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研究了在阳离子表面活性剂溴化十六烷基三甲胺(CTAB)存在下,2,3,7-三羟基-9-(3,5-二氯)水杨基荧光酮(DCSAF)与Mn2+的显色反应和光谱性能。结果表明,在pH=9.07的Na2HPO4-KH2PO4缓冲溶液中,Mn2+与DCSAF形成摩尔比为1∶2的三元配合物。该配合物最大吸收峰位于550nm处,表观摩尔吸光系数ε=1.92×105L.mol-1.cm-1,Mn2+含量在0~0.70μg/5mL范围内符合比耳定律。建立的分析方法用于钢样中微量Mn2+的测定,结果令人满意。 相似文献
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液相芯片技术同时检测莱克多巴胺、盐酸克伦特罗和沙丁胺醇 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了一种同时检测兽药莱克多巴胺(RAC)、克伦特罗(CL)、沙丁胺醇(SAL)的多残留的新方法.采用液相悬浮芯片技术,基于间接竞争法的原理,将3种兽药抗原分别偶联到不同的荧光微球上作为探针,以藻红蛋白(PE)荧光标记二抗为信号,通过优化实验条件,分别建立3种兽药的标准曲线.基于特异性识别实验,建立3种兽药同时检测的标准曲线.结果表明,同时检测的3条曲线均呈现良好的线性相关,线性相关系数(R2)均大于0.99,RAC,CL和SAL的检测范围分别为1~ 500 μg/L,0.1~500μg/L,1~100μg/L,检出限分别为0.68,0.095和0.88 μg/L.与其它结构类似物的交叉反应率均低于1.5%,实际样品中的加标回收率令人满意. 相似文献
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基于FTIR指纹光谱的牛肉产地溯源技术研究 总被引:13,自引:0,他引:13
在中国牛肉4个产区吉林省榆树市,贵州省安顺市、宁夏自治区同心县、河北省张北县屠宰场采集了58个肉牛牛肉样品,进行脱脂、干燥、粉碎.利用近红外光谱分析技术,对牛肉样品的近红外光谱进行主成分分析、聚类分析、判别分析,建立了判别牛肉产地来源的傅里叶变换红外光谱定性分析模型.分析结果显示4个产区的牛肉的平均近红外光谱存在有差异,牛肉样品的主成分空间分布也位于不同的区域.根据光谱距离,对样品进行聚类分析,初步判定了牛肉的产区,其中贵州的牛肉光谱比较复杂,与河北牛肉样品的光谱距离很近,存在一定交叉.利用来源于4个产区的18个独立样品对模型进行了验证,正确识别率为100%.说明应用近红外光谱分析技术可准确、快速、低廉地追溯牛肉的产地来源. 相似文献
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研究了5(4-缬氨酸丁氧苯基)-10,15,20-三(4-氯苯基)卟啉锌与嘧啶在氯仿溶液中轴配反应光谱和热力学性质。用紫外-可见分光光度法测定了轴向配位反应体系的配位数和平衡常数。用温度系数法求得了轴配反应的标准摩尔焓变和标准摩尔熵变。探讨了温度对轴向配位反应的影响。 相似文献
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2,3,7-三羟基-9-(3,4-二羟基)苯基荧光酮光度法测定锌 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了新型苯基荧光酮类显色试剂2,3,7-三羟基-9-(3,4-二羟基)苯基荧光酮(3,4-DHPF)与锌离子显色反应的条件及应用. 结果表明, 在阳离子表面活性剂溴化十六烷基三甲胺(CTMAB)存在下, 在pH 8.2的Na2HPO4-KH2PO4缓冲溶液中, 锌与3,4-DHPF形成1∶1的红色络合物, 所形成的络合物的最大吸收值位于560 nm处, 表观摩尔吸光系数为1.23×105 L·mol-1·cm-1;红色络合物至少稳定8 h以上, 锌含量在0~1.40 μg/5 mL范围内符合比尔定律;拟定方法已用于茶叶中微量锌的测定. 相似文献
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在阳离子表面活性剂溴化十六烷基三甲胺(CTMAB)存在下,研究了对氯苯基荧光酮(P—CPF)与锌的显色反应条件和光度性质。在pH=8.4的Na2HPO4-KH2PO4缓冲溶液中,锌与P—CPF形成1:1的红色络合物,所形成的络合物的最大吸收波长位于568nm处,表观摩尔吸光系数为7.20×10^4L·mol^-1·cm^-1;红色络合物至少稳定10h以上,锌含量在0~2.40μg/5mL范围内符合比耳定律。拟定方法用于药物中微量锌的测定,结果满意。 相似文献
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现在樱桃市场上存在着大量以次充好的不良现象,严重损害了名牌樱桃的品牌经济效益,所以亟需一种能对不同产地樱桃实现快速无损鉴别的技术。拉曼光谱溯源技术作为光谱溯源技术的一种,由于具有快速、高效、无污染、无损分析等优点,逐渐得到相关研究者的重视。长短期记忆(LSTM)网络是一种具有记忆性的反馈神经网络,它是循环神经网络的一种变体。LSTM网络克服了循环神经网络中梯度消失的缺点,适合处理序列敏感的问题和任务,目前被广泛应用在语音识别、图像识别和手写识别等领域,但LSTM网络在产地溯源方面的应用还有待研究。基于此,提出了一种LSTM网络与拉曼光谱技术结合的能对不同产地樱桃实现快速无损鉴别的技术。将来自美国、山东和四川的369个樱桃作为研究样本,用拉曼光谱仪在785 nm激光下获得了不同产地樱桃的光谱数据。并且以每条经过基线校正后的拉曼光谱数据作为网络输入数据,基于LSTM网络构建了能对不同产地樱桃实现快速鉴别的判别模型,并且以样本判别准确率A、样本精确率P、样本召回率R和样本F值作为评价指标,探究了不同预处理方法对LSTM网络判别模型性能的影响。结果表明:当样本训练集和测试集的比例为85∶38时,直接采用原始拉曼光谱数据的LSTM网络模型的产地鉴别能力不高,鉴别准确率为79.87%。但当使用预处理过后的拉曼光谱数据,模型的鉴别准确率维持在92%以上。并且光谱经过SG+MSC预处理后模型的鉴别准确度最好,鉴别准确率达99.12%。同时在采用SG+MSC预处理的方法下,LSTM网络鉴别模型的精确率、召回率、F值均较高,表明了所提出的LSTM网络模型有较好的性能可实现对不同产地樱桃的鉴别,为樱桃的产地溯源提供了一种新的思路。 相似文献