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1.
先以氧化石墨烯(Graphen oxide,GO)为阴离子掺杂剂,采用电化学聚合法制备了聚吡咯-氧化石墨烯复合膜(PPy-GO)。分别在0.10 mol/L Na Cl和0.10 mol/L NaOH溶液中对其进行还原和过氧化处理,制得过氧化聚吡咯-还原氧化石墨烯复合膜(OPPy-ERGO)。再以此OPPy-ERGO复合膜为载体,采用电化学沉积法制备了氧化铜-过氧化聚吡咯-还原氧化石墨烯复合膜修饰电极(CuO-OPPy-ERGO/CCE)。通过扫描电镜和电化学方法对此电极进行表征,研究了葡萄糖在此修饰电极上的电化学行为。结果表明,此电极对葡萄糖的电氧化过程表现出高的催化活性和良好的抗干扰能力。在0.20 mol/L NaOH溶液中,安培法检测葡萄糖的线性范围为5.0×10~(-7)~1.0×10~(-3)mol/L,检出限(3Sb)为2.0×10~(-7)mol/L,灵敏度为121.8μA/(mmol·L~(-1))。该电极用于血清中葡萄糖含量的测定,加标回收率为96.0%~110.1%。 相似文献
2.
采用过氧化氢刻蚀法制备石墨烯量子点(GQDs),再采用原位化学还原法制备金纳米粒子-石墨烯量子点纳米复合物(Au NPs-GQDs),最后以聚二甲基二烯丙基氯化铵(PDDA)为交联剂将上述纳米复合物组装于多壁碳纳米管表面,制得金纳米粒子-石墨烯量子点-PDDA-多壁碳纳米管复合材料(Au NPs-GQDsPDDA-MWCNTs)。通过荧光光谱法、紫外-可见吸收光谱法和透射电子显微镜对上述复合材料进行表征。采用滴涂法制得该复合材料修饰的玻碳电极,研究了过氧化氢在该电极上的电化学行为。结果表明:在石墨烯量子点、金纳米粒子和多壁碳纳米管三者的协同作用下,该电极对过氧化氢的电氧化表现出强的催化活性。在优化条件下,安培法检测H_2O_2的线性范围为2.0×10~(-8)~1.5×10~(-3)mol/L,检出限(3sb)为8.0×10~(-9)mol/L,灵敏度为61.6μA/(mmol·L~(-1))。 相似文献
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将多壁碳纳米管(MWCNTs)滴涂于复合陶瓷碳电极(CCE)表面,采用电化学方法在碳纳米管表面逐层沉积过氧化聚吡咯(OPPy)和金纳米粒子(AuNPs),制得金纳米粒子-过氧化聚吡咯-多壁碳纳米管复合膜修饰电极(AuNPs-OPPy-MWCNTs/CCE).采用扫描电镜和电化学方法对修饰电极进行了表征.在0.10 mol/LPBS (pH 7.0)缓冲溶液中研究了对苯二酚(HQ)和邻苯二酚(CC)在修饰电极上的电化学行为.结果表明,修饰电极对HQ和CC的电极过程具有良好的电化学响应和区分效应.基于此建立了一阶导数伏安法同时测定HQ和CC的方法,HQ和CC的线性范围均为2.0×10-7~ 1.0×10-4 mol/L,检出限分别为6.0×10-8 mol/L和8.0×10-8 mol/L(S/N=3).模拟水样中的加标回收率分别为96.2%~99.8% (HQ)和96.0%~100.0%,表明本方法具有良好的实用性. 相似文献
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5.
在0.01mol.L-1硼砂溶液(pH 9.18)中,用纳米二氧化铈修饰碳糊电极作为工作电极,线性扫描伏安法测定苯酚。伏安图上出现一灵敏的氧化峰,其峰电位为+0.56V(vs.SCE),峰电流与苯酚的浓度在1.0×10-7~2.0×10-4 mol.L-1范围内呈线性关系,检出限(3s/k)为5.0×10-8 mol.L-1。富集时间为30s,同时采用线性扫描伏安法研究苯酚在纳米二氧化铈修饰碳糊电极上的氧化还原反应,结果表明此电极反应为一不可逆的吸附过程。 相似文献
6.
以碳纳米管为模板,采用电化学方法制备了碳纳米管负载的钴/铁混合氧化物修饰电极,并研究了该修饰电极在碱性介质中对葡萄糖的电催化活性。结果表明,该修饰电极对葡萄糖具有良好的电催化氧化活性。在优化条件下,安培法检测葡萄糖的线性范围为2.0×10-7~4.2×10-5mol·L-1和4.2×10-5~4.9×10-4mol·L-1,检出限(3sb,n=7)为5.0×10-8mol·L-1,灵敏度分别为242.7μA·(mmol·L-1)-1和114.8μA·(mmol·L-1)-1,响应时间小于5 s。 相似文献
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8.
采用三步化学合成法制备了二氧化铈/还原氧化石墨烯/二氧化硅球(CeO_2/ERGO/SiO_2)复合纳米粒子,用X-射线粉末衍射(XRD)技术对其进行了表征,并用于修饰电极(CeO_2/ERGO/SiO_2/CPE)的制备,研究了修饰电极的电化学行为及其对苯酚的电催化活性。在最优实验条件下,苯酚的浓度在0. 2~143μmol/L范围内,与峰电流呈良好的线性关系,线性方程为i(μA)=-4. 00 c(μmol/L)-16. 77,检出限为0. 1μmol/L。方法用于实际样品延河水中苯酚含量的测定,样品回收率在97. 0%~102. 8%之间。 相似文献
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基于采集的32名健康志愿者饮酒后血液中乙醇含量(BAC)随时间变化的数据,共128个数据.首先运用纵向数据分析方法中的随机效应混合模型进行分析,结果显示可以比较精确的预测BAC,模型的绝对平均误差(MAE)为1.18mg/100ml、绝对误差的中位数为0.89mg/100ml.其次对数据不作任何分布假设,运用机器学习回归方法分析数据,最后利用10折交叉验证方法来判断结果的可靠性,并得到各模型测试集的标准化均方误差(NMSE)分别为0.012,0.003,0.803,0.761,0.853. 相似文献
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