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1.
针对目前太赫兹光谱技术在食用油品质检测方面存在定性多、定量难的问题,提出一种基于衰减全反射(ATR)式太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术的食用油过氧化值定量分析方法。首先采集不同种类、不同氧化程度食用油样本的太赫兹时域光谱图,筛选有效信号波段并提取得到光学常数,经预处理算法校正后的光学常数,结合多种化学计量学方法建立定量分析模型,实现快速、无损预测食用油的过氧化值。70个实验样本包括大豆油、菜籽油和玉米,过氧化值覆盖范围0.41~10.23 mmol·kg-1,且样本的过氧化值均匀分布。采用TeraView公司生产配有ATR检测模块的TeraPulse 4000太赫兹脉冲光谱系统采集样本THz-TDS信号,根据THz-TDS谱图信号特征筛选有效波段10~86.78 cm-1用于建模分析。通过快速傅里叶变换得到频域信号并从中提取光学常数:折射率和吸收系数,采用Savitzky-Golay7点卷积平滑分别对折射率和吸收系数进行预处理,去除干扰信号。运用SPXY算法按照3∶1比例划分校正集和预测集样本,结合主成分回归法、偏最小二乘法两种化学计量学分析方法,分别建立基于折射率和基于吸收系数的过氧化值分析模型。对模型评价指标均方根误差和相关系数进行分析,基于折射率的过氧化值分析模型采用偏最小二乘算法建模预测精度最理想,选取最优主成分数为6时,其校正集均方根误差RMSEC为0.168%、决定系数R2为0.981,预测集均方根误差RMSEP为0.231%、决定系数r2为0.977;基于吸收系数的过氧化值分析模型则采用主成分回归算法建模预测模型稳健度最好,选取最优主成分数为10时,其校正均方根误差RMSEC为0.192%、校正集决定系数R2为0.979,预测均方根误差RMSEP为0.262%、预测集决定系数r2为0.97。该研究结果的得出,验证了THz-TDS技术用于食用油过氧化值定量分析的可行性,为食用油的品质评价找到一种高精度、性能稳定、快速无损的检测方法。 相似文献
2.
建立了气相色谱-串联质谱同时测定食用油中对苯二甲酸二(2-乙基己基)酯和偏苯三甲酸三(2-乙基己基)酯两种非邻苯二甲酸酯类增塑剂的方法。样品采用乙腈提取,于-20℃冷冻除脂净化,用气相色谱-串联质谱选择反应监测模式测定。两种化合物的检出限为0.03 mg/kg,定量限为0.1 mg/kg,线性范围为0.1~10 mg/kg。3个添加水平(0.1、0.3和1.0 mg/kg)下的回收率为81.04%~108.31%,相对标准偏差为0.70%~9.91%。该方法简便、准确,适用于食用油中对苯二甲酸二(2-乙基己基)酯和偏苯三甲酸三(2-乙基己基)酯的检测。 相似文献
3.
利用浸渍法制备稀土改质催化剂,用于废食用油脂催化裂解的裂解气催化改质。考察了催化剂活性组分含量、硅铝比、焙烧温度、改质反应温度对产物组成、烯烃含量及收率的影响。得最佳条件:ZSM-5作为催化剂载体,催化剂活性组分镧稀土含量为6%,催化剂焙烧温度为550℃,改质反应温度为360℃。在最佳条件下催化改质,燃料油烯烃含量降低了34.3%,汽油含量提高了14.36%,轻柴油含量提高了1.67%,重柴油含量下降了6.72%,重油含量下降了2.2%,燃料油总收率提高了7.12%,油品质显著提高。 相似文献
4.
5.
提出了毛细管气相色谱法测定橄榄油、芝麻油和花生油中的15种反式脂肪酸。样品用异辛烷溶解,与2mol·L-1氢氧化钾的甲醇溶液进行酯化反应,生成的脂肪酸甲酯经强极性聚二氰丙基硅氧烷毛细管气相色谱柱SP-2560分离,用氢火焰离子化检测器检定。在优化的试验条件下,15种反式脂肪酸甲酯的质量浓度在一定范围内与其峰面积呈线性关系,方法的检出限(3S/N)和测定下限(10S/N)分别为0.012%(以脂肪计)和0.024%(以脂肪计)。对空白样品进行加标回收试验,回收率在86.6%~109%之间,测定值的相对标准偏差(n=10)在2.0%~4.2%之间。方法用于分析市售橄榄油、芝麻油和花生油中的15种反式脂肪酸,结果与标准方法的测定值相符。 相似文献
6.
7.
8.
脂肪酸通常指长链羧酸,碳原子数大于12的一系列饱和脂肪酸和不饱和脂肪酸;反式脂肪酸(TFAs)是指含有反式构型双键的一类不饱和脂肪酸的总称。绝大多数天然不饱和脂肪酸以顺式构型存在,但在特殊条件下,如光、热、催化剂或加氢反应 相似文献
9.
应用主成分分析(Principal component analysis,PCA)和聚类分析法(Cluster analysis,CA)对9种(27个)常见食用植物油及100个餐饮废油的低场核磁共振(Low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)(T2)弛豫特性数据进行分析。结果表明:在正常食用油种类区分方面,主成分分析的效果较优,9种食用油在主成分分布图上按种类正确分组,边界清晰。而在正常食用油与餐饮废油的区分方面,聚类分析效果较优,引入30个待测样本后,聚类分析(127个样品,欧式距离=5)的正确率为94.49%,分析误判率为5.51%,分组效果良好。LF-NMR结合化学模式识别可实现对油脂种类及餐饮废弃油脂的鉴别。 相似文献
10.