CPA矩阵法测定肺保三效片中六组分含量

本文采用ＣＰＡ矩阵法测定肺保三效片中六种组分的含量．计算程序采用ＢＡＳＩＣ语言编制．扑热息痛、苯妥英钠、咖啡因、茶碱、扑尔敏和盐酸麻黄碱的平均回收率和相对标准偏差分别为９６．１５％，０．７７％；９６．１５％，０．７２％；９６．４１％，０．６１％；９６．２２％，０．７１％；９６．１３％，０．７４％；９６．１６％，０．７７％．结果较满意．     

火焰原子吸收法测定癌细胞中的钙、镁、铜等金属元素

采用火焰原子吸收法直接测定一系列(食道、胃)癌细胞及其近旁的正常细胞中的钙、镁、铜等金属含量。结果表明，钙的变异系数为1．83％-4．19％，回收率为99．8％-104．0％；镁的变异系数为0．02％～1．18％，回收率为97．2％-98．5％；铜的变异系数为3．80％-6．68％，回收率为90．5％～99．7％；均得到较满意的结果，具有一定的参考价值。     

高碳铬铁中磷,硅,锰的电感耦合等离子体原子发射光谱测定方法的研究

采用过氧化钠在石墨坩埚中熔融分解样品，硝酸酸化后直接用ＩＣＰ测定。磷，硅，锰的测定范围分别为０．００５％－０．０７５％，０．３０％－６．００％，０．０３％－２．００％，相对标准偏差ＲＳＤ≤６．０％。     

空气－C_2H_2火焰原子吸收光谱法测定中草药（鸦胆子、补骨脂）中的铁、锰

用空气－Ｃ２Ｈ２火焰原子吸收光谱法测定了中草药（鸦胆子、补骨脂）中的Ｆｅ、Ｍｇ含量，讨论了测定条件，结果令人满意，方法的回收率：Ｆｅ９８．２０％～１０４．９％，ＣＶ＝１．０６％～１．０７％，Ｍｎ９９．４％～１０１％，ＣＶ＝０．５２％～１．９４％。     

空气—C2H2火焰原子吸收光谱法测定中草药（鸦胆子,补骨脂）中…

用空气－Ｃ２Ｈ２火焰原子吸收光谱法测定了中草药中的Ｆｅ、Ｍｇ含量，讨论了测定条件，结果令人满意，方法的回收率：Ｆｅ９８．２０％－１０４．９％，ＣＶ１．０６％－１．０７％，Ｍｎ９９．４％－１０１％，ＣＶ＝０．５２％－１．９４％。     

测定N—亚硝基化合物的分光光度法

利用Ｎ－亚硝基化合物的化学去亚硝基反应，建立了一种间接测定Ｎ－亚硝基化合物的分光光度法。实验结果表明，Ｎ－二苯基亚硝胺在０．２￣９．０ｍｇ／Ｌ浓度内呈线性关系。该法应用于香烟烟丝及侧流烟雾萃取液的分析，４次测定ＲＳＤ及回收率分别为１．８６％￣６．３２％，８６．２％￣９６．６％；３．０１％￣５．０３％，１０１．１％￣１０９．１％。     

测定N-亚硝基化合物的分光光度法

利用Ｎ－亚硝基化合物的化学去亚硝基反应，建立了一种间接测定Ｎ－亚硝基化合物的分光光度法。实验结果表明，Ｎ－二苯基亚硝胺在 ０ ２～ ９．０ ｍｇ／Ｌ浓度范围内呈线性关系。该法应用于香烟烟丝及侧流烟雾卒取液的分析，４次测定ＲＳＤ及回收率分别为１．８６％～６．３２％，８６．２％～９６．６％；３．０１％～５．０３％，１０１．１％～１０９．１％。     

