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基于测量不确定度评定理论的波浪能发电装置实验数据质量评价研究

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太阳能学报 2024年第5期45卷 178-184页

作者：李健路宽王花梅王项南邱泓茗国家海洋技术中心天津300110

通过采用测量不确定度评定理论提出波浪能发电装置实验室俘获宽度比测试的数据质量评价模型并进行验证,可为后续建立波浪能发电装置实验数据的量值溯源链,完善波浪能发电数据评估技术提供研究基础。研究表明,在同一工况下实验结果的测... 详细信息

通过采用测量不确定度评定理论提出波浪能发电装置实验室俘获宽度比测试的数据质量评价模型并进行验证,可为后续建立波浪能发电装置实验数据的量值溯源链,完善波浪能发电数据评估技术提供研究基础。研究表明,在同一工况下实验结果的测量不确定度与样本量有关,在采用测量不确定度评价不同装置的实验数据质量时应在相同或相近的样本量条件下进行,避免由于样本量的不同造成实验结果的评价差异。

关键词：波浪能发电装置波浪能测量不确定度数据质量实验室测试数据处理

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超高效液相色谱-串联质谱法测定植物源性食品中环氧虫啶和哌虫啶残留

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色谱 2024年

作者：刘俊俊李菊余弯弯韩颖马欣欣占春瑞李仕祥伍华雯胡魁万建春南昌海关技术中心广州海关技术中心

本研究建立了超高效液相色谱-串联质谱法同时检测植物源性食品中环氧虫啶和哌虫啶2个非对映异构体残留量的分析方法,优化了干制水果和茶叶等基质的提取方式,确定了净化填料C18、PSA、GCB和无水硫酸镁的最佳用量。样品经乙腈提取,氯化钠... 详细信息

本研究建立了超高效液相色谱-串联质谱法同时检测植物源性食品中环氧虫啶和哌虫啶2个非对映异构体残留量的分析方法,优化了干制水果和茶叶等基质的提取方式,确定了净化填料C18、PSA、GCB和无水硫酸镁的最佳用量。样品经乙腈提取,氯化钠盐析分层,采用基质分散固相萃取净化,经ACQUITY UPLC BEH C18色谱柱（100 mm×2.1 mm, 1.7μm）分离,外标法定量。结果表明:环氧虫啶和哌虫啶在各自范围内呈良好的线性关系,相关系数均大于0.99,该方法的定量限为0.01 mg/kg,满足GB 2763-2021和GB 2763.1-2022规定的限量要求。用建立的方法对植物源性食品（稻谷、糙米、小麦、大米、花生、葡萄干、甘蓝、生菜、四季豆、西红柿、土豆、香菇、苹果、柑橘和茶叶等）进行加标回收验证,结果表明:15种基质在定量限1倍、2倍、10倍或GB 2763限量水平的加标平均回收率为78%～110%, RSD为0～12.8%。用本方法对100批果蔬样品进行分析检测,结果显示,环氧虫啶和哌虫啶均未检出。该方法前处理简单,普适性强,可作为植物源性食品中环氧虫啶和哌虫啶的确证定量检测方法。

关键词：超高效液相色谱-串联质谱法环氧虫啶哌虫啶植物源性食品

液相色谱串联质谱法同时测定猪肉中氟雷拉纳和五氯酚残留量

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分析试验室 2024年第5期43卷 682-686页

作者：伍华雯刘正才马欣欣韩颖占春瑞柯秋璇陈练洪朱立怡万建春南昌海关技术中心南昌330038 福州海关技术中心福州350003

采用基质分散固相萃取净化结合液相色谱-串联三重四极杆质谱分析技术,基于待测物的油水分配系数和样品前处理正交试验设计,建立了猪肉中氟雷拉纳和五氯酚残留量的检测方法。试样采用酸化乙腈均质提取,提取液加入QuEChERS萃取净化包快速... 详细信息

