矿质元素分析

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矿质元素分析相关的厂商

  • 服务科学,世界领先--赛默飞世尔科技 赛默飞世尔科技(纽约证交所代码:TMO)是科学服务领域的世界领导者。公司年销售额170亿美元,在50个国家拥有约50,000名员工。我们的使命是帮助客户使世界更健康、更清洁、更安全。我们的产品和服务帮助客户加速生命科学领域的研究、解决在分析领域所遇到的复杂问题与挑战,促进医疗诊断发展、提高实验室生产力。借助于首要品牌Thermo Scientific、Applied Biosystems、Invitrogen、Fisher Scientific和Unity Lab Services,我们将创新技术、便捷采购方案和实验室运营管理的整体解决方案相结合,为客户、股东和员工创造价值。欲了解更多信息,请浏览公司网站:www.thermofisher.com。 赛默飞世尔科技中国赛默飞世尔科技进入中国发展已有30多年,在中国的总部设于上海,并在北京、广州、香港、台湾、成都、沈阳、西安、南京、武汉、昆明等地设立了分公司,员工人数约3700名。我们的产品主要包括分析仪器、实验室设备、试剂、耗材和软件等,提供实验室综合解决方案,为各行各业的客户服务。为了满足中国市场的需求,现有8家工厂分别在上海、北京和苏州运营。我们在全国共设立了6个应用开发中心,将世界级的前沿技术和产品带给国内客户,并提供应用开发与培训等多项服务;位于上海的中国创新中心结合国内市场的需求和国外先进技术,研发适合中国的技术和产品;我们拥有遍布全国的维修服务网点和特别成立的中国技术培训团队,在全国有超过2000名专业人员直接为客户提供服务。我们致力于帮助客户使世界更健康、更清洁、更安全。欲了解更多信息,请登录网站 www.thermofisher.com。 联系方式:电话:800-810-5118, 400-650-5118(支持手机)售前咨询电子邮箱:sales.china@thermofisher.com售后服务电子邮箱:cru.cn@thermofisher.com
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  • 南京凯迪高速分析仪器有限公司是一家集科研、生产及销售为一体的专业化科技企业。专业生产各类多元素分析仪,碳硫分析仪,炉前碳硅分析仪,高频红外碳硫分析仪,炉前铁水质量管理仪,炉前铁水分析仪,合金分析仪,矿石分析仪,不锈钢分析仪,有色金属分析仪,红外碳硫分析仪,五大元素分析仪,金属元素分析仪,电脑碳硫分析仪,元素分析仪,三元素分析仪,铁水质量管理仪,铁水在线分析仪,铁水碳硅分析仪,热分析仪,碳硅分析仪,炉前快速分析仪器,红外碳硫仪,钢铁分析仪,钢铁成分分析仪,智能电脑碳硫联测分析仪,定硫仪,碳硫仪,定碳仪,化验设备,分析仪器,实验设备,化验设备,生铁化验仪器,碳硫高速分析仪,五金分析仪器,五金化验仪,高速分析仪器,三元素检测仪,微机元素分析仪,微机碳硫分析仪,铁合金分析仪,铜合金分析仪,铝合金分析仪,铝合金化验仪器,锌合金分析仪,镁合金分析仪,不锈钢分析仪器,矿石成分分析仪器,矿石化验仪器,铁矿石化验仪器,矿石分析仪器,矿石成分分析仪器,铝矿石分析仪器,铝土矿分析仪器,镁矿分析仪器,铝矿石化验仪,锌矿石分析仪器,锌矿石化验仪器,磁铁矿化验仪器,磁铁矿品位分析仪,镍矿石品位分析仪,铁矿石品位分析仪,矿石品位分析仪器,镁矿化验仪器,磁铁矿分析仪器,铁矿石分析仪器,矿石元素分析仪器,铁矿分析仪器,锌矿化验设备,铁矿化验设备,镁矿化验仪器,矿石品位分析仪器,铁矿石品位分析仪,镍矿石品位分析仪,矿石元素测定仪,矿石化验设备,采矿分析仪器,开矿化验仪器,精矿粉分析仪器,矿粉分析仪器,铁矿粉分析仪,铁粉化验仪器,铝矿石分析仪,铜矿石分析仪,铁矿石分析仪,微量元素分析仪,现场分析仪器,焦炭分析仪,铸造分析仪,黑色金属分析仪,光谱仪,分光光度计,金相显微镜,元素分析,元素化验,制样设备等金相仪器。其产品广泛应用于冶金,铸造,采矿,建筑,机械,电子,环保,卫生,化工,电力,技术监督、质量监督及大专院校等部门对钢铁分析、冶金化验、铸造分析、化工设备、矿石分析等一系列产品的分析,深受用户喜爱。可测定生铁、铸铁、球铁、普碳钢、合金钢、合金铸铁、不锈钢、各种矿石、有色金属中碳、硫、锰、磷、硅、镍、铬、钼、铜、钛、锌、钒、镁、稀土等多种材料中各种化学成份的百分含量 。与传统法比较,其速度和精度已有了极大提高,常规的炉前控制元素检测速度达到了"读秒"水准. 仪器测量范围广、精度高,高、中、低档齐全,并能接受用户特殊定货。
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  • 鹤壁市金汇煤质分析仪器有限公司是一家从事电子仪器、仪表的研制、生产和销售的现代化企业,产品广泛应用于煤炭、冶金、电力、矿山、化工等行业,主要产品有:煤质分析仪,量热仪(氧弹量热仪)系列、定硫仪(测硫仪)系列、水份测定仪系列、煤质工业分析仪系列,灰熔融性(灰熔点)测定仪系列、马弗炉(箱形电阻炉,高温炉,智能马弗炉)系列、温控仪(时温程控仪)系列、破碎机制样机系列、干燥箱系列、粘结指数测定仪、胶质层测定仪、碳氢元素分析仪(快速自动测氢仪)、快速灰分测定仪等
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矿质元素分析相关的仪器

