黏弹特性分析

光谱学被广泛应用于生物科学，适用于液体、膏、粉末、薄膜、纤维、气体和表面分析。该方法可以用于制药、食品、植物或动物组织中蛋白质、多肽、血脂、膜状物和碳水化合物特性分析。同时，光谱学可提供分子结构的详细信息。海洋光学采用光谱学方法分析114种不同酿酒酵母的特性。在200-1200nm波长范围内，详细分析两大光谱范围：LWUV-VIS和VIS-SWNIR。收集的114个品种中，有用于酿酒、酝酿、烘烤等工业品种；也有从特定环境下获取的品种，如致病株、水果和橡树分泌物。结果表明，光谱学方法是一种用于不同酿酒酵母特性分析的强有力方法，根据不同品种特有的光谱特性，可以实现不同品种酿酒酵母的特性分析与辨别。

光谱学被广泛应用于生物科学，适用于液体、膏、粉末、薄膜、纤维、气体和表面分析。该方法可以用于制药、食品、植物或动物组织中蛋白质、多肽、血脂、膜状物和碳水化合物特性分析。同时，光谱学可提供分子结构的详细信息。我们探索采用光谱学方法分析114种不同酿酒酵母的特性。在200-1200nm波长范围内，详细分析两大光谱范围：LWUV-VIS和VIS-SWNIR。收集的114个品种中，有用于酿酒、酝酿、烘烤等工业品种；也有从特定环境下获取的品种，如致病株、水果和橡树分泌物。结果表明，光谱学方法是一种用于不同酿酒酵母特性分析的强有力方法，根据不同品种特有的光谱特性，可以实现不同品种酿酒酵母的特性分析与辨别。

盐效应是由溶液的黏度等物理特性变化引起的,与进样装置有关.不同的进样系统盐效应不同,也与分析条件有关，你觉得对吗？

分析ICP光谱仪的特性有哪些?如今ICP光谱仪的发展趋势是精确、简捷、易用，且具有极高的分析速度。那么下面和我们一起来看看ICP光谱仪的特性吧。　　ICP光源是一种光薄的光源，自吸现象小，所以ICP-AES法校正曲线的线性范围可达5~6个数量级,有的仪器甚至可以达到7～8个数量级，即可以同时测定0.00n%～n0%的含量。　　发射光谱分析方法只要将待测原子处于激发状态，便可同时发射出各自特征谱线同时进行测定。ICP-AES仪器，不论是多道直读还是单道扫描仪器，均可以在同一试样溶液中同时测定大量元素(30～50个，甚至更多)。　　ICP-AES法首先是一种发射光谱分析方法，可以多元素同时测定。已有文献报导的分析元素可达78个，即除He、Ne、Ar、Kr、Xe惰性气体外，自然界存在的所有元素，都已有用ICP-AES法测定的报告。　　当然实际应用上，并非所有元素都能方便地使用ICP-AES法进行测定，仍有些元素用ICP-AES法测定，不如采用其它分析方法更为有效。尽管如此，ICP-AES法仍是元素分析最为有效的方法。　　在大多数情况下，元素浓度与测量信号呈简单的线性。既可测低浓度成分(低于mg/L)，又可同时测高浓度成分(几百或数千mg/L)。是充分发挥ICP-AES多元素同时测定能力的一个非常有价值的分析特性。　　分析ICP光谱仪的特性有哪些?新型的ICP光谱仪，综合了前几代仪器的优点，可根据需求随时升级，真正做到了一机多能，高效易用。

近红外用于农业土壤的化学特性分析作者：Massimo Confalonier, Miriam Odoardi 单位：Istituto Sperimentale per le Colture Foraggere, 意大利 此项目中近红外(NIR)反射光谱用于土壤非破坏性特性分析的可能性研究已经展开，目标是开发可以预测诸如总有机碳、总氮、可交换钾及有效磷等土壤中成分的稳定定标方程，用于田间试验中的监控。[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=69048]近红外用于农业土壤的化学特性分析[/url]

