高温燃烧水解离子色谱法测定铬矿石中氟和氯

提出了高温燃烧水解-淋洗液在线发生离子色谱法来测定铬矿石中氟和氯。并通过实验确定了较优的工艺条件:称样量、水解时间、水解温度、氧气流量及离子色谱仪条件,标准曲线线性相关系数大于0.999。实验结果表明氟和氯的3个添加浓度（20、50、100 μg/kg）的平均回收率范围为96%~105%,相对标准偏差小于4.30%,检测限可达到20 μg/kg。      

盐干海参的2种核酸提取方法比对及其分子鉴定

目的 建立盐干海参的核酸提取及其分子鉴定方法。方法 选取5种盐干海参, 采用直接处理、洗涤处理和浸泡处理3种处理方式, 比较磁珠法和离心柱法两种核酸抽提方式的提取质量, 并采用聚合酶链式反应(polymerase chain reaction, PCR)法对提取的核酸进行分析确认。结果 同一种抽提方式不同海参处理组间核酸质量没有显著差异, 而两种抽提方式间核酸质量差异显著, 其中磁珠法提取的核酸得率高、纯度高, 而离心柱法提取的核酸得率及纯度均偏低。经PCR扩增验证, 磁珠法提取的核酸效果较佳。将扩增产物进行测序及系统进化分析发现5种海参实际种类与标注名称仿刺参存在较大差异。结论 盐干海参处理方式对核酸提取结果影响不大, 磁珠法提取核酸效果较好,单纯依靠COI和16S rRNA基因通用引物并不能对所有的海参种类进行鉴定。     

SPE-GC/MS外标法测定水产品中4种丁香酚类麻醉剂

建立了固相萃取/气相色谱-质谱法(GC-MS)测定水产品中4种丁香酚类(丁香酚、异丁香酚、甲基丁香酚和甲基异丁香酚)麻醉剂的分析方法。样品采用正己烷-丙酮混合液(3:1,v/v)提取,乙二胺-N-丙基硅烷(PSA)净化,浓缩后再经硅胶固相萃取柱净化,采用GC-MS测定,外标法定量。结果表明:4种丁香酚类麻醉剂在5.0~200 ng/mL范围内均呈现良好线性关系,相关系数均大于0.998,方法检出限(S/N=3)均为3.0 μg/kg,方法定量限(S/N=10)均为10.0 μg/kg。空白水产品样品在0.01、0.05、0.20 mg/kg等3个加标水平时,4种目标物的平均加标回收率为85.7%~102.5%,相对标准偏差(RSD)为3.3%~9.8%。此方法净化效果较好,灵敏度高,适合水产品中4种丁香酚类麻醉剂的定性和定量分析。     

我国出口澳大利亚生虾产品技术贸易措施分析及对策研究

水产品是我国主要的出口产品,在国民经济尤其农业经济中占有重要定位。澳大利亚被公认为全球动植物检验检疫措施最严格的国家之一,近几年对进口生虾采取越来越严格的进口贸易措施。本文通过回顾澳大利亚近几年针对进口生虾贸易措施发展进程,从澳大利亚风险分析体系和疫情防控机制、国内技术性贸易措施应对等方面对存在问题进行分析,从而对公共信息服务、加强技术支撑能力建设等方面提出一系列建议和思考,为我国出口水产品应对技术性贸易措施提供一定参考。     

LF-NMR动态分析4种干燥方式下鱿鱼干的复水特性

以鱿鱼为研究对象,采用自然晒干、热风干燥、热泵干燥、真空冷冻干燥4种干燥技术干制鱿鱼,结合鱿鱼干的肌纤维微观结构和复水率,通过低场核磁共振(LF-NMR)动态分析鱿鱼干复水过程的水分迁移和分布,探讨干燥方式对鱿鱼干复水的影响。结果表明,4种干燥方式中,真空冷冻干燥的鱿鱼干水分含量最低,氧化程度也最低(比其它3种处理的低1.5~6.7倍)。电镜扫描图显示鱿鱼干肌纤维内部有大量疏松多孔的蜂窝状结构,且真空冷冻干燥复水最快。复水过程,部分结合水向不易流动水迁移,不易流动水含量明显增加,且占比90%以上,自由水含量也有所提升。LF-NMR分析也表明真空冷冻干燥的鱿鱼干复水效果最好,复水后可截留更多的自由水。热泵干燥的鱿鱼干复水效果与自然干燥接近,热风干燥的复水率最差。干燥方式对干制品复水效果影响明显,真空冷冻干燥和热泵干燥技术有利于水产品干制。     

基于正交试验的废轮胎胶粉改性沥青微观特性研究

通过4水平4因素正交试验设计方案制备了废轮胎胶粉改性沥青,并对最优组合胶粉改性沥青进行了薄膜烘箱老化试验。通过对沥青基础指标的测试及傅里叶变换红外光谱、四组分及热重的分析,从宏观角度评价了不同沥青的性能变化,微观角度分析了胶粉改性沥青的化学组分及变化规律。研究结果表明,胶粉改性沥青的最优配比组合为胶粉掺量17%（质量分数,下同）、搅拌温度180 ℃、改性剂质量配比1/6和增塑剂掺量4%。用胶粉改性后沥青的红外光谱特征吸收峰的形状及位置未变,但强度发生变化;使化学组分的含量产生了变化,饱和分和芳香分减少、胶质和沥青质增加。胶粉的掺入降低了沥青的热降解速率,提高了初始降解温度及最终残留物含量,改善了沥青的热稳定性。     

基于主成分分析和人工神经网络的近红外光谱大豆产地识别

为了准确、快速地识别大豆产地,通过近红外光谱技术（NIRS）结合主成分分析（PCA）和人工神经网络技术（ANN）研究不同国家大豆内含特征,建立进口大豆产地识别模型。采用箱型图校正法,剔除阿根廷、巴西、乌拉圭、美国等4个国家166组大豆样本中12组异常样本。采用多元散射校正（MSC）、标准正态变量（SNV）、Savitzky-Golay（SG）平滑滤波等方法进行光谱数据预处理,结果表明,采用SG（3）平滑结合MSC预处理效果最好。主成分分析表明,前10个主成分的累积贡献率达到99.966%。选取主成分分析得到前10个主成分为输入向量,4个产地作为目标向量,分别采用支持向量机（SVM）、邻近算法（KNN）与人工神经网络法（ANN）建立识别模型。结果表明,采用BP-ANN建模效果最好,总体测试集准确率为95.65%,其中阿根廷准确率为100%,巴西准确率为100%,乌拉圭准确率为80%,美国准确率为100%,该模型能够实现对进口大豆生产国别的识别。