  • 近年来,随着我国工业生产技术的飞速发展,提高生产效率,提升产品质量,实现工业生产的自动化、智能化成为各行业的重要目标。钢铁、地矿、煤电、海关等行业在原料分析、生产质量控制、批量样品检测等环节遇到的诸多难题,如冶金生产工艺中各类的原料人工抽样检测,离线检测等问题,都亟待通过技术和设备的升级来解决。   SpectraFlow在线矿石品位智能测量系统由卤素光源、分光镜、探测器三部分构成,利用近红外光照射样品,通过测量样品对近红外光的吸收,得到近红外光谱,反应样品的基本组分。可以提供精确的矿石物相、氧化物以及其他活性硅酸盐成分分析,实现混料后的矿物组成、碱度、水分的实时在线测量,实现煤中组分的准确定量,包括水分、灰分、硫分、挥发分等的测定。通常应用于钢铁行业优化配矿、生产控制,海关检测,煤电厂来料分析等环节。具有技术使用安全性能极高,实时在线分析,低运营成本,测量结果更加准确、稳定等突出优势。 功能  提供精确的矿石物相、氧化物以及其他活性硅酸盐成分分析,实现混料后的矿物组成、碱度、水分的实时在线测量,实现煤中组分的准确定量,包括水分、灰分、硫分、挥发分等的测定。组成卤素光源、分光镜、探测器工作原理利用近红外光照射样品,通过测量样品对近红外光的吸收得到近红外光谱,反应样品的基本组分。优势1、使用近红外作为发射源,不含任何类型放射性或γ放射源,技术使用安全性能极高,设备安装运行不受限制;2、实时在线分析,降低实验室连续采样频率,分析结果更具时效性,避免了分析过程冗长、严重滞后等现象;3、其他在线分析技术是对元素进行分析,而近红外技术是对物质的组分、化合物进行分析,结果分析更加准确;4、运营成本低,光源是唯一耗材,5年的维护成本大概为3000欧元;5、每分钟完成140次测量,高的测量频率确保了测量结果的准确性和稳定性。 用途钢铁企业1、优化配矿工作,提高矿石预均化效果,优化生产工艺技术指标;2、与传统的分析方式相比,光谱在线分析方法降低了实验室连续采样频率,极大地提高了工作的时效性和结果分析的全面性,解决了分析滞后的问题;3、钢铁企业通过对铁品位准确的分析实现生石灰、焦炭等辅料含量的准确控制,减少昂贵物料的使用量,从而大大降低生产成本并减少烧结矿质量的波动和偏差。4、通过在线实时测量矿石各物相成分以及碳/硫等有机物含量,在稳定生产控制的同时,提高铁矿工业自动化智能化水平 海关 对进料进行严格的质量控制,分析结果更加全面、可靠气化炉前Ga/Fe比的测定有助于预测锅炉结渣积灰过程,优化锅炉燃烧对来料进行全面的煤质分析,优化后续配煤、生产工艺煤电厂对来料进行全面的煤质分析,优化后续配煤、生产工艺气化炉前Ga/Fe比的测定有助于预测锅炉结渣积灰过程,优化锅炉燃烧
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  • 海能公司研发的E500 有机元素分析仪,在一台仪器上实现了C、H、N、S、O 五种元素快速精准定量分析,是一型高端有机物主元素分析的实验室精密分析仪器。E500 有机元素分析仪可同时对有机的固体、液体样品中C、H、N、S、O 元素含量进行定量分析测定, 在研究有机材料及有机化合物的元素组成等方面具有重要作用。可广泛应用于农业、食品、石化、化工、地矿等领域,是测试检验和科学研究的有效手段。仪器特点120 位坩埚自动进样器,实现了样品- 灰分的原位置换技术,不需频繁手动清除灰分,大量样品可连续进样。也能够保证样品充分燃烧,避免了残留灰分对待测样品的干扰,显著提升检测效率和检测精度。独特的吸附- 解吸技术,进样量大,特异性强,可快速实现CO2 、SO2、H2O 的分离。分离效率高,寿命长。高精度TCD 检测器和非分散红外检测器联用,保证很高的气体组分动态测量灵敏度和定量的重复性。功能特点:1、无线传输天平称量数据:采用工业级无线传输模块,自动采集天平称量数据,传输距离可达100m2、 待机/唤醒功能: 检测完成后自动降温休眠待机,并可定时自动唤醒。3、 延时风冷:检测工作完成后关机,冷却风扇可继续工作,待炉温降到安全温度后自动关闭。4、软件功能 (1)云服务:检测仪器通过网络或上位机连接到云端,能够实现测试数据、方法等上传下载和共享,实现仪器的在线诊断和系统的在线升级;(2)符合审计追踪要求,符合FDA 21 CFR Part 11 的要求,内置用户权限分级规则,仪器操作可溯源,使仪器的实验数据更加的真实,安全;(3)软件可对接实验室信息管理系统LIMS。应用领域化工\ 制药精细化工,新材料开发,新药研发等。农业和环境植物、食品、土壤、混合肥料、木料等。环境监测污水、固废、淤泥\ 沉积物等。地矿\ 石化岩石和矿物、煤\ 焦炭、石油化工产品、燃油\ 矿物燃料等。技术指标高温燃烧及还原方式燃烧温度高至1400℃,保证样品充分燃烧分析时间每元素3-4min进样量 进样器120 位样品盘,坩埚进样,高温原位置换技术气体分离方式吸附-解析分离技术 最大 1.5g 或样品体积1 mL检测范围最大动态范围的元素浓度:C:0-30mg绝对量或0 - 100%H:0-4mg绝对量或0 - 100%N:0-10mg绝对量或0 - 100%S:0-5mg绝对量或0 - 100%O:0-3mg绝对量或0 - 100%重复误差标准偏差≤0.1%(10mg磺胺嘧啶标准品)检测限C、H、N、S元素不高于30ppm(TCD检测器),O元素不高于20ppm(红外检测器)检测器C\H\N\S模式:热导池检测器(TCD),O模式:非分散红外检测器(NDIR)工作气体 载气:氦气,纯度:99.999%;氧气纯度:99.999%外形尺寸(长×宽×高)735mm×560mm×1160mm(包含自动进样器)净重100kg(包含自动进样器)* 取决于样品类型、分析模式和参数配置。根据元素含量和样品重量自优化。工作条件电源220V AC ±10% 50Hz电脑Windows 7 及以上操作系统的电脑,有USB或者RS 232接口 温度操作环境15℃~30℃湿度不大于85%
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  • multi EA 5010是一款高通量的元素分析仪,满足各种应用。multi EA 5010分析仪具有紧凑的燃烧系统,节省空间,可以快速、经济地测定液体、气体和液化石油气样品中的总硫和总氮。高效、无需催化剂的高温燃烧炉结合以及高灵敏HiPerSens 检测器提供优异性能使得简单易用。 采用集成强大的计算机和触屏操作和数据评估系统,使multi EA 5010成为世界上首台独立的元素分析仪,真正的最小实验空间。可通过控制室或手机移动端进行远程访问,并轻松与LIMS系统对接。 专用的软件和硬件保证了操作简便,及高样品通量。内置综合方法库及校正序列符合ASTM、ISO、UOP和IP等分析需要。 安全自检系统和信息传送功能为无人操作创造了先决条件。实时监控并优化所有参数。如需操作人员干预,系统会自行通知到智能终端上,如手机。 该仪器用于样品中硫元素或氮元素的测定,可以分析痕量到高含量的硫元素和氮元素,可分析液体、气体、液化气等多性质的样品,主要应用领域包括石油化工,能源,采矿,制药,高分子,科研等。仪器设计符合现代绿色环保理念,空间紧凑,同时无论消耗品还是好气方面都实现了低消耗。触摸操作,并可实现手机及远程控制,更高的时间利用率。独特的灵敏度和宽范围分析,无需样品前处理,配置自动系统控制和参数优化,简单易用。专利的MPO技术,可以准确测定高氮样品中低含量的硫。 技术性能:检测器:HiPerSens 检测器测量范围:0.0x ppm—百分含量进样量:液体:50μl; 气体:20ml 炉温:1100℃
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矿质元素分析相关的资讯

