碳酸盐前驱物制备Y2O3超细粉及透明陶瓷

以Y(NO3)3和NH4HCO3为原料,通过向Y(NO3)3溶液中滴加NH4HCO3的方式制备了化学组成为Y2(CO3)3·2H2O的先驱沉淀物。研究了先驱沉淀物煅烧过程中的物相变化。先驱沉淀物1100℃煅烧4h后得到了平均粒径为60nm的无团聚Y2O3超细粉体。所得粉体不添加任何添加剂,在1700℃下真空烧结4h得到了透明Y2O3陶瓷。     

基于菁染料响应G-四链体结构变化的半胱氨酸检测探针

半胱氨酸是生物体中起着重要作用的还原性氨基酸,其在体内的含量变化可能会诱发机体发生多种病变。因此高选择性、高灵敏度和低成本的半胱氨酸检测技术具有重要意义。目前,高效的半胱氨酸检测方法有毛细管电泳、质谱、高效液相色谱和表面增强拉曼散射等,这些方法往往需要复杂的样品制备和精细的实验仪器,可能会限制其在半胱氨酸检测中的应用。本文利用富含鸟嘌呤的DNA链序列在钾、钠等金属离子诱导下形成对汞离子产生特殊响应的二级结构,而菁染料能够对DNA结构进行识别,并由此引起其超分子聚集形式的改变,致使其紫外和可见光谱性质随之变化。最终以Hg²⁺调控G-四链体与菁染料(ETC)组建的传感器,实现对溶液体系中半胱氨酸高选择性的快速可视化检测。     

三式洞悉房企财务真相

若以“短期风险头寸”来衡量房地产开发企业抗短期风险的能力，可以弥补流动比率存在的两大缺点。只是，依然没有考虑企业的盈利能力，也未考虑国内房地产开发企业预收账款较多的事实。当然，财务分析是一种很复杂的事，并非几个数字所能涵盖。     

彼得·林奇的借鉴与批判

彼得·林奇也极为关注企业财务报表中的异常现象，其在书中写道：“在年报的‘管理层关于收益的讨论与分析’这一部分里，其中有一条关于存货情况的详细附注，我总是会仔细阅读一下这个附注，看看公司是否存在存货积压的现象.     

基于电磁振动上料的茶梗和昆虫异物近红外光谱和荧光图像在线检测研究

茶叶是大众青睐的健康饮品之一,但茶叶在机器采收和加工过程中,容易混入茶梗和昆虫异物,污染茶叶、影响其质量安全,是未来应防范和检测的重点。X射线成像技术,根据食品基质和异物的密度差实施检测,广泛适用于金属异物并延伸至高密度塑料,但对于茶梗、昆虫这类低密度有机异物尚不适用,所以迫切需要研发新型无损检测技术和方法。针对片状茶叶重叠、遮掩异物的问题,提出了电磁振动上料辅助近红外光谱和荧光图像的检测方案,进行绿茶中的内源性异物茶梗和外源性异物昆虫的在线检测研究。通过电磁振动上料辅助近红外光谱和荧光成像系统,采集了600～1 050 nm范围的近红外光谱600条和RGB-N四通道图像各65幅。采用451条光谱进行建模,其余149条光谱作为预测集,评估模型的性能,比较了去趋势(Detrending)、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、变权重正态变换(VSN)、迭代自适应加权惩罚最小二乘法(airPLS)、不对称最小二乘法(ALS)、光程估计与校正(OPLEC)等不同光谱预处理方法的处理效果,其中OPLEC能较好地消除散射效应,偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型的正确识别率由78%提...     

TiO2薄膜锂化工艺及其性能研究

本文以钛酸四丁酯(Ti(OC4H9)4)为原料,采用溶胶-凝胶法在ITO导电玻璃基片表面制备了均匀透明的TiO2薄膜。使用X射线衍射仪表征了薄膜的晶型结构。通过电化学方法对TiO2薄膜进行锂化,研究了TiO2薄膜的厚度、热处理温度和外加电压对薄膜锂化效果的影响。结果表明,当镀膜层数为4层,热处理温度为400℃时,TiO2薄膜Li+存储能力最强。当TiO2薄膜相对参比电极外加电压为±2V时,Li+可充分进入薄膜并与之结合形成蓝色化合物LixTiO2,变色效果最为明显。     

基于可见/近红外能量光谱的苹果褐腐病和水心鉴别

快速无损鉴别苹果内部品质的优劣是当前苹果行业亟待解决的一项重要课题.针对这一现状,提出了直接采用可见一近红外能量光谱对苹果褐腐病、水心鉴别的新方法,考察了不同判别分析方法对苹果类别判定的准确性.在能量光谱经MSC或者一阶导数处理后,分别采用了峰面积判别法(PADA)、主成分分析判别法(PCADA)、偏最小二乘判别法(PLSDA)建立判别模型.结果显示,三种方法对褐腐病苹果判别正确率都为100%;对水心苹果分别是79.2%,95.0%和96.7%;对正常苹果分别是88.6%,98.2%和98.8%.其中,PCADA和PLSDA明显优于PADA,而PLSDA总判别率最高,达到98.1%,其建模标准差RMSEC为0.449,预测标准差RMSEP为0.392,说明可见一近红外能量光谱结合化学计量学算法可以快速、无损鉴别苹果褐腐病和水心.     

