三维荧光结合三阶校正算法快速检测水中酚类化合物

苯酚和麝香草酚等酚类化合物对人体和动植物有着严重危害,且这些酚类化合物往往同时存在于水体。由于苯酚和麝香草酚的激发和发射光谱重叠严重,常规荧光方法不能实现直接快速测定。基于三维荧光光谱结合四维平行因子（4-PARAFAC）算法,对存在未知干扰物的湖水中苯酚和麝香草酚进行定性和定量分析。利用三维平行因子和四维平行因子算法分解光谱数据,探索三阶校正算法的“三阶优势”。通过引入温度维来构建四维数据阵,将不同温度下扫描得到的激发发射矩阵沿样本维叠加得到四维数据阵,结合基于四维平行因子的三阶校正算法对目标分析物进行定性定量分析。为避免溶剂散射和仪器的影响,需要对扫描得到的激发发射矩阵信号进行预处理。通过空白扣除法和Delaunay三角内插值法去除激发发射矩阵中散射信号,再进一步进行激发发射校正,得到真实光谱。然后分别使用基于平行因子的二阶校正算法和基于四维平行因子的三阶校正算法对光谱数据进行分析,对比两种算法的分析结果。结果表明,四维数据阵并不是三维激发发射矩阵简单的叠加,得到的四维数据可能含有丰富的高维信息,有助于改善对分析物的测量结果。四维平行因子算法解析得到的湖水中苯酚和麝香草酚的平均回收率分别为97.7%±9.2%和96.5%±8.8%,预测均方根误差为0.047和0.057 μg·mL-1,预测相对误差低于10%,分析结果优于三维平行因子（平均回收率分别为105.7%±15.3%和111.0%±3.6%,预测均方根误差为0.090和0.056 μg·mL-1,预测相对误差高于10%）。实验表明,样本中存在复杂干扰背景和数据共线性严重时,三阶校正算法能够得到比二阶校正算法更满意的结果,为复杂体系中苯酚和麝香草酚的检测提供了可靠方法。     

三维荧光结合二阶校正快速测定水中酚类

酚类化合物在冶金、炼油、机械制造、医药、农药和油漆等工业有广泛的应用,但酚类化合物具有毒性,若不加以处理将会对环境造成污染。水是生命之源,水环境中酚类化合物检测显得尤为重要。三维荧光光谱分析法具有灵敏度高、检测速度快、预处理方便和痕量检测等特点,二阶校正分析法可以在混合物中分辨出感兴趣的成分。采用三维荧光光谱结合二阶校正方法对水环境中酚类化合物进行测定。实验选用间甲酚和间苯二酚作为被测物质,配置添加干扰物和不添加干扰物两类样本,通过FLS920稳态荧光光谱仪测得8个校正样本和8个预测样本的三维荧光光谱数据,并对其进行数据预处理,扣除原始光谱中所包含的散射干扰,并对原始光谱数据进行激发/发射校正,然后采用db3小波函数生成的小波包对光谱数据进行数据压缩,去除光谱数据中的冗余信息,其中压缩分数达到91.67%,恢复分数达到96.62%。然后分别采用平行因子分析(PARAFAC)和自加权交替三线性分解(SWATLD)两种二阶校正方法对预处理后的光谱数据进行定性和定量分析。根据核一致分析法结合残差判别分析法的分析结果,设定未添加干扰物样品组分数为2,添加干扰物样品组分数为3。定性分析结果显示,无论有无添加干扰物,两种二阶校正法都能准确的分辨出样本中的间甲酚和间苯二酚,其中间甲酚的荧光峰位置为λem=298 nm/λex=274 nm;间苯二酚的荧光峰位置为λem=304 nm/λex=275 nm。定量分析结果显示,用PARAFAC算法测定不添加干扰物的样本时,对间甲酚和间苯二酚浓度的平均回收率分别达到了93.37%±4.92%和95.19%±5.25%;测定添加干扰物样本时,对间甲酚和间苯二酚浓度的平均回收率达到92.09%±2.64%和97.08%±5.26%。用SWATLD算法测定不添加干扰物样本时,对间甲酚和间苯二酚浓度的平均回收率分别达到了93.11%±4.73%和96.80%±5.04%;测定添加干扰物样本时,对间甲酚和间苯二酚浓度的平均回收率达到97.30%±4.52%和96.92%±5.61%,且两种二阶校正方法得出的预测样本均方差(RMSEP)均小于0.03 mg·L-1。实验结果表明,在荧光光谱峰位置相近、光谱严重重叠且有干扰物的情况下, PARAFAC和SWATLD两种二阶校正算法都能对水溶液中的酚类化合物进行快速、准确地测定。     