  • 原子吸收测定水中矿质元素 - 非同“钒”响
    钒是人体必需的微量元素,虽然含量极低,总量大约仅有25mg,但研究显示,钒进入人体细胞后能产生广泛的生物学效应,可以起到防止胆固醇蓄积、降低过高血糖、帮助骨骼发育钙化等效用。  《HJ 673-2013水质 钒的测定 石墨炉原子吸收分光光度法》中规定了可以用原子吸收石墨炉法测定水中的钒,适用于地表水、地下水、生活污水和工业废水中钒的测定。  我们使用日立ZA3000原子吸收分光光度计,测定了矿泉水中的钒。图. 矿泉水中钒的测定结果此应用特点:矿泉水中含有丰富的矿质元素,例如钙、钠等,会产生背景吸收,影响基线稳定性。日立ZA3000采用偏振塞曼校正法,可以实现全波长实时背景校正,避免背景干扰。日立ZA3000原子吸收分光光度计特点:(1) 火焰石墨炉均采用偏振塞曼校正法:基线稳定,开机就能测量(2) 石墨管双进样技术:有效提高灵敏度(3) 暴沸自动检测功能:提高数据的重现性(4) 石墨管残留清除功能:减小记忆效应(5) 自动进样器连续注入:减少样品污染,缩短分析时间,减少改进剂用量关于该应用的详细信息,请点击: http://www.instrument.com.cn/netshow/SH102446/down_554090.htm关于日立ZA3000原子吸收分光光度计,请点击:http://www.instrument.com.cn/netshow/SH102446/C170248.htm关于日立高新技术公司:日立高新技术公司,于2013年1月,融合了X射线和热分析等核心技术,成立了日立高新技术科学。以“光”“电子线”“X射线”“热”分析为核心技术,精工电子将本公司的全部股份转让给了株式会社日立高新,因此公司变为日立高新的子公司,同时公司名称变更为株式会社日立高新技术科学,扩大了科学计测仪器领域的解决方案。日立高新技术集团产品涵盖半导体制造、生命科学、电子零配件、液晶制造及工业电子材料,产品线更丰富的日立高新技术集团,将继续引领科学领域的核心技术。更多信息敬请关注:http://www.instrument.com.cn/netshow/SH102446/
  • 布鲁克收购新一代矿物鉴定软件商 增强矿质表征能力
    p span style=" FONT-FAMILY: times new roman"    /span span style=" FONT-FAMILY: times new roman" 布鲁克在2016年6月20日宣布已经收购了澳大利亚布里斯班的Yingsheng Technology公司。此次收购主要内容是Yingsheng的第三代高级矿物鉴别系统(AMICS)软件包系统。相关的收购财务细节并未揭露。 /span /p p span style=" FONT-FAMILY: times new roman"   AMICS是一款自动鉴别和定量矿物和其合成相的创新软件平台。无论是扫描电镜(SEM)、能量散射X-ray分光计(EDS),还是最新的微X射线荧光(& amp #181XRF)分析,都可以应用到此软件平台中来。全能的AMICS具有自动化和前瞻性的定量分析能力,是地质学和材料学研究的理想选择。能够为矿业、石油和天然气、煤炭、水泥、精炼与重复利用等工业和探测应用提供快速、有效的精确分析。 /span /p p span style=" FONT-FAMILY: times new roman"   “对于AMICS软件的加入,我们非常高兴。”布鲁克纳米分析总裁Thomas Schuelein说,“伴随AMICS的加入,我们的QUANTAX EDS系统更加全面,使我们能够更好的为土壤和材料学的研究者和OEM合作伙伴提供更全面的矿质表征能力。” /span /p p span style=" FONT-FAMILY: times new roman"   Schuelein继续说:“另外,有AMICS助力的布鲁克& amp #181XRF系统M4 TORNADO无疑会增强在矿产勘探领域的工作流,如在简单样品前处理条件下进行岩石、岩心切面等大型样品的微尺度分析。” /span /p p span style=" FONT-FAMILY: times new roman"   作为收购约定的一部分,Yingsheng Technology创始人兼首席执行官Ying Gu博士带领开发AMICS的关键工程师们一同加入了布鲁克,他们将继续致力于AMICS的进一步开发和商业化。 /span /p
  • 浪声科学诚邀您相聚第三届全国农业领域元素分析与应用技术研讨会
    第三届全国农业领域元素分析与应用技术研讨会将于8月11日-13日在吉林省延边白山大厦酒店隆重举行,浪声科学款热销产品参加本次农业盛会,诚挚邀请新老朋友欢聚一堂,共襄盛举!会议简介重金属污染是我国农业环境与农产品质量安全监管的重点方向之一。面对“十四五”发展的新形势、新任务,加强学术交流以提升农业环境和农产品有害重金属污染的检测与防控能力水平,探索有益元素在农业生产和人体健康领域的研究与应用,势在必行。因此,继2017和2019年两次成功召开“农业领域重金属检测技术研讨会”后,农业农村部农产品质量标准研究中心拟定于2021年8月份召开“第三届全国农业领域元素分析与应用技术研讨会”。本次会议将设立大会报告、专题报告、墙报展示等形式,诚邀相关科研院所、高等院校,以及风险评估、检验检测、仪器设备研发等机构的科研、教学、质检及管理的专家及技术人员,共同探讨交流农业领域元素分析与应用技术的前沿热点与研究进展。关于浪声苏州浪声科学仪器有限公司是一家专业研发、生产和销售高端分析仪器的省级高新技术企业。公司拥有国内一流的X射线分析技术领域的专家队伍,具有雄厚的技术实力、服务理念和先进的管理模式,是集产品设计、开发、制造、销售及服务为一体的科技实体。公司产品应用于分析Na以上到U的元素或化合物成分的领域,涉及行业包括航空航天、石油化工、环境保护、珠宝首饰、金属材料、矿质勘探、电子电器、镀层测厚及科学研究等,致力于为客户提供系统化、创新性的解决方案,目前仪器主要分为X射线荧光分析仪(XRF)、在线监测X射线光谱仪、X射线衍射仪(XRD)、拉曼光谱仪四大系列,可满足多场景(实验室、野外、工厂等)应用。公司产品展示

