分散液液微萃取-气相色谱法测定水样中甲拌磷农药

建立了基于分散液液微萃取(DLLME)的新型样品前处理方法,并采用气相色谱/氢火焰离子化检测器对水样中痕量的甲拌磷农药进行了测定。考察了影响分散液液微萃取的因素包括萃取溶剂、分散剂、样品体积、萃取温度和离心速度等。在最佳实验条件下,对甲拌磷的富集倍数达到300倍;检出限为0.001μL/L;方法的线性范围为0.01~10μL/L,R2为0.9986;相对标准偏差为6.65%;回收率为104%。将分散液液微萃取法与单滴液相微萃取和离子液体-液相微萃取方法进行了对比,结果表明,分散液液微萃取技术具有操作简单、快捷(前处理时间小于5 min)、富集效果好、回收率高等优点。同时预言,将离子液体与分散液液微萃取结合,将会产生更加满意的结果。     

雷锋纪念馆虚拟建模研究

以抚顺市雷锋纪念馆为原型,用三维建模与虚拟现实技术VRML语言建立三维浏览模型.展开雷锋纪念馆建模的分类工作,研究虚拟纪念馆建筑和展厅的建模方法.     

移动学习资源开发探析

针对移动设备的大量普及以及人们对学习资源强烈渴求的状况,对移动学习资源的开发进行了全面客观的探讨.分析了移动学习资源开发的制约因素,在情境认知学习理论、多元交互理论、非正式学习理论的指导下,提出了开发应遵循精短、轻小、易用、交互原则,介绍了如何选择移动终端和开发技术,为移动学习资源的开发提供有价值的借鉴与参考.     

涂石蜡大米傅立叶变换红外吸收光谱识别分析

针对11种未涂石蜡大米和18个涂不同量石蜡的大米样品,以石油醚提取的油脂为试样,采用傅立叶变换红外光谱仪,扫描样品的傅立叶变换红外吸收光谱,并对光谱进行预处理,提取红外特征信息,将2855与1746、1462与1163 cm-1处特征峰的面积比值为坐标,采用Origín 6.0软件作识别分类图.结果表明:特征峰的面积比值与所涂石蜡量成线性变化,大米油脂的特征峰面积比值在一定的区域分布,涂以0.05%以上石蜡的大米,其油脂特征峰面积比值与未涂石蜡米油脂的值有一定区别.     

傅里叶变换红外吸收光谱识别五种植物油的研究

以花生油、大豆油、芝麻油、棉籽油和米糠油为样品,采用傅里叶变换红外光谱仪,采集傅里叶变换红外吸收光谱,对光谱预处理后,提取红外特征信息,以1746cm-1和2855cm-1处的吸收峰面积比值为横坐标,1099cm-1处与1119cm-1处的吸收峰面积比为纵坐标,在Origin6.0上做出二维分布图,对各种油脂进行识别分析。结果显示,大豆油与其它4种油脂之间有明显区分;大豆油、花生油和芝麻油分布效果好,但棉籽油各样品点之间比较分散;能与其它油脂区分开的有以下几种分布花生油明显区别于芝麻油、棉籽油和大豆油;米糠油明显区别于棉籽油和大豆油。分布有交叉的油脂有米糠油与花生油或芝麻油有交叉,棉籽油与芝麻油有交叉。     

模式识别法分析5种植物油脂

通过模式识别方法区分花生油、大豆油、米糠油、棕榈油和菜籽油。采用气相色谱法分析5种植物油脂的脂肪酸,用面积归一化法计算每个植物油脂样品的各脂肪酸相对含量。以每个植物油脂中9个脂肪酸的相对含量为变量,采用SPSS13.0软件的模式识别技术对119个植物油脂样品进行区分。由主成分分析图可知,花生油、大豆油、米糠油、棕榈油和菜籽油被清晰地分为5组。判别分析建立的判别方程能较好地实现样品的判别,自身验证和交互验证的准确率均为100%。另取每种植物油脂各5个样品(共25个)进行验证,识别准确率为100%。对调和有棕榈油的花生油进行主成分分析,在主成分分析图上,调和油的分布点在花生油分布区域与棕榈油分布区域之间。     

主动前轮转向变传动比曲线分析与设计

传统主动前轮转向系统理想变传动比曲线非光滑,会导致电机转矩波动等问题.本文基于车辆模型,通过对比分析5种拟合变传动比曲线的性质,设计光滑的拟合变传动比曲线.分析表明,改进型S函数变传动比曲线与理想变传动比曲线非常接近,并且其使电机角加速度突变最小,从而能使电机转矩的突变最小,具有最优综合性能.在MATLAB/Simulink中仿真结果验证了改进型S函数变传动比曲线的优良性能.     

原油储罐温室气体排放核算方法研究

原油储罐是油气生产上游环节中不可忽略的温室气体逸散排放源。为探究原油储罐温室气体排放情况,对储罐温室气体排放过程进行分析,建立基于气体状态方程、连续性方程和绝热条件下的能量方程的储罐小呼吸温室气体排放核算模型,修正Vasquez-Beggs(VB)闪蒸排放模型,得到一次、二次沉降罐和净化罐温室气体排放核算方法,并与实测数据、API经验公式计算值进行对比。结果表明:储罐温室气体排放的理论计算与实际情况吻合较好,所修正的VB模型与小呼吸损耗模型可准确地评估原油储罐温室气体的排放量;储罐小呼吸损耗与闪蒸损失相比不能忽略,验证了模型的准确性。     

离子液体基磁性固相萃取技术的研究进展

磁性固相萃取(Magnetic solid-phase extraction,MSPE)是一种采用磁性材料作为吸附剂的新型样品前处理技术,发展新型的磁性材料作为吸附剂是MSPE领域的研究热点。用离子液体(Ionic liquid,IL)修饰磁性材料作为吸附剂既具有MSPE操作简单、萃取快速、基质干扰小的优点,又兼具IL结构的可设计性和易功能化的优点,在样品前处理领域引起了广泛关注。该文综述了IL修饰磁性吸附剂的制备方法(物理涂敷、化学键合和包埋法),IL-MSPE的萃取方式(传统的MSPE,混合半胶束-MSPE和分散液液微萃取-MSPE),以及IL-MSPE在有机污染物、金属离子和生物活性物质萃取分离中的应用,并对该技术的发展趋势进行了展望。     

观察法计算子网划分

网络技术中，IP地址的使用是最基础的知识．在IP地址的使用过程中。子网划分的问题是教学中的一个难点，主要是因为予网划分中的进制转换问题．用“观察法”进行子网划分，可以避开进制转换而快速地计算子网编号以及进行IP地址的划分．