采用基质分散固相萃取净化结合液相色谱-串联三重四极杆质谱分析技术,基于待测物的油水分配系数和样品前处理正交试验设计,建立了猪肉中氟雷拉纳和五氯酚残留量的检测方法。试样采用酸化乙腈均质提取,提取液加入QuEChERS萃取净化包快速净化,过膜直接上机测定。以5 mmol/L乙酸铵溶液和乙腈为流动相,氟雷拉纳和五氯酚经C18色谱柱梯度洗脱分离后,质谱负离子模式扫描检测。猪肉样品中分别添加1.0, 2.0, 10.0μg/kg 3个浓度水平待测物,氟雷拉纳和五氯酚的加标回收率分别在82.3%~104.0%和71.6%~79.8%之间,相对标准偏差(RSD)分别在3.7%~5.3%和1.2%~3.4%之间。本方法检测氟雷拉纳和五氯酚的定量限均为1.0μg/kg,适用于猪肉中氟雷拉纳和五氯酚残留量的测定。

关键词：液相色谱串联质谱猪肉氟雷拉纳五氯酚残留检测

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进口再生含铜金属物料的固体废物属性鉴别

冶金分析 2024年第7期44卷 95-99页

作者：胡小霞吕晓华萧达辉张金龙白桦乌鲁木齐海关技术中心广州海关技术中心

随着我国铜金属资源的缺口持续增大，对外依赖性不断增强，对进口再生含铜物料的准确高效鉴别显得尤为必要。本文建立了一种进口再生含铜金属物料的快速检验鉴别流程。以3起典型的进口再生含铜物料为案例，按照GB/T 38471—2019《再生... 详细信息

随着我国铜金属资源的缺口持续增大，对外依赖性不断增强，对进口再生含铜物料的准确高效鉴别显得尤为必要。本文建立了一种进口再生含铜金属物料的快速检验鉴别流程。以3起典型的进口再生含铜物料为案例，按照GB/T 38471—2019《再生铜原料》,对放射性污染物、表观特征、夹杂物含量、水分含量、金属总量、金属铜量、铜含量和金属回收率等指标进行检测并完成样品的来源分析，再依据GB 34330—2017《固体废物鉴别标准通则》进行固体废物属性鉴别。鉴别结果表明，样品1为来源于铜加工或下游企业生产过程产生的余料，以及家用电器、机械设备、电气设备、换热器等经拆解、分选后所得，符合再生铜原料标准要求，为非固体废物；样品2为来源于不同规格/型号的电机、电器、变压器经拆解但未经剥离去除绝缘层的漆包线及其他含铜混合物料，属于丧失原有使用价值的物质，为固体废物；样品3为未经拆解、分选、加工和清洁的废五金和含有色金属的废碎料的混合物料，属于已丧失原有功能而无法继续使用的物质，为固体废物。通过制定快速检验鉴别流程，为进口含铜金属物料的固体废物鉴别和海关口岸监管提供技术支持。

关键词：再生含铜金属物料固体废物属性鉴别

气相色谱-质谱法测定食品接触材料及制品中4种柠檬酸酯类化合物的迁移量

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分析试验室 2024年第4期43卷 463-468页

作者：刘仕途曾铭陈湘颖李丹董犇阿文伟钟怀宁广州海关技术中心广州510070

建立了测定食品接触材料及制品中柠檬酸三乙酯(TEC)、乙酰柠檬酸三乙酯(ATEC)、柠檬酸三丁酯(TBC)和乙酰柠檬酸三丁酯(ATBC)迁移量的气相色谱-质谱(GC-MS)法。食品接触材料样品经迁移试验后,所得水基浸泡液和橄榄油浸泡液分别经正己烷... 详细信息

建立了测定食品接触材料及制品中柠檬酸三乙酯(TEC)、乙酰柠檬酸三乙酯(ATEC)、柠檬酸三丁酯(TBC)和乙酰柠檬酸三丁酯(ATBC)迁移量的气相色谱-质谱(GC-MS)法。食品接触材料样品经迁移试验后,所得水基浸泡液和橄榄油浸泡液分别经正己烷和乙腈萃取后测定,95%乙醇浸泡液和异辛烷浸泡液直接测定。结果表明,4种目标化合物的标准工作曲线在0.2~2.0 mg/L浓度范围内线性关系良好,相关系数(r^(2))大于0.995;4种柠檬酸酯类化合物在4%乙酸、 10%乙醇、 20%乙醇、 50%乙醇、 95%乙醇、异辛烷、橄榄油等模拟物中的检出限为0.05~0.11 mg/L,定量限为0.15~0.30 mg/L。对基质空白浸泡液进行低、中、高3个浓度水平添加实验,加标回收率在90.6%~110%之间,相对标准偏差(RSD)为0.9%~8.6%。该方法能够满足食品接触材料及制品中4种柠檬酸酯类化合物迁移量检测的需求。

