to Skills

interpret-uv-vis-spectrum

pjt222
Updated 2 days ago
7 views
17
2
17
View on GitHub
Othergeneral

About

This skill analyzes UV-Vis spectral data to identify chromophores and classify electronic transitions. It applies Woodward-Fieser rules for conjugated systems and performs quantitative concentration analysis using the Beer-Lambert law. Use it when you need to interpret absorption spectra for organic compounds, reaction monitoring, or characterizing metal complexes.

Quick Install

Claude Code

Recommended
Primary
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Plugin CommandAlternative
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git CloneAlternative
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/interpret-uv-vis-spectrum

Copy and paste this command in Claude Code to install this skill

Documentation

解讀 UV-Vis 光譜

分析紫外-可見吸收光譜以識發色團、分類電子躍遷、對共軛系統用 Woodward-Fieser 規則,並用朗伯-比爾定律作定量分析。

適用時機

  • 識有機化合物之發色團與共軛程度
  • 確芳香環、共軛二烯,或烯酮之存
  • 行定量分析(自吸光度定濃度)
  • 以隨時吸光度變化監反應動力學
  • 經 d-d 與電荷轉移躍遷刻畫金屬-配體絡合物
  • 評溶劑對電子躍遷之效(溶致變色)

輸入

  • 必要:UV-Vis 光譜數據(nm 波長 vs. 吸光度或摩爾吸光率)
  • 必要:所用溶劑
  • 選擇性:濃度與光程(供朗伯-比爾計算)
  • 選擇性:lambda-max 之摩爾吸光率(epsilon)值
  • 選擇性:多溶劑之光譜(供溶致變色分析)
  • 選擇性:他光譜法之結構信息

步驟

步驟一:驗儀器參數與光譜品質

解讀吸收帶之前確數據可靠:

  1. 波長範圍:確光譜涵相關範圍。標準 UV-Vis 涵 190--800 nm。溶劑限低波截止:
SolventUV Cutoff (nm)Notes
Water190Excellent UV transparency
Hexane195Non-polar, minimal solvent effects
Methanol205Protic, may cause blue shifts
Acetonitrile190Good general-purpose UV solvent
Dichloromethane230Absorbs below 230 nm
Chloroform245Absorbs below 245 nm
Acetone330Absorbs strongly, poor UV solvent
  1. 吸光度範圍:可靠測量需吸光度於 0.1 至 1.0 之間。下於 0.1 噪主導;高於 1.0 雜光致非線性響應。標任何此外之 lambda-max 值
  2. 基線與空白:驗溶劑空白已減。殘溶劑吸收或比色皿偽影於短波呈升基線
  3. 狹縫寬:窄狹縫得更佳分辨而較低信噪。若期精細結構(電子帶上之振動級數),確狹縫寬適(常 1--2 nm)

預期: 儀器參數已記錄,溶劑截止已敬,吸光度值於線性範圍內,基線已確淨。

失敗時: 若 lambda-max 處吸光度超 1.0,樣品須稀釋再測。若溶劑於關心區吸收,建議於更透明溶劑中再獲取。

步驟二:識 lambda-max 與帶特徵

定並刻所有吸收帶:

  1. 定 lambda-max 值:識每吸收極大(lambda-max)並記其波長(nm)與吸光度(或摩爾吸光率 epsilon 若已知)
  2. 測帶形:記每帶是否寬而無特徵(溶液相電子躍遷之典型)或示振動精細結構(剛性發色團如多環芳香之典型)
  3. 記肩:吸收肩示重疊躍遷。記其約波長與強度
  4. 以摩爾吸光率分類
epsilon (L mol-1 cm-1)Transition TypeExample
< 100Forbidden (n -> pi*)Ketone ~280 nm
100--10,000Weakly allowedAromatic 250--270 nm
10,000--100,000Fully allowed (pi -> pi*)Conjugated diene ~220 nm
> 100,000Charge transferMetal complexes, dyes

