本文由 賽默飛化學(xué)分析儀器 整理匯編

2007-04-18 00:00 775閱讀次數(shù)

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  拉曼光譜法用于快速藥品鑒別[詳細(xì)]

  2024-09-14 22:39

  操作手冊(cè)

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• 拉曼光譜法用于鑒別和表征聚合物的優(yōu)點(diǎn)

  拉曼光譜技術(shù)可有效鑒別物質(zhì)分子結(jié)構(gòu)，在制藥工業(yè)、醫(yī)學(xué)診斷、熒光分析、食品和農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域均有較廣泛的應(yīng)用。目前，這項(xiàng)技術(shù)在表征塑料和各種聚合物性質(zhì)上也得到了廣泛的認(rèn)同，不僅可定性分析同時(shí)還能滿足定量分析上的迫切需求。傳統(tǒng)研究塑料和聚合物的方法是首先將其溶解，然后通過濕化學(xué)、氣相色譜法或老化試驗(yàn)進(jìn)行分析，該方法的缺點(diǎn)是需要破壞樣品。拉曼光譜法無需破壞樣品，可對(duì)塑料和聚合物進(jìn)行原位研究，從而避免了用化學(xué)方法進(jìn)行提取和處理帶來的誤差。隨著塑料工業(yè)管理的日益復(fù)雜，了解聚合物中包含的成分對(duì)確保產(chǎn)品的規(guī)范性和更好的滿足客戶需求顯得至關(guān)重要。拉曼光譜法可為分析聚合物及其添加劑提供一個(gè)簡(jiǎn)單、快速和無破壞的方法。通過將高分辨率的拉曼光譜儀和智能化的化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件結(jié)合起來，用戶可方便的通過多元回歸分析（MLA）和主成分分析（PCA）等化學(xué)計(jì)量學(xué)方法將拉曼光譜數(shù)據(jù)和樣品化學(xué)性質(zhì)進(jìn)行相關(guān)聯(lián)。[詳細(xì)]

  2018-08-17 10:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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• RTS系列激光共聚焦顯微拉曼光譜系統(tǒng)資料下載

  RTS-II多功能激光共聚焦顯微拉曼光譜系統(tǒng)，基于新一代顯微共焦技術(shù)，具有良好擴(kuò)展性，可根據(jù)需求拓展為以拉曼為主要功能的顯微光譜工作站，是您科學(xué)研究的**選擇！[詳細(xì)]

  2018-09-12 10:00

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  2016-06-16 00:00

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  便攜式拉曼光譜系統(tǒng)用于毒品鑒別[詳細(xì)]

  2014-08-04 00:00

  期刊論文

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• PEN3-電子鼻法鑒別食用植物油與地溝油的研究

  摘要:目的嘗試?yán)秒娮颖羌夹g(shù)建立一種簡(jiǎn)便、快速的鑒別食用植物油與地溝油的篩查方法。方法樣品包括采集自各超市的9個(gè)品種共103個(gè)正常植物油，采集自多家餐飲企業(yè)的24個(gè)煎炸廢棄油脂，采集自餐廚垃圾集中處置定點(diǎn)公司的36個(gè)餐廚廢棄油脂，以及本課題組自主制備的25個(gè)精煉地溝油。利用電子鼻采集各樣品的氣味信息，通過數(shù)據(jù)主成分分析(PCA)和線性判別分析(LDA)2種方法進(jìn)行分析和判定。結(jié)果電子鼻可以相互區(qū)分食用植物油、餐廚廢棄油脂和精煉地溝油，無法區(qū)分食用植物油和煎炸廢棄油脂。結(jié)論本實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過系列的氧化及劣變過程，地溝油中的氣味分子成分與正常植物油相比已經(jīng)發(fā)生了劇烈的變化。電子鼻技術(shù)作為鑒別地溝油的一種新興手段，值得更深入的探索和研究。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

  產(chǎn)品樣冊(cè)

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  顯微拉曼光譜在翡翠檢測(cè)中的應(yīng)用[詳細(xì)]

  2011-06-17 00:00

  標(biāo)準(zhǔn)

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  2011-06-07 00:00

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• 激光拉曼光譜儀比較適合拉曼光譜和熒光的測(cè)量

  激光拉曼光譜儀比較適合拉曼光譜和熒光的測(cè)量[詳細(xì)]

  2013-10-24 00:00

  專利

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• 基于電子鼻的小麥品種鑒別研究

  提出了一種用電子鼻技術(shù)快速鑒別小麥品種的新方法。試驗(yàn)以三種小麥品種為研究對(duì)象，首先用主成分分析法、聚類分析法對(duì)5種不同溫度條件下的麥9023電子鼻數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，確定了試驗(yàn)條件，保證了試驗(yàn)的可重復(fù)性和準(zhǔn)確性。用三種小麥**次測(cè)試的結(jié)果（每個(gè)品種15個(gè)樣品，共45個(gè)樣品）作為訓(xùn)練集來建立模型，用一周后的測(cè)試結(jié)果（每個(gè)品種5個(gè)樣品，共15個(gè)樣品）作為測(cè)試集。分別采用主成分分析法對(duì)三種小麥進(jìn)行了區(qū)分，逐步判別分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)三種小麥樣品進(jìn)行了預(yù)測(cè)。使用主成分分析法不能很好對(duì)兩次試驗(yàn)的三種小麥樣品做出很好的區(qū)分，而使用逐步判別分析法對(duì)訓(xùn)練集回判的正確率為1**%，對(duì)測(cè)試集判別的正確率為86.7%。選用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練集回判的正確率為1**%，對(duì)測(cè)試集判別的正確率為93.3%。說明在選取適合的試驗(yàn)條件的情況下，電子鼻對(duì)小麥品種具有很好的鑒別作用，為小麥品種的鑒別提供了一種新方法。[詳細(xì)]

  2018-08-16 10:00

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  2016-03-14 00:00

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  2013-07-29 00:00

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