拉曼光谱结合偏最小二乘法在柴油正丁醇快速定量分析中的应用

正丁醇具有互溶性好、挥发性低、价格低廉以及腐蚀性低等优势,被认为是理想的柴油添加物。柴油中正丁醇的精准定量分析对其品质快速评价与市场监督具有重要科学意义与实用价值。提出了一种基于拉曼(Raman)光谱结合偏最小二乘(PLS)的柴油中正丁醇快速定量分析方法。首先,采集了40个柴油样品的Raman光谱,并考察了不同预处理方法[一阶导数、二阶导数、多元散射校正、标准正态变换、归一化(Normalization)和小波变换]对PLS校正模型预测性能的影响;其次,采用变量重要性投影(VIP)对Normalization方法预处理后的光谱数据进行特征变量提取,并采用五折交叉验证优化VIP的阈值;最后,基于最优的光谱预处理方法、输入变量和模型参数,构建PLS校正模型对柴油中正丁醇含量进行快速定量分析,结果与基于原始光谱(RAW)和Normalization光谱的PLS校正模型的预测性能进行对比。结果表明：Normalization-VIP-PLS校正模型展现出优异的预测能力(R_CV²和RMSECV为0.998 4和0.236 2%:R²     

745厂铼钨丝在热导检测器中的应用

热导检测器具有结构简单,操作方便,几乎对所有物质都响应等优点,到目前仍然是气相色谱中用得最多、最广泛的一种通用型浓度敏感检测器。同时,在提高检测器灵敏度、稳定性和最小检测能力方面一直为人们所关心,并不断取得改进和提高。采用先进的热敏材料来设计、制造较好的热敏元件是直接提高热导检测器性能的有效途径。 1973年起,我国曾先后向瑞典Luma公司、日本东芝公司引进了铼钨丝试用于上海分析仪器厂、北京分析仪器厂气相色谱仪中热导检测器,使原有灵敏度S值(对苯)从1000((mv·ml)/mg)左右提高到2000((mv·ml)/mg)左右。     

化学计量学在激光诱导击穿光谱分析中的研究进展

激光诱导击穿光谱作为一种新兴的元素分析技术,具有实时在线、非接触、多元素同时检测等优点,是光谱分析领域内的一种前沿性分析手段.然而,如何从复杂大量的激光诱导击穿光谱数据提取有用信息,提高其定性、定量分析准确度是激光诱导击穿光谱技术目前面临的难题.化学计量学作为多学科交叉的化学分支学科,在数据处理、信号解析和模式识别等方面具有优势,能够解决传统化学研究方法难以解决的一些复杂问题.本文从光谱数据预处理、定性和定量分析三方面综述了近年来化学计量学方法在激光诱导击穿光谱中的研究进展.     

微型热导池-毛细管柱联用系统

毛细管柱样品容量很小,需要使用高灵敏度的检测器和小的死体积,所以,目前绝大部分的毛细管色谱分析都采用离子化检测器,其中以FID为最多。FID—毛细管柱系统不适合分析非烃类、惰性气体以及在火焰中难以电离或不电离的物质,对于FID,许多样品需要用一种溶剂来稀释,FID的定量校正因子不宜直接引用文献值,此外,在毛细管色谱应用较多的石油化工等单位都存在大量的易燃易爆气体,需严禁烟火,都比     

双模型结合进一步降低预测均方根误差和均方根相对误差的方法

前期研究工作提出了以预测均方根相对误差最小为回归目标的方法(Minimization of prediction relative error,MPRE),它能使得预测结果的均方根相对误差更小.偏最小二乘法(Partial least squares,PLS)是以预测均方根误差为回归目标,能使得预测结果的均方根误差更小.基于多模型结合的思想,提出将MPRE与PLS相结合的双模型结合多元校正方法.本方法步骤为:(1)分别采用MPRE与PLS法对校正集建模;(2)计算阈值;(3)分别采用已建立好的MPRE与PLS模型进行预测;(4)将预测结果与阈值进行比较,得到预测结果.通过对酒精的近红外光谱与汽油紫外光谱进行定量分析结果表明,本方法可进一步减小预测均方根误差与相对误差.     

