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高效液相色谱-串联质谱法对奶粉、酸奶中全氟化合物的分析 总被引:2,自引:0,他引:2
建立了液相色谱-质谱检测奶粉和酸奶中11种全氟化合物(PFCs)的分析方法.分别考察了溶液离子强度和酸碱度对固相萃取效率的影响,结果表明,0.5 ~12.5 mmol/L NaCl溶液的影响很小,且中性和微酸性条件下回收率较好.通过优化和比较,选用等体积的甲醇和0.01 mol/L盐酸的甲醇溶液依次对奶粉中的PFCs进行萃取,对于酸奶则使用甲醇直接萃取,并用WAX柱对萃取液净化.以甲醇(A)和50 mmol/L 醋酸铵(B)为流动相进行梯度洗脱,洗脱时间为10 min(或15 min),流速1 mL/min.内标法定量,奶粉和酸奶中11种PFCs的加标回收率分别为81% ~111%和80% ~118%,方法检出限为2 ~29 ng/L.用该方法对市售国产和进口奶粉及酸奶样品中的PFCs进行了分析. 相似文献
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针对极限学习机的随机性较大的问题,提出一种基于差分演化的极限学习机算法模型(DE-ELM).采用差分演化算法(DE)对极限学习机(ELM)随机给定的输入权值矩阵和隐含层阈值进行寻优,降低了随机性给ELM造成的影响,减少ELM网络震荡,提高了ELM预测精度.并且将DE-ELM应用在电池SOC的预测上,同时与ELM和BP神经网络的预测进行了对比,结果表明:DE-ELM在电池SOC预测上的表现优于ELM和BP神经网络,能满足电池SOC的预测精度要求. 相似文献
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发展了一种高灵敏度的高效液相色谱-电化学检测(HPLC-ECD)方法,用于丹参中5种酚类物质的定量分析。为了获得较高的检测灵敏度,对流动相的pH、缓冲溶液类型和浓度、有机相种类和梯度以及流速做了系统研究。在较低的pH(2.8)、较低的缓冲盐浓度(20 mmol/L NaH2PO4)和较缓的乙腈梯度下,以0.2 mL/min流速可为5种酚类的分离检测提供较好的分离度和较高的检测灵敏度。在获得优化的分离参数后,将其用于14批丹参药材中5种酚类物质的定量分析。结果表明,该方法可获得较好的回收率(>95%)、较宽的线性范围(高达4个数量级)、较好的重复性(RSD<4.01%)和较高的灵敏度(咖啡酸的LOQ低至1.5μg/L)。与紫外检测方法相比,ECD检测方法具有更高的选择性,可减少非抗氧化活性的物质的干扰。 相似文献