土壤样品中有机污染物提取方法的研究新进展

综述了近年来在土壤样品提取过程中出现的几种新型的有机污染物提取方法,重点介绍了微波辅助萃取、超临界流体萃取、加速溶剂萃取、超声波萃取、基质分散固相萃取、吹扫-捕集法、亚临界水萃取和流化床提取方法等8种方法,分析了其优缺点,并对该类技术进行了展望。     

土壤中氟离子检测方法的研究进展

概述了土壤中氟离子检测方法的研究进展,对土壤样品前处理方法和检测方法的特点进行了详细地论述,为检测土壤中氟离子选择相应的检测方法提供依据.     

液相色谱-质谱联用检测牛奶中氟喹诺酮类药物残留的确证方法

 【目的】建立牛奶中诺氟沙星、氧氟沙星、麻保沙星、培氟沙星、环丙沙星、洛美沙星、达氟沙星、恩诺沙星、沙拉沙星、二氟沙星等10种氟喹诺酮类药物残留检测的液相色谱-大气压化学电离-离子阱质谱确证方法。【方法】牛奶经三氯乙酸和乙腈沉淀蛋白、聚合物反相Strata-X固相萃取柱净化、ODS2 分离后，用大气压化学电离-离子阱质谱测定。【结果】对诺氟沙星、培氟沙星、环丙沙星、恩诺沙星和沙拉沙星等5种药物进行了定量方法学验证：在1.0～100.0 ng•ml-1范围内线性良好（r>0.99）；以1.0、10.0、100.0 ng•ml-1浓度水平的添加回收率为60.6%～101.0%，日内变异系数≤17.5%，日间变异系数≤22.1%；检测限为0.2～0.8 ng•ml-1，定量限为0.8～2.8 ng•ml-1。【结论】此方法为一种检测氟喹诺酮类药物在牛奶中残留的高通量确证分析方法。     

饲料中硝基咪唑类药物的GC-MS检测方法

采用气相色谱-质谱联用(GC-MS)法测定饲料中硝基咪唑类药物的含量,通过色谱分离,发现保留时间与标准一致,线性关系良好,检出限为0.20～0.63 ng/kg,回收率为83.7%～95.4%,此外日内和日间的变异系数均小于15%。结果表明,GC-MS法适用于饲料中的硝基咪唑类药物的含量测定。     

用GC-MS-SIM测定植物中IAA含量方法的研究

气相色谱一质谱联用的选择离子监测(GC-MS-SIM)技术是近年来发展起来的测定复杂体系中痕量成分的新技术。用以氘标记的类似物为内标的内标法可以使测定值更接近真实值。本文研究了用该技术测定植物中内源激素吲哚-3-乙酸(IAA)含量的方法,并讨论了影响结果准确性的因素。指出该方法可以有效地补偿因样品在前处理中的无规律丢失或仪器不稳定等因素所造成的误差,而且对样品的提纯及色谱分离条件的要求比气相色谱低。     

土壤和大米中得克隆检测方法的研究

为探究对高氯代阻燃剂得克隆选择性好和灵敏度高的检测方法,采用振荡提取和加速溶剂萃取（ASE）两种方法对土壤和大米中得克隆的两种异构体残留进行提取,利用TSQ 8000三重四极杆GC-MS/MS（气相色谱质谱/质谱联用）的二级质谱检测分析,建立了土壤和大米中得克隆的残留测定方法。结果表明,得克隆的两种同分异构体syn-DP和anti-DP在试验测定条件下保留时间比较合适,线性范围分别为5.00×10^-13~4.02×10^-9 g和1.62×10^-12~1.30×10^-8g,最低检出限分别为1.00×10^-13 g和5.0×10^-14 g。对于土壤样品中的syn-DP,在试验设定的添加浓度下,振荡提取和ASE方法添加回收率分别为85.32%~91.42%和90.69%~95.63%,变异系数均小于4.64%;对于anti-DP,振荡提取和ASE方法添加回收率分别为82.45%~90.16%和88.78%~98.23%,变异系数均小于4.96%。采用ASE法,大米中syn-DP和anti-DP的回收率分别为90.56%~98.56%和90.36%~96.56%,变异系数均小于5.05%,振荡提取法回收率小于加速溶剂萃取法,分别为86.47%~90.24%和85.84%~89.61%,变异系数均小于4.53%,达到了痕量syn-DP和anti-DP残留分析方法的要求。研究表明,采用ASE和振荡提取两种预处理样品的方法,二者的回收率均能满足土壤和大米样品中得克隆的痕量残留检测分析方法的要求,且该分析方法灵敏度高、准确性好,适合土壤和大米中得克隆的残留检测。     

凝胶渗透色谱技术(GPC)分离检测火腿肉中敌敌畏的残留方法研究

建立了火腿肉中敌敌畏的残留分析方法，用丙酮和二氯甲烷提取火腿样品中的敌敌畏，提取液经凝胶渗透色谱（GPC）净化，浓缩定容后用GC-PFPD检测分析。试验结果表明：GPC能有效去除提取液中的共提物，提高样品检测灵敏度和准确度。空白样品中的添加回收率显示：当添加浓度为0．01mg／kg～1．0mg／kg时，敌敌畏的平均回收率在81.8％～92．7％之间，变异系数（CV）小于5％。敌敌畏在火腿中的最低检测浓度是0．002mg／kg。     