矿质元素分析相关的方案

  • ICP-OES法定性定量分析野生鸡枞菌中的矿质元素组成
    矿质元素是指构成有机体的除了碳、氢、氧、氮这4种之外的其他元素,也称矿物质。依据各种不同元素在人机体中所占比重不同,又将构成有机体的数十种元素分类为常量元素及微量元素。常量元素共11种,分别为碳、氢、氧、氮、钙、磷、钾、硫、钠、氯、镁等,其余在人体内含量小于0.01%的化学元素是微量元素。1990年FAO、IAEA、WHO三个国际组织的专家委员会对微量元素的分类重新界定:
  • X一射线荧光光谱测定甜瓜中矿质元素Na、Mg、Al、Si
    甜瓜是人们喜爱的夏令果品,特别是我国西北所产的甜瓜以其汁多、甜度高、香味浓而闻名中外。甜瓜中的矿质元素的准确测定对于评价甜瓜的营养价值,研究甜瓜生长的气候和土壤等环境因素以及进行微肥效应观察和实验(2)等提供有价值的信息。甜瓜的多汁和高含糖量特点决定了其不能采用植物常用的干燥方法(自然风干和加热烘干),因为营养丰富的瓜肉在长时间的风干过程中极易腐烂变质,而在较高的温度下烘干时甜瓜中的糖容易脱水炭化闭,造成甜瓜样品的干物质重量随干燥温度改变而改变,影响干物质分析结果的可靠性。本文经过实验提出真空和低温加热相结合的方法,使样品快速干燥并获得稳定的干燥重量。方法的检出限,精密度和准确度令人满意,能满足甜瓜样品中15种矿质元素测定的要求。 试样经干燥后,有机成份主要为糖类和纤维质等碳水化合物,矿质元素主要为K,Na ,P ,S和C1,其组成与其它植物样品类似。因而本文采用植物标样为校准标准。在植物标样中,主要重吸收元素为K和Ca,其含量一般为1一3%,标样数据回归分析表明,K,Ca 以及更重元素用RhKa康普顿峰为内标可获得良好的线性校正曲线,其它元素的浓度对强度回归曲线亦为线性,表明基体效应可忽略。元素Na,Mg ,Al ,Si 和P用标准化样品,S,C1 用RhLa散射强度为内标校正仪器漂移。 值得一提的是,根据散射内标原理和植物的组成,RhKa康普顿峰对K,Ca 有明显的基体补偿作用。校正曲线回归结果表明,用和不用内标的标准偏差K%分别为0.075和0.098,Ca%分别为0.032和0.044。类似这样的部分补偿作用作者在原煤分析中曾经观察到过。可能原因是K和Ca虽然为主要重吸收元素,但是其含量并不高,而其它元素P,S 和C1等的吸收贡献能被内标所补偿。
  • 岛津:闪锌矿中Fe元素的分析
    追求并实现了高速度、高分辨率的ICP分析装置。装备两台高性能扫描型分光器,实现高速测定,3分钟检测闪锌矿中Fe等元素的定性分析,并计算出半定量值。金属、稀土元素、土壤分析要求高分辨率,而本装置达到超高分辨率0.0045nm。可进行从ppb到%级尝试样品的同时分析,从主要成分到微量元素都可简单地测定。请看全文中顺序型高分辨高频等离子体发射光谱仪闪锌矿的分析。

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矿质元素分析相关的论坛

  • 葡萄酒中的矿质元素

    摘要对葡萄酒酿造过程中的矿质元素进行了系统的研究,结果表明:葡萄果实与葡萄酒中的矿质元素的含量分布从大到小依次是钾、钙、镁、钠、铁、铜、锌;其在果皮中的含量均大于在果肉中的含量;各种矿质元素在整个酿造过程中均在变化,其中,钾、镁、钙、钠、铁的含量升高,并且以铁的升幅最大,而铜、锌的含量略有降低;产区之间、品种之间、年份间矿质元素的含量存在一定差异,以铜、锌的变化最大。  关键词葡萄;葡萄酒;矿质元素;含量;分布;葡萄酒是采用新鲜葡萄或葡萄汁经过完全或部分酒精发酵所得到的饮料。矿质元素是葡萄酒的主要组成成分之一,它参与葡萄酒的理化变化,影响葡萄酒的稳定性及感官特性,作为葡萄酒的功能性成分或作为有害成分而被限制等。因此,研究分析葡萄酒中主要矿质元素的变化,对于了解葡萄酒的特点,改进酿酒工艺,提高与稳定葡萄酒质量具有重要的意义。1、 材料与方法 1.1材料 供试葡萄品种为:赤霞珠、蛇龙珠、佳丽酿、贵人香、霞多丽、玫瑰香等;样品包括葡萄果实与葡萄酒;材料来源:烟台不同产地,国内与国外产地; 1.2方法葡萄果实测定:取取成熟葡萄果实,将果皮与果肉分离,用滤纸吸干果皮水分,分别称重,经消化处理后测定;葡萄酒(汁)样品直接测定。分析仪器为ANALYST 100原子吸收光谱仪(美国PE公司产品),火焰法与原子发射法相结合。2、 结果与分析 2.1矿质元素的回收率 对葡萄酒中7种主要矿质元素进行回收率测试显示,各元素的回收率均达到了试验对回收率在85%-110%之间的要求(表1),其中,铅在所有测定测中均未检测出。表1 葡萄酒中矿质元素的回收率矿质元素 钾 钙 钠 镁 铁 铜 锌回收率91.06%98.61%96.48%96.33%99.32%98.86%99.1%