可见／近红外漫反射光谱无损检测南丰蜜桔维生素C的研究

应用可见/近红外漫反射光谱对南丰蜜桔维生素C含量进行了无损检测研究.在谱区350～1 800nm,应用主成分分析和偏最小二乘法对经过预处理光谱进行数学建模,主成分数和光谱区间选择分别由完全交互验证和回归系数法确定.定标模型对10个未知样品的预测结果是:预测相关系数为0.813,预测均方差为2.112 mg(100 g)-1,预测偏差为-0.810 mg(100 g)-1.文章表明利用可见/近红外漫反射光谱技术无损检测南丰蜜桔维生素C具有可行性.     

番茄碰伤和可溶性固形物近红外光谱同时在线检测

可溶性固形物和碰伤是影响番茄品质的两个主要因素。研究的目的是探索可见近红外漫透射光谱同时在线检测番茄碰伤和可溶性固形物的可行性。在单通道送果速度5个每秒条件下,采集番茄近红外漫透射光谱。对比分析碰伤与正常番茄样品的近红外漫透射光谱特性,结果表明,碰伤与正常番茄样品的近红外漫透射光谱在光强上存在明显差异,碰伤果光强要强于正常果,其原因可能是碰伤后果肉变软,透光性变强;在650和675 nm处碰伤果比正常果要多两个吸收峰,可能是碰伤后,番茄表皮颜色发生变化所致。选取贡献率占比最多的前三个主成数,对正常果与碰伤果近红外漫透射光谱主成分定性分析,正常果与碰伤果不能有效聚类,故近红外漫透射光谱主成分定性分析效果不明显,需选择建立高维近红外漫透射光谱定性判别模型。故建立了碰伤番茄样品的近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型,误判率为0%,能正确判别碰伤果,故选用碰伤番茄样品的近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型作为番茄碰伤果在线剔除分选模型。通过对未参与建模的样品进行验证,能正确识别出碰伤果。经近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型剔除碰伤果后,按照可溶性固形物指标进行分级。分别使用全部波段和606～850 nm的波段进行建模预处理,且对全部波段和606～850 nm波段光谱进行2阶导数预处理,前后平滑设为9,利用连续投影算法与遗传算法优选可溶性固形物的光谱建模变量,对比发现,利用未经算法筛选过的606～850 nm波段光谱变量进行建模,效果最好,建立了可溶性固形物在线检测模型,预测集均方根误差为0.43 Brix°。采用未参与建模的样品进行碰伤和可溶性固形物同时在线检测验证,碰伤样品的分选准确率达96%,可溶性固形物样品的分选准确率达91%。表明：番茄碰伤和可溶性固形物近红外漫透射光谱同时在线检测是可行的。     

蜂蜜中乐果农药残留的表面增强拉曼光谱定量分析

应用表面增强拉曼光谱(surface-enhanced Raman spectroscopy, SERS)技术,结合线性回归算法,开展蜂蜜乐果中农药残留快速定量分析方法研究。含乐果农药残留的益母草蜂蜜样品30个作为被测对象,划分成建模集(20个)和预测集(10个)。采用具有规则倒四角锥体结构的Klarite基底作为增强基底,提高特征拉曼位移峰的相对强度。通过含乐果农药残留蜂蜜样品的SERS光谱与乐果标准品的常规拉曼光谱间的对比分析,找到了蜂蜜中乐果农药残留对应的四个特征拉曼位移峰867,1 065,1 317和1 453 cm-1。采用线性回归方法,建立了蜂蜜中乐果农药残留对应的四个特征拉曼位移峰强与乐果浓度间的线性回归模型。10个未参与建模的预测集样品,评价了模型的预测能力。经比较,采用867 cm-1处特征拉曼位移峰强建立的线性回归模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.984,预测均方根误差为0.663 ppm。检测限达到2 ppm,接近我国农药残留最大限量标准的检测限。实验结果表明采用表面增强拉曼光谱技术结合线性回归算法实现蜂蜜中乐果农药残留的快速定量分析是可行的。可为其他农产品的农药残留快速定量分析提供参考依据。