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竹炭固相萃取/气相色谱-质谱联用对环境水样中16种多环芳烃的测定 总被引:8,自引:1,他引:7
以竹炭为固相萃取吸附材料,考察了其对环境水样中16种多环芳烃的吸附富集能力,采用DB-35MS弹性石英毛细管色谱柱对16种多环芳烃进行分离,气相色谱-质谱联用法对多环芳烃进行定性及定量分析.结果表明,1 000 mg竹炭作为固相萃取吸附剂,10 mL二氯甲烷作为洗脱剂,上样速率5 mL/min,水样中甲醇体积分数为15%的条件下,16种多环芳烃有较好的回收率,竹炭固相萃取柱的穿透体积大于500 mL,通过实验比较竹炭的萃取回收率优于商品化的C18固相萃取柱.16种多环芳烃的质量浓度在10 ~500 ng/L范围内与峰面积的线性关系良好(苯并(k)荧蒽,苯并(a)芘,二苯并(a,h)蒽,苯并(g,h,i)苝为25 ~500 ng/L),相关系数为0.983 6 ~0.998 4.方法的检出限为0.6 ~8.0 ng/L,实际水样的加标回收率为67% ~113%,相对标准偏差为2.1% ~11.3%.通过对白沙河河水的分析表明,该方法能够满足实际水样的测定,竹炭可以作为固相萃取材料应用于水中16种多环芳烃的分析测定. 相似文献
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一种基于并行化方法的自适应光学闭环预测控制器 总被引:4,自引:0,他引:4
自适应光学系统的性能受限于伺服系统的延迟误差和波前传感器的光电子噪声。提出了一种多模型单变量预测模型,该模型采用基于Levenberg-Marquardt学习算法的前馈型神经网络。利用计算机多核处理器,设计了一个具有并行处理能力的预测控制器,来实现对自适应光学闭环控制电压的预测,以消除延迟误差的影响。通过数值仿真实验,研究了预测控制器对控制电压和远场斯特雷尔比的影响,与未采用预测控制器的系统进行了比较,并对预测算法的并行性能进行了分析。实验结果表明,使用并行化方法的预测控制器可以有效缩短系统的预测时间,提高预测算法的加速比,与经典比例积分(PI)控制算法相比可以更有效地降低系统由于伺服延迟引起的误差,远场的斯特雷尔比有明显地提高。 相似文献
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主要介绍对称Bernstein Copula的一些性质及其应用.它除了具有Copula函数的基本性质外,还有其特殊性质,以定理的形式给出并加以证明.对称Bernstein Copula属于多参数Copula族,可以应用到很多领域,比如股票、汇率、证券等等. 相似文献
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基于重离子储存环建立的等时性质谱术(IMS)是测量远离稳定线核素质量的有效工具。但是,采用常规IMS测量缺中子一侧的核素质量时,发现Tz=-1/2和Tz=-1核素的质量测量结果在宽时域范围内存在系统性偏差。本工作利用CSRe直线段上的双飞行时间(TOF)探测器,同时测量了循环离子的周期和速度。利用这些实验信息,对常规IMS质量测量中出现的系统性偏差进行了研究。发现系统偏差是由于储存的离子动量分布不对称以及储存环能量转变参数γt非恒定造成的。在离线数据处理时,发现通过限制动量接收度的大小,可以消除常规IMS质量测量中的系统偏差。这一结果对采用常规IMS进行质量测量具有重要参考价值和指导意义。 相似文献
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