表面增强拉曼光谱研究自组装单分子层在化学接触和纳米隔绝下的分子振动活性变化(英文)

为确定表面增强拉曼光谱中某些有争议的弱振动模式是来自高阶的影响还是分子基团对称性变化的影响,本文以1,4-苯二硫醇作为探针分子提供了一种实验验证的框架方法.光谱实验显示,观测到的有争议的弱振动模式并不是来自高阶的影响,而是分子基团对称性变化所致.我们的实验框架方法很容易拓展开来,如用于研究其它波长激光激发的类似体系或有机分子搭接的分子结.     

微孔有机网络材料的合成方法及其在样品前处理中的应用进展

样品前处理是色谱分析中必不可少的环节。固相萃取是一类应用广泛的前处理方法,吸附剂的优劣直接影响萃取过程对目标化合物的吸附和富集效率,并影响前处理及后续分析方法的灵敏度和选择性。因此吸附剂的选择和开发成为一个研究热点。微孔有机网络(microporous organic networks,MONs)是由芳香炔烃和芳香卤化物通过Sonogashira反应合成的一类新型共价有机材料,具有结构可修饰、比表面积大、孔隙率高、合成简单等优点。本文概述了MONs的合成和功能化修饰方法,着重介绍了该材料在样品前处理领域的应用新进展,并对其发展趋势进行了展望。在合成方法方面,MONs材料的制备从回流合成法、溶剂热合成法发展到室温合成法,合成条件趋向于更温和、更高效。在材料功能化修饰方面,引入大分子物质以及氨基、羟基、羧基等活性基团,能增加MONs材料的选择性和作用位点;将MONs与Fe₃O₄、SiO₂、MOFs结合,形成核壳结构MONs,在此基础上进行煅烧和刻蚀,可形成多孔碳结构或空心多层材料。上述功能化修饰的MONs及其复合材料和目标物...     

可见光光谱滴定法测定水中总硬度北大核心CSCD

提出了可见光光谱滴定法测定水中总硬度的方法。在整个滴定过程采用颜色真实测量体系替代人的感官判定,建立了光谱计量参数与试剂量的色变滴定曲线,用曲线上的突变峰标识滴定终点或结构变化点。可见光光谱滴定法可以克服感官滴定存在色评价条件不统一、操作人员个体生理条件不一致、无法量值溯源等困难,能实现测定的自动化。上述方法用于测定水质总硬度标准样品,结果显示测定值均在标准样品认定值的不确定度范围内。按照标准加入法对实际样品进行回收试验,回收率为99.7%~101%。分别采用可见光光谱滴定法和目视滴定法[即乙二胺四乙酸(EDTA)络合滴定法]测定8种水体样品的总硬度,配对t检验结果表明两种方法的测定结果无显著性差异。     

改进的谱峰拟合光谱标准化方法定量分析废钢中元素

为了解决因设备和环境因素导致激光诱导击穿光谱(LIBS)技术在定量测量时的较高波动性问题,提出了基于改进的沃伊特函数拟合的光谱标准化方法。首先通过高精度激光器采集废钢样品的LIBS光谱数据,然后通过标准等离子体条件(标准等离子温度、电子数密度、待测元素总密度)得到标准光谱强度与实际谱线强度、半峰全宽等因素之间的关系式,并基于近似沃伊特函数对相关的谱峰进行拟合,获得标准化的重要参数,完成对样品的标准化模型的建立。结果表明,将该标准化方法用于废钢中铜、镍、硅、铬、锰元素的定量预测,得到的相关系数(R²)、预测均方根误差(RMSEP)和平均相对误差(ARE)的平均值分别为0.981 4,0.063,6.3%,有效降低了波动影响,增强了分析精度,能够在工业中对废钢元素进行快速检测。     

全自动在线前处理技术在法庭科学毒物分析中的应用

近年来全自动在线前处理技术在法庭科学毒物分析领域得到了快速的发展和应用。在线前处理技术相较于传统提取技术,具有高效便捷、高稳定性、安全性、高灵敏度等优势,与日益增长的毒物检验分析需求完美契合。对多种在线前处理技术在法庭科学毒物检验中的应用、难点、解决措施以及发展前景和方向进行了综述,旨在为毒物检验中自动化技术的发展提供参考。     

