微波消解-电感耦合等离子体原子发射光谱法测定高碳铬铁中硅磷

以氢氟酸、高氯酸为溶剂,采用微波消解法处理高碳铬铁样品,电感耦合等离子体原子发射光谱仪测定溶液中的硅和磷。实验优化了电感耦合等离子体原子发射光谱仪的工作条件,选择251.612 nm和213.618 nm谱线分别作为硅、磷的分析线。探讨了基体元素铁、铬和溶样酸干扰及校正。结果表明,铁和铬对测定影响不大,采用基体匹配法可消除其干扰;溶样酸的干扰可通过控制样品和校准曲线样品的溶样酸一致来减小或消除。硅和磷的检出限分别为0.001 5%和0.002 1%。对高碳铬铁标准样品和实际样品进行分析,结果同认定值或其他方法(碱熔—ICP-AES法、XRF法)的测定值相一致,相对标准偏差为0.40%~5.3%(n=11)。     

基于主成分分析的BP神经网络模型在铁矿产地溯源中的应用

铁矿在国家工业生产中占有重要地位,不同产地的铁矿在品质、有害元素含量上存在差异,为了提高海关对进口铁矿是否存在瞒报产地、以次充好等潜在风险的识别预警能力,尝试借助人工智能的方法来解决。以澳大利亚、巴基斯坦、巴西、南非、乌克兰和印度6个国家进口的共1 072批铁矿样品为研究样本,依据国家标准、行业标准对Hg、F、Cl、S、全铁(TFe)、SiO₂、Al₂O₃、P、H₂O、烧失量(L.O.I)、K₂O、TiO₂、MgO、CaO和Mn等15个指标进行检测。通过主成分分析提取了5个有效的主成分,累计方差贡献率为77.481%。以主成分分析提取的5个主要因子作为神经网络的输入指标,6个不同原产地作为输出指标,随机选取1 072组检测数据中的80%作为训练集,用以建立分析模型;剩下的20%作为验证集,用以验证模型的预测准确度,验证集识别准确率为100%,能够实现对6个国家铁矿原产地的准确识别。该模型的建立将直接应用于进口铁矿的产地鉴别,支撑进口铁矿的风险监管,维护贸易秩序,保障贸易便利。     

电感耦合等离子体原子发射光谱法测定精制铝箔中铅镉砷

试样用硝酸、盐酸溶解,用电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)法测定铅、镉;用盐酸、硝酸、硫酸溶解,在盐酸介质中以四氯化碳萃取去除铝,然后用ICP-AES法测定砷。测定时选择283.306 nm,226.502 nm,197.262 nm分别作为铅、镉、砷的分析线,基体铝对铅、镉测定的影响采用基体匹配方法克服。对于5μg/mL的As,Pb,Cd,20倍量的Zn,Si,Mn,V,Ti,Mg无干扰。铅、砷的检出限均为0.01μg/mL,镉的检出限为0.001μg/mL。用本法测定铝箔样品中铅、镉、砷,     

磷铁溶样方法的改进及ICP法测定其中的锰

采用硝酸-氢氟酸-硫磷混酸溶解粒径小于0.076 mm的磷铁样品0.100 0 g,过滤,未溶解的固体颗粒经环境场发射扫描电镜进行形貌观察,并用X射线能谱仪进行成分分析,表明固体颗粒中含有金属成分。过滤后将同体颗粒连同滤纸放人铂坩埚中,800℃灰化20 min,取出稍冷,加入2 mL氢氟酸加热蒸发,蒸干后加入1 g焦硫酸钾,650℃熔融5 min,取出稍冷,加入10 mL硫酸(1+4)加热浸取,得到澄清溶液,与滤液合并,定容至100 mL。电感耦合等离子体原子发射光谱法测定锰量,选择257.610 nm作为分析线。按此方法分析了4个标准样品,测得结果与认定值一致,平均相对标准偏差(n=6)为0.10%。     

高碘酸盐光度法测定磷铁中锰

采用硝酸、氢氟酸、硫磷混酸处理磷铁样品,高碘酸盐光度法测定磷铁中的锰。实验确定了溶样酸体系,优化选择了525 nm作为测定波长,探讨了酸度和共存元素的影响。结果表明,基体中的Fe和P对测定影响不大,硫酸(1+1)、磷酸(1+1)加入量在20 mL以内时的干扰也可忽略不计。方法的检出限为0.003%。对磷铁标准样品和实际样品进行分析,结果同认定值或其他方法(碱熔酸化-分光光度法)测定值相一致,相对标准偏差为0.34%～2.2%。     

氢化物发生-原子荧光光谱法测定冰铜中砷

采用酸溶消解处理冰铜样品, 以氢化物发生-原子荧光光谱法(HG-AFS)对其中的砷进行测定。探讨了试样消解方法、影响光谱测量的各种因素以及共存元素的干扰。结果表明, 盐酸-硝酸-硫酸混酸溶样, 硫脲-抗坏血酸溶液作掩蔽剂及预还原剂, 共存元素没有明显干扰。砷的浓度在0～100 μg/L范围内线性良好, 方法的检出限为0.05 μg/L。方法用于实际样品分析, 测得结果与电感耦合等离子体原子发射光谱法一致, 相对标准偏差(n=11, RSD)小于7%, 加标回收率为90%～95%。