[em16] [em16] [em16] 老大们请问,气体(黄磷尾气)的燃烧特性可以用热分析仪来测定吗?如果不行的化应该用什么方法????急死我了. 谢谢了!email:dh.xu@163.com

样品不同特性结果的相关性分析大家做过吗？在纺织品中如何使用？

在线油品分析仪类型很多，从对油品特性指标的检测上分，基本可以分为以下几类：1）油品的热挥发性分析仪：这类分析仪包括馏程、初馏点、干点、饱和蒸气压等。这种分析仪常用在蒸馏塔的馏出口，或应用于轻质油品调合过程中，用于监测油品的轻重组分的分布情况。2）油品的燃烧性能分析仪：如汽油的辛烷值分析仪、柴油的十六烷值分析仪等。这类分析仪一般是应用于油品调合过程，也可以应用于特定的油品加工过程，如催化重整装置的重整生成油的辛烷值监测。3）油品低温流动性分析仪：这类分析仪是用来评价油品在低温下的流动性能，主要应用于比汽油重的油品，如航空燃料油、柴油及润滑油。这些低温性能指标包括倾点、浊点、凝固点、冷滤堵塞点等。4）油品安全性能分析仪：这是对油品的输送和储存的安全性进行测试的试验，能够实现在线分析的这类指标主要是闭口闪点分析仪。5）油品中杂质组分分析仪：油品中的一些杂质会对油品的使用、输送、储存带来一些不利影响，这些杂质组分zui重要的就是原油及石油产品中的硫含量，硫不仅影响石油产品的品质，也会对石油加工过程产生多种影响。另外石油中的盐含量、酸值、氮含量、金属含量也是影响石油产品品质和加工过程的主要杂质检测指标。6）油品的其他物理性质分析仪：一些石油产品的固有物理特性，也都有相应的在线分析仪器，如密度、粘度、色度等，这些指标可以通过一些通用的在线分析仪进行检测

