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1.
过程光谱分析是分析化学研究的一个重要领域.现代光谱采样技术已使得实时在线获取化学过程与反应体系的全光谱成为可能,因此多维过程光谱数据的解析已成为过程分析化学极具挑战性的任务.多元校正是目前过程分析研究中应用较为普遍的化学计量学方法.然而,此类方法需要一个与研究体系组成相近的校正样品集,因此对于组成未知的待研究体系,多元校正方法难于保证给出合理的数据分析结果. 相似文献
2.
交替三线性分解算法与反相高效液相-二极管阵列检测方法相结合同时测定苯二酚的位置异构体 总被引:3,自引:0,他引:3
利用交替三线性分解算法与反相高效液相 二极管阵列检测 (RP HPLC DAD)相结合 ,在洗脱时间为1 0 86min~ 1 399min(间隔 1 / 1 50min)、紫外吸收波长为 2 68nm~ 2 98nm(间隔 1nm)时对苯二酚位置异构体的重叠及光谱体系进行了分辨研究。分辨结果与实际结果一致。同时测定了水溶液中共存的邻苯二酚、间苯二酚和对苯二酚的含量 ,回收率分别为 (1 0 0 1± 1 0 ) % ,(99 4± 1 4) % ,(1 0 0 5± 1 7) %。研究结果表明 :该方法定量快速准确 ,实验操作步骤简单 ,解决了在干扰物存在条件下三者很难同时分辨的问题。 相似文献
3.
利用交替三线性分解算法(ATLD)与高效液相色谱法相结合,在色谱保留时间为0.662 8~0.949 5min(间隔1/150 min)、紫外吸收波长为268~332 nm(间隔2 nm)且在未知干扰物2,3-二羟基苯甲酸存在下,同时测定了水溶液中光谱及色谱严重重叠的水杨酸(SA)和龙胆酸(GA)的含量,回收率分别为(102.2±6.7)%,(102.1±4.1)%,分辨结果与实际结果一致。研究结果表明:该方法定量快速准确、实验操作步骤简单,说明ATLD算法收敛快速稳定,对复杂体系中组分数估计不敏感,能有效解决色谱中的二阶校正问题。 相似文献
4.
摘 要:基于第一性原理的计算方法,建立了本征石墨烯、空位石墨烯及钇( Y)掺杂空位石墨烯模型,并计算了CO、NO在三类石墨烯表面的吸附过程. 从表面能、吸附结构、吸附能和态密度四个方面进行分析讨论,研究掺杂Y对CO、NO气体吸附性能的影响. 结果表明:CO、NO与本征石墨烯之间的吸附为弱的物理吸附,掺杂Y后增强了材料表面对CO、NO的吸附效果,最大吸附能分别为7.414eV、6.702eV,属于化学吸附;掺杂Y使空位石墨烯费米能级附近有了更多的活跃电子,其吸附NO后体系由半金属转变为金属特性,该特性能为开发更加优良的石墨烯气敏材料提供理论支持. 相似文献
5.
将交替拟合残差算法与HPLC-DAD(高效液相色谱-二极管阵列检测)相结合,用于复合麻醉剂中盐酸普鲁卡因和盐酸利多卡因的同时直接快速测定,两组样本中盐酸利多卡因的回收率范围分别为96.2%~101.6%和100.3%~102.3%,盐酸普鲁卡因的回收率范围分别为93.7%~110.4%和97.3%~107.9%.研究表明,交替拟合残差算法可以很好地解决HPLC中色谱和光谱的重叠问题. 相似文献
6.
多元分辨校正模型与方法研究—无机多组份分析 总被引:1,自引:0,他引:1
系统研究了各种多元分辨校正模型、方法及其应用,以模拟体系、病态体系有态体系为对象,考察了它们的多元校正能力与多元分辨效果,给我机多组份分析态体系实例。 相似文献
7.
基于元素指纹的白术产地溯源及其与土壤的相关性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本研究主要采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)等手段测定5个产地白术41种矿质元素含量和土壤41种化学成分指标, 结合聚类分析法、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)法和Pearson相关性分析研究了不同产区白术矿质元素特征以及不同产区土壤因子的差异, 并对它们的相关性进行了探讨. 结果表明, 采用无监督的聚类分析和有监督的PLS-DA均能正确判别不同产地的白术和土壤, 其中稀土元素在浙江白术与土壤间呈正相关. 另外, Li、V、Mn、Co、Cu、Rb、Cd、Cs、Ba等微量元素是白术产地溯源的关键因素. 研究发现在白术生产实践中可以通过适量控制种植地的土壤湿度、增施特定肥料等措施调控白术矿质元素含量. 本研究将为解释道地白术的品质形成机制, 保证白术药效质量的有效性提供一定帮助. 相似文献
8.
多元弱酸(碱)混合体系缓冲容量的通用算法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
一元或多元弱酸(碱)溶液体系存在主要由离解平衡决定的缓冲性质,而对不同pH值下缓冲容量的了解,将有助于我们对各种一元或多元弱酸(碱)缓冲性质的更好掌握,从而将对溶液平衡的深入研究,实验及教学产生实际意义。赵藻藩等基于Hesse的工作,推出了以酸碱组分的分布系数所表示的单个多元弱酸体系的缓冲容量公式。本文进一步推导并建立了由若 相似文献
9.
10.