  • 【原创大赛】基于矿质元素指纹分析的原产地葡萄酒判别研究

    【原创大赛】基于矿质元素指纹分析的原产地葡萄酒判别研究

    基于矿质元素指纹分析的原产地葡萄酒判别研究 自2002年以来,我国先后批准了对昌黎葡萄酒等19个葡萄酒产品实施地理标志保护(或原产地标记保护)。目前,尽管所有地理标志葡萄酒均对其产地范围和产品质量技术要求(包括立地条件、品种结构、栽培管理、采收质量、酿造工艺及质量特色)做了严格规定,但现行之葡萄酒地理标志管理体系内缺乏相关产地鉴别的措施和标准。对葡萄酒原产地的准确判别技术理应是葡萄酒地理标志管理体系的必要组成部分,也是预防和打击造假的有效措施,同时为维护消费者和合法生产者的权益提供切实保障。无机元素“指纹”分析技术是广泛应用于农产品产地判别溯源的重要手段之一。目前,利用该技术进行葡萄酒原产地判别的研究正在国外如火如荼地进行,相关文献报道不断涌现。一些葡萄酒发达国家如西班牙[sup][/sup]、澳大利亚[sup][/sup]、意大利[sup][/sup]、南非[sup][/sup]、阿根廷[sup][/sup]及斯洛文尼亚[sup][/sup]等的研究人员已甄别出可以用来描述和区别不同原产地葡萄酒的特征无机元素。如Gonzálvez等[sup][/sup]利用电感耦合等离子体光谱仪测定了分属西班牙乌迭尔-雷格纳、胡米亚、耶克拉、瓦伦西亚等4个葡萄酒原产地保护区的67个酒样中的38种矿质元素,继而通过多种化学计量学方法成功区分了上述4个产地,其中乌迭尔-雷格纳和胡米亚产区分别仅通过Li和Mg的浓度即可辨识;Castiñ eira等[sup][/sup]借助[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/yp][color=#3333ff]电感耦合等离子体质谱仪[/color][/url]研究了来自德国4个法定产区(巴登、莱茵高、莱茵黑森及法尔兹)127个酒样中的13种矿质元素,并通过决策树法分析数据,结果发现仅用Li、Zn、Mg、Sr等4种元素即可有效判别上述产地的葡萄酒。较其它葡萄酒发达国家,我国葡萄酒原产地保护研究工作起步较晚,在以无机元素判别葡萄酒原产地的领域还多停留在检测葡萄与葡萄酒中的元素含量上[sup][/sup],真正涉及原产地判别的工作还很少。本研究通过测定贺兰山东麓、沙城、通化及云南红等4个原产地葡萄酒中多种矿质元素的含量,并结合化学计量学方法对其加以研究,探讨矿质元素“指纹”分析技术对我国不同原产地葡萄酒产地判别的可行性。1 材料和方法1.1 材料 本研究中所有供试酒样分属于贺兰山东麓葡萄酒(质检总局公告2011年第14号,下同)、沙城葡萄酒(2002年第125号)、通化山葡萄酒(2005年第186号)及云南红葡萄酒(2002年第108号)等4个地理标志(或原产地标记)保护产品,取样方式为酒庄(厂)现场取样。葡萄品种、酿造工艺及产品质量要求均符合地理标志保护(或原产地标记)的相关规定,每个原产地的样品数量均为20,年份跨度2012-2015(见表1)。[align=center]表1 原产地葡萄酒样品基本信息[/align][align=center]Table 1 Basic information of wine samplesfrom different geographical origins[/align] [table][tr][td] [align=center]原产地[/align] [align=center]Origin[/align] [/td][td] [align=center]品种[/align] [align=center]Variety[/align] [/td][td] [align=center]年份[/align] [align=center]Vintage[/align] [/td][td] [align=center]残糖(g/L)[/align] [align=center]Residual sugar[/align] [/td][td] [align=center]酒度(%, v/v)[/align] [align=center]Ethanol[/align] [/td][td] [align=center]数量[/align] [align=center]Number[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]贺兰山东麓葡萄酒/HL[/align] [/td][td] [align=center]赤霞珠、美乐、品丽珠、蛇龙珠[/align] [/td][td] [align=center]2012-2015[/align] [/td][td] [align=center]2.3-3.6[/align] [/td][td] [align=center]12.5-14.8[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]沙城葡萄酒/SC[/align] [/td][td] [align=center]赤霞珠、美乐、品丽珠、蛇龙珠[/align] [/td][td] [align=center]2012-2015[/align] [/td][td] [align=center]1.9-3.4[/align] [/td][td] [align=center]12.4-13.8[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]通化山葡萄酒/TH[/align] [/td][td] [align=center]双优、双红、北冰红、公酿1号[/align] [/td][td] [align=center]2012-2015[/align] [/td][td] [align=center]2.3-3.5[/align] [/td][td] [align=center]11.0-12.3[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]云南红葡萄酒/YNH[/align] [/td][td] [align=center]玫瑰蜜、赤霞珠、美乐、法国野[/align] [/td][td] [align=center]2012-2015[/align] [/td][td] [align=center]1.4-3.1[/align] [/td][td] [align=center]11.2-12.2[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][/tr][/table]1.2 试剂和仪器 Bi、Ce、Cs、Eu、Ga、La、Li、Mg、Rb、Sb、Sm、Sr、Tl、U及Zr等15种元素标准溶液(10 mg/L,介质为0.5%HNO[sub]3[/sub]/2%HCl/1%HF)购自加拿大SCP SCIENCE公司;优级纯硝酸(北京化学试剂研究所);去离子水(18.2 MΩ∙ cm,美国Millipore公司)。Anton PaarMultiwave 3000微波消解系统(奥地利Anton Paar GmbH公司);PerkinElmer [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/yp][color=#3333ff]ICPMS[/color][/url] Elan DRC-e型[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/yp][color=#3333ff]电感耦合等离子体质谱仪[/color][/url]([url=https://insevent.instrument.com.cn/t/yp][color=#3333ff]ICP-MS[/color][/url]),配备40.68MHz自激式射频发生器(美国PerkinElmer公司);LabTech EHD36电热消解板(北京莱伯泰科仪器公司)。1.3 试验方法1.3.1样品前处理方法实验中所有玻璃器皿和聚四氟乙烯微波消解管用前均经30%硝酸溶液浸泡过夜,再经去离子水润洗3次以上烘干备用。样品前处理参考Geana等[sup][/sup]的方法并做改进,准确量取5.0 mL酒样于微波消解管中,在100 ℃电热板上赶乙醇并浓缩至2 mL,加浓硝酸1.5 mL进行微波消解(功率:1000W;压力:200 psi;温度:190 ℃;爬升时间:20 min;保持时间:5 min),结束后消解液在100 ℃赶酸至2.0 mL,再用2%硝酸定容至25 mL,待测。相同方法准备试剂空白。1.3.2 [url=https://insevent.instrument.com.cn/t/yp][color=#3333ff]ICP-MS[/color][/url]测定条件仪器预热后经调谐液(Ba、Cd、Ce、Cu、In、Mg、Pb、Rh及U,10 μg/L)调节至最佳状态,射频功率:1100W;等离子气流量15 L/min;载气流量:0.94 L/min;辅助器气流量:1.2 L/min;透镜电压:6.0 V;采样流量:0.8 mL/min;校正方程:仪器软件推荐。外标法定量,以2%硝酸为介质,将元素标准溶液逐级稀释并绘制标准曲线(线性范围:0.25、0.5、1.0、5.0、10.0及50.0 ppb)。Y标准溶液作内标(10 ppb),通过内标管在线加入。国家标准物质大米(GBW10010)为质控样。1.4 数据处理采用SPSS 17.0for Windows软件对数据进行方差分析、Duncan’s多重比较分析、主成分分析及逐步判别分析。2 结果和分析2.1 原产地葡萄酒中矿质元素的地域分布差异分析 Bi、Ce、Cs、Eu、Ga、La、Li、Mg、Rb、Sb、Sm、Sr、Tl、U及Zr等15种矿质元素在4个原产地葡萄酒样品中均有检出,尽管部分元素含量的标准偏差比较大,但方差分析结果显示,所有被测元素在地域间均存在显著性差异([i]P[/i] 沙城通化贺兰山东麓;Li含量最高的是贺兰山东麓,分别是沙城、通化、云南红的3、27、23倍;贺兰山东麓和通化的Sr含量相当,是沙城和云南红的1.6和2.6倍;在4个原产地中,云南红样品中的La和Ce含量最高,是沙城的近4倍,贺兰山东麓的近7倍;对于Tl、Bi及Eu含量,在通化样品中均为最高,云南红次之,沙城和贺兰山东麓最低。由此可见,不同原产地葡萄酒中的矿质元素分布有其各自的特征。