请问各位高手有没有土壤热特性分析仪的详细资料？？谢谢

介绍Istituto Sperimentale per le Colture Foraggere (ISCF)是意大利的饲料作物研究院。它的总部位于Po Valley的Lodi，还有2个分部分别在Sardinia和Apulia。它是隶属于意大利农林部的23个研究院之一，这些研究院分别专注于不同的作物、农业实践和食品等技术。ISCF本身专业在农艺、生物学、育种和饲草，具体的研究对象包括紫花苜蓿、苜蓿（白、红、地下、埃及车轴草）、黑麦草(意大利的、多年生)，观赏草皮，以及阿尔卑斯和地中海的牧场。传统农业的现代化由于采用了施化肥、控制杂草、土壤耕作新方法以及选择高产品种等手段已经大幅提高了农作物的产量。农艺技术可以可观的影响土壤的肥力。如果精确农业中的农作物生产是持续和有成本效益的，就需要更多的有关土壤成分的信息。使用化学方法对土壤进行分析是准确的，但是需要很多的时间和人工，而且成本高，并且产生有害污染物影响环境，这些使得化学方法不适合作为常规的测定方法。近红外反射光谱(NIR)是一种可能的备选方式，它同时节约了时间和人工劳力，并减少了化学试剂的成本。NIR已经被不同程度地成功的应用在一系列土壤成分的分析上。在ISCF的一个长期项目中，正在研究不同作物轮作对土壤肥力的影响。作为对各种不同农作物常规的研究的补充，从1985年开始定期地收集土壤样品，目前的收集周期是3年。主要目的是确定在土壤肥力尤其是土壤组成上的精细作物管理实施对多种农作物轮作的主要及次要影响。此项目中近红外(NIR)反射光谱用于土壤非破坏性特性分析的可能性研究已经展开，目标是开发可以预测诸如总有机碳、总氮、可交换钾及有效磷等土壤中成分的稳定定标方程，用于田间试验中的监控。材料和方法土壤样品 样品从Lodi附近的Po Valley的一个长期试验田中收集，pH为6.2的砂质土壤。比较了5种不同的轮作方式，分别代表了不同的作物强化程度的饲用作物体系：(1) 1年连续的双作物轮作，意大利黑麦草(lolium multiflorum Lam.) + 青贮玉米(zea mays L.)；(2) 3年轮作，意大利黑麦草 + 青贮玉米-大麦(hordeum vulgare L.) + 青贮玉米-粮用玉米；(3) 6年轮作，意大利黑麦草 + 青贮玉米(3年)-轮作牧草(3年)(trifolium repens L. + festuca arundinacea Schreb.)；(4) 永久牧草的单作；(5) 粮用玉米的连续单作。每一个轮作从属于2个作物管理实践，包括不同的营养水平、杂草控制和土壤耕种方法。在1985年实验开始，在1997年又重新开始，在总共72块土地的每一块随机钻取5个土样(0-30cm深)。化学和NIR分析 所有样品风干后充分研磨去测定总氮、总有机碳、可交换钾和有效磷，并进行NIR扫描。总氮和总碳由杜马斯燃烧法来测定，使用CE Instruments公司的NA1500元素分析仪。有效磷含量用0.5mg NaHCO3 (pH 8.5)溶液萃取后以抗坏血酸法测定。可交换钾用1mg醋酸铵萃取后以电感耦合等离子发射光谱测定。土壤的光谱使用FOSS NIRSystems公司的5000型近红外，光谱范围是1100-2500nm。开发NIR定标 初始的定标数据是142个土壤样品，对每一个成分都分别使用了Step-up，Stepwise和改进的偏最小二乘法MPLS，用所有数据建立回归模型。另外通过计算将光谱马氏距离3的反常样品去除，或者手工排除那些难以很好解释的样品，再使用MPLS方法生成定标方程。所有的模型都被用来预测1985年和1997年采集样品的总氮、总有机碳、可交换钾和有效磷含量。结果NIR定标开发 获得的定标方程对总氮、总有机碳、可交换钾和有效磷含量的预测统计数据列于表1。表1：定标方程开发交互验证过程中对总氮、总有机碳、可交换钾和有效磷含量预测的统计数据定标回归算法 总氮 总有机碳 钾 磷 n* r2 SECV n* r2 SECV n* r2 SECV n* r2 SECVStep-up 142 0.83 0.010 142 0.83 0.07 1422 0.43 7.83 142 0.70 6.92Stepwise 142 0.85 0.010 142 0.87 0.06 142 0.57 6.83 142 0.72 6.66MPLS 142 0.77 0.007 142 0.81 0.07 142 0.49 7.51 142 0.71 6.84MPLS(手工挑选样品) 129 0.87 0.005 138 0.81 0.07 127 0.70 5.81 128 0.83 4.89MPLS(软件挑选样品) 134 0.77 0.007 132 0.81 0.07 129 0.49 7.51 131 0.71 6.84* 在定标运算中使用的样品数量从表中可以看出不同回归算法得到的模型结果之间的差异。总有机碳的定标是其中最好的，总氮的略差一些。可交换钾和有效磷的结果相比于氮和碳要逊色。总之，交互验证的结果显示了近红外预测土壤中总氮和总有机碳的可行性。近红外预测 用上面获得的定标对于1985和1997年土壤样品的进行预测的结果统计数据列于表2。表2：所有预测1985和1997土壤样品中总氮、总有机碳、可交换钾和有效磷含量的定标模型准确度定标回归算法 总氮 总有机碳 钾 磷 r2 SEP Bias* r2 SEP Bias r2 SEP Bias r2 SEP Bias1985 预测 Step-up 0.93 0.004 0.000 0.84 0.054 0.003 0.50 7.114 0.381 0.25 5.441 -0.797Stepwise 0.93 0.004 0.000 0.86 0.051 -0.003 0.59 6.411 0.276 0.29 5.306 -0.203MPLS 0.93 0.004 0.000 0.88 0.049 -0.001 0.69 5.589 -0.055 0.50 4.491 -0.123MPLS(手工挑选样品) 0.93 0.004 0.000 0.88 0.049 -0.001 0.63 6.233 -0.102 0.56 4.162 -0.114MPLS(软件挑选样品) 0.94 0.004 0.000 0.89 0.047 0.002 0.66 5.855 0.757 0.57 4.083 -0.1271997预测 Step-up 0.76 0.008 0.000 0.78 0.071 -0.003 0.50 7.507 -0.370 0.23 7.556 0.775Stepwise 0.80 0.007 0.000 0.83 0.061 0.003 0.65 6.261 -0.268 0.25 7.124 0.198MPLS 0.73 0.008 0.000 0.77 0.074 0.001 0.82 4.558 0.054 0.45 6.130 0.119MPLS(手工挑选样品) 0.68 0.009 0.000 0.74 0.077 0.000 0.76 5.211 0.303 0.23 7.381 0.957MPLS(软件挑选样品) 0.67 0.009 0.001 0.72 0.080 0.001 0.48 8.208 -0.208 0.23 7.265 -0.793* 所有样品的化学分析结果平均值和近红外预测结果平均值之间的差异比较有意思的是，在总氮和总有机碳这2个成分上，1985年样品的结果要好于1997年的结果。这2个成分最成功的预测是对1985年样品，以MPLS方法回归得到的模型。这2个成分的结果表明[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]可以做为测定它们的方式。对于可交换钾，以r2和SEP作为其预测效果是相当不错的，尽管与其它模型相比没有那么成功。可交换钾也可以用近红外进行预测，结果的准确性至少可以区分不同类型的土壤样品。最后讨论一下有效磷，近红外的预测结果似乎不是很成功，用于判断磷含量高或低还是可靠的。结论通过我们的研究证明了，近红外反射光谱可以用来测定土壤的总氮和总有机碳并有很好的准确性，所以可以作为一种分析土壤样品这些成分的常规的、快速的并且是非破坏性的方法。对于可交换钾的结果稍逊，可以用于提供可靠的样品分类。对其它成分例如有效磷，至少在我们的研究中近红外反射光谱似乎可用于大致的粗测。一个利用同一长期试验的新系列的6年轮作土壤样品对近红外可靠性的验证工作正在进行中。