三维荧光光谱法测定水中氯苯的研究

对三维荧光光谱法测定水中氯苯(简称CB)进行了研究.研究表明,CB的三维荧光谱图只有一个荧光峰,该峰位于激发波长(λex)210～240 nm、发射波长(λem)330～370 nm范围内.当CB溶液浓度为0.002～0.05 mg·L-1时,λex/λem为225/340 nm处荧光强度最大.在此波长处,荧光强度与浓度呈很好的线性相关,相关系数为0.999 67,表明三维荧光光谱法可用于定量分析水中的CB.该方法在置信水平为90%时的检出限为3.68×10-6mg·L-1,标准偏差为0.04%.     

BP神经网络结合ATLD与三维荧光光谱法测量水中多环芳烃

多环芳烃(PAHs)是煤,石油,木材,烟草等燃料和有机高分子化合物等有机物不完全燃烧时产生的一种持久性有机污染物。迄今已发现有200多种PAHs,其中有多种PAHs具有致癌性。PAHs广泛分布于我们生活的环境中,水中的PAHs主要来源于生活污水,工业排水和大气沉降。使用三维荧光光谱法,结合BP神经网络与交替三线性分解(ATLD)算法对水中的PAHs进行定性和定量分析。以苊（ANA）和芴（FLU）2种PAHs为目标分析物,用甲醇（光谱级）制备样本。使用FS920稳态荧光光谱仪对样本进行检测,设置激发波长为200～370 nm,间隔10 nm记录一个数据;发射波长为240～390 nm,间隔2 nm记录一个数据。设置初始发射波长总是滞后激发波长40 nm,以消除一级瑞利散射的干扰。随后使用BP神经网络法对待测样本数据进行预处理。利用BP神经网络基于误差反向传播算法(error back propagation training,BP)原理,对测得的三维荧光数据进行数据压缩处理,该方法具有柔性的网络结构与很强的非线性映射能力,网络的输入层、隐含层和输出层的神经元个数可根据实际情况设定,并且网络的结构不同时,性能也有所差异。随后,用ATLD算法分解预处理后的三维荧光光谱数据。采用核一致诊断法确定待测样本的组分数为2。结果表明,ATLD算法分解得到两种PAHs(ANA和FLU)的激发、发射光谱图与目标光谱非常相似,能实现光谱重叠严重的PAHs(ANA和FLU)的快速定性和定量分析,实现了以“数学分离”代替“化学分离”。将预测样本导入训练好的BP神经网络中,得到处理后待测样本数据的网络均方差（MSE）均小于0.003,网络的峰值信噪比（PSNR）均大于120dB（数据压缩中典型的峰值信噪比值在30～40 dB之间,越高越好）,可见BP神经网络对样本数据的压缩效果较好。BP神经网络训练后,得到输出值与目标值之间的拟合度高,拟合系数达0.998,具有较好的数据压缩效果。使用ATLD算法对待测样本进行分解后得到平均回收率为97.1％和98.9％,预测均方根误差为0.081 8和0.098 5 μg·L-1。三维荧光光谱结合BP神经网络和ATLD能够实现痕量PAHs的快速检测。     

荧光光谱法快速测定饮料中的亮蓝

建立了荧光光谱法测定合成色素亮蓝的新方法.亮蓝在水溶液中有很好的荧光效率,以397.0nm为激发波长,456.0nm为发射波长测定亮蓝的荧光强度,在5.00×10-7-2.00×10-5mol/L浓度范围内,亮蓝的荧光强度与其浓度呈线性关系,线性回归方程为F(％)=2.82×106C(mol/L)+ 20.6(相关系数r=0.9943),检出限0.396μg/mL.利用该方法测定了两种市售饮料中的亮蓝,加标回收率在98.6％-110.5％之间.     