[align=center]表2 不同原产地葡萄酒中矿物元素含量(μg/L)[/align][align=center]Table 2 Elemental concentrations in winesfrom different geographical origins[/align] [table][tr][td] [align=center]元素[/align] [align=center]Element[/align] [/td][td] [align=center]贺兰山东麓[/align] [align=center]HL ([i]n[/i] = 20)[/align] [/td][td] [align=center]沙城[/align] [align=center]SC ([i]n[/i] = 20)[/align] [/td][td] [align=center]通化[/align] [align=center]TH ([i]n[/i] = 20)[/align] [/td][td] [align=center]云南红[/align] [align=center]YNH ([i]n[/i] = 20)[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Li[/align] [/td][td] [align=center]138.688 ± 29.272c[/align] [/td][td] [align=center]45.837 ± 21.253b[/align] [/td][td] [align=center]5.125 ± 2.437a[/align] [/td][td] [align=center]5.867 ± 1.661a[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Rb[/align] [/td][td] [align=center]868.799 ± 396.633a[/align] [/td][td] [align=center]1737.315 ± 370.219b[/align] [/td][td] [align=center]1026.536 ± 224.815a[/align] [/td][td] [align=center]1747.380 ± 973.490b[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Sr[/align] [/td][td] [align=center]2117.066 ± 392.312c[/align] [/td][td] [align=center]1280.034 ± 481.129b[/align] [/td][td] [align=center]2115.258 ± 479.396c[/align] [/td][td] [align=center]787.041 ± 419.658a[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Sb[/align] [/td][td] [align=center]0.235 ± 0.058a[/align] [/td][td] [align=center]0.208 ± 0.055a[/align] [/td][td] [align=center]0.341 ± 0.103b[/align] [/td][td] [align=center]0.320 ± 0.144b[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]La[/align] [/td][td] [align=center]0.037 ± 0.016a[/align] [/td][td] [align=center]0.069 ± 0.116ab[/align] [/td][td] [align=center]0.180 ± 0.216bc[/align] [/td][td] [align=center]0.267 ± 0.303c[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Tl[/align] [/td][td] [align=center]0.098 ± 0.021a[/align] [/td][td] [align=center]0.086 ± 0.020a[/align] [/td][td] [align=center]0.162 ± 0.035c[/align] [/td][td] [align=center]0.126 ± 0.049b[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Bi[/align] [/td][td] [align=center]0.139 ± 0.052ab[/align] [/td][td] [align=center]0.116 ± 0.058a[/align] [/td][td] [align=center]0.314 ± 0.030c[/align] [/td][td] [align=center]0.208 ± 0.215b[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]U[/align] [/td][td] [align=center]0.079 ± 0.137a[/align] [/td][td] [align=center]0.039 ± 0.048a[/align] [/td][td] [align=center]0.101 ± 0.096a[/align] [/td][td] [align=center]0.339 ± 0.644b[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Ce[/align] [/td][td] [align=center]0.078 ± 0.030a[/align] [/td][td] [align=center]0.136 ± 0.216ab[/align] [/td][td] [align=center]0.347 ± 0.423bc[/align] [/td][td] [align=center]0.479 ± 0.544c[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Mg[/align] [/td][td] [align=center]151019.9 ± 21284.1b[/align] [/td][td] [align=center]138427.8 ± 17933.8b[/align] [/td][td] [align=center]95179.5 ± 37276.6a[/align] [/td][td] [align=center]93560.1 ± 13259.8a[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Sm[/align] [/td][td] [align=center]0.042 ± 0.011a[/align] [/td][td] [align=center]0.053 ± 0.028a[/align] [/td][td] [align=center]0.109 ± 0.063b[/align] [/td][td] [align=center]0.102 ± 0.075b[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Eu[/align] [/td][td] [align=center]0.024 ± 0.006a[/align] [/td][td] [align=center]0.031 ± 0.010ab[/align] [/td][td] [align=center]0.049 ± 0.027c[/align] [/td][td] [align=center]0.038 ± 0.016b[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Cs[/align] [/td][td] [align=center]1.540 ± 0.543a[/align] [/td][td] [align=center]4.431 ± 1.567c[/align] [/td][td] [align=center]2.886 ± 1.900b[/align] [/td][td] [align=center]6.219 ± 2.614d[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Zr[/align] [/td][td] [align=center]1.475 ± 1.117a[/align] [/td][td] [align=center]1.379 ± 0.645a[/align] [/td][td] [align=center]2.705 ± 1.468b[/align] [/td][td] [align=center]3.656 ± 2.397b[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Ga[/align] [/td][td] [align=center]2.517 ± 0.572a[/align] [/td][td] [align=center]2.977 ± 0.545a[/align] [/td][td] [align=center]4.718 ± 3.304b[/align] [/td][td] [align=center]3.223 ± 1.056a[/align] [/td][/tr][/table]注:表中数据均为平均值±标准偏差;不同小写字母表示有显著性差异 ([i]P[/i] 0.05)。Note: The data represent mean ±S.D. Different small letters represent significant difference ([i]P[/i] 0.05).2.2 原产地葡萄酒中矿质元素的主成分分析 对不同原产地葡萄酒中差异显著的15种矿质元素含量数据标准化([i]Z[/i]-score)处理后,进行主成分分析。结果表明,前5个主成分的累计方差贡献率达到85%以上,即说明这几个主成分已经涵盖了原有15种元素的绝大部分信息(表3)。其中,第1主成分的方差贡献率为38.372%,主要集中了Sm、La、Ce、Zr、Sb、Tl、Eu、Li及U等元素的含量信息,第2主成分的方差贡献率为16.755%,主要集中了Rb、Cs及Sr的信息,第3主成分的方差贡献率为13.585%,主要代表Ga和Bi的信息。