求《中国计量》2022年第5期《音速喷嘴式燃气表检定装置的计量特性分析》文 章

实验室资质认定评审准则中5.7.1第e条“分析一个样品不同特性结果的相关性”，一直不知道什么意思，烦请各位帮忙分析！

[color=#333333]乳剂特性曲线在光谱分析中具有哪些实际用处[/color]

垃圾的粒度分级粒度采用筛分法，将一系列不同的筛目的筛子按规格序列由小到大排列,筛分时,依次连续摇动15min,依次转到下一号筛子，然后计算每一粒度微粒所占的百分比。如果需要在试样干燥后再称量，则需在70º的温度下烘干24h，然后再在干燥器中冷却后筛分。淀粉的测定垃圾在堆肥处理过程中，需借助淀粉量分析来鉴定堆肥的腐熟程度。这一分析化验的基础是在堆肥过程中形成了淀粉碘化络合物。该络合物颜色的变化取决于堆肥的降解度，当堆肥降解尚未结束时，呈蓝色，降解结束时即呈黄色。堆肥颜色的变化过程是深蓝-浅蓝-灰-绿-黄。（2）试剂1）碘反应剂：将2gKI溶解到500ml水中，再加入0.08g碘；2）36%的高氯酸；3）酒精。（3）实验步骤1）将1g堆肥置于100ml烧杯中，滴入几滴酒精使其湿润，再加20ml36%的高氯酸。2）用纹网滤纸(90号纸)过滤。3）加入20ml碘反应剂到滤液中并搅动。4）将几滴滤液滴到白色板，观察其颜色变化。生物降解度的测定垃圾中含有大量天然的和人工合成的有机物质，有的容易生物降解，有的难以生物降解。目前，通过试验已经寻找出一种可以在室温下对垃圾生物降解作出适当估计的COD试验方法。（1）分析步骤1）称取0.5g已烘磨碎的试样于500ml锥形瓶中。2）准确量取20ml重铬酸钾溶液加入样品瓶中充分混合。3）用另一支量筒量取20ml硫酸加到样品瓶中。4）在室温下将这一混合物放置12h且不断摇动。5）加入大约15ml蒸馏水。6）再依次加入10ml磷酸，0.2g氟化钠和30滴指示剂，每加入一种试剂后必须混合。7）用标准硫酸亚铁铵溶液滴定,在滴定过程中颜色的变化是从棕绿-绿蓝-蓝-绿，在等当点时出现的是纯绿色。8）用同样的方法在不放试样的情况下做空白试验。9）如果加入指示剂时易出现绿色，则试验必须重做，必须再加30ml重铬酸钾溶液。渗沥水分析渗沥水的特性 渗沥水的特性决定于它的组成和浓度。由于不同国家、不同地区、不同季节的生活垃圾组份变化很大，并且随着填埋时间的不同，渗沥水组份和浓度也会变化。 1）渗沥水的特点 ①成份的不稳定性；

