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以表面增强试剂OTR202和OTR103作为表面增强拉曼光谱(SERS)的活性基底,探索建立甲萘威水溶液的SERS检测方法。首先对比分析了甲萘威水溶液的普通拉曼光谱与SERS。然后分析了表面增强试剂与待测样本的加入量对甲萘威水溶液的SERS的影响。最后分析了质量浓度在0.1~15.0 mg/L范围内的甲萘威水溶液的SERS,并以1374 cm-1处的特征峰强度与甲萘威水溶液浓度进行线性回归,得到线性方程为y=414.5x+481.59,决定系数R2=0.9864。试验结果表明该研究方法对甲萘威水溶液的检测限可达到0.1 mg/L,说明以表面增强试剂OTR202和OTR103为SERS活性基底的SERS检测方法可用于水中甲萘威残留检测。 相似文献
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共轴双光束LIBS检测土壤中Pb的参数优化 总被引:3,自引:2,他引:1
为了提高共轴双光束激光诱导击率光谱(DB-LIBS)检测土壤中重金属元素的检测精度,对试验装置进行了参数优化。试验时,以土壤中重金属Pb为例,首先对双光束与单光束作用效果进行对比,单束激光脉冲工作能量均为120mJ,得到双光束作用下土壤中Pb的特征光谱强度明显比单光束作用下增强了2~3倍。然后,分别设置两束激光之间的脉冲延迟时间为0、50和100ns,在每个激光脉冲延迟时间下,设置光谱采集延迟时间从2.6~5.2μs以步长为0.2μs递增,分别对样品的光谱进行采集,获取Pb元素在405.78nm处的特征光谱信息。通过对特征光谱强度和信背比的综合比较,得到最佳的激光脉冲延迟时间为50ns、光谱采集延迟时间为4.6μs,在此条件下,光谱强度的相对标准偏差为0.10。由此表明,参数优化有利于提高共轴DB-LIBS装置的检测精度。 相似文献
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在当今的建设活动中,不仅关注项目的品质,同时还关注其速率,缝隙的出现就导致建设活动面对很多的不利现象。不过,在建设的时候,使用后浇带工艺能够应对由于混凝土构造而导致的缝隙。文章深入的分析了何为后浇带,以及它的具体特点和关键的功效,在这个前提下分析了它的建设特点。 相似文献
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基于CARS-SPA的苹果可溶性固形物可见/近红外光谱在线检测 总被引:2,自引:0,他引:2
采用CARS(competitive adaptive reweighted sampling)联合连续投影算法(SPA)方法筛选苹果可见/近红外光谱的特征变量,继而联合多种不同建模方法建立苹果可溶性固形物(SSC)预测模型,并对预测模型进行对比研究。研究结果显示,采用CARS-SPA联合筛选出的31个变量,通过采用PLS建立苹果SSC的可见/近红外光谱在线检测模型性能最稳定,其变量数仅为原始光谱的1.69%,预测集的相关系数和均方根误差分别为0.936和0.351%。研究表明采用CARS-SPA能有效提取苹果SSC的光谱特征变量,能有效简化模型并提高模型精度。 相似文献
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基于正交信号校正和偏最小二乘(OSC/PLS)的苹果糖度近红外检测 总被引:9,自引:0,他引:9
采用正交信号校正法(OSC)对苹果的近红外光谱(1300nm~2100nm)进行预处理,并结合偏最小二乘法(PLS)建立了苹果光谱对糖度的预测模型。应用结果表明,经OSC法预处理后,光谱形状总体上与原始光谱没有差别,但光谱曲线变得更为光滑,排列更为整齐、紧密。这说明正交信号校正法(OSC)滤除了原始光谱中的部分噪声,但又保留了原光谱中的主要信息。苹果光谱对糖度的PLS校正模型采纳的最佳因予数会随着OSC因子的被逐个滤除而逐渐减少,甚至可减少至1(当然模型精度也有变化)。本研究中,校正模型的最佳性能产生于原始光谱被滤除10个OSC因了时,此时其采纳的最佳因了数为2,校正时的相关系数r2和标准偏差SEC分别为0.92644和0.40250,预测时的标准偏差SEP为0.50229。与OSC法处理前的PLS模型相比,其精度虽没有大幅提高,但由于采纳的因子数少,模型变得十分简洁。 相似文献
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采用表面增强拉曼光谱技术结合化学计量方法快速分析脐橙果皮中的三唑磷农药残留。利用乙腈快速提取脐橙果皮的提取液,采用石墨化碳、C18和PSA去除果皮提取液中色素等物质的干扰。以脐橙果皮提取液为基质,配制不同浓度的三唑磷农药溶液,进行拉曼信号采集,得到的拉曼特征峰与三唑磷标准溶液的特征峰基本一致。建立脐橙果皮中三唑磷农药残留的偏最小二乘法预测模型,结果表明,以脐橙果皮提取液为基质的三唑磷溶液最低检测浓度为0.8 mg/L;模型对预测集样本的预测均方根误差为1.60 mg/L,相关系数为0.9669。再利用该方法检测脐橙中实际所含三唑磷农药残留,其模型对样本的预测值与真实值的相对误差绝对值在0.08%~5.98%之间,预测回收率为94.36%~104.36%,模型预测能力和重现性良好。 相似文献
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