ICP-AES法测定GH3128合金中硅、锰、钨、钼、铬、钛、铝、铁和锆等元素

采用ICP-AES法测定GH3128合金中硅、锰、钨、钼、铬、钛、铝、铁、锆等多种合金元素。系统研究了各元素4条分析谱线的光谱干扰情况,根据光谱干扰研究结果和分析谱线的灵敏度、信背比以及等效离子浓度等进行了分析线的选择。采用柠檬酸络合钨,基体匹配法消除共存元素干扰,效果良好。     

光电直读光谱法测定铅锑合金中Sb、As、Sn、Se和Cu

介绍了用光电直读分析仪测定铅锑合金的方法,考察了方法的精密度和准确度。结果表明,通过标样来控制分析试样的分析结果,可获得良好的分析结果。方法的精密度为RSD(N=11)1.1%~3.0%。该方法用于铅锑合金中的Sb、As、Sn、Se和Cu的分析,并将直读光谱法分析结果与化学分析结果相比较,结果一致,能满足铅锑合金中Sb、As、Sn、Se和Cu的检测需要,克服了纯化学分析方法检测速度慢的缺点,特别适合炉前快速分析,给铅锑合金的生产带来了方便,具有一定的指导意义。     

熔融制样-波长色散X射线荧光光谱法测定红土镍矿中铁、镍、硅、铝、镁、钙、钛、锰、铜和磷

建立了熔融制样-波长色散X射线荧光光谱法测定红土镍矿中铁、镍、硅、铝、镁、钙、钛、锰、铜和磷含量的方法。采用经1000℃灼烧后的铁矿标准样品为基体,添加相关待测元素的高纯氧化物和标准溶液制作校准曲线用的校准样品,确定了助熔剂、熔融时间、稀释比、脱模剂和基体效应校正方式等试验条件。样品分析结果进行烧失量校正,与湿法分析结果的相对标准偏差介于0.219%～2.817%之间,满足红土镍矿检测需要。     

灰铸铁中Si、Mn、Cr、Mo、Cu的光电光谱分析

本文主要介绍通过自制标样、标准化样品，运用光电光谱法探索最佳分析参数，成功进行了灰铸铁中Si、Mn、Cr、Mo、Cu等元素的分析，分析精度达到国家标准。     

果蔬及其制品中甲胺磷、乙酰甲胺磷、氧化乐果、久效磷残留量检测

甲胺磷、乙酰甲胺磷、氧化乐果、久效磷是极性大的农药,这几种农药在常规分析检测过程中产生的基质增强效应,严重影响检测结果的准确性,检出限较高,难以满足痕量分析的需要。本文通过采用硅胶柱的吸附、洗脱净化步骤,去除色素和杂质,达到良好的净化效果,同时采用加入分析保护剂的方式,补偿基质增强效应,保证检测结果的准确性。     

应用ICP-MS、AFS、GF-AAS测定食品中As、Cd、Hg、Pb方法的对比研究

应用ICP-MS法测定食品中的As、Cd、Hg、Pb,AFS法测定As、Hg,GF AAS法测定Cd、Pb,并对3种测定方法进行对比研究。采用微波消解法作为ICP MS法的样品前处理方法,湿式消解法作为AFS、GF-AAS法的前处理方法。通过优化消解条件,优化ICP-MS、AFS及GF AAS仪器测定工作条件,选择适宜内标元素、EPA200.8标准干扰校正方程、硫脲-抗坏血酸掩蔽剂、硝酸镁-硝酸钯混合基体改进剂等办法,利用小麦粉(GBW08503b)和大米粉(GBW10010)国家标准物质验证各方法的准确度与可靠性。测定值均在标准值允许范围内,食品试样比对测定结果相对偏差均小于20%。ICP-MS法线性动态范围宽,不必稀释样品,适合批量样品多元素同时分析,但仪器昂贵、实验成本相对较高;AFS、GF-AAS法是单一元素分析,保证了测定结果准确、可靠,但由于线性范围窄,部分样品需要稀释,分析周期较长。     