[align=center]表3 前5个主成分的载荷矩阵及方差贡献率[/align][align=center]Table 3 The component matrix and cumulative contributionof variance of the first five principle components[/align] [table=515][tr][td] [align=center]元素[/align] [/td][td=4,1] [align=center]主成分 Principle component[/align] [/td][td] [align=center] [/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Element[/align] [/td][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]2[/align] [/td][td] [align=center]3[/align] [/td][td] [align=center]4[/align] [/td][td] [align=center]5[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Li[/align] [/td][td] [align=center][b]-0.615[/b][/align] [/td][td] [align=center]0.495[/align] [/td][td] [align=center]0.274[/align] [/td][td] [align=center]0.262[/align] [/td][td] [align=center]0.217[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Rb[/align] [/td][td] [align=center]-0.009[/align] [/td][td] [align=center][b]-0.798[/b][/align] [/td][td] [align=center]0.095[/align] [/td][td] [align=center]-0.109[/align] [/td][td] [align=center]0.504[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Sr[/align] [/td][td] [align=center]-0.209[/align] [/td][td] [align=center][b]0.748[/b][/align] [/td][td] [align=center]-0.327[/align] [/td][td] [align=center]0.059[/align] [/td][td] [align=center]0.355[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Sb[/align] [/td][td] [align=center][b]0.745[/b][/align] [/td][td] [align=center]0.228[/align] [/td][td] [align=center]0.060[/align] [/td][td] [align=center]-0.407[/align] [/td][td] [align=center]0.309[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]La[/align] [/td][td] [align=center][b]0.854[/b][/align] [/td][td] [align=center]0.143[/align] [/td][td] [align=center]0.420[/align] [/td][td] [align=center]0.103[/align] [/td][td] [align=center]-0.042[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Tl[/align] [/td][td] [align=center][b]0.707[/b][/align] [/td][td] [align=center]0.308[/align] [/td][td] [align=center]-0.152[/align] [/td][td] [align=center]-0.489[/align] [/td][td] [align=center]0.271[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Bi[/align] [/td][td] [align=center]0.418[/align] [/td][td] [align=center]0.299[/align] [/td][td] [align=center][b]-0.545[/b][/align] [/td][td] [align=center]-0.386[/align] [/td][td] [align=center]-0.007[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]U[/align] [/td][td] [align=center][b]0.569[/b][/align] [/td][td] [align=center]0.006[/align] [/td][td] [align=center]0.358[/align] [/td][td] [align=center]0.278[/align] [/td][td] [align=center]-0.049[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Ce[/align] [/td][td] [align=center][b]0.825[/b][/align] [/td][td] [align=center]0.164[/align] [/td][td] [align=center]0.424[/align] [/td][td] [align=center]0.058[/align] [/td][td] [align=center]-0.035[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Mg[/align] [/td][td] [align=center]-0.467[/align] [/td][td] [align=center]0.385[/align] [/td][td] [align=center]0.385[/align] [/td][td] [align=center]0.348[/align] [/td][td] [align=center][b]0.484[/b][/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Sm[/align] [/td][td] [align=center][b]0.907[/b][/align] [/td][td] [align=center]0.126[/align] [/td][td] [align=center]0.032[/align] [/td][td] [align=center]0.278[/align] [/td][td] [align=center]0.047[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Eu[/align] [/td][td] [align=center][b]0.673[/b][/align] [/td][td] [align=center]-0.044[/align] [/td][td] [align=center]-0.493[/align] [/td][td] [align=center]0.522[/align] [/td][td] [align=center]0.081[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Cs[/align] [/td][td] [align=center]0.386[/align] [/td][td] [align=center][b]-0.765[/b][/align] [/td][td] [align=center]0.078[/align] [/td][td] [align=center]0.029[/align] [/td][td] [align=center]0.344[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Zr[/align] [/td][td] [align=center][b]0.787[/b][/align] [/td][td] [align=center]0.143[/align] [/td][td] [align=center]0.236[/align] [/td][td] [align=center]0.091[/align] [/td][td] [align=center]-0.181[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]Ga[/align] [/td][td] [align=center]0.332[/align] [/td][td] [align=center]-0.131[/align] [/td][td] [align=center][b]-0.764[/b][/align] [/td][td] [align=center]0.496[/align] [/td][td] [align=center]0.072[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]方差贡献率[/align] [align=center]Variance (%)[/align] [/td][td] [align=center]38.372[/align] [/td][td] [align=center]16.755[/align] [/td][td] [align=center]13.585[/align] [/td][td] [align=center]9.690[/align] [/td][td] [align=center]6.669[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]累计方差贡献率[/align] [align=center]Cumulative variance (%)[/align] [/td][td] [align=center]38.372[/align] [/td][td] [align=center]55.127[/align] [/td][td] [align=center]68.713[/align] [/td][td] [align=center]78.402[/align] [/td][td] [align=center]85.071[/align] [/td][/tr][/table] 根据各矿质元素载荷大小,筛选对各主成分贡献较大的元素,并利用前3个主成分的标准化得分作3-D散点图(图1)。由图可知,第1主成分可将通化与贺兰山东麓和沙城,或将云南红与贺兰山东麓区分开,主要是因为云南红和通化样品中有着较高含量的Eu、Tl、Sb、Zr、Ce、La及Sm,同时较低含量的Li;第2主成分可将贺兰山东麓与其他区域分开,主要是因为贺兰山东麓葡萄酒中有着最高的Sr和最低的Cs含量;第3主成分可将通化与云南红分开,主要是因为两者的Ga和Bi含量差异较大。不同原产地葡萄酒样品的区域分布与相关元素含量差异性基本一致。[img=,533,520]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/07/201707041750_01_2984502_3.jpg[/img]2.3 原产地葡萄酒中矿质元素的逐步判别分析 为了进一步明确各矿质元素在原产地葡萄酒产地判别中的作用和效果,对地域间差异显著的15种矿质元素进行逐步判别分析。在Wilks’ Lambda逐步判别分析中,依据F统计量因子选择变量来构建判别函数,默认引入变量的F标准值是3.84,剔除变量的F标准值是2.71,Zr、Li、Sr、Cs及Mg等5种对产地判别作用显著的矿质元素先后被引入判别模型中(表4)。利用表4中建立的判别模型对原产地葡萄酒样品进行归类,同时结合“留一法”交叉检验法对所建模型之有效性进行验证。