新型自动水蒸气蒸馏仪蒸馏测定烟草及其制品中总挥发碱

烟草中总挥发碱含量与烟草质量密切相关 ,是烟草质量检验常规监测项目之一。总挥发碱的测定一般先采用水蒸气蒸馏分离 ,然后采用酸碱滴定法测定[1] 。传统的水蒸气蒸馏装置测定总挥发碱耗时长 ,分析准确度、精密度较差。为了能快速准确地测定烟草及其制品中总挥发碱。本法用自动水蒸气蒸馏装置蒸馏分离测定烟草及其制品中总挥发碱 ,本法准确度、精密度均比传统水蒸气蒸馏方法有较大提高 ,且蒸馏一个样品只需 2 0ｍｉｎ。1　试验部分1.1　主要仪器与试剂新型自动水蒸气蒸馏装置 (瑞士Ｂｕｃｈｉ公司 )玻璃磨口水蒸气蒸馏装置氢氧化钠标准溶液…     

水蒸气蒸馏返滴定法测定烟草及其制品中总挥发有机酸

烟草中总挥发酸含量与烟草质量密切相关，它对烟草的口味、刺激性和香气都有重要影响，烟草中挥发有机酸测定具有重要意义。总挥发酸的测定一般先在磷酸介质中水蒸气蒸馏分离，然后采用酚酞作指示剂氢氧化钠滴定。传统的水蒸气蒸馏装置蒸馏总挥发酸耗时长，精密度较差；挥发酸多数     

主成分分析-支持向量回归建模方法及应用研究

将主成分分析(PCA)用于近红外光谱的特征提取,并与支持向量回归(SVR)相结合,实现了主成分分析-支持向量回归(PCA-SVR)用于近红外光谱定量分析的建模方法。与单纯的SVR方法相比,不仅提高了运算速度,而且提高了模型的预测准确度。将PCA-SVR方法用于烟草样品中总糖和总挥发碱含量的测定,所得结果的预测均方根误差分别为1.323和0.0477;回收率分别为91.8%~112.6%和88.9%~120.2%。     

测定烟草中总挥发酸含量的正交试验研究

利用正交试验设计和单因素实验方法研究了烟草中总挥发酸的测定。结果表明,该项检测的最佳条件为:称取烟样2 g,调节蒸馏液的初始酸度pH3.0,蒸馏9~11 min接收馏出液400~500 mL,设置滴定终点pH 8.4。在此条件下对不同类型的烟叶进行测定,挥发酸含量差异明显。方法的相对标准偏差为2.36%~4.82%,不同烟叶样品的加标回收率为96.5%~107.0%。     

烟草及烟草制品总挥发酸的测定--连续流动法

采用连续流动方法测定烟草及其制品中的总挥发酸,详细研究了测定条件.结果表明最大吸收波长为350 nm,标准乙酸溶液在0.086～4.0 μg/mL的范围内服从比尔定律,摩尔吸光系数为1.174×104L·mol-1·cm-1,对烟草中挥发酸的检出限为0.012mg/g,相关系数为0.999 5,测定范围为0.12～5.0mg/g.方法具有很好的灵敏度和较高的精密度.     

离散小波变换-遗传算法-交互检验法用于近红外光谱数据的高倍压缩与变量筛选

用遗传算法(GA)与交互检验(CV)相结合建立了一种用于对近红外光谱(NIR)数据及其离散小波变换(DWT)系数进行变量筛选的方法，并应用于烟草样品中总挥发碱和总氮的同时测定。结果表明：NIR数据经DWT压缩为原始大小的3．3％时基本没有光谱信息的丢失；有效的变量筛选可以极大地减少模型中的变量个数，降低模型的复杂程度，改善预测的准确度。     

CARSiPLS用于烟煤中水分与挥发分的近红外光谱测定

将竞争自适应重加权采样(CARS)与区间偏最小二乘回归(iPLS)相结合的变量筛选建模方法 CARSiPLS,用于烟煤中水分与挥发分的近红外光谱测定。以CARS逐步筛选出每个区间与待测量相关的变量,建立烟煤中水分与挥发分近红外光谱测定的偏最小二乘回归模型。结果表明:与PLS、iPLS相比,CARSiPLS可以显著减少变量数,同时提高模型预测性能;挥发分建模变量从1557个减少至15个,水分建模变量从1557个减少至317个;挥发分、水分的预测平均绝对百分误差分别从0.031 5降至0.018 4、从0.188 4降至0.094 6;挥发分、水分的预测均方差分别从0.010 8降至0.006 7、从0.005 0降至0.002 8。     