ICP-AES测定硅单晶中杂质铬、铜、锰、铝、镉、钼

本文采用电感耦合等离子体发射光谱对硅单晶材料中6种金属杂质的分析进行了研究。研究了基体硅对分析元素的干扰影响及校正。采用压力溶样器制各样品,并在低温进行杂质富集,采用ICP-AEC对杂质进行了分析,回收率在90％～105％之间。     

流动注射-阳离子交换预浓集ICP-AES法检测痕量元素铜、锌、铅、铬、镍

本文研究了阳离子交换树脂D401对待测元素Cu,Zn,Pb,Cd,Ni的预浓集及洗脱性能,并与改进的流动注射(FI)相接合,建立了一套新型、高效的FI-阳离子交换-ICP-AES分析体系。从而极大地提高了分析的速度和灵敏度,分析速度可达每小时20个样品。Cu、Zn、Pb、Cd、Ni各元素的检测限分别为0.25ng/ml、0.17ng/ml、0.94ng/ml、0.75ng/ml和0.60ng/ml。利用此体系做水样加标试验获得较好回收率(96％～107％),实际分析标准物大米粉(GBW08502)结果与标准值接近。     

微波消解-原子吸收分光光度法测定土壤中的Cu、Zn、Pb、Cd、Cr和Ni

介绍了微波消解-原子吸收分光光度法测定土壤中六种金属元素(Cu、Zn、Pb、Cd、Cr、Ni)的一种快速简便方法.该方法的特点是消解后不用赶酸,可直接定容、分析.同时探讨了容器材质、火焰法、石墨炉法及基体改进剂对测定结果的影响.实验结果表明,该方法在分析土壤标准样品中上述六种元素时,除个别样品中的个别元素外,测定结果与保证值基本符合,且重复性好,适合于土壤中金属元素的例行分析和研究.     

火花源直读光谱仪测定不锈钢中铬、镍、锰、硅、碳、磷、硫含量的不确定度的评定

通过实验对火花源直读光谱仪法测定不锈钢中铬、镍、锰、硅、碳、磷、硫含量不确定度的来源进行分析,并对不锈钢中各元素的含量测定结果的不确定度进行评定,确定和计算测定过程各不确定度分量。结果表明,使用火花直读光谱仪测量不锈钢成份的不确定度主要来源于标准物质定值不确定度以及标准物质校准仪器试验的不确定度,这两个因素来源于分析所用的标准物质以及仪器的稳定性。     

能量色散X射线荧光光谱仪快速测定土壤中Cu、Pb、Zn、Rb、Nb和Th6种元素

直接使用粉末样品,用便携式能量色散X射线荧光光谱仪测定土壤样品中的Cu、、Zn、Pb、Rb、Nb和Th等6种元素。使用土壤、水系沉积物标准样品建立校准曲线,用铑靶Kα线的康普顿散射线作为内标校正基体效应。方法简便、快速、准确。除Th精密度为13%外,各组分分析的精密度(RSD,n=12)均小于6%,完全能满足化探样品测定的要求。     

运用ARL3460光谱仪探索K213耐热钢的分析方法

本文主要介绍运用ARL3460光谱仪探索K213耐热钢的分析方法。通过研制标样和标准化样品,解决了没有适宜标样的困难。运用数理统计方法对曲线的关键部位进行模拟试验,探索出了一条分析K213耐热钢的新途径。本方法的分析精度满足了国家标准的要求。     

Fabrication and observation of a standard sample for near-field optical microscopy

We fabricated a standard sample for a near-field optical microscope using scanning probe lithography. The sample contains a wedged pattern, which allows the measurement of various sizes within one image. The optical resolution of our near-field optical microscope has been evaluated as 40 nm, which was obtained by measuring the narrowest separable gap width of the wedged pattern. Thus a standard sample containing the wedged pattern enables clear evaluation of the resolution.     