关键词：柠檬酸三乙酯(TEC) 乙酰柠檬酸三乙酯(ATEC) 柠檬酸三丁酯(TBC) 乙酰柠檬酸三丁酯(ATBC) 食品接触材料气相色谱-质谱法(GC-MS)

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考虑极化与地形特征的GEE海南岛红树林树种精细化分类

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自然资源遥感 2024年

作者：薛志泳李尉尉田震朱明杰朱建华国家海洋技术中心

基于多时序遥感影像数据(Sentinel-1/2和DEM)及Google Earth Engine (GEE)平台,在海南岛大范围尺度实现了2016年、2019年和2022年红树林范围、种间分布的动态监测。考虑了Sentinel-1极化特征和DEM地形特征在红树林树种间的作用。相比只... 详细信息

基于多时序遥感影像数据(Sentinel-1/2和DEM)及Google Earth Engine (GEE)平台,在海南岛大范围尺度实现了2016年、2019年和2022年红树林范围、种间分布的动态监测。考虑了Sentinel-1极化特征和DEM地形特征在红树林树种间的作用。相比只利用Sentinel-2数据进行树种识别而言,在增加极化特征或地形特征后分类精度分别提高了3.34百分点和3.35百分点;同时增加极化和地形特征对于红树林种间分类更加有效,分类精度提高了4.07百分点,可以更精准提取不同树种信息。监测结果表明:2016年、2019年和2022年海南岛红树林面积分别为3 628.738 hm2,3 634.129 hm2,3 881.212 hm2,6 a内红树林总体呈增加趋势,年均变化率为1.17%。种群变化方面:东寨港红树林北部以角果木、红海榄为优势种,南部以海莲为优势种;八门湾北部河口处以海莲为优势种,文教河口处树种丰富性较高;新英湾、花场湾和马袅港红树林在6 a内由角果木、红海榄为优势种变为秋茄、榄李为优势种,且湾口出现无瓣海桑扩散趋势;东方市秋茄范围逐渐扩大;三亚的树种基本保持稳定,增长区域以角果木为主。本研究方法可提高红树林树种识别精度,监测结果可精细化分析树种演变过程,为红树林保护政策制定提供支撑。

关键词：红树林 Google Earth Engine 红树林树种海南岛

泡泡水玩具儿童玩耍行为特征分析及防腐剂暴露健康风险评估

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环境化学 2024年

作者：田勇戴洁罗瑾杨丹华广州海关技术中心

为评估泡泡水玩具中防腐剂对中国儿童健康的风险，本文对儿童玩耍泡泡水玩具的行为特征进行问卷调研，并对80款市售泡泡水玩具中防腐剂的含量进行测定.基于调研和检测结果，对泡泡水玩具的甲醛暴露进行风险评估.结果表明，甲醛和异噻唑... 详细信息

为评估泡泡水玩具中防腐剂对中国儿童健康的风险，本文对儿童玩耍泡泡水玩具的行为特征进行问卷调研，并对80款市售泡泡水玩具中防腐剂的含量进行测定.基于调研和检测结果，对泡泡水玩具的甲醛暴露进行风险评估.结果表明，甲醛和异噻唑啉酮这两类有害防腐剂均在部分泡泡水玩具中有检出，苯酚未检出，甲醛的检出率为60%，不合格率56%，质量比范围为8—444 mg·kg-1，异噻唑啉酮类防腐剂的检出率和不合格率均为5%，其中1,2-苄基异噻唑啉-3-酮(BIT)最高达到122 mg·kg-1,2-甲基-4-异噻唑啉-3-酮(MIT)含量最高为3.5 mg·kg-1,CMIT:MIT(3:1)混合物含量最高为14 mg·kg-1.非致癌风险评价结果显示，低龄儿童的健康风险稍高于大龄儿童.正常使用时，1—6岁儿童的风险指数(H)范围为0.011—0.354,6—14岁儿童风险指数(H)范围为0.008—0.260，风险指数均小于1；当长时间(60 min·次-1)高频率(0.43次·d-1)使用泡泡水时，风险明显增大，1—6岁儿童的风险指数范围为0.067—2.171,6—14岁儿童的风险指数范围为0.052—1.674，风险指数范围最大值均大于1.泡泡水玩具中的甲醛非致癌风险在正常使用时对儿童健康为可容许风险，但长时间高频率使用时，风险明显升高.