核级银铟镉合金中Ag In Cd 的连续滴定

研究了测定核级银铟镉合金中Ａｇ、Ｉｎ、Ｃｄ的连续滴定法。以电位滴定法测定Ａｇ；在ｐＨ２．５以ＥＤＴＡ滴定Ｉｎ；在ｐＨ≥５．５以ＥＤＴＡ滴定Ｃｄ，当ｎ＝１１时，其ＲＳＤ分别为：Ａｇ０．１１％、Ｉｎ０．５２％、Ｃｄ１．１％，合成试样分析回收率分别为：Ａｇ９９．８％～１００．１％、Ｉｎ９９．６％～１００．３％、Ｃｏ９７．６％～１０１．３％，测定９２个合金试样，其Ａｇ，Ｉｎ，Ｃｄ合量范围为：９９．７８％～     

头发微量元素及钙含量测定的应用价值评价

以125例2～5岁儿童为对象，测定其全血和头发铅、锌、铁、钙含量；以全血铅、锌、铁、钙含量为标准，应用诊断试验评价方法评价头发铅、锌、铁、钙测定的应用价值。结果表明，头发铅测定的灵敏度可达88．3％，应用串联试验，头发铅测定的特异度可提高至81．8％，阳性预测值达69．6％，阴性预测值达78．8％。头发锌测定的灵敏度可达86．1％，特异度为52．4％，阳性预测值75．6％，阴性预测值为68．8％。头发铁测定的灵敏度为72．0％，特异度为77．5％，阳性预测值为83．6％，阴性预测值为63．3％，头发钙测定的灵敏度为78．9％，特异度为69．1％，阳性预测值为69．8％，阴性预测值为78．4％。锌缺乏、铁缺乏、钙缺乏，或铅负荷过高，或数种微量元素缺乏及铅中毒并存是当前严重影响儿童健康成长的常见原因。运用现代检测技术早期发现微量元素缺乏及铅中毒患儿并及时采取防治措施对促进儿童正常生长发育至关重要。头发样品容易采集、运送和保存，因此头发微量元素含量测定适合在中小城镇及农村使用。但其应用价值应进行科学评价。     

普通城镇低龄儿童头发元素含量调查

调查了234例0－6岁儿童头发锌，铁，钙及铅含量。结果显示，存在食欲不振者90．59％，反复发生呼吸道感染及肠道感染者占55．98％，严重生长迟缓者占7．89％；缺锌儿童占调查总数的40．59％，缺铁者占34．62％，缺铁者占27．77％。     

Na2EDTA滴定法测定铜冶炼烟尘中铋含量

研究了测定铜冶炼烟尘中铋含量的Na_2EDTA络合滴定方法。对测定体系中的各干扰元素进行了研究,探讨了测定方法的各项测定条件。方法的相对标准偏差为0.40%～0.67%,样品加标回收率在99.9%～100%,方法精密度高,准确度好。适用于铜冶炼烟尘中铋含量为5.00%～16.00%的测定。     

净叶宝乳油中水分含量的气相色谱法测定

采用气相色谱法在GDX-102色谱柱上分离和测定净叶宝系列乳油中的水分;该法操作简便、快速、准确可靠且对人体和环境安全;对同一试样的6次平行独立测定的标准偏差为0.017%,相对标准偏差为3.5%,加标回收率在98%以上。     

ICP-AES法测定锌阳极中的铝、镉、铁、铜、铅

通过分析高频功率、雾化压力、辅助气流量和泵速等试验条件，建立了ICP-AES法测定锌阳极中铝、镉、铁、铜、铅的方法。用该方法测定锌阳极中的铝、镉、铁、铜、铅，其RSD分别为0.17%、0.63%、2.7%、5.2%、2.5%，回收率分别为99.3%-101.2%，99.3%-100.3%、97.1%-102.2%、97.8%-102.9%。对锌阳极试样进行测定，该方法的测定结果与GB4951-85方法的测定结果基本一致。     