中子谱仪样品台几何误差建模和灵敏度分析

介绍了中子衍射残余应力测试谱仪样品台的结构和基于标准探针的定位测量方法;利用多体运动学和齐次变换矩阵建立了基于标准探针定位测量方法的样品台定位误差模型;最后分别对模型中涉及的42个误差分量进行了定位误差的灵敏度分析。分析结果对中子衍射残余应力测试谱仪样品台的精度设计具有参考作用。     

酸雨考核水样测量方法初探

在测量中国气象局探测中心酸雨考核水样过程中,文章将未开封的考核水样在酸雨实验室经过5h放置,与蒸馏水、新配置的标准缓冲溶液以及仪器设备达到温度平衡。文章针对实验室环境、器皿清洗以及酸雨仪器设备调试等方面提出具体要求,将温度平衡后的考核水样分成3份,用2套设备分别测量,对具体的操作方法进行详细介绍,按照规范列表将标准缓冲溶液在不同温度下的标准pH值用内插法计算精确到0.5℃。     

近邻样本密度和隶属度加权FCM算法的遥感图像分类方法

针对FCM算法具有对数据集进行等划分趋势的缺陷,利用样本本身的近邻分布特性,提出近邻样本密度加权FCM(NSD-WFCM)、近邻样本隶属度加权FCM( NSM-WFCM)以及近邻样本密度和隶属度加权FCM( NSDM-WFCM)算法,并应用于遥感图像分类.对比FCM算法,NSD-WFCM、NSM-WFCM和NSDM-WFCM算法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了5.67％、7.50％和11.17％:8.50％、11.25％和16.75％.实验结果表明:这些加权方法都在一定程度上克服了FCM算法的缺陷,提高了遥感图像的无监督分类能力,其中,NSM-WFCM算法的分类性能优于NSD-WFCM算法的分类性能,NSDM-WFCM算法分类性能最好.     

微波制样系统

设计了一套微波溶样系统，可对制样过程中的温度、压力等参数进行监控；与传统的电热板加热消解样品进行比较，提高了制样效率，保证了结果的准确度和精确性；应用其测定标准矿石样品中Ｈｇ、Ａｓ含量时获得满意的结果。     

试样剪液压系统设计分析

试样剪用于对用作试样的钢板(毛样)切成标准试样条,整个设备的动作采用液压缸来完成。该文主要介绍试样剪液压系统的特点与设计方法。     

Classification and authentication of unknown water samples using machine learning algorithms

This paper proposes the development of water sample classification and authentication, in real life which is based on machine learning algorithms. The proposed techniques used experimental measurements from a pulse voltametry method which is based on an electronic tongue (E-tongue) instrumentation system with silver and platinum electrodes. E-tongue include arrays of solid state ion sensors, transducers even of different types, data collectors and data analysis tools, all oriented to the classification of liquid samples and authentication of unknown liquid samples. The time series signal and the corresponding raw data represent the measurement from a multi-sensor system. The E-tongue system, implemented in a laboratory environment for 6 numbers of different ISI (Bureau of Indian standard) certified water samples (Aquafina, Bisleri, Kingfisher, Oasis, Dolphin, and McDowell) was the data source for developing two types of machine learning algorithms like classification and regression. A water data set consisting of 6 numbers of sample classes containing 4402 numbers of features were considered. A PCA (principal component analysis) based classification and authentication tool was developed in this study as the machine learning component of the E-tongue system. A proposed partial least squares (PLS) based classifier, which was dedicated as well; to authenticate a specific category of water sample evolved out as an integral part of the E-tongue instrumentation system. The developed PCA and PLS based E-tongue system emancipated an overall encouraging authentication percentage accuracy with their excellent performances for the aforesaid categories of water samples.