同步荧光光谱法测定水中痕量萘和菲

同步荧光法具有选择性好、灵敏度高、干扰少等特点,可用于多组分多环芳烃混合物的同时测定,本文建立了恒定波长同步荧光光谱法同时测定水中萘和菲的新方法。研究了萘和菲在不同溶剂中的荧光光谱特性,确定了同步荧光的最优波长差。当Δλ=100 nm,萘和菲激发波长(λ_ex)分别为220.2和248.8 nm时,在0.5～25.0 μg·L-1浓度范围内,荧光强度与浓度呈现良好的线性关系,相关系数分别为0.999 5和0.999 7;萘和菲检出限均低于0.03 μg·L-1,回收率在98.0%～101.5%。该方法方便快捷,预处理简单,可用于水中萘、菲的快速测定。     

X射线荧光光谱法对于土壤中痕量汞的快速检测

土壤中的重金属污染会影响农产品品质,进而对人体的健康产生危害.土壤中多种重金属元素通常使用化学法进行检测,需要在实验室使用强氧化性物质对土壤样品进行消解处理,然后对消解液进行测试.而X射线荧光光谱法可以实现土壤中多种重金属元素的快速检测,相对化学法检测,X射线荧光光谱法检出限较高.对于汞元素来说,其在土壤中的限值相对其...     

荧光光谱法快速测定餐巾纸中的可迁移荧光增白剂

建立餐巾纸中可迁移荧光增白剂含量测定的荧光光谱法.在模拟人体温37℃的实验温度下,在餐巾纸中加入一定体积的二次去离子水,通过静置和振荡两种不同的萃取方式处理后,用荧光光谱法测定可迁移荧光增白剂含量.测定线性方程:y=1.564x+0.054,R2=0.9946,检出限为0.30μg/g,RSD为0.6％-9.8％.该法灵敏度高,且简单、快捷,适用于餐巾纸中可迁移荧光增白剂含量的快速测定.     

荧光及拉曼光谱法检测香皂中的荧光增白剂

用荧光光谱法和拉曼光谱法对香皂中荧光增白剂进行了定性测量。对常见的19个品牌不同系列共46种香皂和8种荧光增白剂进行研究。逐一对样品进行荧光光谱及拉曼光谱的检测,根据光谱检测结果分析香皂样品是否含有荧光增白剂及其荧光增白剂种类。研究结果表明8种香皂含荧光增白剂,7种包装成分表中有标注,但有6种不准确,1种并未标注其含有荧光增白剂成分。     

三维同步荧光光谱法快速辩别葵花籽油品质

利用三维同步荧光光谱法获取不同氧化状态下的葵花籽油荧光光谱数据,同时采集葵花籽油品质指标。运用平行因子法对三维同步荧光光谱矩阵进行降维处理,通过iPLS(interval partial least squares),BiPLS(backward interval partial least squares)和SiPLS(synergy interval partial least squares)模式识别方法进行数学建模。结果表明：波长差Δλ=50 nm时,样品同步荧光光谱具有显著差异,筛选用于数学建模初始数值。不同模式识别方法建模结果显示,iPLS,BiPLS和SiPLS法所得校正集模型和预测集模型的相关系数分别为0.908 3,0.961 2,0.954 5和0.872 3,0.925 2,0.852 5,交互验证均方根误差分别为0.050 3,0.033 1,0.035 9和0.073 3,0.054 1,0.065 5,比较发现采用BiPLS法建模效果最好。该研究将为葵花籽油品质快速辨别提供理论基础和技术支持,为其他食用油脂的快速检测提供方法指导。     

荧光光谱法检测中药茯苓中的异丙威

利用分子荧光光谱,对异丙威溶液用三维荧光方法进行检测,建立了用异丙威的256nm/290nm荧光峰进行检测的实验方法。结果表明,该方法在高浓度和低浓度都具有较好的稳定性,在9.75×10-3—4.875×10-2mg/mL范围内线性相关系数为0.9970;在1.95×10-5—1.95×10-4mg/mL范围内线性相关系数为0.9955;且具有重现性好,检出限低,方法快速等优点。     

