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建立了凝胶渗透色谱(GPC)-气相色谱-离子阱质谱同时检测桔梗原药和当归提取物中101种农药残留的分析方法。方法采用乙腈超声辅助提取桔梗原药和当归提取物,浓缩提取液至近干后用乙酸乙酯-环己烷(1∶1, v/v)复溶,采用凝胶渗透色谱法(选取40 cm长、内径20 mm的凝胶渗透色谱柱)对样品进行净化,弃去前段含脂类、色素等杂质的流出液,收集17~30 min洗脱液并旋转蒸发浓缩至近干,甲苯1 mL定容上机。选用DB-5MS毛细管色谱柱分离待测物,通过离子阱质谱实现对101种农药残留的高效检测。方法通过优化前处理条件和离子阱二级质谱参数,有效降低了复杂中药基质对待测化合物的干扰,最大限度提高了样品中农药的定量准确性和回收率,101种农药3水平添加的平均回收率为58.3%~108.9%,每个添加水平10次独立重复测定的相对标准偏差为0.4%~16.5%,检出限(LOD)范围为0.2~40.0 μg/kg,可满足当前韩国、日本、欧洲规定的最大残留限量(maximum residue limits, MRLs)要求。方法具有操作简单快速、灵敏度高、重复性好等特点,凝胶渗透色谱技术的应用克服了固相萃取小柱净化容量不足的弊端,离子阱技术的应用可以进一步排除共流出基体杂质的干扰,提高定量和定性的准确性,检测效果优于常用的气相色谱-质谱法,是对中药中同时分析多种农药残留检测方法的有益补充。 相似文献
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为解决需要项目开发后期样车完成后才能进行整车空调气动噪声性能测试及评价的滞后性问题,针对某SUV整车后空调高档范围工作产生的气动噪声,提出了一种基于空调整车计算流体动力学和FW-H声类比方程的气动噪声仿真计算分析和神经网络的主观评价预测方法。首先采用计算流体动力学和FW-H声类比相结合的方法仿真计算和验证后空调高档运行时车内产生的气动噪声特性;然后将仿真得到的时域气动噪声样本转化成声频格式,并开发GUI程序界面进行噪声样本主观评价和客观参数计算;最后建立基于遗传算法优化的主客观映射神经网络预测模型以实现车内后空调气动噪声性能的预测评价。仿真计算及预测评价结果表明:该方法计算的气动噪声仿真误差在10%以内,主观预测误差在0.5分以内,可有效指导汽车空调气动噪声性能的前瞻性预测开发。 相似文献
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