结果显示,不同原产地葡萄酒样品的整体产地判别效果理想,其回代检验和交叉检验的整体正确判别率分别为98.8%和96.3%。其中对贺兰山东麓和沙城葡萄酒样品的判别效果最佳,回代和交叉检验的正确率均为100%,通化样品的在回代检验中的正确率也达100%;云南红样品在回代和交叉检验中有个别样品被误判为沙城,致使其正确判别率稍低。利用判别分析给出的3个典则判别函数得分做3-D散点图(图2),从图中可以清晰直观地看出4个原产地葡萄酒样品均有其各自的空间分布特征,与主成分分析结果基本一致。[align=center]表4 贺兰山东麓、昌黎、通化及云南红原产地葡萄酒的判别分析结果[/align][align=center]Table 4 Classification results of wine samples from HL, SC, TH and YNH[/align] [table=408][tr][td=3,2] [align=center] [/align] [/td][td=4,1] [align=center]预测组别[/align] [align=center]Predicted Group Membership[/align] [/td][td=1,2] [align=center]总体[/align] [align=center]Total[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]贺兰山东麓[/align] [align=center]HL[/align] [/td][td] [align=center]沙城[/align] [align=center]SC[/align] [/td][td] [align=center]通化[/align] [align=center]TH[/align] [/td][td] [align=center]云南红[/align] [align=center]YNH[/align] [/td][/tr][tr][td=1,5] [align=center]回代检验[/align] [align=center]Original[/align] [/td][td=1,4] [align=center]计数[/align] [align=center]Count[/align] [/td][td] [align=center]HL[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]SC[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]TH[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]YNH[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]19[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]正确率 Accuracy/%[/align] [/td][td] [align=center] [/align] [/td][td] [align=center][b]100.0[/b][/align] [/td][td] [align=center][b]100.0[/b][/align] [/td][td] [align=center][b]100.0[/b][/align] [/td][td] [align=center][b]95.0[/b][/align] [/td][td] [align=center][b]98.8[sup]a[/sup][/b][/align] [/td][/tr][tr][td=1,5] [align=center]交叉检验[/align] [align=center]Cross-validated[/align] [/td][td=1,4] [align=center]计数[/align] [align=center]Count[/align] [/td][td] [align=center]HL[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]SC[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]TH[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]19[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]YNH[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]2[/align] [/td][td] [align=center]0[/align] [/td][td] [align=center]18[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]正确率 Accuracy/%[/align] [/td][td] [align=center] [/align] [/td][td] [align=center][b]100.0[/b][/align] [/td][td] [align=center][b]100.0[/b][/align] [/td][td] [align=center][b]95.0[/b][/align] [/td][td] [align=center][b]90.0[/b][/align] [/td][td] [align=center][b]96.3[sup]b[/sup][/b][/align] [/td][/tr][tr][td=1,4] [align=center]判别模型[/align] [align=center]Discriminative Model[/align] [/td][td=7,1] [i]Y[/i][sub]HL [/sub]= -14.707 - 1.177Zr + 16.305Li - 1.169Sr - 1.236Cs + 0.481Mg[/td][/tr][tr][td=7,1] [i]Y[/i][sub]SC [/sub]= -2.958 - 0.979Zr - 0.117Li - 2.578Sr + 0.596Cs + 2.627Mg[/td][/tr][tr][td=7,1] [i]Y[/i][sub]TH [/sub]= -8.746 + 0.741Zr - 10.220Li + 5.716Sr - 1.312Cs - 2.917Mg[/td][/tr][tr][td=7,1] [i]Y[/i][sub]YNH [/sub]= - 6.255 + 1.415Zr - 5.968Li - 1.968Sr + 1.952Cs - 0.191Mg[/td][/tr][/table]注:上标a表示回代检验的总体正确判别率;上标b表示交叉检验的总体正确判别率。 Note: A superscript “a”indicates the percentage of original grouped cases correctly classified Asuperscript “b” indicates the percentage of cross-validated grouped casescorrectly classified.[align=center][img=,608,464]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/07/201707041751_01_2984502_3.jpg[/img][/align]3 讨论 以地理标志或原产地命名葡萄酒是世界范围内达到广泛共识的葡萄酒产品保护制度,既是对葡萄酒的知识产权保护,同时也是对其产品品质及特性风格的承诺,本研究中所选的4类产地葡萄酒是我国较早实施原产地保护的葡萄酒产品,在国内享有较高的知名度。强有力的产地葡萄酒判别手段利于有效实施葡萄酒的原产地保护。在研究葡萄酒产地判别时,相较于葡萄酒中的其它有机类成分,选择矿质元素作判定指标具有一定的天然优势。葡萄酒中绝大部分矿质元素源自原料葡萄,而葡萄中元素主要吸收于种植地的土壤。通常来讲,土壤中矿质元素的种类和丰度具有地理地质特异性,因此在理论上,特定产地葡萄酒中的矿质元素应具有指纹特性,即携带着种植地土壤中具有地域特色的元素信息,从而区别于其它产地的葡萄酒。然而事实上,影响葡萄酒中矿质元素种类和含量的除原产地自然因素(土壤、气候、品种)外,栽培管理、环境污染及酿造工艺等人为因素也可能对酒中最原始的矿质元素产生不同程度的影响[sup][/sup],如波尔多液或一些其它农药的使用会改变酒中Cu、Zn、Mn等元素的含量,不锈钢酿酒设备可能会影响Fe、Cr、Ni等的含量,葡萄酒澄清时所用的膨润土可能会影响Al、Na、Ca及部分稀土元素[sup][/sup]。所以,在应用矿质元素来识别产地葡萄酒时,还需借助化学计量学的方法严格甄选特征矿质元素,即尽可能多地选择那些只取决于产地因素而不受人为因素明显影响的元素。基于上述原因,本试验选取Bi、Ce、Cs、Eu、Ga、La、Li、Mg、Rb、Sb、Sm、Sr、Tl、U及Zr等15种矿质元素作初步判定指标,多重比较后发现这些元素在不同原产地葡萄酒中的分布有其各自的特征,如贺兰山东麓和沙城葡萄酒中的Li和Mg含量远高于通化和云南红,而Zr、La及Tl等的含量远低于通化和云南红,这也就说明应用所选元素来表征不同地域间的差异是有效的。主成分分析和判别分析结果从不同角度证实了利用所测矿质元素对不同原产地葡萄酒的产地判别是可行的。逐步判别分析筛选出Zr、Li、Sr、Cs及Mg等5种对产地区分有效的元素指标,对4个不同原产地葡萄酒的整体正确判别率达95%以上。在所选的5个元素指标中,Li和Cs为碱金属,Sr和Mg为碱土金属,说明这两类元素可能是葡萄酒产地区分的关键元素,类似结果在德国、西班牙、罗马尼亚等国的原产地葡萄酒鉴别研究中也有发现[sup][/sup]。4 结论 Bi、Ce、Cs、Eu、Ga、La、Li、Mg、Rb、Sb、Sm、Sr、Tl、U及Zr等15种矿质元素在贺兰山东麓、沙城、通化及云南红等4个原产地葡萄酒的80个样品中均有检出,多重比较分析表明不同原产地葡萄酒中的矿质元素分布各具特征。主成分分析表明不同原产地葡萄酒的区域分布与相关元素含量差异性基本一致。逐步判别分析筛选出Zr、Li、Sr、Cs及Mg等5个对产地判别作用明显的元素指标,它们对不同原产地葡萄酒的回代和交叉检验的整体正确判别率分别为98.8%和96.3%。上述结果初步表明矿质元素指纹分析对国内原产地葡萄酒的产地判别是可行有效的。[b] [/b]

  • 植物中的矿质元素可以用ICP测吗?

    不太懂这种仪器,只是听一个师弟说测矿质元素可以用ICP,一次可以把所有的矿质元素都出来,并且成本比[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Wp][color=#3333ff]原子吸收[/color][/url]还要低,我们课题组这些仪器都没有,所以才来请教大家,多多指教![em04]

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