荧光光谱法快速鉴别花生油、芝麻油和调和油

比较分析了不同品种、同品种不同厂家、不同批次的市售花生油、芝麻油、调和油的分子荧光光谱差异特征,结合系统聚类分析法进行品种鉴别。结果表明:3种食用植物油的荧光光谱图具有各自不同特征,同一品种不同厂家的谱图存在一定的差异,同品种同厂家不同批次的也有微小差异。提取荧光谱图特征信息,利用系统聚类和三维聚类识别模式,从宏观上简便、直观、快速地鉴别3种食用植物油的品种。     

特征荧光光谱法定量检测水质的研究

讨论了一种可同时检测自然水体中有机物和叶绿素a含量的快速分析方法。以武汉东湖水为样品,采用激光诱导荧光(LIF)的方法测量了水体的总荧光光谱(TLS);并用特征光谱荧光标记(SFS)技术对水体中溶解的有机物(DOM)及叶绿素a (Chl-a)的荧光光谱特征进行了分析和指认。并利用水的拉曼散射信号强度进行归一化的方法,分别得到较低浓度腐殖酸和叶绿素a的特征光谱归一化荧光强度以及它们在水体中浓度的标定曲线和线性关系式。另外, 对于较高浓度的腐殖酸溶液,确定了其特征光谱的荧光强度与浓度之间满足的函数关系。结果表明,在一定的浓度范围内,特征光谱的荧光强度与浓度之间仍然有很好的线性关系。该方法在自然水体质量的检测方面有广泛的应用前景,它能快速识别水体中的污染物,定量测量它们在水体中的含量,实现对自然水体的质量状况进行大范围的实时动态监测。     

拉曼光谱结合荧光背景对白酒品质快速检测分析

拉曼光谱技术以其无损检测、灵敏度高、简便快速等独特的技术优势,在食品安全等领域展现出良好的应用潜力。白酒是一种非常受消费者喜欢的饮品,在中国有着非常悠久的历史,也是中华文化的重要组成部分,其质量安全一直受到大家的高度重视。市场上的一些企业为了降低成本总是会生产一些劣质的勾兑白酒来冒充品牌酒,其品质严重的影响着大家的利益和健康,而现行的国家检验标准中并没有明确的检测方法能够对其进行快速的辨别,所以如果能发展一种新的方法将这些劣质的勾兑白酒快速的鉴别出来,将会有效的保障大家的生命安全。利用拉曼光谱技术测量了56种散装白酒和7种瓶装品牌白酒的拉曼光谱,并以拉曼光谱中位于886 cm^-1处乙醇的C—C—O伸缩振动峰为内标来对所有样品的拉曼光谱进行归一化,从而得到所有样品的归一化拉曼光谱。将归一化拉曼光谱不同位置的荧光背景强度和位于886 cm^-1处乙醇的C—C—O伸缩振动峰强度相比较,结果表明瓶装品牌白酒的荧光背景基本上都明显比散装白酒的要小,可以清楚的将这两类白酒样品区分开来。一般对于拉曼光谱的测量和分析认为荧光背景的存在不利于对实验结果的准确分析...     

X射线荧光光谱法对于土壤中痕量汞的快速检测（英文）

土壤中的重金属污染会影响农产品品质,进而对人体的健康产生危害。土壤中多种重金属元素通常使用化学法进行检测,需要在实验室使用强氧化性物质对土壤样品进行消解处理,然后对消解液进行测试。而X射线荧光光谱法可以实现土壤中多种重金属元素的快速检测,相对化学法检测, X射线荧光光谱法检出限较高。对于汞元素来说,其在土壤中的限值相对其他元素较低,直接使用X射线荧光光谱法对于低含量的样品难以实现快速检测。通过设计一个富集装置对土壤中汞进行富集,并使用X射线荧光光谱仪进行测试,实现土壤中汞的快速检测,可以满足实际测试需求。该装置首先对已准确称量的土壤样品进行加热,其中的汞元素会发生解吸,并使用滤膜对解吸出来的汞进行吸附,从而实现汞元素的富集。汞发生器会产生特定含量的含汞空气,使用不同的滤膜进行吸附,研究发现碳纤维滤膜具有很好的吸附作用,可以对空气中的汞进行有效富集。称取相同质量的土壤样品,在解吸温度为800℃的条件下,使用不同的抽气速率,并叠加两层膜进行吸附测试。研究发现随着通过滤膜气流速率的增加,第一层滤膜的谱峰强度随之降低,第二层滤膜的谱峰强度随之增加,结果表明较低的气流流速更有利于滤膜的吸附,并且使用1 L·min~(-1)的气流流速时,解吸出来的汞基本全部富集到第一层滤膜上。通过滴加不同量的含汞溶液到高纯二氧化硅中,并通过此体系进行富集和测试,绘制汞的工作曲线,线性相关系数为0.998 5。通过对高纯二氧化硅进行多次测量,可计算检出限和定量限分别为7.52和25.06 ng,如果此时称样量为0.3 g,计算可得土壤样品的定量限为0.083 mg·kg~(-1)。对国家标准土壤样品进行测试,除低于定量限的一个样品之外,其余样品的相对偏差不大于11.1%,表明该方法可以实现农业用地土壤中重金属汞的快速检测。     