利用MODIS近红外数据反演大气水汽含量研究

大气水汽含量(precipitable water vapor, PWV)对遥感定量化及生态环境方面研究具有重要意义。针对传统水汽探测方法存在的问题,提出一种基于多通道表观反射率的ICIBR(improved continuum interpolated band ratio)水汽遥感反演方法。该方法结合MODIS数据第17,18和19三个近红外通道的水汽吸收特点,利用MODTRAN模型模拟大气含水量与三个通道ICIBR之间的关系,构建了适用于MODIS数据的ICIBR大气水汽含量定量反演模型。基于提出的ICIBR水汽反演方法,选择北美洲南部典型干旱、半干旱区德克萨斯州、俄克拉荷马州等地区为研究区,使用不同时间的四期MODIS 1B数据进行水汽反演实验。同时,选择SuomiNet提供的GPS水汽地基观测数据对反演结果进行精度验证以及MODIS大气水汽产品(MOD05)进行对比评价。验证和对比结果表明：该算法水汽反演结果与GPS水汽实测数据具有较高的一致性(r=0.967),均方根误差为0.276 cm,有71.08%的观测点对满足水汽反演误差精度(EE~±0.05+0.15PWV_gps)要求,同时与MOD05大气水汽产品相比,该方法在反演精度和准确估计方面有了较大提高,能够有效降低61%的水汽反演高估现象。该方法较传统算法更为简易、实用,具有较高的整体水汽反演精度。     

激光诱导击穿光谱(LIBS)结合机器学习算法快速测定石油焦中微量元素

石油焦中微量元素对其作为预焙阳极的性能起着决定性的作用。首先，通过基于LIBS光谱构建用于石油焦中铁(Fe)和铜(Cu)定量分析的PLS校正模型。然后，考察了不同光谱预处理(归一化、多元散射校正、标准正态变换、一阶导数和二阶导数)以及变量选择算法(粒子群优化算法和变量重要性投影)对PLS校正模型预测性能的影响。建立了一种基于激光诱导击穿光谱(Laser-induced breakdown spectroscopy, LIBS)结合偏最小二乘(Partial least squares, PLS)的石油焦中微量元素定量分析方法。结果显示，与其他PLS校正模型相比，基于二阶导数和变量重要性投影的PLS模型对Fe的预测性能最优，最优的交叉验证相关系数(R-squared cross validation,R²cv)为0.966 7,均方根误差(Root mean squared error cross validation, RMSEcv)为10.282 1 mg/kg,预测集的相关系数(R-squared prediction,R²p)为0.86...     

线上线下深度融合的分析化学实验教学新模式探索——以“维生素C饮料中抗坏血酸含量的测定”为例

为了提高实验课程教学效果，提升学生的学习兴趣，培养学生的科学探索精神，充分利用线上教学平台辅助分析化学实验教学。以“维生素C饮料中抗坏血酸含量的测定”实验为例，建立线上线下深度融合的实验课教学模式，优化整个实验教学过程，记录学生的学习过程，改进实验成绩评价方式。该模式可以激发学生的实验热情，使学生的学习由被动变主动，满足学生个性化的学习需求，还有助于培养学生的严谨的科学态度、安全环保意识和实践创新能力，从而实现创新型人才培养。     

微塑料在食品中的来源及其检测技术研究进展

为促进食品中微塑料的治理,该文从食品中微塑料的来源、提取和分析方法等方面展开了系统综述,并针对食品中微塑料的规范分析提出了相关建议。研究表明从食品原料到生产加工过程及食品包装材料,都可能成为食品中微塑料污染的潜在来源。消解法是食品中微塑料提取的主要方法。目前,对食品中微塑料进行鉴别以及定量的主流方法有目检法、傅里叶变换－红外光谱、拉曼光谱、扫描电子显微镜、热裂解/气相色谱－质谱联用法等。今后,建议开展食品中微塑料检测的标准方法研究,开发纳米级微塑料的光谱鉴别和定量技术。同时,面对食品中越来越严重的微塑料污染情况,应加强微塑料在食品生产过程中的溯源分析和控制技术研究,加快新型材料的开发速度。