声光可调-近红外光谱技术分析烟草主要化学成分

建立了声光可调-近红外光谱方法(AOTF-NIR)检测烟草主要化学成分的方法。应用AOTF-NIR光谱仪测定了不同地区、不同等级烟草样品的近红外光谱,用Unscrambler(定量分析软件将光谱与对应的化学成分值相关联,建立了烟草中总糖、还原糖、总烟碱和钾的回归模型。用这些模型对未知样品进行了预测。总糖、还原糖、总烟碱和钾模型预测的平均相对标准偏差分别为2.71%、3.13%、4.04%和6.42%。     

CARSiPLS用于烟煤中水分与挥发分的近红外光谱测定北大核心CSCD

将竞争自适应重加权采样(CARS)与区间偏最小二乘回归(iPLS)相结合的变量筛选建模方法 CARSiPLS,用于烟煤中水分与挥发分的近红外光谱测定。以CARS逐步筛选出每个区间与待测量相关的变量,建立烟煤中水分与挥发分近红外光谱测定的偏最小二乘回归模型。结果表明:与PLS、iPLS相比,CARSiPLS可以显著减少变量数,同时提高模型预测性能;挥发分建模变量从1557个减少至15个,水分建模变量从1557个减少至317个;挥发分、水分的预测平均绝对百分误差分别从0.031 5降至0.018 4、从0.188 4降至0.094 6;挥发分、水分的预测均方差分别从0.010 8降至0.006 7、从0.005 0降至0.002 8。     

基于拉曼光谱法所建的多元校正模型预测烟草中绿原酸和芸香苷的含量北大核心CSCD

为了满足现场批量检测的需求,基于拉曼光谱建立了多元校正模型,实现了烟草中绿原酸和芸香苷含量的预测。120个烟草样品(包含90个校正集样品和30个验证集样品)用50%(体积分数)甲醇溶液萃取后注入拉曼光谱液体池中,在325 nm激发波长下采集800~2000 cm^(-1)内的拉曼光谱,采用Savitzky-Golay卷积平滑法预处理所得原始拉曼光谱,用Monte-Carlo交互检验法选择隐变量数目,并在1555.8~1652.9 cm^(-1)波段内建立偏最小二乘法(PLS)多元校正模型,以避免绿原酸和芸香苷拉曼光谱在1600 cm^(-1)附近的光谱重叠干扰。结果显示,所建绿原酸和芸香苷模型的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.88和0.67,预测集决定系数(R_(p)^(2))分别为0.948和0.970,说明基于拉曼光谱和PLS所建模型,可以对烟草中多酚类化合物绿原酸和芸香苷含量实现准确可靠的预测。     

偏最小二乘法结合傅里叶变换红外漫反射光谱快速测定煤质

发热量、挥发分和灰分等是衡量煤质的质量指标。通常,烟煤的发热量、挥发分和灰分是按行业标准方法[1]分别进行测定的,操作过程繁琐,速度慢,且费用高。随着化学计量学多元校正方法的发展与广泛应用,董庆年采用最小二乘法结合红外光谱成功测定了灰分[2];而应用偏最小二乘法[3](P     

Optimization of Fish Quality by Evaluation of Total Volatile Basic Nitrogen (TVB-N) and Texture Profile Analysis (TPA) by Near-Infrared (NIR) Hyperspectral Imaging

Hyperspectral images contain both spectral and spatial image information and were investigated to characterize the freshness of fish. However, most studies of this application have focused on spectral signals rather than image features. The goal of this work was to investigate the ability of spectral and image textural variables for predicting the chemical and physical qualities of fish, respectively, and to optimize the variables for the specific quality determination. The chemical (total volatile basic nitrogen, TVB-N) and physical (texture profile analysis, TPA) properties were investigated. Partial least square (PLS) was applied to develop fish quality prediction models with the spectral and textural variables from the hyperspectral images. The results showed that the TVB-N content of fish fillets was accurately predicted using the spectra. Meanwhile, the TPA parameters were determined through the image textural features with high accuracy, which indicated image textural features were highly related with the TPA parameters. Moreover, spectral and textural features were also extracted from fish eyes and gills and were further used to predict the intact fish quality, taking advantage of the freshness sensitivity of the eyes and gills. The results illustrate that spectra from fish eyes and gills are a potential tool to predict the TVB-N content and TPA parameters for intact fish.     

顶空气相色谱质谱法快速测定液体食品中的挥发性酸

建立了一种用于快速测定食品中挥发性有机酸的分析方法.利用顶空技术对样品进行前处理,并与气相色谱质谱联用,用离子选择对11种挥发性有机酸进行定量分析.在优化的实验条件下,方法线性关系良好,线性范围为0.20 ～5 mg/L.11种挥发性有机酸的相关系数均大于0.998 6,检出限为0.000 2 ～35.5 mg/L,比全扫描检出限低1 ～3个数量级.11种挥发性有机酸的回收率为93% ～99%,相对标准偏差均小于10%.该方法简便、快速、重复性好、定性定量准确,适于食品中挥发性有机化合物的检测.     

