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建立了同时测定海水中常见的13种痕量苯系物(BTEX)的顶空-固相微萃取/气相色谱-质谱联用(HS-SPME/GC-MS)检测方法。利用涂有100 μm Polydimethylsiloxane(PDMS)涂层的萃取头顶空萃取海水样品,GC-MS检测和外标定量法对目标物进行分析。实验对萃取纤维头的类型、萃取温度、萃取时间、解吸时间、样品体积等主要萃取条件进行了优化。在优化萃取条件下,13种苯系物的线性范围为0.16~32 μg/L,相关系数为0.999 0~1.000 0,检出限为0.006~0.043 μg/L。在3个加标水平(0.16、1.6、16 μg/L)下,海水样品中13种苯系物的回收率为80.0%~117%,相对标准偏差(RSD,n=6)为2.0%~5.6%。该方法前处理简便易行、灵敏度高,为海水中痕量苯系物的检测提供了一种简便、快捷、环保的测定方法。 相似文献
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对人类在线行为模式的探讨是近年来人类动力学研究的热点.基于维基百科数据,文章针对一类重要且普遍的在线行为--在线协同写作,进行时间统计特性分析和内容更新统计分析.实证显示在线协同写作时间间隔分布呈多尺度特征,1 min到30 min和30 min到24 h两个时间段上时间间隔分别服从指数为1.62和1.16的幂律分布,而大于24 h的时间间隔服从形如F(τ)∝τ-b-alog(τ)的累积分布.分析表明
关键词:
在线协同写作
人类动力学
多尺度特征
维基百科 相似文献
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基于三氧化钼易升华的特性,建立了一种纯化浓缩钼同位素试剂的新方法.采用天然丰度掺杂样品Synthetic-Mo对纯化过程中的氧化时间、样品加入量及真空蒸发温度等条件进行了优化.用高分辨等离子体质谱分析了样品中杂质的含量,计算得到纯化后95Mo和98Mo浓缩同位素试剂的纯度分别为99.992%和99.990%.通过多接收器等离子体质谱测定纯化前后样品中钼同位素的组成,δX/95Mo(X=92,94,96,97,98,100)值均在仪器测量精度(0.3‰)范围之内,未观察到明显的质量分馏现象.该方法能够满足校正质谱法对浓缩同位素试剂的要求,对建立高准确度的钼同位素丰度比测量方法具有重要意义. 相似文献
7.
We consider the effect of clustering coefficient on the synchronizability of coupled oscillators located on scale-free networks. The analytic result for the value of clustering coefficient aiming at a highly clustered scale-free network model, the Holme-Kim model is obtained, and the relationship between network synchronizability and clustering coefficient is reported. The simulation results strongly suggest that the more clustered the network, the poorer the synchronizability. 相似文献
8.
酶解鲐鱼蛋白制取低分子肽的进一步研究 总被引:5,自引:0,他引:5
确定了用胰蛋白酶-木瓜蛋白酶混合酶法水解鲐鱼蛋白制取低分子肽的最适工艺条件为:胰蛋白酶和木瓜蛋白酶的酶量比为1:4(W/W),肉水比为1:1,温度55℃,pH7.0。在加酶量为鱼糜中蛋白质含量的1.25%,反应时间6h的条件下,制得的低分子肽无苦味,氮利用率可达78.5%,平均链长为2.80,游离氨基酸含量为26.57%,必需氨基酸含量占总氨基酸的41.8%,且比例合理,富含镁,是一种很有开发前途的功能食品原料。 相似文献
9.
采用荧光光谱法研究了β-CD衍生物对氟比洛芬的包结作用。实验考察了β-CD衍生物种类及其浓度、乙醇含量、离子强度及pH等因素对包结作用的影响。实验结果表明:随β-CD衍生物浓度的增大,荧光强度逐渐增强,其中HP-β-CD的增强效果最明显,即表明HP-β-CD对氟比洛芬的包结作用最强。1/(F-F0)对1/[CD]所作的双倒数曲线为直线,说明氟比洛芬与环糊精形成1∶1的包合物。随离子强度增大,包合作用增强;溶液中乙醇比例和pH越大,HP-β-CD与氟比洛芬包结物的包合作用越弱。 相似文献
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Empirical observations indicate that the interevent time distribution of human actions exhibits heavy-tailed features. The queuing model based on task priorities is to some extent successful in explaining the origin of such heavy tails, however, it cannot explain all the temporal statistics of human behavior especially for the daily entertainments. We propose an interest-driven model, which can reproduce the power-law distribution of interevent time. The exponent can be analytically obtained and is in good accordance with the simulations. This model well explains the observed relationship between activities and power-law exponents, as reported recently for web-based behavior and the instant message communications. 相似文献