关键词：泡泡水行为特征防腐剂甲醛暴露评估健康风险

基于GEE平台多源遥感数据的海南岛红树林碳储量估算

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自然资源遥感 2024年

作者：李尉尉薛志泳朱建华田震国家海洋技术中心

碳储量变化是碳库功能的一个重要指标,有效准确评估碳储量对区域碳循环和碳源/汇研究、减缓气候变化和维持区域可持续发展具有重要意义。本研究基于多时序遥感影像数据(Sentinel-1、Sentinel-2)和Google Earth Engine (GEE)云计算平台,... 详细信息

碳储量变化是碳库功能的一个重要指标,有效准确评估碳储量对区域碳循环和碳源/汇研究、减缓气候变化和维持区域可持续发展具有重要意义。本研究基于多时序遥感影像数据(Sentinel-1、Sentinel-2)和Google Earth Engine (GEE)云计算平台,匹配ICESat-2植被冠层的光子点数据反演红树林树高,通过大范围尺度的红树林“树高-生物量”模型反演生物量,最终得到海南岛红树林树高、地上生物量和碳储量估算结果,从而分析其分布及变化情况。结果显示:海南岛红树林2016、2019和2022年平均高度分别为6.99 m、7.26 m、7.71 m,其中各区域红树林树高整体均呈上升趋势;2016年、2019年和2022年海南岛红树林地上生物量总量分别为400939.48 t、411928.64 t和458759.02 t,平均地上生物量分别为110.23 t/hm2、114.61 t/hm2、120.02 t/hm2,海南岛东北部的东寨港和八门湾区域地上生物量占总量的80%;红树林植被碳储量的增长率在1%—4.45%之间,其中东寨港、八门湾的红树林植被碳储量增长率最大,分别为4.45%和3.17%。研究成果可为大范围尺度红树林碳储量核算提供基础数据和方法参考,可以作为海南岛红树林管理和保护的重要参数数据,具有推广价值。

关键词：红树林碳储量生物量 Google Earth Engine 海南岛

X射线荧光光谱结合主成分分析-线性判别分析对炼焦煤产地识别

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冶金分析 2024年

作者：田琼欧阳政曲强管嵩湛江海关技术中心青岛海关技术中心

炼焦煤作为钢铁生产的关键原料,其质量和来源的准确追溯对于保障产业链的稳定和安全至关重要。本文收集并获取俄罗斯(南雅库特盆地、库兹巴兹盆地)、澳大利亚(博文盆地)、美国(阿巴拉契亚盆地)、加拿大(糜鹿谷)4个国家5个产地共78组炼... 详细信息

炼焦煤作为钢铁生产的关键原料,其质量和来源的准确追溯对于保障产业链的稳定和安全至关重要。本文收集并获取俄罗斯(南雅库特盆地、库兹巴兹盆地)、澳大利亚(博文盆地)、美国(阿巴拉契亚盆地)、加拿大(糜鹿谷)4个国家5个产地共78组炼焦煤样本的X射线荧光光谱(XRF),采用主成分分析、线性判别分析等算法,建立了炼焦煤产地识别模型,实现了对炼焦煤产地的快速识别。采用箱型图校正法、最邻近值方法填充的异常值。采用Savitzky-Golay(SG)平滑滤波、二次函数曲线拟合基线进行光谱数据预处理。结果表明,使用前3个主成分作为输入向量,4个国别作为目标向量,训练集、测试集分别按照70%、30%的比例随机选取,训练集进行5折交叉验证,采用线性判别分析,建立识别模型,验证集准确率为98.2%,测试集准确率为100%。对产地为俄罗斯(南雅库特盆地、库兹巴兹盆地)、澳大利亚(博文盆地)、美国(阿巴拉契亚盆地)、加拿大(糜鹿谷)的炼焦煤,该模型能够准确、快速识别产地。

关键词： X射线荧光光谱(XRF) 炼焦煤主成分分析线性判别分析产地识别