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公开(公告)号：CN113156042B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110412666.8
申请日：2021-04-16
申请人： 陕西科技大学
摘要： 本发明一种筛查羊乳中磺胺类药物残留的方法，先将羊乳用乙酸和乙腈的混合水溶液、无水硫酸镁和无水乙酸钠预处理；再将得到的上清液pH调至2‑6，加入由多孔石墨烯和多壁碳纳米管制备的分散固相吸附剂涡旋，离心后分离所得上清液，加入洗脱液将混合均匀后离心，上清液蒸干后用甲酸铵水溶液复溶得到待测液，同时使用空白羊乳得到含磺胺类药物标准物质的待测液，将两者均进行分析，得到定量离子色谱峰和相应的保留时间、以及分子离子质荷比、碎片离子质荷比；最后将信息进行比对得到每一种磺胺类药物的定量离子色谱峰的峰面积，结合基质匹配混合标准工作曲线求出羊乳中每一种磺胺类药物的浓度。
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公开(公告)号：CN114916579A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210689912.9
申请日：2022-06-17
申请人： 陕西科技大学
摘要： 本发明提供一种降低褐色发酵羊乳中杂环化合物和膻味的方法，将嗜热链球菌接种到褐色羊奶中，之后恒温低频磁场培养9‑11h，得到杂环化合物和膻味均降低的褐色发酵羊乳。磁场能促进样品中活性氧或自由基的形成，进而攻击5‑羟甲基糠醛杂环化合物使其结构断裂，导致其含量减少；由于磁场通过电子‑偶极等作用的方式抑制脂肪酰辅酶A和甘油磷酸酰基转移酶活性水平，从而减少游离脂肪酸的生成。此外，原有的游离脂肪酸也会在活性氧或微生物的作用下被部分降解，因此发酵本身也会对膻味的去除具有一定作用。本发明既降低了褐色羊乳中杂环化合物的含量，又充分去除羊乳中的膻味，为推广羊乳制品的发展提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN118737716A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411034039.5
申请日：2024-07-30
申请人： 陕西科技大学
摘要： 本发明属于柔性电极材料技术领域，公开了一种MXene基纤维柔性电极材料及其制备方法，包括：将芳纶纳米纤维纺丝溶液通过湿法纺丝工艺进行纺丝，获得ANF水凝胶纤维；将所述ANF水凝胶纤维置于单层MXene溶液中，进行浸渍，得到MXene@ANF水凝胶纤维；对所述MXene@ANF水凝胶纤维进行真空干燥，获得MXene@ANF纤维电极材料，即得到所述MXene基纤维柔性电极材料；本发明选用芳纶纳米纤维作为纤维柔性电极材料的支撑结构提高电极材料的机械性能，以MXene作为活性物质和导电剂提供容量和导电性，通过采用离子交联工艺制得兼具较好的力学性能、高电化学性能、高循环稳定的纤维超级电容器电极材料。
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公开(公告)号：CN115047108B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202210682468.8
申请日：2022-06-16
申请人： 陕西科技大学
摘要： 本发明一种羊肉中抗生素药物残留的快速高通量筛查方法，先将片状氧化石墨烯溶解在乙二醇和二甘醇中，加入FeCl3、丙烯酸钠和乙酸钠混匀，所得分散液水热反应，产物与FeCl3和均苯三甲酸自组装反应，分离产物洗涤、干燥，得到磁介孔固相萃取吸附剂；再将羊肉在去离子水中涡旋超声，所得混合体系pH值调为6‑8，加入NaCl、磁介孔固相萃取吸附剂，水洗，乙腈洗脱得到洗脱液；最后将洗脱液和抗生素药物对应的标准物质配置的标准液在超高效液相色谱串联四极杆静电场轨道离子阱高分辨质谱中测定，确定抗生素药物种类，得到它们的定量离子色谱峰峰面(56)对比文件Zhang Hongyuan等.Extraction ofphenylurea herbicides from rice andenvironmental water utilizing MIL-100(Fe)-functionalized magneticadsorbents.New Journal of Chemistry.2020,第44卷第1548-1555页.Wang Xuemei等.Magnetic Cu-MOFsembedded within graphene oxidenanocomposites for enhancedpreconcentration of benzenoid-containinginsecticides.Talanta.2018,第181卷第112-117页.贾玮等.液相色谱-高分辨质谱法同时测定羊肉中12种兽药残留.陕西科技大学学报.2020,第38卷(第3期),第54-59页.