在线液膜萃取富集流动注射分光光度法测定水中挥发酚

选用无毒性的磷酸三丁酯为流动载体，煤油为膜溶剂的液膜萃取体系，建立了液膜在线萃取富集流动注射分光光度法测定水中挥发酚的新方法。对实验条件进行了优化，在最优条件下，方法的检出限为0．0007mg/L；线性范围为0．001～0．01mg/L。应用于自来水及河水中挥发酚的检测，结果满意。     

顶空气相色谱-质谱法测定涂料中的5种挥发性有机物

建立了涂料中5种挥发性有机物(VOCs)的顶空气相色谱-质谱(HS/GC-MS)分析方法.对溶剂、平衡温度、平衡时间、GC-MS的分离检测等实验条件进行了优化.涂料样品经N,N-二甲基甲酰胺(DMF)-水(1 :1,体积比)溶解分散,经90 ℃、90 min静态顶空后,通过DB-VRX色谱柱分离和质谱检测,外标法定量....     

气相色谱法检测空气中有机物挥发总量的不确定度评定

对气相色谱法测定室内有机物挥发总量(TVOC)过程中可能引入的不确定度进行了分析和评定。通过实验数据计算得出室内空气中TVOC浓度的不确定度为:当取置信概率为95%,包含因子k=2,则其扩展不确定度Urel=13.73%。通过对不确定度的分析,指出在检测过程中质量控制的关键在于标准物质的浓度和气相色谱分析样品过程,该两项引入的不确定分量占总相对标准不确定度的93%,并提出了质量控制改进方法。     

吹扫捕集–气相色谱–质谱法同时测定环境水中101种挥发性有机物

建立吹扫捕集–气相色谱–质谱联用法测定环境水中101种常见挥发性有机物(VOCs)的方法。通过加热吹扫,样品水中的VOCs富集于捕集管中,以DB–624(60 m×0.25 mm,1.4μm)色谱柱分离,内标法定量。结果表明,101种挥发性有机物(VOCs)色谱分离效果良好,质量浓度在0.5~50 ng/mL范围内与色谱峰面积均呈线性关系,高沸点VOCs线性范围较窄。方法定量限(10 S/N)为0.11~0.77 ng/mL,均低于GB 3838–2002《地表水环境质量标准》、GB 5749–2006《生活饮用水卫生标准》及国外相关标准的限值。平均加标回收率在70.3%~123.6%之间,测定结果的相对标准偏差不大于8.8%(n=6)。该方法快速、简便,适用于环境水中挥发性有机化合物的分析检测。     

大气环境中挥发性有机化合物的测定

 参考美国环保局大气中挥发性有机化合物 (VOCs)的标准分析方法TO14A和TO15 ,采用预浓缩器与气相色谱联用 ,以质谱或氢火焰离子化检测器检测 ,建立了 5 6种VOCs(主要是臭氧前体物 )的快速分析方法。该方法在同一台仪器上采用单柱、单检测器 ,准确测定了高浓度CO2 下的VOCs。方法检出限为 0 1μg·m-3 ,相对标准偏差(RSD)为 2 5 7%～ 9 82 %。用该法分析了实际大气样品中的VOCs,结果令人满意。     

顶空气相色谱法测定化妆品中15种挥发性有机溶剂残留

建立了化妆品中15种挥发性有机溶剂残留的顶空气相色谱测定方法。样品经60 ℃、30 min静态顶空后,采用气相色谱-氢火焰离子化检测器进行检测,外标法定量。加标回收试验结果表明: 15种挥发性有机溶剂残留平均回收率为62.8%～116%,相对标准偏差均小于5%。方法的检出限为0.09～0.68 mg/kg。该方法可有效克服基体干扰,一次进样可同时分离和测定化妆品中15种挥发性有机溶剂,准确灵敏,简单快速,适用于化妆品中挥发性有机溶剂残留的检测。     

顶空固相微萃取–气相色谱–质谱法检测絮用纤维中有机挥发物

采用顶空固相微萃取–气相色谱–质谱联用法测定絮用纤维中甲苯、乙烯基环己烯、1,3-丁二烯等29种常见有机挥发物的含量。样品在120℃平衡20 min,然后固相微萃取30 min,在250℃的进样口温度下解吸10min。29种有机挥发物在检测范围内均有良好的线性,线性相关系数r≥0.99,检出限为0.000 5~0.016 mg/m~2。3个添加标水平下平均加标回收率为88.4%~113.4%,测量结果的相对标准偏差小于11%(n=6)。方法快速、灵敏,适用于絮用纤维中有机挥发物快速检测。