| 煤中有机质可溶组分分子特征的聚类分析 |
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| 引用本文： | 张晓云,王飞,李国省,樊星,于亚如,赵云鹏,魏贤勇,马凤云,余果.煤中有机质可溶组分分子特征的聚类分析[J].分析化学,2019,47(1):99-105. |
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| 作者姓名： | 张晓云 王飞 李国省 樊星 于亚如 赵云鹏 魏贤勇 马凤云 余果 |
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| 作者单位： | 中国矿业大学煤炭加工与高效洁净利用教育部重点实验室,徐州,221116;中国矿业大学煤炭加工与高效洁净利用教育部重点实验室,徐州221116;新疆大学煤炭清洁转化与化工过程自治区重点实验室,乌鲁木齐830046;新疆大学煤炭清洁转化与化工过程自治区重点实验室,乌鲁木齐,830046 |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项;江苏高校优势学科建设工程项目 |
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| 摘 要： | 煤中有机质组成与分布的认知是煤精细化工产业发展的基础,高分辨率质谱可以获得更丰富的煤中有机质的分子信息,基于化学计量学的数据统计方法可以实现对大量数据的可视化分析,更为全面地揭示数据间的关系。本研究对6种我国典型产煤区的中低阶煤样进行二级分级萃取(正己烷和甲醇),并采用气相色谱-质谱联用仪(GC/MS)和电喷雾-飞行时间质谱仪(ESI-TOF/MS)对12组萃取物进行分析,探究煤可溶物中分子的组成与分布特征。基于R语言的统计学方法对12组萃取物数据进行系统聚类分析,聚类准确率为100%。在12组萃取物中,基于聚类分析的树图显示,正己烷对于烷烃和芳烃有较好的萃取效果,甲醇对含氧化合物具有较好的富集作用。基于聚类分析的热图显示,GC/MS分析得到的芳烃相对含量最高,且主要为多环芳烃类化合物; ESI-TOF/MS检测到ON化合物的相对含量最高,这与ESI正模式易电离含氮的碱性有机化合物有关。
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| 关 键 词： | 煤结构 质谱 系统聚类分析 R语言 |
Cluster Analysis of Molecular Characteristics for Soluble Organic Matter in Coals |
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| ZHANG Xiao-Yun,WANG Fei,LI Guo-Sheng,FAN Xing,YU Ya-Ru,ZHAO Yun-Peng,WEI Xian-Yong,MA Feng-Yun,YU Guo.Cluster Analysis of Molecular Characteristics for Soluble Organic Matter in Coals[J].Chinese Journal of Analytical Chemistry,2019,47(1):99-105. |
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| Authors: | ZHANG Xiao-Yun WANG Fei LI Guo-Sheng FAN Xing YU Ya-Ru ZHAO Yun-Peng WEI Xian-Yong MA Feng-Yun YU Guo |
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| Institution: | (Key Laboratory of Coal Processing and Efficient Utilization,Ministry of Education, China University of Mining Technology,Xuzhou 221116,China;Key Laboratory of Coal Clean Conversion&Chemical Engineering Process, Xinjiang Uygur Autonomous Region,College of Chemistry and Chemical Engineering, Xinjiang University,Urumqi 830046,China) |
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| Abstract: | ZHANG Xiao-Yun;WANG Fei;LI Guo-Sheng;FAN Xing;YU Ya-Ru;ZHAO Yun-Peng;WEI Xian-Yong;MA Feng-Yun;YU Guo(Key Laboratory of Coal Processing and Efficient Utilization,Ministry of Education, China University of Mining Technology,Xuzhou 221116,China;Key Laboratory of Coal Clean Conversion&Chemical Engineering Process, Xinjiang Uygur Autonomous Region,College of Chemistry and Chemical Engineering, Xinjiang University,Urumqi 830046,China) |
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| Keywords: | Coal structure Mass spectrometry Hierarchical clustering analysis R language |
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