有机溶剂对某些有机磷农药的NECC洗提影响的研究

以有机磷农药甲基对硫磷、对硫磷等为被试验物质，探讨了在十二烷基硫酸钠、硼砂电解液中加入甲醇、乙醇、异丙醇、乙腈等有机溶剂对某些有机磷农药的毛细管胶束电动色谱分离的影响，并从电解液的物理化学性质和毛细管色谱动力学两方面阐明了其影响机理。     

论测量不确定度

讨论了测量不确定度的基本概念及应用。分析了误差和不确定度两个概念的区别，探讨了不确定度及分量的评定方法。     

酸碱软硬度的理论研究

Pearson 从大量的实验事实归纳出的软硬酸碱原理广泛地应用于解释许多化学现象,还应用于评价和预料化学反应,极为简便、实用。然而,软硬酸碱原理的理论基础尚在不断地充实之中。近来微扰理论和密度泛函理论研究的结果表明:软硬酸碱能成功地描述化学反应,有明确的物理意义。现在(?)将定域硬度(或软度)和分子的化学活性定量地联系了起来。本文指出了酸碱软硬度键参数与物质性质定量研究的美好前景。     

土壤胡敏酸的^13C核磁共振研究

胡敏酸(HA)是土壤有机质的重要组分,其结构性质与土壤形成和肥力特性有密切关系,长期以来一直是土壤化学研究的难点和重点之一。NMR是研究HA结构的有效手段。自Bar-ton和Schnitzer(1963)首次用~1H NMR研究土壤有机质以来,国外已先后应用~1H、~(13)C NMR和CP-MAS-~(13)C NMR等对土壤及其它来源的HA进行了许多研究,并取得引人注目的进展。但在国内,这方面研究还刚刚开始。本文应用~(13)C NMR方法对东北几种主要耕作土壤以及泥炭和猪粪的HA进行了结构表征,为土壤腐殖酸化学的基础研究提供了资料。     

土壤中总汞测量不确定度的评定

依据JJF1059-1999,对GB/T17136-1997冷原子吸收分光光度法测定土壤中总汞含量进行了不确定度评定。建立了数学模型,对各不确定度分量进行分析和量化。计算出土壤中总汞含量测量结果的相对合成标准不确定度为0.0215,扩展不确定度为0.163mg/kg。在土壤总汞含量测量过程中,求试液中汞含量贡献的不确定度最大。     

粘度国家基准装置测量结果的不确定度

分析粘度国家基准装置测量结果不确定度的来源并进行评定。影响粘度国家基准装置测量不确定度的主要因素有温度、时间、表面张力、空气浮力以及动能修正等。根据2002年粘度国家基准量值复测的结果，以及改造后新基准装置和辅助设备的状态，计算得粘度国家基准装测量结果的扩展不确定度为0.038%-0.4%。     

甲醇中甲苯溶液标准物质的研制

介绍甲醇中甲苯溶液标准物质的制备方法。以重量–容量法制备甲醇中甲苯溶液标准物质,以计算值作为标准物质的特性量值。采用气相色谱法、卡尔·费休法、电感耦合等离子体质谱法等分别对原料中的主成分、金属元素及水分含量准确定量。方差分析和线性拟合结果表明,该溶液标准物质具有良好的均匀性和稳定性。甲醇中甲苯溶液标准物质特性值为996.73μg/mL,相对扩展不确定度为2%(k=2)。     

丙酮中除虫脲溶液标准物质研制

采用重量-容量法制备丙酮中除虫脲溶液标准物质。准确称量国家二级标准物质除虫脲溶解到色谱纯丙酮中,通过A级容量瓶定容至500 mL,摇匀后分装到2 mL安瓿瓶内共460瓶,每瓶为1 mL,保持低温迅速封口,配制过程中室温保持在(20±2)℃。采用液相色谱法进行均匀性、稳定性检验和定值结果验证。从样品中随机抽取16瓶进行均匀性检验,经F检验表明,在95%的置信区间范围内该标准物质均匀性良好;采用t检验对标准物质稳定性进行检验,标准物质在12月内稳定性良好。对该标准物质的不确定度进行了评定,研制的丙酮中除虫脲溶液标准物质定值结果为100μg/mL,相对扩展不确定度为2%(k=2)。结果表明,该标准物质均匀性与稳定性良好,量值准确,可用于日常分析检测中的方法评价和仪器校准。     

简单1维数字流形的积空间中数字复叠的笛卡尔积的Deck变换群

首先提出了简单1维数字流形的概念,接着研究了简单1维数字流形的具有C-相容邻接关系的笛卡尔积空间中的数字图像.进一步,为了研究数字复叠的笛卡尔积的Deck变换群,利用半径2-(k_(i2),k_(i1))-局部同胚的性质来体现数字复叠的笛卡尔积的Deck变换群在从数字拓扑的角度来比较数字积空间时的优势.此外,通过强调C-相容的必要性修正了文献(Han S E.Comparison among digital fundamental groups and its applications[J].Information Sciences,2008,178(8):2091-2104)中的一个错误.利用本文的方法,可以从本质上区分数字积图像,从而使得数字图像的研究内容更加丰富.     

基于IOWC-GOWMA算子和指数支撑度的区间型组合预测模型北大核心

将连续区间的广义有序加权多重平均(C-GOWMA)算子和诱导有序加权平均(IOWA)算子相结合,提出一种新的诱导有序加权连续区间广义有序加权多重平均(IOWC-GOWMA)算子,该算子同时考虑区间数自身、数据位置两个因素,可以将区间数转换成实参数,进一步构建基于IOWC-GOWMA算子和指数支撑度的区间型组合预测模型。最后通过实例分析说明该区间组合预测模型的合理性和有效性,并对参数进行了详细的灵敏度分析。