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有机氯农药混合标准溶液配制不确定度评定 总被引:3,自引:0,他引:3
标准溶液的配制和稀释所引入的各种因素都可能影响其真实浓度,从而影响检测结果的准确性。评定其中的各种分量不确定度,为提高实验室的质量控制水平、降低分析成本和检测结果的正确性提供保证。本文以实际应用的24种有机氯农药混合标准溶液为例,采用了配制混合标准溶液过程单元操作的不确定度计算方法 (top down法),分析了在配制混合标准溶液过程中的所有影响因素,评定了所引入各种分量的不确度,合成扩展不确定度,得到了最终的扩展不确定度。最终结果显示,稀释过程中由2mL移液管所引入的不确定度贡献最大,表明选择好的移液器具和尽量精准的估读移液器具的刻度是影响标准溶液稀释最重要的因素。 相似文献
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建立了一套以一次固相萃取前处理方法,运用气相色谱-串联质谱(GC-MS/MS)和液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)两种检测技术,测定茶叶中79种农药残留的可靠、快速、高通量检测方法。该方法用20βmL乙腈一次均质提取,分取提取液10βmL,用乙腈+甲苯(3∶1)20βmL洗脱过Carbon/NH2小柱净化,用5βmL乙腈定容混匀,于GC-MS/MS和LC-MS/MS同时检测。结果表明,79种农药在0.01~0.40βmg·L-1范围内线性良好,相关系数(R2)在0.995以上;高、低、中3种水平加标回收率在67.3%~130.8%内;相对标准偏差(RSD)在15%内;98.7%的农药定量限(LOQ)≤0.01βmg·kg-1;使用多种类茶叶实际检测,结果均合格。因此,该方法能同时检测含有机磷、有机氯、拟除虫菊酯类、氨基甲酸酯类和有机杂环类5大类农药,更有利于大批量茶叶样品的多农残检测。 相似文献
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随着科技的快速发展,根据互联网、人工智能等科技产物的应用和农业在将来进一步发展的需要,我国农业正面临着向农业科技化和自动化的深刻转型。为建设农业强国国家提出“新农科”,这个由多学科交叉融合发展而生的新型农学,正逐渐改变着人们对农业的认知和期待,着力将人工智能、大数据分析、生物工程基础等现在科学技术融入到现有的涉农专业中。植物生产类人才,是参与实施乡村振兴战略的重要人才,为乡村振兴发展提供强有力的人才保证,作为未来推进战略实施的主要力量和新农科建设的重要推动力量,其需求状况和培养模式值得深入探讨。 相似文献
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为监测农林生产中复杂多变的气候状况,采用无线传感器网络作为采集端,以基于ARM9平台的数据汇聚平台作为汇聚节点,设计了基于物联网的农林小气候监测系统。该平台可实时汇聚监测数据,并通过GPRS将数据发送到远程后台数据中心,从而实现对水位、降雨量、风速风向、温湿度等参数的实时监测和分析。 相似文献
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