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微型柱在线分离-ICP-MS法测定高纯氧化铕中的14个稀土杂质 总被引:7,自引:0,他引:7
研究了微型柱在线分离-电感耦合等离子质谱法(ICP-MS)测定高纯Eu2O3中痕量Tm的方法,研制了Cyanex272负载树脂微型分离柱,优化了分离Eu2O3基体的实验条件,在线分离测定时间为25min。建立了在线柱分离测定Tm,内标补偿法直接测定其余稀土杂质的高纯Eu2O3中14个稀土杂质的ICP-MS分析方法。方法检出限为0.01μg/g-0.15μg/g,加标回收率为91.5%-110%,相对标准偏差为1.7%-4.9%。可满足快速测定99.999%Eu2O3中14个稀土杂质的要求。 相似文献
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在V2O5催化剂上,对邻甲苯胺与甲醇合成2,6-二甲基苯胺的气相烷基化反应进行了研究。对这种平行和连串的复杂反应,做出宏观动力学解释,建立了幂级数速率模型,并采用非线性最小二乘法对模型参数进行了估值,计算值与实验值有较好的一致性。 相似文献
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微型柱分离-ICP-MS法测定高纯氧化铽中14个稀土杂质元素 总被引:9,自引:0,他引:9
研究了微型柱分离 电感耦合等离子质谱法(ICP MS)测定高纯Tb4O7中痕量Lu的方法,采用Cyanex272负载树脂微型分离柱,选定了分离大量Tb4O7基体的实验条件,分离周期为40min。建立了微型柱分离Tb后测定Lu以及内标补偿法直接测定其它稀土杂质的高纯Tb4O7中14个稀土杂质元素的ICP MS分析方法。方法检出限为0.003~0.10μg g,加标回收率为86.6%~114%,相对标准偏差为1.1%~18%。方法可满足快速测定99.999%Tb4O7中14个稀土杂质元素的要求。 相似文献
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研究了不经基体分离, 膜去溶-ICP-MS法直接测定高纯CeO2中14种痕量稀土杂质的分析方法, 讨论了Ce基体产生的多原子离子对被测元素的质谱干扰, 并且对影响多原子离子产率的因素进行了分析, 同时建立了Pr, Gd, Tb和Yb数学校正方程. 通过使用膜去溶雾化器和优化ICP-MS参数, 消除了CeH+, CeO2+和CeO2H+产生的质谱干扰, 将CeO/Ce产率降为0.008%, 同时结合数学校正方程彻底消除了CeO+, CeOH+和CeOH2+的质谱干扰. Pr, Gd, Tb和Yb的方法测定下限分别为0.08, 0.1, 0.15和0.008 μg · g-1, 14种稀土杂质方法测定下限和为0.75 μg · g-1. 99.999%高纯CeO2实际样品测定加标回收率为96%~103%, RSD为 1.2%~4.3%. 相似文献
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句子相似度计算是自然语言处理的一项基础任务,其准确性直接影响机器翻译、问题回答等下游任务的性能。传统机器学习方法主要依靠词形、词序及结构等浅层特征计算句子相似度,而深度学习方法能够融入深层语义特征,从而取得了更好效果。深度学习方法如卷积神经网络在提取文本特征时存在提取句子语义特征较浅、长距离依赖信息不足的缺点。因此设计了DCNN(dependency convolutional neural network)模型,该模型利用词语之间的依存关系来解决该不足。DCNN模型首先通过依存句法分析得到句子中词语之间的依存关系,而后根据与当前词存在一跳或者两跳关系的词语形成二元和三元的词语组合,再将这两部分信息作为原句信息的补充,输入到卷积神经网络中,以此来获取词语之间长距离依赖信息。实验结果表明,加入依存句法信息得到的长距离依赖能有效提升模型性能。在MSRP(microsoft research paraphrase corpus)数据集上,模型准确度和F1值分别为80.33%和85.91,在SICK(sentences involving compositional knowledge)数据集... 相似文献
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微柱分离-ICP-MS测定高纯氧化钐中稀土杂质 总被引:2,自引:3,他引:2
研究了微柱分离 ICP MS测定高纯氧化钐中痕量Dy,Ho,Er,Tm的方法,方法基于采用Cyanex272负载树脂微柱,选定上述杂质与大量基体分离的实验条件,分离周期为32min。最终建立了微柱分离Sm后测定Dy,Ho,Er,Tm,其他稀土杂质用内标补偿ICP MS法直接测定的分析方法。方法测定下限为0.1~5.0μg·g-1,加标回收率为90%~115%,相对标准偏差为0.9%~5.1%。本法可满足快速测定99.999%氧化钐中14个稀土杂质的要求。 相似文献
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化学光谱法测定6N氧化铕中14个稀土杂质元素 总被引:2,自引:2,他引:2
本文利用有铕易被还原的特性,将铕还原为二价进行预分离,继以P507萃淋树脂柱进行二次分离,光谱测定富集物中14个稀土杂质元素,本方法富集倍数高达20,000倍,化学光谱测定了下限为0.65μg/g(∑RE)可满足6氧化铕产品分析的要求。 相似文献