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琥珀的鉴定历来是宝石鉴定过程中的难题。文章以琥珀及其常见仿制品为研究对象,采用常规的宝石学测试、傅里叶变换红外光谱仪,测试样品的特征红外吸收光谱,探索谱峰归属,从而得出琥珀及其仿制品之间的区别以及结论。结果表明,琥珀主要表现为脂肪族结构特征吸收峰,在2929cm-1、2861cm-1,1457cm-1、l384cm-1,1732cm-1、1695cm-1,7098cm-1、5282cm-1附近有吸收峰。天然树脂含有不饱和键,在3077cm-1、1646cm-1、888cm-1存在芳烃中的C-H键振动产生的吸收峰,而合成树脂成分多样,它们在3029cm-1、743cm-1、702cm-1、1122cm-1、1086cm-1、1278cm-1、6118cm-1等多处产生琥珀所不具有的或强或弱的吸收峰。 相似文献
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目前,琥珀与其仿制品的鉴别还有一定难度,尤其是天然琥珀与其塑料仿制品在外观上十分相似,仅凭外观特征是难以区分两者的.笔者从琥珀内部特征和成分两个方面着手,利用常规宝石鉴定仪器(主要包括宝石显微镜以及大型红外光谱仪),对大量琥珀和塑料仿制品样品进行多次反复测试和对比分析.研究认为,利用显微镜放大观察其内部特征,是当前区分琥珀真伪的有效方法.此外,也可以根据近红外光谱特征来加以区别. 相似文献
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ATR-FTIR光谱技术在高聚物研究中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文对衰减全反射红外光谱(FIR-ATR)的基本原理和特点作了简单介绍,并以橡胶和淀粉为实际例子,阐述了该方法在高聚物研究中的应用. 相似文献
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本文对衰减全反射红外光谱(FTIR—ATR)的基本原理和特点作了简单介绍,并以橡胶和淀粉为实际例子,阐述了该方法在高聚物研究中的应用。 相似文献
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采用衰减全反射傅里叶变化红外光谱(ATR-FTIR)对不同配方组成的防晒化妆品进行了红外光谱鉴别并对其质量变化进行了追踪。结果表明,复配和单一防晒乳液因基质来源相同使得红外谱图的整体性和指纹性较为相似,但对其谱图进行二阶求导可放大各图谱指纹区间的差异用于配方组成差异较小的防晒乳液的鉴别。在6个月的加速实验中,同一乳液样品的红外谱图变化显著,且变化程度随着加速时间的增加而逐渐变大。依据空白乳液在加速过程中的谱图和相关系数变化情况,确定相关系数值0.980 0为此类化妆品红外检测时的整体质量变化临界值,即当红外谱图相关系数降至0.980 0时可认为产品的质量已发生明显变化,达到其有效期终点。由此可知,ATR-FTIR可以很直观地反映防晒乳液在其存储期间整体质量变化情况,是一种快速、科学的考察化妆品整体质量的方法。 相似文献
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采用傅里叶红外光谱技术结合二阶导数光谱对不同产地的黄精进行鉴别。研究结果表明,不同产地多花黄精的红外光谱图在整体上比较相似,其主要吸收峰均在3270、2933、1623、1411、1372、1319、1269、1103、1019、926、865、815 cm-1附近,但吸收峰的位置、峰强度等方面存在明显差异,在1018 cm-1附近是糖类的特征吸收峰,由红外光谱图可推测安徽省池州市、岳西县、江西省宜春市多花黄精中糖类成分含量较高,湖北省黄冈市、安徽省黄山区、石台县次之,安徽省休宁县、金寨县相对较少。6种黄精属植物的红外光谱图在吸收峰的位置、形状、强度等方面均有差异,故可推测黄精属不同植物在化学成分及含量上均存在明显差异。二阶导数图呈现出许多原始图谱中被掩盖的谱峰的变化特征,将谱图间的差异更为明显得表现出来,进一步提高了谱图的分辨率,与普通红外光谱图相比,二阶导数红外光谱图进一步直观地验证了上述结果。 相似文献
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种植环境差异导致不同产地的藜麦有差异,故对不同产地的藜麦进行区分鉴别对商家、消费者具有重要参考价值。将中红外光谱与主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)及混淆矩阵结合对不同产地藜麦进行鉴别研究。结果显示:藜麦的红外光谱主要由淀粉、蛋白质和脂质谱峰组成,且在蛋白质和糖类谱峰上有差异。用600~4000 cm-1范围的原始光谱进行PCA分析,前两个主成分(PC)取得了92%的累计方差贡献率,基于PCA分析生成的PC进行LDA分析,取得了96.25%的分类精度。基于预测结果的混淆矩阵作为综合评价指标,得到PCA-LDA分类模型的精确度、召回率及特异性分别为96.25%、96.59%和99.48%,说明使用PCA-LDA模型可以对藜麦产地进行有效鉴别。研究表明红外光谱结合多元统计分析方法是鉴别藜麦产地的有效方法。 相似文献
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种植环境差异导致不同产地的藜麦有差异,故对不同产地的藜麦进行区分鉴别对商家、消费者具有重要参考价值。将中红外光谱与主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)及混淆矩阵结合对不同产地藜麦进行鉴别研究。结果显示:藜麦的红外光谱主要由淀粉、蛋白质和脂质谱峰组成,且在蛋白质和糖类谱峰上有差异。用600~4000 cm-1范围的原始光谱进行PCA分析,前两个主成分(PC)取得了92%的累计方差贡献率,基于PCA分析生成的PC进行LDA分析,取得了96.25%的分类精度。基于预测结果的混淆矩阵作为综合评价指标,得到PCA-LDA分类模型的精确度、召回率及特异性分别为96.25%、96.59%和99.48%,说明使用PCA-LDA模型可以对藜麦产地进行有效鉴别。研究表明红外光谱结合多元统计分析方法是鉴别藜麦产地的有效方法。 相似文献
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近红外光谱分析技术在石油化工中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍近红外光谱分析技术的工作原理、光谱的预处理方法、定量分析方法、定性分析方法,综述了近红外光谱分析技术在石油化工领域中的应用现状,并对目前近红外光谱分析技术的发展方向作了简单的评论。 相似文献
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本文介绍了基于某些名、优农产品在其生长过程中所需要的特定敏感元素,配制出“仿土质”专用肥。经施用证明,肥效显著,经济效益可观,具有推广应用的前景。 相似文献