黄绿色葡萄石的矿物学特征及谱学研究

葡萄石可以以板状、片状、葡萄状、肾状、放射状或块状集合体的形式产出,因其美丽的外观和特殊的晶体结构,近年来受到了学者的广泛关注。本文通过电子探针、粉晶X射线衍射仪、傅里叶变换红外光谱仪、显微拉曼光谱仪、紫外可见分光光度计等仪器对黄绿色葡萄石的成分、结构及谱学特征进行了分析与探讨。葡萄石的主要致色元素为Fe,且Fe³⁺经常取代Al³⁺占据八面体配位,Fe²⁺经常取代Ca²⁺存在于空隙中。电子探针数据表明:Fe与Al的含量变化整体呈现负相关关系,Fe与Ca的含量变化也整体呈现负相关关系,Fe含量相对较高的样品其黄绿色调加深。XRD图谱和拉曼光谱的结果表明:在葡萄石中绿帘石以包裹体的形式存在。红外光谱和拉曼光谱表明葡萄石中存在硅氧四面体和铝氧八面体两种架构,紫外可见吸收光谱揭示了葡萄石的致色机理。本文对葡萄石的矿物学特征及谱学特征进行系统分析,为后续葡萄石的进一步研究提供思路与实验数据。     

新型红外光谱仪问世验中药准确度99％

据香港文汇报报道,香港浸会大学计算器科学系副教授张晓明博士领导的科研小组成功开发一项基于红外光谱特征的检测系统,只需数分钟便可测定药材真伪,准确度高达99％,更可验出药材品种和产地,准确度亦达94％,而且成本更低。目前,其核心红外光谱特征提取技术获得中国国家知识产权局授予发明专利权。     

保护的二糖半乳吡喃糖基(α1→2)葡萄吡喃糖苷的合成

建立了一种新的保护的二糖半乳吡喃糖基(α1→2)葡萄吡喃糖苷的合成方法.甲基-4,6-O-苄叉基-β-D-葡萄吡喃糖苷(1)经区域选择性地苯甲酰化,得到受体甲基-3-O-苯甲酰基-4,6-O-苄叉基-β-D-葡萄吡喃糖苷(2).该受体与供体异丙基-2-O-苯甲酰基-3-O-烯丙基-4,6-O-苄叉基-β-D-1-硫代半...     

葡萄果皮中黄酮醇糖苷的提取及HPLC-MS检测方法的优化

葡萄果皮中黄酮醇以糖苷形式存在,采用正交实验设计,建立了葡萄果皮中黄酮醇糖苷的适宜提取方法,并优化了色谱分析条件。以体积分数50%乙醇和1%乙酸混合液为提取溶剂,室温下超声处理35 min,提取4次,可获得最大提取率;在流动相A为V(乙腈):V(甲酸):V(水)=5∶8.5∶86.5,B为V(乙腈):V(甲醇):V(甲酸):V(水)=25∶45∶8.5∶21.5下梯度洗脱,50 min内可将12种黄酮醇糖苷有效分离。糖甘含量在0.94~423 mg/L范围内线性关系良好,相关系数达到0.999,检出限为35μg/L,定量限为106μg/L;加标回收率在80%~120%之间,相对标准偏差均小于6%。研究表明,以槲皮素-3-O-葡萄糖苷为外标,以质谱信息为基础,应用所建立的方法可以满足不同发育期葡萄果皮中黄酮醇糖苷定性和相对定量分析的要求。     

食品安全快速检测技术获进展

<正>美国《公共科学图书馆-综合》在线报道了乙酰胆碱酯酶酵母表面展示系统的构建及其在有机磷和氨基甲酸酯类农药残留快速检测中的应用。该成果由中科院上海生科院营养所王慧研究组完成,系统核心技术已获中国发明专利授权,研发的检测试剂盒即将在上海开展示范应用。有机磷和氨基甲酸酯类杀虫剂是我国使用的主要农药品种之一,也是造成农产品污染最严重的农     

分散液相微萃取-气相色谱联用测定葡萄中百菌清、克菌丹和灭菌丹残留

采用分散液相微萃取与气相色谱-电子捕获检测联用技术建立了测定葡萄样品中百菌清、克菌丹和灭菌丹农药残留的新方法.对影响萃取和富集效率的因素进行了优化.萃取条件选定为在10 mL带塞离心试管中加入 5.0 mL葡萄样品溶液,并加入1.0 mL丙酮(分散剂),振荡摇匀后以5000 r/min离心5 min,然后将上层清液转移至另一离心试管中,加10.0 μL氯苯(萃取剂),分散混匀后再以5000 r/min离心5 min,萃取剂氯苯相沉积到试管底部,吸取1.0 μL萃取相直接进样分析.在优化的实验条件下,3种杀菌剂的富集倍数可达788～876倍;检出限在6.0～8.0 μg/kg(S/N=3∶ 1)范围内.以α-六六六为内标,测定3种杀菌剂的线性范围为10～150 μg/kg,线性相关系数在0.9990～0.9995范围内.本方法已成功应用于葡萄样品中百菌清、克菌丹和灭菌丹残留的测定,平均加标回收率在92.3%～106.1%范围内;相对标准偏差在4.5%～7.2%之间,结果令人满意.     