?氨气是一种无色、有强烈刺激性恶臭的气体，属于无机化合物，化学式为NH3，分子量为17.031。? 氨气的标准状况下密度为0.771g/L，相对密度为0.5971（以空气为基准）。它极易溶于水，1体积水能溶解700体积的氨气，且溶于水后呈弱碱性。氨气的沸点为-33.5℃，熔点为-77.75℃，在常温下加压即可使其液化。氨气具有还原性，在有催化剂存在时，可被氧化成一氧化氮。氨气主要用于制取液氮、氨水、硝酸、铵盐和胺类等。此外，氨气可由氮和氢直接合成而制得，但具有毒性和强刺激性，能灼伤皮肤、眼睛、呼吸器官的粘膜。人吸入过多氨气，可能会引起肺肿胀，以至死亡?。 氨气与空气混合能形成爆炸性混合物，遇明火、高热能引起燃烧爆炸。其爆炸极限为15.7%-27.4%。氨气与氟、氯等能发生剧烈的化学反应，若遇高热，容器内压增大，有开裂和爆炸的危险。因此，氨气的储存和运输需要在阴凉、干燥、通风处进行，远离火种、热源，防止阳光直射，并与卤素（氟、氯、溴）、酸类等分开存放，采取防火防爆技术措施?。 综上所述，氨气作为一种重要的化工原料，在工业生产中有着广泛的应用，但其理化特性也带来了安全风险，需要在使用和储存过程中采取相应的安全措施以确保安全?。

户外运动服装面料特性与检测分析

近红外用于农业土壤的化学特性分析哈哈 自己下吧！！[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=82248]11[/url]

各位老师，质量控制方法中有一条叫“分析一个样品不同特性的相关性”，这条是什么意思？谢谢！

请问：有用xrd软件分析pzt薄膜的特性的吗？我们可以讨论一下？[em07]

[font=宋体]【作者】：[/font][font=&][font=-apple-system, BlinkMacSystemFont, &][color=#3e3e3e][url=https://wwwv3.cqvip.com/author/3286351251]吴霖萍[/url][/color][/font][font=BlinkMacSystemFont, -apple-system, &][size=16px][/size][/font][/font][font=&][size=16px][color=#333333][/color][/size][/font][font=&][size=16px][color=#5b616b][/color][/size][/font][font=宋体]【题名】：[/font][font=&] [/font][b][font=&][size=24px][color=#274ab5]治疗性单克隆抗体的理化特性分析平台的建立与应用[/color][/size][/font][/b][font=宋体]【期刊】：[/font][font=&][size=16px][color=#333333][/color][/size][/font][url=https://jpharmsci.org/article/S0022-3549(22)00208-8/abstract][font=-apple-system, BlinkMacSystemFont, &][size=12px][color=#3e3e3e]中国医药工业研究总院[/color][/size][/font][/url] 硕士论文[font=&][size=16px][color=#333333][/color][/size][/font][font=宋体]【年、卷、期、起止页码】：[/font][font=&][/font][list][color=#0071bc][/color]2018[/list][font=宋体]【全文链接】：[url=https://jpharmsci.org/article/S0022-3549(22)00208-8/abstract][font=BlinkMacSystemFont, -apple-system, &][size=16px][/size][/font]治疗性单克隆抗体的理化特性分析平台的建立与应用 - 中国知网 (cnki.net)[/url][/font]