螺旋式输送装置参数优化研究

为了提高农业纤维物料螺旋式输送装置的输送性能,降低输送功耗,提高生产率,利用MATLAB软件对比功耗数学模型进行单变量优化分析,并结合试验验证了理论分析的一致性。试验结果表明:螺旋式输送装置输送性能最佳的取值范围是:喂入量30～70 kg/min、螺距300～355 mm、螺旋轴转速97～137 r/min。以比功耗作为输送性能评价指标,采用3因素3水平的Box-Benhnken响应面分析法进行参数优化试验,得到了影响比功耗各因素的主次顺序:喂入量、螺距、螺旋轴转速。以比功耗最小为优化目标,利用Design-expert的优化模块对试验结果进行分析,确定出各因素对指标影响的最佳参数组合:螺距335 mm、螺旋轴转速117 r/min、喂入量30 kg/min,输送性能优化后比优化前提高了8%,上述成果满足预期设计目标,可为螺旋式输送装置的参数优化和结构改进提供一定的参考和指导。     

探求方程中参变数取值范围的几种思路

通过运用数学知识的整体性和系统性，总结了方程中参变数取值范围问题的几种解题思路。思路①：将这类问题转化为解一个不等式组或混合组的方法。思路②：将问题归结为讨论有关函数的值域。思路③：根据一元二次方程有解的充要条件。思路④：利用判别式法。思路⑤：利用数形结合的方法。     

红茶提香工艺参数的优化

[目的]确定红茶提香工艺的主要技术参数,改善红茶品质.[方法]采用2因素完全随机设计和正交试验研究了提香工艺对红茶品质的影响.[结果]完全随机试验结果显示,温度在105℃时,时间在1030 min各茶样香气、滋味和感官审评总分明显高于其他处理;随着温度升高、时间延长,L*和H a*b*值变小,色泽向红、暗方向变化;随着温度升高,茶多酚、茶黄素等成分含量显著降低(P0.05).正交试验结果表明,随着含水量增加,香气、滋味和感官审评总分呈下降趋势;随着温度升高和时间的延长,香气、滋味和总分先增后减,在95℃、30 min时,得分较高.[结论]综合来看,红茶提香工艺参数为红茶含水量控制在6%左右,提香机温度控制在95 105℃,提香时间20 min左右.     

Logistic方程参数优化估计方法研究

本文提出了Ｌｏｇｉｓｔｉｃ方程参数Ｋ的初值范围的确定方法，从而使搜索速度加快，计算量减少。     

水稻秸秆冷压成型工艺参数优化

为了生产出质量高且能耗低的生物质颗粒,需要深入研究成型参数和成型颗粒特性之间的关系。对水稻秸秆进行冷压成型试验,以松弛密度这一物理性能指标为评判标准,研究成型压力、原料粒度和含水率三个因素对成型燃料质量的影响。在单因素试验的基础上,利用Design Expert 8.0响应曲面分析法建立分析三因素对松弛密度影响的数学模型,得到水稻秸秆冷压成型最佳工艺参数为：成型压力为168 MPa,含水率21%,粒径0~0.2 mm。此条件下松弛密度达到1.327 g/cm3。     

红枣冻干工艺参数的确定

运用真空冷冻干燥技术对宁夏灵武产红枣进行冻干工艺试验,摸索其最佳工艺参数。试验和理论推算结果表明,原料选红熟后期的新鲜果实,去核切成3mm厚的薄片,用0.1%vC溶液浸泡2min以防止氧化,装盘厚度20mm,冻结的终点温度为-22℃,真空压力90Pa,加热温度低于60℃,这样能有效地保持红枣的风味、颜色及营养成分,并能缩短生产周期,有实际生产意义。     

西门子840D伺服系统控制参数优化分析与研究

在分析现代机械加工制造行业中高精密数控机床伺服系统控制参数优化重要性的基础上，简要介绍应用普遍的西门子840D伺服系统，着重研究西门子840D伺服系统控制参数优化的原理与方法。对使用840D伺服系统的圆柱齿轮加工机床的位置环、电流环与速度环进行优化，通过对比优化前后的加工效果和同步误差，证明伺服系统控制参数优化可以提高齿轮齿面加工精度和光洁度以及加工效率。     

烟草农业废弃烟梗气化炉控制参数优化研究

为探索烟草农业废弃烟梗气化炉的气化能力大小,为废弃烟梗气化炉的推广应用提供参考依据,对气化炉炉膛面积的大小、气化炉的工艺控制水平以及气化原料的含水率等关键因素进行了测试。结果表明,当气化炉在供料速度为600 kg/h,引风机频率为18～20Hz参数范围内运行时,气化炉产出的燃气质量最好,发热量最高为290～295℃。     

线性回归理论在多属性预测储层参数中的应用

讨论了一种非常规的反演方法,通过建立地震属性与测井曲线之间的统计模型——多元线性回归模型,预测各种储层参数。在模型建立过程中,用交互有效性来检验模型的可信度,并且采用逐步回归的方法来确定属性选取的优先权。应用该方法,理论上可以预测储层物性参数的分布。     

基于粒子群算法的喷洒参数优化算法

针对精确农业中农药喷洒参数的优化,提出了一种基于粒子群算法的喷洒参数优化算法。首先将农田图像分割为二值图像,将图像标记为植被区域和背景区域,然后以描述喷洒效果的数学模型为标准,通过粒子群算法优化喷头的位置和喷洒半径。结果表明,与植被区域中心确定的喷头位置和半径比较,新算法取得了较好的结果。