預期: 所有吸收極大與肩已列表附波長、吸光度/epsilon 與定性帶形。

失敗時: 若光譜不示明確極大(單調升),化合物或於所測範圍內缺發色團,或濃度或過低。增濃度或擴波長範圍。

步驟三:分類電子躍遷

指派每吸收帶於特定電子躍遷類型:

  1. sigma -> sigma 躍遷*(< 200 nm):僅於真空 UV 觀。關於飽和烴與 C-C/C-H 鍵。標準 UV-Vis 常不測
  2. n -> sigma 躍遷*(150--250 nm):孤對至 sigma 反鍵。觀於雜原子(O、N、S、鹵素)。飽和胺吸收近 190--200 nm;醇/醚近 175--185 nm
  3. pi -> pi 躍遷*(200--500 nm):成鍵 pi 至反鍵 pi*。此為有機化合物之最強吸收。強度與波長隨共軛擴而增
  4. n -> pi 躍遷*(250--400 nm):孤對至 pi 反鍵。形式禁阻(低 epsilon,常 10--100)。C=O(簡單酮 270--280 nm)、N=O、C=S 之特徵
  5. 電荷轉移躍遷:供體與受體間,或金屬與配體間之電子轉移。常甚強(epsilon > 10,000)而寬。見於金屬絡合物與供-受有機分子
  6. d-d 躍遷(供過渡金屬絡合物):弱、寬之可見區帶自晶場或配體場裂生

預期: 每吸收帶已指派於躍遷類型附支據(位、強度、溶劑敏感性)。

失敗時: 若帶不能指派於標準躍遷類型,思電荷轉移性或雜質吸收之可能。多重疊躍遷或需解卷積。

步驟四:對共軛系統用 Woodward-Fieser 規則

預測共軛二烯與烯酮之 lambda-max 並比觀值:

  1. 共軛二烯(Woodward 規則):
ComponentIncrement (nm)
Base value (heteroannular diene)214
Base value (homoannular diene)253
Each additional conjugated C=C+30
Each exocyclic C=C+5
Each alkyl substituent on C=C+5
-OAcyl substituent+0
-OR substituent+6
-SR substituent+30
-Cl, -Br substituent+5
-NR2 substituent+5
  1. α-β 不飽和羰基(Woodward-Fieser 規則):
ComponentIncrement (nm)
Base value (alpha-beta unsat. ketone, 6-ring or acyclic)215
Base value (alpha-beta unsat. aldehyde)208
Each additional conjugated C=C+30
Each exocyclic C=C+5
Homoannular diene component+39
Alpha substituent (alkyl)+10
Beta substituent (alkyl)+12
Gamma and higher substituent (alkyl)+18
-OH (alpha)+35
-OH (beta)+30
-OAc (alpha, beta, gamma)+6
-OR (alpha)+35
-OR (beta)+30
-Cl (alpha)+15
-Cl (beta)+12
-Br (beta)+25
-NR2 (beta)+95
  1. 計預測 lambda-max:和基值與所有適用增量
  2. 比觀值:於 +/- 5 nm 內之合支擬議發色團。偏差 > 10 nm 示不正確之結構指派或強溶劑/立體效應

預期: 預測 lambda-max 已算並比觀值,支或否擬議發色團結構。

失敗時: 若預測與觀值顯異,再審擬發色團結構。常誤:誤計取代基、忽外環雙鍵,或用錯基值(同環 vs. 異環)。

步驟五:應用朗伯-比爾定律作定量分析

用吸光度數據定濃度或刻畫摩爾吸光率:

  1. 朗伯-比爾方程:A = epsilon * b * c,A = 吸光度(無量綱)、epsilon = 摩爾吸光率(L mol-1 cm-1)、b = 光程(cm)、c = 濃度(mol L-1)
  2. 定摩爾吸光率:若濃度與光程已知,自 lambda-max 之測吸光度算 epsilon
  3. 定濃度:若 epsilon 已知(自文獻或校準曲線),自測吸光度算濃度
  4. 查線性:朗伯-比爾定律僅於線性範圍有效(常 A = 0.1--1.0)。高吸光度因雜光、分子互作與儀器限而偏差
  5. 評溶劑效應:比極性 vs. 非極性溶劑之光譜:
    • 紅移(長波移):lambda-max 移至長波。pi -> pi* 躍遷於更極性溶劑紅移;n -> pi* 躍遷於較少極性溶劑紅移
    • 藍移(短波移):lambda-max 移至短波。n -> pi* 躍遷於更極性/質子溶劑藍移(氫鍵穩孤對基態)
    • 增色/減色效應:epsilon 增或減而無波長變

