原油非烃化合物结构与含量的馏分分离及联用色谱信息获取通用方法

用正己烷将沥青质从油样中分离,再根据类组分之间极性差别,用中性氧化铝-硅胶双层析柱将原油样其余部分分成脂肪烃、芳香烃和7个非烃馏分。各馏分回收完全。用色-质联用技术,将非烃馏分再分离并获取实验数据,为原油非烃结构和含量测定奠定有关的信息基础。不同油井样品研究和重复实验表明,方法对各种原油非烃化合物分离和信息测定有很好的重现性。     

交替三线性分解算法与反相高效液相-二极管阵列检测方法相结合同时测定苯二酚的位置异构体

 利用交替三线性分解算法与反相高效液相 二极管阵列检测 (RP HPLC DAD)相结合 ,在洗脱时间为1 0 86min～ 1 399min(间隔 1 / 1 50min)、紫外吸收波长为 2 68nm～ 2 98nm(间隔 1nm)时对苯二酚位置异构体的重叠及光谱体系进行了分辨研究。分辨结果与实际结果一致。同时测定了水溶液中共存的邻苯二酚、间苯二酚和对苯二酚的含量 ,回收率分别为 (1 0 0 1± 1 0 ) % ,(99 4± 1 4) % ,(1 0 0 5± 1 7) %。研究结果表明 :该方法定量快速准确 ,实验操作步骤简单 ,解决了在干扰物存在条件下三者很难同时分辨的问题。     

一种新的乙酰胆碱酶电极的研究

本文制备了一种以溶剂聚合膜ＰＨ电极作原电极，经高碘酸钠活化的醋酸纤维膜固定乙酰胆碱酯酶的乙酰胆碱生物电极。研究了酶固定化条件的影响，测得静态和动力学条件下的线性中响应范围分别为２４０－１３００μｇ／ｍＬ和３００－１７００μｇ／ｍＬ将电极用于实际样品的回收率试验中，获得了满意的结果。     

HCN气敏电极的研制、性能及其应用

本文报告了用全固态Ag_2S做指示电极,全固态L_aF_3做参比电极的HCN气敏电极的结构、性能及其在测定工厂含氰废水、电镀液中氰化物含量和HCN酸效应系数、寓解常数等方面的应用。电极的灵敏度比现有电极高,重现性、选择性较好。实际线性范围5×10~(-7)—1×10~(-3)MCN~-。除较高浓度的CNS~-、Ag~+、Hg~(2+)有干扰、S~(2-)严重干扰外,其他常见离子无明显干扰。用双标准比较法测定工厂含氰废水和电镀液中氰化物的含量简便、快速,其结果与容量法基木相符、HCN酸效应系数和离解常数的测定不仅方法简便,且结果亦与现公布的数据接近。     

一个多元校正的稳健诊断新方法

提出一种新的稳健诊断方法，与最小二乘估计结合进行混合物光谱中非线性点的诊断。文中探讨了该方法的性能，用计算机数字模拟及实际多组分光谱体系夺其进行检验，展示了此诊断方法在分析化学计量学中实际应用的可行性。     

气相色谱灰色分析体系中未知组分保留指数的预测

提出在部分组分已知的气相色谱灰色体系中,利用已知组分的保留指数和保留时间推算死时间和正构烷烃的保留时间,再计算未知组分保留时间的方法,结果显示,在已知组分不是太少的情况下,该方法计算的死时间和正构烷烃的保留时间与实验值吻合,预测的保留指数也有较高的精度.     

HELP法在中草药分析中的应用研究-冬虫夏草的化学成分测定

基于直观推导式演进特征投影（ＨＥＬＰ）法,对冬虫夏草子座和虫体分别进行了多组分同时定性定量测定．结果表明,ＨＥＬＰ法能减少样本提取分离的步骤,降低色谱分离条件的要求,提高检测准确度．联用色谱检测与化学计量学解析法相结合将为复杂中草药分析提供一种全新手段     

二维色谱/光谱重叠峰的定性定量方法研究(I)——水中多种酚二维色谱/光谱重叠峰的分辨与定性定量

探讨了HELP法在水中酚类色谱重叠峰的分辨与定性定量分析中的应用.实验结果表明,各组分浓度比为1:50的范围内分辨光谱与真实光谱十分吻合.在10^-4～10^-6g/mL的浓度范围内分辨色谱的定量结果线性关系良好.分辨下限3.0×10^-7g/mL,相对标准偏差为5.0%.     

化学演讲过程数据的自动分辨: 复杂石油样品的GC－MS分析

基于几种新化学计量学方法,提出了可自动解析化学演进数据的新途径。在该法中,首先选择关键向量。通过子空间比较法确定数据的化学秩。以关键向量为起点,通过初等变换不断迭代而实现对数据的解析。并利用数据非负性等检验解析结果的可靠程度。结合GC－MS数据的特点,选择的关键变量可为关键质谱或关键浓度曲线。该方法能极大地减少人为干预,大大降低数据分析时间,对文中的石油样本共解析出557个成分。     

高效液相色谱-二极管阵列检测器法测定咖啡、茶叶中咖啡碱、茶碱和可可碱

将高效液相色谱,晶体二极管阵列检测器联用与正交投影分析结合,建立了一种从天然复杂样品中直接定性定量的分析方法。讨论了二维色谱重叠峰中背景的检测与扣除,纯色谱曲线的分辨和组分的定性定量分析。将这一方法用于咖啡和茶叶中咖啡碱,茶碱与可可碱的测定取得满意效果。