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601.
本文报道了新显色剂2-[2-(6-硝基-苯并噻唑)偶氮]-5-[(N,N-二羧甲基)氨基]苯磺酸(简称6-NO2-BTADCABS)的合成,研究了试剂与钯的显色反应.结果表明,在0.4mol/LH3PO4介质中,6-NO2-BTADCABS与Pd2+形成蓝色的1:1配合物.在阴离子表面活性剂,十二烷基磺酸钠(SDS)存在下,最大吸收波长637.8nm.钯浓度在0—1.2μg/ml范围内符合比尔定律.用双波长法测定,表观摩尔吸光系数ε637.8-510.0=6.12×104.许多共存离子不干扰测定,所建立的方法无需掩蔽剂和分离即可直接测定钯催化剂中的钯,结果满意. 相似文献
602.
603.
本文考察具有缓冲库存的随机加工时间的非均匀节拍生产线运行特点,通过对非均匀节拍生产线缓冲库存容量设计的两类模型的分析,综合并总结了缓冲库存容量最优设计的一些结构特性. 相似文献
604.
605.
606.
将培养好的枯草芽孢杆菌与一定量辅料混合,将其涂布并夹入两片微孔纤维膜之间制成固定化微生物膜。将此微生物膜装在溶解氧电极的阴极(金电极)端面的聚四氟乙烯薄膜上,并使之固定即完成微生物传感器的组装。为测验此传感器对甲醛的响应,按方法的给定条件进行操作,记录加入含甲醛试液前后仪器的输出电流。有甲醛存在时,由于其与微生物之间的同化作用导致一定量氧消耗而使输出电流it与基线电流i0相比明显下降,且其下降程度Δi(i0-it)与甲醛质量浓度在0.005~0.20 g.L-1之间呈线性关系。在甲醛质量浓度为0.1 g.L-1条件下做精密度试验,测得其信号值的相对标准偏差(n=10)为1.13%。用标准加入法试验了方法的回收率,3次试验的平均回收率为107%。又经试验,所制备的干微生物固化膜在4℃冰箱中冷藏,可保存60d仍有效。 相似文献
607.
建立了一种同时测定人体胸腔积液中酪氨酸(Tyr)、苯丙氨酸(Phe)和色氨酸(Trp)的液相色谱分析方法,并将其应用于胸腔积液病因鉴别诊断。优化的液相色谱条件如下:VertexTMAQ-C18色谱柱(250 mm×4.6 mm,5μm),以乙腈-10 mmol/L醋酸铵缓冲溶液(醋酸调至pH 5.6)为流动相进行梯度洗脱,流速1.0 mL/min,检测波长为210和278 nm。结果表明,3种氨基酸在各自相应的线性范围内线性相关系数均大于0.999;信噪比为3时,检出限(LOD)分别为0.50,0.17和0.20μmol/L。胸腔积液样品经甲醇去除蛋白质后取上清液直接测定,3种氨基酸平均回收率在80.7%~101.1%之间,相对标准偏差为2.5%~8.7%。利用本方法对72例良恶性胸腔积液中的3种氨基酸进行分析,发现Tyr,Phe和Trp含量在不同疾病的样品中存在统计学差异,对胸腔积液病因鉴别诊断有一定的临床价值。 相似文献
608.
以类离子液体碳糊电极(CILE)为基体电极,采用滴涂法和利用静电吸附作用,制备了Hb/Fe3O4/CILE修饰电极,研究了Hb的直接电化学及其电催化行为,建立了H2O2的计时安培测定新方法。结果表明:Hb在该修饰电极上,Hb呈现了一对准可逆的氧化还原峰,且其在该修饰电极表面表观覆盖度为2.65×10-9moL/cm2;电子转移速率常数为1.35/s;表观米氏常数为1.59×10-5mol/L。在1.0×10-6~4.0×10-5mol/L范围内,催化电流与H2O2浓度呈线性关系(r=0.9976),检出限为3.0×10-7mol/L(S/N=3)。 相似文献
609.
通过维生素E(VE)和辛烯基琥珀酸酐(OSA)的酯化反应,合成了维生素E辛烯基琥珀酸酯(VE-OS酯)。采用红外光谱(IR)和核磁共振波谱(NMR)对VE-OS酯的结构进行鉴定。研究发现,酯化反应后VE-OS酯的IR谱图中新增了1 860、1 776、1 755 cm-1的吸收峰,表明存在羧酸酯的结构;1H NMR谱中羟基信号消失,表明VE的羟基被取代;由于VE-OS酯存在a和b两个异构体,导致H-9的信号分布在3.05ppm和3.20 ppm,C-11和C-12在170~180 ppm处有4个峰,经比较积分面积认定a异构体更易生成。利用密度泛函理论(DFT)B3LYP/6-311++g**方法对VE-OS酯进行构型优化并确定a为较优构型,与实验分析完全一致。文中还采用HPLC方法对酯化反应进行了定量分析。 相似文献
610.
针对无线传感器网络多目标跟踪过程中杂波难以去除以及由数据关联复杂带来的计算复杂度高的问题,将概率假设密度滤波器应用于无线传感器网络,以更好地对多目标状态信息进行融合估计;首先,建立簇-树型无线传感器网络模型,并运用随机有限集理论对目标状态模型和传感器观测模型进行描述;然后,根据目标与节点之间的距离设置观测阈值,当传感器节点测量值小于观测阈值时,概率假设密度滤波器将实时对该组测量数据进行处理,从而实现传感器网络对目标状态的联合检测与跟踪;仿真结果表明,在无线传感器网络的多目标跟踪应用中,该算法比粒子滤波算法具有更高的跟踪效率和精度。 相似文献