預期: 定量結果已以適有效數字計算,線性已驗,若多溶劑光譜可得則溶劑效應已記錄。

失敗時: 若朗伯-比爾線性敗,查樣降解、高濃聚集,或熒光干擾。稀樣再測以確。

驗證

  • 溶劑截止已敬,吸光度於線性範圍(0.1--1.0)
  • 所有 lambda-max 值與肩已列表附波長、吸光度與 epsilon
  • 每吸收帶已指派於電子躍遷類型
  • 於適用處已行 Woodward-Fieser 計算並比觀 lambda-max
  • 朗伯-比爾定律已正確應用並驗線性
  • 若多溶劑數據可得,溶劑效應已刻畫
  • 發色團指派與他光譜法所得分子結構一致

常見陷阱

  • 測於 A = 1.0 以上:高吸光度值因雜光效應不可靠。若 lambda-max 吸光度超 1.0,恒稀再測
  • 忽溶劑截止:試解溶劑截止波長下之吸收產偽影,非真樣數據
  • 僅以強度別躍遷類型:近 280 nm 之弱帶可為羰基之 n -> pi* 或芳香之禁阻 pi -> pi*。需上下文與溶劑效應以別
  • 誤用 Woodward-Fieser 規則:此經驗規則僅適共軛二烯與 α-β 不飽和羰基。不能用於芳香系、孤立發色團,或金屬絡合物
  • 忽雜質吸收:即使少量強吸雜質可主光譜。若 lambda-max 不合期望,思雜質貢獻
  • 假一帶 = 一躍遷:寬 UV-Vis 帶常含多重疊躍遷。精確指派或需帶解卷積

相關技能

  • interpret-nmr-spectrum — 定分子連接性以支發色團識別
  • interpret-ir-spectrum — 識貢於發色團之官能團
  • interpret-mass-spectrum — 立分子式並經裂片檢共軛
  • interpret-raman-spectrum — 對稱發色團之互補振動數據
  • plan-spectroscopic-analysis — 於數據獲取前擇並排序光譜技術

GitHub Repository

pjt222/agent-almanac
Path: i18n/wenyan-lite/skills/interpret-uv-vis-spectrum
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Related Skills

llamaguard

Other

LlamaGuard is Meta's 7-8B parameter model for moderating LLM inputs and outputs across six safety categories like violence and hate speech. It offers 94-95% accuracy and can be deployed using vLLM, Hugging Face, or Amazon SageMaker. Use this skill to easily integrate content filtering and safety guardrails into your AI applications.

View skill

cost-optimization

Other

This Claude Skill helps developers optimize cloud costs through resource rightsizing, tagging strategies, and spending analysis. It provides a framework for reducing cloud expenses and implementing cost governance across AWS, Azure, and GCP. Use it when you need to analyze infrastructure costs, right-size resources, or meet budget constraints.

View skill

quantizing-models-bitsandbytes

Other

This skill quantizes LLMs to 8-bit or 4-bit precision using bitsandbytes, achieving 50-75% memory reduction with minimal accuracy loss. It's ideal for running larger models on limited GPU memory or accelerating inference, supporting formats like INT8, NF4, and FP4. The skill integrates with HuggingFace Transformers and enables QLoRA training and 8-bit optimizers.

View skill

dispatching-parallel-agents

Other

This Claude Skill dispatches multiple agents to investigate and fix 3+ independent problems concurrently. It is designed for scenarios involving unrelated failures that can be resolved without shared state or dependencies. The core capability is parallel problem-solving, assigning one agent per independent problem domain to maximize efficiency.

View skill