正交设计优选掌裂草葡萄中总黄酮的提取工艺

以芦丁为标样,采用荧光光度法测定掌裂草葡萄中总黄酮含量。以总黄酮提取率为考察指标,采用正交设计方法优选最佳提取工艺。结果显示:其优选工艺为:药材加15倍量的60%乙醇,在60℃下回流提取2.0h,重复提取3次,总黄酮提取率为35.99%。     

基于高光谱图像的玉米种子特征提取与识别

玉米种子的形态特征是玉米品种识别的重要因素之一.采用高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,对图像进行校正和预处理,提取每个样本在563.6～911.4nm共55个波段范围内的形状特征.分别利用单波段、多波段和全波段下的玉米种子形状特征结合偏最小二乘判别法进行模型分类.结果显示,全波段范围内训练集和测试集的平均正确识别率达到98.31%和93.98%,均优于多波段和单波段的正确识别率.研究表明,该方法能充分利用高光谱图像中可见光和近红外区域的有效特征信息,较准确地鉴别玉米品种,为玉米品种的自动识别领域提供了一种新方法.     

气相色谱法测定法国干邑酒中非酒精成分

法国干邑酒是一种葡萄蒸馏酒 ,蒸馏酒经过在橡木桶中陈酿一定的时间 ,然后再用不同酒龄的酒勾兑成具有独特风格的酒饮料。它与我国白酒酿造工艺的最主要区别就是在橡木桶中的陈酿。也正是由于这种陈酿 ,让蒸馏酒经过对橡木的浸出、自身的氧化及水解等过程 ,蒸馏酒的非酒精成分发生了变化 ,成为具有花香和果香、酒质醇和的干邑酒 [1] 。因此干邑酒的非酒精成分的检验在干邑酒的化学分析中也就占有特别的意义。干邑酒的非酒精成分包括甲醇、醛类、酯类、高级醇。其中醛类包括乙醛、异丁醛、乙缩醛、糠醛 ;酯类包括甲酸乙酯、乙酸乙酯、丁酸乙…     

改进的QGA-ELM算法水稻叶面积指数反演模型

为了通过植被指数（VI）准确、可靠的获取不同施肥梯度、不同品种的水稻叶面积指数（LAI）,提出了一种基于改进的QGA-ELM算法应用于水稻LAI反演。首先通过8折交叉验证确定极限学习机(ELM)最佳的隐含层神经元个数与隐含层激活函数类型,再通过引入组合动态旋转角策略、单点混沌交叉操作、混沌变异操作、确定性选择策略、量子灾变操作对量子遗传算法（QGA）进行改进,最后使用改进后的QGA算法优化ELM神经网络输入层到隐含层的连接权值和隐含层的阈值。为了验证该模型普适性和有效性,依次建立多元线性回归、BP、ELM、QGA-ELM、改进的QGA-ELM算法5种模型,并在不同数据集上进行反演效果比较,结果表明：（1）对比QGA-ELM算法和改进的QGA-ELM算法进化过程,改进的算法能有效提升模型寻优能力,避免算法早熟,且能寻得更优结果。（2）对比五种算法在不同数据集上的反演效果,验证了NDVI,RVI与LAI之间主要为非线性关系,且ELM神经网络模型反演效果要优于BP神经网络模型和多元线性回归模型。（3）对比五种算法在不同数据集上的反演效果,改进的QGA-ELM算法绝大部分情况下拥有最高的反演精度和最低的误差,改进后的算法反演精度得到了明显提升,泛化性能也得到了增强。（4）改进的QGA-ELM算法在各种施肥梯度上均具有最高反演精度和最低误差,且精度较高,能为不同生长状况水稻LAI反演提供依据。（5）五种模型对庆和香LAI反演精度均要高于龙稻18,而改进的QGA-ELM算法在不同水稻品种上依然具有较高的反演精度,且在不同水稻品种上反演精度相差极小,远低于其他四种模型,能很好适应不同水稻品种LAI反演要求,极大提升模型的稳定性性,为不同水稻品种反演提供参考意义。