一种烟草及烟草制品中马来酰肼残留量的检测方法

    公开(公告)号:CN106526024B

    公开(公告)日:2019-06-28

    申请号:CN201610985773.9

    申请日:2016-11-09

    IPC分类号: G01N30/02

    摘要: 本发明公开一种烟草及烟草制品中马来酰肼截留量的检测方法,所述烟草及烟草制品包括烟叶和卷烟烟丝,包括以下步骤:配制标准溶液、盐酸回流提取、分散固相萃取纯化、UPLC‑MS/MS分析测定。本发明针对烟草抑芽剂马来酰肼,利用超高效液相色谱‑串联质谱仪(UPLC–MS/MS),建立UPLC–MS/MS快速分析烟草及烟草制品中马来酰肼残留量的方法。选取的串联质谱,分离度和灵敏度都明显高于标准方法(YC/T 405.5‑2011)的紫外检测器。

    一种烟草中麦草畏残留量的测定方法

    公开(公告)号:CN103149313B

    公开(公告)日:2014-12-03

    申请号:CN201310046867.6

    申请日:2013-02-06

    IPC分类号: G01N30/88

    摘要: 本发明公开一种测定烟草中麦草畏残留量的方法,该方法包括以下步骤:提取烟草中的目标物、N-丙基乙二胺纯化、标准储备液和标准工作液的配制和液相色谱-串联质谱测定。本发明的方法克服了现有技术样品处理方法的不足,针对烟草样本优化了前处理条件,并对LC-MS/MS的相关检测条件进行了优化,主要优化了离子源条件,色谱柱以及流动相体系。与传统的气相色谱比较,采用基质分散固相萃取法来检测麦草畏。简化了前处理过程,提高了分析灵敏度。与HPLC方法相比,由于选取了超高效液相色谱柱RP18,使得柱子的分离度明显提高,分析时间显著缩短。串联质谱的使用使得方法的选择性和灵敏度提高,更有利于低含量的除草剂残留的测定。

    一种烟草中2,4-D残留量的测定方法

    公开(公告)号:CN103149289A

    公开(公告)日:2013-06-12

    申请号:CN201310046824.8

    申请日:2013-02-06

    IPC分类号: G01N30/02 G01N30/06

    摘要: 本发明公开一种测定烟草中2,4-D残留量的方法,包括提取烟草中的目标物、N-丙基乙二胺纯化、标准储备液和标准工作液的配制和液相色谱-串联质谱测定四个步骤。本发明的方法克服了现有技术样品处理方法的不足,针对烟草样本优化了前处理条件,并对LC-MS/MS的相关检测条件进行了优化,主要优化了离子源条件,色谱柱以及流动相体系。与传统的气相色谱比较,采用基质分散固相萃取法来检测2,4-D。简化了前处理过程,提高了分析灵敏度。

    一种基于三维DNA纳米图形的表面增强拉曼基底及其制备方法

    公开(公告)号:CN115980016A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211629841.X

    申请日:2022-12-19

    IPC分类号: G01N21/65 G01N21/01

    摘要: 本发明公开了一种三维DNA纳米图形的表面增强拉曼基底及其制备方法,三维DNA纳米图形是通过DNA砖乐高式配对法搭建构成,金属纳米粒子紧密且有序镶嵌在DNA纳米图案的孔洞结构中。DNA纳米图案由多个DNA砖通过乐高式配对法搭建,其结构稳定牢固,纳米粒子与DNA图案进行碱基互补配对镶嵌在图案表面时,可以克服纳米粒子间的强斥力,使更大尺径的纳米粒子紧密牢固的镶嵌在纳米图案表面。采用DNA砖序列不同堆砌成的三维孔洞大小不同,可实现不同直径纳米粒子的固定。采用预设DNA纳米图案孔洞的在图案表面纵向和横向位置,实现纳米粒子有序排列。通过上述方法获得紧密接触且有序排列的纳米粒子SERS基底。本发明提出的SERS基底能产生高强度且密集均匀的拉曼热点,可实现高灵敏度和高复现性的拉曼光谱检测。

    一种基于集成技术的烤烟烟叶等级识别方法

    公开(公告)号:CN113743399A

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN202110809022.2

    申请日:2021-07-16

    摘要: 本发明公开了一种基于集成技术的烤烟烟叶智能化分级方法,包括:对获取的烤烟烟叶图像进行预处理,筛选得到合格的训练数据与测试数据;进行图像分割,利用灰度化与阈值化技术,找到最大的连通区域,得到目标区域图像与相应的二值化掩模图像;对目标区域图像进行处理,提取烤烟烟叶图像的传统表观特征、VGG16深度网络输出特征以及细粒度特征,将这些特征输入到基于Boosting框架的多支持向量机模型中进行训练,学习各分类模型的权重和参数;对集成结果进行投票,得到最终的等级识别结果。本发明能够利用专家知识提取的特征以及深度神经网络提取的深度特征,最后利用有效的集成技术使得烤烟烟叶分级结果具有较高的准确率以及鲁棒性。