X射线荧光光谱法快速测定铝土矿中的主成分

采用熔融玻璃片法制样,建立了测定铝矾土中Al2O3、SiO2、Fe2O3、TiO2主次成分的X射线荧光光谱分析方法.以标物之间的互相配制解决了目前铝矾土标准样品不足的问题.采用理论α系数和基本参数法校正基体效应.用于铝矾土中主次成分的快速测定,结果与化学分析法吻合,该方法重现性好、精密度、准确度高.     

基于BP神经网络的荧光光谱法农药残留检测

针对目前农药残留难以实现快速准确检测的问题,利用人工神经网络方法对啶虫脒农药残留测量中的荧光混合光谱进行分离,设计了能够快速检测固体表面啶虫脒农药残留量的荧光光谱测量系统。根据反向传播算法,应用三层人工神经网络原理,对荧光光谱严重重叠的啶虫脒和滤纸混合体系进行啶虫脒残留量检测。在340nm～400nm范围内,以20个特征波长处荧光强度值作为网络特征参数,经网络训练和测试,啶虫脒浓度为40mg/kg和90mg/kg的回收率分别为102%和97%,测定结果相对标准偏差分别为1.4%和1.9%。实验结果表明,BP神经网络辅助荧光光谱法测定滤纸上啶虫脒农药残留,具有网络训练速度快、检测周期短、测量精度高等特点。     

拉曼光谱法用于检测皮肤的酸碱灼伤

化学烧伤早期很难确定损伤类型和程度,临床上常用于判定热烧伤深度的体表征象对化学灼伤并不可靠,为研究化学灼伤的临床治疗问题,我们设计了动物模型试验,依据拉曼光谱测定组织学病理变化来确定损伤的类型和程度。使用雌性裸鼠BALB/c,将配制的不同浓度的酸碱溶液滴到裸鼠的离体皮肤上,一定时间后,测量拉曼光谱图。通过拉曼光谱的表征,我们检测到当HNO_3和H_2SO_4的浓度达到1mol·L~(-1)时,不仅出现新的特征峰(SO_4~(2-)特征峰:982.2cm~(-1),NO_3~-特征峰:1 047cm~(-1)),而且出现了肩峰。我们利用二维相关光谱,研究了酸碱对皮肤组织的影响。结果表明二维相关谱技术可更清楚地显示出谱峰重叠信息。     

荧光光谱法检测角膜晚期糖基化终末产物研究

晚期糖基化终末产物(AGEs)是一种结构多样的化合物,在人体血糖高于正常范围时,会大量产生且不能通过自身代谢降解,具有血糖长期异常的记忆作用.研究表明AGEs是引起糖尿病及其并发症的重要因素之一,通过检测体内AGEs的积累情况可以预测糖尿病及其并发症的发生和发展进程.现有的离体AGEs检测方法存在操作复杂、时间较长、成...     

近红外光谱法快速检测烟草中的石油醚提取物

为适应快速分析烟草中石油醚提取物含量的需要,建立了近红外光谱法预测烟草中石油醚提取物含量的方法,考察了光谱预处理方法、谱区范围对石油醚提取物含量预测值的影响。该方法具有简便、快速、低消耗、低成本、不破坏样品及重现性好等优点,且其预测值与烟草行业标准方法测定值较为接近,适用于大批量烟叶样品石油醚提取物含量的快速分析。