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应用流动注射技术,用D412螯合树脂微柱富集海水中的铅(Ⅱ),并与火焰原子吸收光谱法相结合测定海水中铅(Ⅱ)。20mL海水样品以3mL.min-1流量进柱,被树脂螯合吸附富集,以0.2mol.L-1乙酸铵溶液5mL淋洗柱体去除干扰物,以4mol.L-1硝酸溶液4mL为洗脱剂(流量为7mL.min-1),洗脱液直接引入火焰原子吸收光谱仪雾化器,在线检测。当海水样进样20mL时,铅(Ⅱ)测定灵敏度可提高约35倍;检出限(3s)为1.3μg.L-1。实际应用于海水样品分析,加标回收率为94.5%,测定值的相对标准偏差(n=6)为2.2%。 相似文献
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一种有效提取弱信号的新方法 总被引:13,自引:0,他引:13
随机共振 ( Stochastic Resonance,简称 SR)最初由 Benzi[1] 于 1 981年提出 ,并在气象学领域中得到了成功的应用 .根据随机共振理论 ,通过加噪声可在某一“共振”点处大幅度提高信号的信噪比 .这种方法也已成功地应用于方波脉冲信号的恢复 [2 ] ,但在化学信号中的应用尚属空白 .我们首次将这种方法用于化学弱信号的检测 ,并在简单喇曼谱图的解析中获得成功 [3 ] .但是 ,加噪声的方法作为一种有效的信号分析手段还显得很不成熟 .具体表现为处理过程较繁 ,分析信号的峰位偏移明显 ,而且结果在一定程度上要依赖人为判断来决定 [3 ] . 在… 相似文献
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函数连接型网络应用于维生素B族四组分同时测定 总被引:6,自引:0,他引:6
报道了函数连接型网络(FLN)用于维生素B族四组分同时测定。采用相关系数和标准偏差从原始紫外光谱数据中挑选11个波长点供网络处理。在函数连接型网络中,非线性输入模式得到了增强,并使用了推广的δ学习规则。预测结果极行,其相关系数和标准偏差分别为0.99904和0.26885。 相似文献
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采用连续嫁接方法对纯硅MCM-41孔道表面分别进行一次和两次TiO2修饰,并进行了硫酸根促进,制备了具有规整介孔结构的硫酸根促进型复合金属氧化物ST/MCM-41和d-ST/MCM-41;同时制备了经一次钛修饰但未经硫酸根促进的样品T/MCM-41作为对比. 利用XRD、氮吸附-脱附、元素分析、拉曼光谱和红外光谱等表征手段,对所制样品的结构和表面酸性进行考察;利用假性紫罗兰酮环化这一典型的酸催化反应对其催化活性进行评价,并与工业应用的大孔磺酸树脂Amberlyst-15进行催化性能比较. 表征结果显示,纯 相似文献
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金属离子水解常数pK1的人工神经网络研究 总被引:4,自引:0,他引:4
A functional-link net(FLN) was applied to study the relationships between the structural parameters of metal ions and their Hytrosis Constants pK1. These structural parameters such as radius, electric charge, electronegativity (electricity shouldering) and valence electron structure parameter of the metal ion. The results are satisfactory, and better than that obtained by using linearly statistic methods. Through comparing hytrolysis constants pK1 with hydration-energy ΔH, the non-linear characteristic of pK1 have deeply discussed. 19 unknown pK1 of metal ion were predicted with the method. 相似文献
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本文描述了铁在硫酸中活化 钝化转移过程的双稳特征 ,并模拟出该过程的随机共振现象 . 相似文献
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镧系金属离子Ln3+定量构效关系的神经网络研究 总被引:8,自引:0,他引:8
以Ln3+离子的半径、电负性、4f电子排布周期因子q(本文自定义)以及基态L值等为参数,使用函数连接型神经网络(FLN)对Ln3+离子的EDTA等络合常数lgK、水化能ΔH、水解常数pK1及氢氧化物溶解度pKm分别进行非线性关联和预测,获得了非常好的结果.与对应的线性模型比较表明,神经网络关联效果是较理想的. 相似文献
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Quantitative structure-retention relationship (QSRR) model for the estimation of retention indices (RIs)of 39 oxygen-containing compounds containing ketones and esters was established by our newly introduced distance-based atom-type indices DAI. The useful application of the novel DAI indices has been demonstrated by developing accurate predictive equations for gas chromatographic retention indices. The statistical results of the multiple linear regression for the final model are r=0.9973 and s=8.23. Furthermore, an external test set of 10 oxo-containing compounds can be accurately predicted with the final equation giving the following statistical results: r pred=0.9966 and s pred=8.56. 相似文献