凝胶渗透色谱净化-气相色谱法测定茶叶中30种有机氯及菊酯类农药残留量

茶叶样品(1.00g)用水5 mL湿润后加入50mL乙腈高速匀浆提取3min。混合物滤入已盛有固体氯化钠2 g的具塞量筒中,取上清液20.0mL于45℃蒸发至近干,加入乙酸乙酯环己烷(1+1)混合溶剂10.0mL溶解残渣后进行凝胶渗透色谱(GPC)净化。流动相为上述混合溶剂,流量为4.7mL·min~(-1)。收集9～20min时间段的流出液,在45℃蒸至近干,加正己烷定容为5.0mL,供气相色谱分析。采用Rxi-5MS石英毛细管柱进行分离和电子捕获检测器进行检测,所测农药的线性范围为0.02～0.50mg·L~(-1)。检出限(3S/N)在1×10~(-4)～2×10~(-3)mg·kg~(-1)之间。试验测得方法的回收率在83.2%～114.6%之间,测定值的相对标准偏差(n=5)在0.9%～4.8%之间。     

微波消解-毛细管电泳法测定茶叶中的生物碱

应用微波消解-毛细管电泳法测定3种茶叶中的咖啡因、腺嘌呤及儿茶素类化合物.优化了缓冲溶液体系、浓度、pH及分离电压等实验条件.在最佳实验条件下,以30 mmol/L硼砂-10 mmol/L β-环糊精为缓冲溶液,pH为9.0,分离电压为22 kV,检测波长为280 nm,电动进样20 kV×5s时,在7 min内同时分...     

茶叶中多元素的微波消解等离子体发射光谱法测定

采用密闭式微波消解系统处理茶叶样品,以电感耦合等离子体发射光谱法测定茶叶样品中铜、铁、锌、锰、钡和铝6种元素.分别从消解液的选择、用酸量及样品消解量等方面进行消解条件的优化,对测定钡、铝元素存在的干扰进行了讨论.各元素的检出限范围为0.15～0.65μg·g-1,回收率为98.6%～106%,精密度为0.8%～5.3%...     

Multi-residue analysis of pesticides in tea by online SEC-GC/MS

A multi-residue method for the analysis of pesticides in tea was developed by online size exclusion chromatography (SEC)-GC/MS with full scan mode. The sample was fortified with chlorpyrifos-d(10) isotope internal standard and extracted by acetonitrile. After purification by primary secondary amine sorbent and solvent exchange by SEC mobile phase, the sample was detected by online SEC-GC/MS. The purification result of the online system was evaluated by comparing the correlation between Chinese cabbage and tea matrix. The factors for method optimization included sample preparation, matrix effects and the instrument parameters of each online component. Scatter plot was introduced in this study to directly illustrate the results of the condition optimization and matrix effects in the online system. For most of the pesticides, the average recoveries ranged from 70 to 130% and the RSD were below 15%. The feasibility of the application of full scan mode in multi-residue determination of trace amounts of pesticides (LODs below 0.01 mg/kg) in a complex matrix was discussed.     

Directly suspended droplet microextraction with in injection-port derivatization coupled to gas chromatography-mass spectrometry for the analysis of polyphenols in herbal infusions, fruits and functional foods

A miniaturized liquid-phase extraction procedure based on directly suspended droplet microextraction is proposed for determining different classes of polyphenols. A derivatization reaction by means of in injection-port reaction with bis(trimethylsilyl)trifluoroacetamide is carried out to convert the polar non-volatile polyphenols into volatile derivatives. The separation and detection is carried out by coupling gas chromatography with mass spectrometry in the selected ion monitoring mode. The procedure uses undecanone, a low density organic solvent, and several factors influencing the extraction, collection efficiency and derivatization reaction are optimized. Excellent linearity was obtained for the range studied (0.05-500ngmL(-1)). The limits of detection are between 0.011 and 0.13ngmL(-1), depending on the compound, and the limits of quantification between 0.037 and 0.43ngmL(-1). The sensitivity and detection limits for polyphenols using the DSDME sample pretreatment method were very low. Enrichment factors are between 413 and 578. The recoveries obtained for spiked samples are satisfactory for all the compounds. The coupled miniaturized method is applied to the sensitive determination of both cis- and trans-resveratrol isomers, piceatannol, catechin, epicatechin, quercetin and fisetin in herbal infusions, fruits, juices and functional foods.     