【题名】： 微通道内单柱绕流特性的实验研究【期刊】：【年、卷、期、起止页码】：【全文链接】：https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GCRB202107030.htm

1、实验室简介矿物特性分析测试。主要进行矿物的微观、表面特性、成分检测、结构分析和元素分析。我们在筹建中，预计年底即可投入使用。请各位高手指点仪器配置。2、仪器配置透射电子显微镜及辅助设备Tecnai G2 20 微观结构高效液相色谱仪Agilent 1200 煤炭有机成分[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Yp][color=#3333ff]液相色谱质谱联用仪[/color][/url]Agilent 630000 LC/MS 煤炭有机成分[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]气相色谱[/url]质谱联用仪Agilent 6890N/5975I 燃烧气体成分[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Wp][color=#3333ff]原子吸收光谱仪[/color][/url]AAS ZEEnit 700 元素分析元素分析仪EA2000 测定固体C、S、Cl紫外分光光度计SPECORD S 600 X射线衍射仪D8 矿物物相粉末的定性分析X射线荧光光谱仪S4 矿物物相定量分析热分析系统DSC131/Setsys18 矿物材料热特性分析高性能全自动比表面和孔隙度分析仪Autosorb-1-C/TCD 矿物材料表面空隙分布、物理吸附纳米粒度及Zate电位分析仪Zetasizer Nano ZS 超细颗粒粒度及电性测定3、实验室的配套建设需要配一个样品处理的房间、气站、废弃物处理。

聚乳酸纤维大家在成分分析中遇到过吗？有什么明显的特性？

近期，第三军医大学西南医院全军消化病研究所陈瑶等研究了拉曼光谱分析癌变胃黏膜组织中蛋白质改变，研究发现，拉曼光谱是研究癌变胃黏膜组织中蛋白质分子的生化改变的新型有效手段,有助于胃癌的基础机制及临床诊疗研究。该文章发表于2014年29期《重庆医药》上。该文章旨在研究正常和癌变胃黏膜组织中蛋白质的拉曼特征峰的差异及其意义。 研究者们提取12例正常和癌变胃黏膜组织的蛋白质相关特征峰进行对比分析,结合统计学方法,观察癌变胃黏膜组织中蛋白质构型构象、氨基酸组成等改变。 结果显示，和正常胃黏膜组织比较,癌变胃黏膜组织中蛋白质相关拉曼特征峰758cm-1、879cm-1、938cm-1、1271cm-1、1660cm-1等发生了不同程度的移位,蛋白质的氨基酸组成及空间构象等出现了改变;结合蛋白质特征峰的相对峰强进行Fisher判别分析,建立判别函数获得了91.7%准确判别率。

[font=宋体]某车间利用巡检数据作控制图，以分析和监测产品的某关键质量特性的波动情况。按照作业指导书的规定，巡检人员每小时从生产线上抽一件产品检验，连续检测[/font]13[font=宋体]个工作班次，共得到[/font]104[font=宋体]个计量值数据。适宜使用的控制图是（[/font] [font=宋体]）。[/font] A[font=宋体]、均值[/font]-[font=宋体]极差控制图[/font] B[font=宋体]、[/font]p[font=宋体]控制图[/font] C[font=宋体]、单值[/font]-[font=宋体]移动极差控制图[/font] D[font=宋体]、“均值[/font]-[font=宋体]极差控制图”或“单值[/font]-[font=宋体]移动极差控制图”[/font][font=宋体][/font]