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51.
采用实验室自制的笼型八苯基硅倍半氧烷(OPS)和一种新型阻燃剂含磷笼型低聚硅倍半氧烷(DOPO-POSS),通过双螺杆挤出机加工的方式与聚碳酸酯(PC)共混制得质量分数4%DOPO-POSS和6%OPS的阻燃复合物。利用裂解-气相色谱/质谱联用仪(Py-GC/MS)对复合物的裂解产物进行了分析;通过傅里叶变换红外光谱仪(FT-IR)和扫描电子显微镜-X射线能谱仪(SEM-EDS)分别对残炭的凝聚相结构与元素组分进行分析。Py-GC/MS分析结果表明,总的质谱图显示PC/DOPO-POSS和PC/OPS复合物在热解过程中释放出大量小分子气体产物,有效地促进了炭层的膨胀;OPS在气相裂解中释放出大量的苯和气态Si O2,并有少量CO2气体释放;DOPO-POSS裂解过程中释放出多种小分子气体,其中DOPO含量最高,达到26%。FT-IR对凝聚相炭层结构测试表明,PC/OPS和PC/DOPO-POSS复合物的内部炭层结构相似,由无机炭结构组成;在外部炭层结构中,PC/OPS复合物含有大量-O-Si-O-结构,并伴随有少量的芳香烃炭结构和Si-C结构;PC/DOPO-POSS复合物主要由-P(=O)-O-Si-结构和少量Si-O结构组成。SEM-EDS测试结果表明,PC/DOPO-POSS复合物炭层成分中C元素含量最高,O元素含量次之,Si和P元素含量最少;PC/OPS复合物炭层成分中,Si和O元素含量最大,占到92.5%,C元素含量最低。 相似文献
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《中国测试》2017,(9)
为检测食用植物油中高效氟吡甲禾灵和吡氟甲禾灵残留量,以菜籽油、食用调和油为研究对象,建立食用植物油中高效氟吡甲禾灵和吡氟甲禾灵的气相色谱-质谱联用仪测定方法。样品经乙腈涡旋萃取,PAEs检测玻璃萃取管净化,用气相色谱-质谱联用仪测定,外标法定量。结果表明:高效氟吡甲禾灵和吡氟甲禾灵在10~5 000μg/L范围内具有良好的线性关系(r0.999 5),方法检出限分别为1.0,1.4μg/kg,定量限分别为3.3,4.5μg/kg。在20~1 000μg/kg的添加水平,高效氟吡甲禾灵和吡氟甲禾灵的回收率在95%~110%之间,方法精密度试验的相对标准偏差在5%以内。该方法适用于食用植物油中高效氟吡甲禾灵和吡氟甲禾灵的定性和定量测定。 相似文献
54.
用化学计量学方法分析小兴安岭7种松科植物松叶挥发油气相色谱-质谱(GC-MS)数据,为松叶挥发油的药理活性与其它的应用研究提供依据。(1)用直观推导式演进特征投影(heuristic evolving latent projections,HELP)法分辨重叠色谱峰,得各组分的纯色谱峰和质谱;(2)用正交投影法比较不同挥发油的GC-MS数据;(3)用峰面积归一化法确定各化合物的相对含量;(4)用主要化学成分进行聚类分析。7种松叶挥发油的化学成分为单萜、倍半萜及其衍生物和酯类化合物,按化学成分7种松叶挥发油可分为3类。 相似文献
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以山茱萸果核油的提取率为考察指标,对经微波处理的山茱萸果核进行索氏提取,用单因素试验和均匀设计试验法确定提取工艺条件.结果表明,以微波处理6 min的山茱萸果核粉末为原料,丙酮作为提取溶剂,较佳的提取工艺条件为:水浴温度为70.5℃、提取时间为75 min、液固比为12 mL/g.同时,用GC-MS分析鉴定其提取物的主要成分为亚油酸、棕榈酸、油酸及其相关酯类,为山茱萸果核有效成分的开发利用提供了依据. 相似文献
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建立了吹扫捕集(Purge-and-Trap)与气相色谱-质谱(GC/MS)联用测定水样中挥发性有机物(VOC)的方法,探讨了该方法可能出现的问题,提出了一些简单的解决方案,并对GC/MS条件进行了优化。结果表明,用这项技术可以得到可靠的校正曲线,各挥发性有机物在0.4μg/L~60μg/L范围内有良好的线性关系,检出限分别在0.0021μg/L~0.20μg/L之间,回收率在95.6%~106.4%之间,相对标准偏差在2.2%~4.4%之间。 相似文献
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为了寻找白补药的应用基础,确定白补药中挥发性物质的主要成分,用气相色谱-质谱联用技术对白补药石油醚浸膏的化学成分进行研究.用75%的乙醇提取白补药,将所得浸膏加水稀释后用石油醚萃取,再用气相色谱-质谱联用技术对石油醚浸膏进行分析,共分离出53个峰.通过中文数据系统检索和质谱资料核对,鉴定出其中46个化合物,其中主要成分为棕榈油酸甲基酯(质量分数28.94%)、硬脂酸甲酯(质量分数6.47%)、3,4,5,6-四甲基-2,5-辛二烯(质量分数5.42%)、6,10,14-三甲基-2-十五烷酮(质量分数5.07%)等.通过鉴定明确了白补药中石油醚部分的主要成分,为该植物的开发利用提供了科学依据. 相似文献
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提出了一种基于偏最小二乘判别分析和F-score的特征筛选方法,并将其用于蛋白质组学质谱数据分析。该方法主要包含3个步骤:(1)用LIMPIC算法对原始数据进行预处理;(2)计算每个变量的F-score值并将所有变量按F-score值降底的顺序排列;(3)采用偏最小二乘判别分析交互检验按前向选择法选择最佳变量子集。用本方法对一组结肠癌数据进行分析,最终从原始的16331个质荷比变量中选择了8个特征质荷比作为潜在的生物标记物。用所选择的特征对独立测试集的样本进行判别,其灵敏度和特异性分别达到了95.24%和100%。结果表明,所提出的方法可用于蛋白质组学质谱数据的特征筛选及样本分类。 相似文献
60.