基于光谱-空间特征的黄茶多酚含量估算模型

茶多酚是黄茶中的重要成分之一,具有保健和药用功效。准确估测茶多酚含量对茶叶品质鉴定和定量分析具有重要的意义。学者们已经利用电子鼻、电子舌、高光谱和近红外技术开展了茶多酚的估测研究,取得了良好的效果。然而,由于缺乏空间特征,难以满足黄茶内外品质综合判断的要求。随着高光谱成像系统的发展,尽管基于灰度共生矩阵的茶叶成分估测已经被证实取得较好的效果,但在实际应用中仍然存在一些障碍。一方面,分辨率较低时,图像的纹理特征不会有显著差异,并且少数特征无法充分地解译高光谱图像,从而导致模型估测效果较差。另一方面,分辨率较高时,特征的增加会导致模型更复杂。因此,在保留高光谱图像原始信息的前提下,有必要进一步挖掘高光谱图像的潜在特征,尤其是纹理的细节部分。因此,提出了一种融合光谱和空间特征的模型来提高茶多酚估测的准确性。首先,利用连续小波变换提取光谱信息的小波系数;其次,根据不同尺度的小波系数能量优选小波系数特征,分别是第4尺度的959和1 561 nm,第5尺度的1 321,1 520和1 540 nm,以及第6尺度的1 202和1 228 nm;再者,基于小波系数能量之和优选2个特征波长,分别是1 102和1 309 nm;然后,根据特征波长对应的高光谱图像分别提取灰度共生矩阵和小波纹理。最后,分别利用小波系数特征、灰度共生矩阵、小波纹理和他们的组合构建黄茶多酚含量的估测模型。通过对五种黄茶的分析和验证,比较基于不同特征的不同模型估测效果,包括偏最小二乘回归、支持向量回归和随机森林方法。结果表明,融合小波系数特征,共生矩阵和小波纹理的支持向量回归模型效果最佳,校正集的R2为0.933 0,验证集的R2为0.823 8。因此,所提出的模型能有效的提高茶多酚含量的预测精度,为预测茶叶的其他成分提供了技术基础。     

茶叶中汞的测定

应用程序控温－湿法消解－氢化物发生－冷原子吸收光谱法对茶叶中的汞进行了消解、测定，对可能影响测定的相关因素进行了研究和探讨。回收率为95．0％－104．5％，相对标准偏差为3．8％。与国家标准方法对照，无显著差异。     

ICP-AES测定7种花茶中8种微量元素的含量和溶出率

采用微波消解样品,电感耦合等离子体-原子发射光谱法测定了金银花、玫瑰茄、玉蝴蝶、仙人草、菊花、薰衣草、腊梅等7种花茶中Fe、Mn、Cu、Zn、Ni、Cr、Cd和Pb等元素的含量及其溶出率。结果表明,花茶中Fe含量较高,重金属Cr、Cd和Pb含量普遍较低,花茶中Cu、Zn、Mn和Ni的溶出率相对较高,Fe的溶出率较低,有害的重金属Cd、Pb和Cr的溶出率很低,此测定结果可为探讨花茶的保健作用与微量元素的相关性提供科学数据。     

基于计算机视觉技术的茶叶品质随机森林感官评价方法研究

为弥补茶叶品质感官审评存在的缺陷，利用计算机视觉技术对茶叶品质进行快速无损评价研究。以碧螺春绿茶为对象，依据专家感官审评结果，将茶样分成4个等级；采用中值滤波及拉普拉斯算子对茶样图像进行预处理，并提取预处理后的茶样图像的颜色特征和纹理特征以表征茶叶图像的外形特征，利用随机森林算法对茶叶外形特征属性进行重要性排序；筛选出重要性较大的特征及随机森林算法中最优的决策树棵数建立感官评价模型，并与建立的支持向量机(SVM)模型性能相比较。结果表明：色调均值、色调标准差、绿体均值、平均灰度级、饱和度均值、红体均值、饱和度标准差、亮度均值、一致性等9个特征属性的重要性较大，且与感官审评特征描述结果相一致；当采用优选出的9个重要性较大的特征及决策数棵数为500时，建立的模型性能最优，模型总体判别率为95.75%，Kappa系数为0.933，OOB误差为5%，较SVM模型分别提高了3.5%，0.066，优选的9个重要性较大的图像特征与感官审评特征描述相一致。研究表明：利用随机森林方法筛选出对茶叶外形特征属性贡献最大的少数几个特征建立模型，模型性能就能达到很好的识别效果，模型得到简化，同时模型精度和稳定性都高于其他方法。     

《茶经》中的中学化学课程资源

唐代陆羽撰写的《茶经》被誉为“茶叶百科全书”,是中国乃至世界上最早关于茶文化的史料,也是保留最完整、最全面的茶学专著。通过探析《茶经》中蕴含的育人价值,挖掘《茶经》中的化学课程资源。在化学教学中,将《茶经》中与化学知识契合的传统文化内容作为情境载体建立学习桥梁,从化学角度对传统文化内容进行再认识,从文化视角感受化学中蕴含的人文底蕴,帮助学习和理解化学知识,增强文化认同感和民族自豪感。依据新课标中的情境素材建议与要求,梳理了《茶经》中可与高中化学教科书相联系的内容,为创设真实的情境提供素材,利用古代茶器具与中学化学实验仪器之间的相似性创设情境。并且提出了关于中学化学教学中有效融入传统文化的几点建议。