基于稳定一致波长优选的综纤维素近红外分析模型传递

以实现纸浆材综纤维素含量的近红外分析模型在3台不同型号光谱仪上共享为目标,提出SWCSS-UVE及SWCSS-CARS联用算法。即分别利用竞争性自适应重加权采样算法（CARS）和无信息变量剔除（UVE）算法,减少SWCSS方法中入选的无信息或信息少波长的不利影响,以提高模型转移精度,并与单独的SWCSS和分段直接标准化算法（PDS）以及斜率截距（S/B）算法校正后的传递结果进行比较。结果表明,通过SWCSS-UVE方法最终可从稳定一致光谱信号中进一步优选出91个波长建立模型,该模型能同时应用于2台从机所测量光谱的分析,预测标准偏差（RMSEP）分别从模型转移前的2.0114和9.4518下降到了1.5919与1.6818,优于SWCSS, SWCSS-CARS和PDS以及S/B算法的结果。这表明SWCSS-UVE算法可以有效剔除SWCSS方法中包含的无效波长,简化模型传递过程,提高模型传递效率和稳健性。     

新型纳米材料在食品非靶向分析中的应用研究进展

食品安全关系人民的生命安全。为了更加准确、高效地筛查出食品中的化学危害因子,对食品进行快速、高通量的非靶向分析极其重要。在非靶向分析中,需要通过样品前处理来消除食品中复杂基质的影响,并高效回收、富集化学危害因子。因此,发展合适的样品前处理方法和材料尤为关键。近年来金属有机骨架、共价有机骨架、磁性纳米材料等新型纳米材料在样品前处理中发挥了重要作用。该文主要介绍了近几年用于食品安全非靶向筛查的样品前处理方法,新型纳米材料在样品前处理中的应用及样品前处理技术在非靶向分析中的应用,并展望了未来的发展方向。     

中药丸剂生产过程控制及质量表征技术研究进展

自古以来,丸剂在中药剂型中占据着重要地位。中药丸剂的制备工艺简洁、疗效确切,在已上市的中药制剂中占有相当大的份额。为提升中药丸剂的整体质量,除需要对原辅料质量进行严格控制之外,对丸剂制备工艺进行监测、优化,以及对最终剂型质量进行全面、准确的表征是产品质量提升中至关重要的环节,而实现这一目的需要运用现代分析技术。该文通过对中药丸剂质量表征及生产过程中所使用的图像分析技术、生物传感技术、光谱及其成像技术、指纹图谱技术等关键核心技术的应用进展进行综述,系统总结了这些技术的应用场景、应用潜力及优缺点。另外,由于这些分析技术目前在中药丸剂生产中的普及程度较低并且存在一定的应用局限性,该文对其在未来应用中的改进和联用方式,以及中药丸剂质量提升策略进行了展望,以期为中药丸剂质量表征以及生产过程质量控制研究提供参考。     

基于多特征算法选择的太赫兹时域光谱用于水稻种子掺假研究

该文提出了一种基于太赫兹时域光谱的水稻种子模式识别方法。实验以10种不同品牌混合掺假的水稻种子为样本,基于采集的样本太赫兹时域光谱数据,通过建立Relief、随机森林（RF）、支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）和最大相关最小冗余（mRMR）模型分别对样本光谱波长进行特征选择,最后设计分类器对4种特征选择方法处理后的样本进行分类识别。结果表明,基于布谷鸟算法（CS）优化的极限学习机模型对经RF特征选择算法提取后的样本光谱数据具有最佳识别效果,其准确率可达100%,实验对于法庭科学领域内种子的掺假鉴定具有一定的借鉴意义。     

金属有机框架材料在表面增强拉曼光谱中的应用研究进展

金属有机框架材料（MOFs）是一种由金属离子和有机配体通过配位化学原理自组装形成的具有周期性网格晶态的多孔结构材料,其独特的结构和性质使其成为具有广阔应用前景的材料。由于MOFs可极大地提高金属表面增强拉曼光谱（SERS）基底的目标富集和信号增强性能,因此,基于MOFs的SERS基底受到了广泛关注。同时,高效的SERS基底使SERS技术可实现高灵敏、高选择性、无损和快速检测。将MOFs应用于SERS技术,极大地促进了SERS技术的发展并拓宽了其应用范围。本文总结了SERS的发展、MOFs基底的类别及其在SERS中的应用,提出了亟待解决的关键问题和挑战,并对其发展前景进行了展望。