柱净化-分散液液微萃取用于纯化富集油田水域中10种多环芳烃污染物

采用柱净化与分散液液微萃取相结合的样品前处理方法,在去除油田水域中直链烷烃等干扰物的同时,对多环芳烃类污染物(PAHs)进行纯化富集,并利用气相色谱/质谱进行分析。分别考察了柱填料的种类、柱填料与上液量的质量比、柱流速、萃取剂种类及体积、分散剂种类及体积等对萃取效率的影响,最终选择12 g H103大孔树脂为柱填料,以柱填料/样品质量比为12:5上样,在4倍体积/小时(BV/h)柱流速下过柱吸附干扰物,洗脱液加入1.00 mL丙酮(分散剂)和15μL四氯化碳(萃取剂)后进行分散液液微萃取2 min。在最优条件下,PAHs的富集倍数为730~1579,检出限(S/N=3)为1.1~5.3 ng/L,线性范围为0.01~50μg/L,相对标准偏差(n=5)为0.6%~3.4%,回收率为82.6%~104.6%。本方法最大程度地降低了基质中干扰物对分析结果的影响,提高了方法的准确性,操作简单方便,尤其适用于受污染油田水体的快速分析。     

数控传声器阵列反卷积法对飞机噪音的应用与实验研究

本文主要讨论传声器阵列反卷积法对于飞机发动机噪音测量的实际应用及反卷积法对于飞机过顶测噪的数值模拟。传统"波束成型法"的成像是点源与点分布函数卷积的结果,只有在满足瑞利限制的前提下可以分辨多个相距较近的声源。本文介绍了一种简称反卷积法的传声器阵列新方法,它是将原有的Beamforming结果作为已知条件,从中提取有用的声源信息,去除掉旁瓣的干扰,使得处理出来的声源幅值与位置更加准确。观察运动声源会产生多普勒效应,特别是在频域中处理声信号时会使发声源产生频率偏移,因此在反卷积法使用前引入平均多普勒频移因子,它使得运用反卷积法在频域中预测飞机进场噪音成为可能。     

液相硝基甲烷分子振动特性的相干反斯托克斯拉曼散射光谱

构建时间分辨相干反斯托克斯拉曼散射（CARS）光谱系统,从微观层次研究硝基甲烷的分子相干振动动力学特性.实验中采用超连续白光作为斯托克斯光,通过调整斯托克斯光的时间延迟,得到不同振动模式的CARS光谱.通过对振动弛豫曲线的拟合,获得硝基甲烷分子不同振动模式的振动失相时间.结果表明C–H键伸缩振动比C–N键伸缩振动更容易受热声子的影响.在热加载下,硝基甲烷分子的C–H键有望首先被激发并引起初始化学反应.