溴酸钾滴定法测定铜冶炼烟尘中的砷含量

研究了测定铜冶炼烟尘中砷含量的溴酸钾滴定方法。对测定体系中的各共存元素进行研究,探讨了测定方法的各项测定条件,方法的相对标准偏差RSD为0.13%～0.61%,样品加标回收率在99.5%～100%,方法精密度高,准确度好,适用于铜冶炼烟尘中砷含量为1.00%～50.00%的测定。     

原子荧光光谱法快速测定粉煤灰中砷与汞

采用王水分解试样-原子荧光光谱法(AFS)测定粉煤灰中的砷、汞,方法回收率分别为98.5%~102.0%、85.0%~105.0%,相对偏差分别为1.9%~4.8%、0.6%~2.4%.方法具有快速、简便、灵敏等优点,对探讨粉煤灰在农业生态环境方面的综合利用颇有价值.     

电感耦合等离子体发射光谱法测定钢铁中的磷

探讨电感耦合等离子体发射光谱法测定钢铁中磷的方法。试验确定了微波消解器处理样品的条件、仪器最佳工作参数,研究了共存元素谱线的干扰情况。该法能够准确、快速地测定钢铁样品中0.010％～0.20％范围内的磷,测定结果的相对标准偏差RSD<5％,回收率为98％～104％。     

火焰原子吸收分光光度法测定复合肥料中的钾含量

以K404.4nm作为分析线，研究了火焰原子吸收分光光度法测定复合肥料中钾含量的方法。该方法的线性范围为0－208mg/L，线性回归方程为A＝0.0026c-0.0100，相关系数r=0.9992，RSD为2.4%-5.0%，回收率为95.6%-101.3%。该方法的测定结果与四苯硼酸钾重量法基本一致，且方法简便、快速。     

便携式X射线荧光光谱法在化肥砷、隔、铅、铬、汞快速检测中的应用

为评估便携式X射线荧光光谱法(PXRF)对化肥中砷、隔、铅、铬、汞五种重金属含量测定的可靠性,使用PXRF法分别对4个模拟污染化肥样品,以及在全国11个省、直辖市或自治区抽样的103个化肥样品进行测定,与肥料检测国家标准(GB/T 23349-2020)中实验室分析方法的测定结果进行了比较。结果表明：PXRF法对模拟污染化肥样品中As、Cd、Pb元素测定的准确度在90% ~ 115%之内,相对标准偏差小于10%,对Cr的测定准确度在115% ~ 140%之间,相对标准偏差在3.99% ~ 15.83%之间,对Hg的测定准确度在70% ~139%之间,相对标准偏差在3.68% ~ 9.37%之间。PXRF法测定的结果与实验室分析法所确定的参考值有较好的相关性,R2 在0.8906 ~ 0.9816之间,PXRF法各元素的最低检出含量低于国家标准限值或与之相当。因此PXRF法能满足肥料中五种重金属含量的快速筛查要求,可作为辅助手段用于肥料重金属污染抽查,有效减少抽样量,提高抽样效率。     

电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)法测定进口酸泥中砷和汞

本文采用硝酸和盐酸的混合酸低温溶解酸泥后,运用ICP-AES法同时测定进口酸泥中砷和汞。建立了最佳实验方法,确立各项分析条件,砷的测定范围：0.01%~10%,汞的测定范围：0.005%~10%。测定值相对标准偏差小于3%,加标回收率在97%~105%之间,该方法简单快速,准确度高,完全满足酸泥中砷和汞的测定要求。     

芳香族化合物生物降解性的QSBR研究

分别采用线性基团贡献法和人工神经网络法对芳香族化合物的生物降解最大去除率QTOD进行QSBR研究。得到不同基团对生物降解性的贡献顺序为 :C6H5>COOH >OH >CO >CH3 >C1 >NH2>NO2 。线性基团贡献法对于训练组和测试组的预测正确率分别为 86%和 80 % ,总的预测正确率达85 % ;而人工神经网络法的预测正确率分别为 94%、80 %和 92 %。结果表明 ,线性基团贡献法和神经网络法的预测效果均很好 ,而神经网络法的预测更精确。