黄绿色葡萄石的矿物学特征及谱学研究

葡萄石可以以板状、片状、葡萄状、肾状、放射状或块状集合体的形式产出,因其美丽的外观和特殊的晶体结构,近年来受到了学者的广泛关注。本文通过电子探针、粉晶X射线衍射仪、傅里叶变换红外光谱仪、显微拉曼光谱仪、紫外可见分光光度计等仪器对黄绿色葡萄石的成分、结构及谱学特征进行了分析与探讨。葡萄石的主要致色元素为Fe,且Fe³⁺经常取代Al³⁺占据八面体配位,Fe²⁺经常取代Ca²⁺存在于空隙中。电子探针数据表明:Fe与Al的含量变化整体呈现负相关关系,Fe与Ca的含量变化也整体呈现负相关关系,Fe含量相对较高的样品其黄绿色调加深。XRD图谱和拉曼光谱的结果表明:在葡萄石中绿帘石以包裹体的形式存在。红外光谱和拉曼光谱表明葡萄石中存在硅氧四面体和铝氧八面体两种架构,紫外可见吸收光谱揭示了葡萄石的致色机理。本文对葡萄石的矿物学特征及谱学特征进行系统分析,为后续葡萄石的进一步研究提供思路与实验数据。     

卷积神经网络用于近红外光谱古筝面板木材分级

目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。     

桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。     

气相色谱-三重四极杆质谱法同时测定巴氏杀菌乳中9种香精成分

建立了气相色谱-三重四极杆质谱（GC-MS/MS）同时检测巴氏杀菌乳中9种香精成分（二氢香豆素、香兰素、香豆素、乙基香兰素、甲基香兰素、7-甲基香豆素、7-甲氧基香豆素、7-乙氧基-4甲基香豆素和环香豆素）的分析方法。巴氏杀菌乳样品用乙醇溶液萃取，低温涡旋离心，取上清液过0.22 μm滤膜，以DB-5MS色谱柱分离，在MRM模式下测定，基质曲线外标法定量。实验结果表明，9种香精成分在1~200 μg/L范围内呈良好线性，线性相关系数（R²）均大于0.997，方法的检出限为0.002~0.1 μg/kg，定量限为0.001~2 μg/kg，平均回收率为90.3%~110.6%，日内、日间精密度均小于10%。该方法前处理简单快速，检测准确度和灵敏度高，可用于巴氏杀菌乳中9种香精成分的同时检测。     

Y3+/Li+和Y3+/Na+双掺杂氟化钡快响应闪烁晶体

氟化钡(BaF₂)晶体是已知响应最快的闪烁晶体,在高能物理、核物理及核医学等领域有着广泛的应用前景。抑制BaF₂晶体的慢发光成分对其工程应用至关重要。本文利用坩埚下降法制备了高Y³⁺掺杂浓度5%、8%、10%(摩尔分数)的BaF₂晶体,并采用Y³⁺与碱金属离子(Li⁺、Na⁺)共掺杂的方法形成电荷补偿阻止间隙F^-的产生,制备了双掺杂型BaF₂快响应闪烁晶体,进而基于优化的5 ns和2 500 ns时间门宽测试方法,研究了Y³⁺掺杂浓度以及Y³⁺与碱金属离子(Li⁺、Na⁺)共掺杂浓度对BaF₂闪烁晶体快/慢成分比的影响规律。结果表明,生长的高浓度Y³⁺掺杂BaF₂晶体的光学质量优异,在220 nm和300 nm处透过率分别高于90%和92%;随着Y³⁺掺杂浓度由0提高至10%,BaF₂晶体的慢发光成分显著降低,快/慢成分比由0.15提高至1.21;生长的Y³⁺/Li⁺及Y³⁺/Na⁺共掺杂BaF₂晶体的慢发光成分较Y³⁺掺杂BaF₂晶体进一步降低,快/慢成分比最高分别可达1.63和1.61。研制的双掺杂BaF₂快响应闪烁晶体有望应用于高能物理、核物理前沿实验等重要领域。     

基于离子迁移谱的假币用纸快速检测及溯源

该文采用离子迁移谱（IMS）对20种假币用纸进行分析，通过快速检测假币用纸中的可挥发性组分，构建假币用纸的指纹谱图库。基于主成分分析（PCA）和层次聚类分析（HCA）对迁移时间8 ~ 17.5 ms范围的迁移谱信息进行处理，从而对假币用纸进行分类。PCA可将同种假币用纸聚类，HCA则可进一步将20种假币用纸准确分类，其对6个未知来源的半成品假币的分类正确率达83.33%。结果表明，IMS快速检测分析是比较和分类假币用纸的有效方法。     

马齿苋在化妆品中的应用及功效研究进展北大核心CSCD

马齿苋属药食同源中药材,有着极高的药用价值和食用价值。近年来,马齿苋在日用化工领域,尤其是在化妆品领域应用甚广。许多化妆品公司开发的面膜、精华、护肤水和洁面乳等美容产品均添加了其活性成分,但相关的化妆品主要添加了马齿苋醇提物,而添加其水提物成分如多糖、多酚的美容产品较少。新剂型的出现丰富了马齿苋在化妆品经皮递送系统方面的研究,未来可以开发如脂质体、传递体和β-环糊精等新型载体。此文简要地对马齿苋的活性成分、在化妆品中的功效例如美白、抗氧化和抗光老化等以及其在化妆品领域的应用情况进行总结,并对马齿苋在化妆品原料的开发应用上提出建议并进行展望。     

高效液相色谱-电喷雾检测器法测定香精香料中甜蜜素的含量北大核心CSCD

香精香料是食品添加剂中的一个重要组成部分,由人工调配混合而成,其中含有2种或2种以上的香料,一般由天然提取香料、化学试剂、合成香料、甜味剂等多种成分构成[1]。随着香精香料使用范围的不断扩大,人们对香精香料质量控制等问题的关注度越来越高[2]。目前,为加强食品添加剂的规范生产经营,国家标准GB2760-2014《食品安全国家标准食品添加剂使用标准》对一些易滥用食品添加剂进行了严格的限量规定[3]。     

黑火药成分分析及来源推断的研究进展北大核心CSCD

黑火药是爆炸案件中最常见的炸药之一,其检验对于打击犯罪有重要意义。尽管黑火药的检验方法已相对成熟,但仍面临诸多挑战,如微量黑火药爆炸残留物的高灵敏度检验,以及黑火药的来源推断等。基于黑火药的成分组成、生产工艺,围绕爆炸前后的黑火药成分分析以及来源推断这两个检验目的,系统总结了黑火药中的分子(KNO_(3)、硫磺、木炭等)、离子(K^(+)、NO_(3)^(-)、S^(2-)等)以及元素(氮、氧、碳等)的检验方法,包括传统检验法、光谱法、色谱法、质谱法等,并对黑火药检验中存在的问题以及未来可能的研究方向进行了探讨,旨在为黑火药的研究和案件侦办提供参考(引用文献40篇)。