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公开(公告)号：CN117362717A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311439155.0
申请日：2023-10-31
申请人： 陕西科技大学
摘要： 本发明公开了一种用于热红外防伪的Janus薄膜及其制备方法和应用，包括：对ANF/DMSO分散液进行质子化处理，充分疏解，得到ANF水分散液；将CNT水分散液与ANF水分散液混合并疏解；将疏解后的CNT/ANF混合悬浮液通过水浴超声进行消泡处理，制备得到CNT/ANF混合悬浮液；将CNT/ANF混合悬浮液和AgNWs分散液进行Janus结构组装，获得具有Janus结构的AgNWs‑CNT/ANF复合湿膜，真空干燥后，得到用于热红外防伪的Janus薄膜；本发明制备的Janus薄膜轻质柔韧，具有良好的导电、电加热性能，能对焦耳热进行高效率利用，可应用于柔性智能显示电子设备及信息加密和防伪领域。
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公开(公告)号：CN113156042A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110412666.8
申请日：2021-04-16
申请人： 陕西科技大学
摘要： 本发明一种筛查羊乳中磺胺类药物残留的方法，先将羊乳用乙酸和乙腈的混合水溶液、无水硫酸镁和无水乙酸钠预处理；再将得到的上清液pH调至2‑6，加入由多孔石墨烯和多壁碳纳米管制备的分散固相吸附剂涡旋，离心后分离所得上清液，加入洗脱液将混合均匀后离心，上清液蒸干后用甲酸铵水溶液复溶得到待测液，同时使用空白羊乳得到含磺胺类药物标准物质的待测液，将两者均进行分析，得到定量离子色谱峰和相应的保留时间、以及分子离子质荷比、碎片离子质荷比；最后将信息进行比对得到每一种磺胺类药物的定量离子色谱峰的峰面积，结合基质匹配混合标准工作曲线求出羊乳中每一种磺胺类药物的浓度。
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公开(公告)号：CN117549608A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311536473.9
申请日：2023-11-16
申请人： 陕西科技大学
摘要： 本发明公开了一种ANF基电致发热材料及其制备方法和应用，所述ANF基电致发热材料为Janus结构，一侧为ANF基体层，另一侧为CNT/ANF导电层；本发明所述ANF基电致发热材料的一侧以ANF作为机械支撑基体材料，另一侧在ANF基体中引入碳纳米管填料作为导电层，通过Janus结构实现了一侧具有导电性，可进行电致加热及电信号的传输；另一侧具有绝缘性，能够与人体安全接触，同时ANF作为基体使其具有良好机械拉伸性能；本发明所述ANF基电致发热材料具有优良的导热性、导电性和韧性，可应用于柔性可穿戴器件和热取暖装置中。
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公开(公告)号：CN112255344B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202011120881.2
申请日：2020-10-19
申请人： 陕西科技大学
摘要： 本发明一种超高效液相色谱串联质谱鉴别不同年份白酒的方法，先将待鉴别的白酒过滤后分别在超高效液相色谱‑四极杆静电场轨道离子阱质谱中测定，再将数据收集后进行背景漂移校正，峰提取，峰对齐后识别化合物，结果数据集进行偏最小二乘法‑判别分析，以变量重要性值大于1为标准进行筛选，获得待鉴别的不同年份白酒的特征化合物，然后特征化合物作为人工神经网络的输入层，待鉴别白酒的不同年份作为人工神经网络的输出层，依次进行人工神经网络训练、验证和测试，得到人工神经网络鉴别模型，最后得到待鉴别白酒中变量重要性值大于1的特征化合物，然后将它们输入到人工神经网络鉴别模型中得到的输出层为该待鉴别白酒的年份。
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公开(公告)号：CN115047108A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210682468.8
申请日：2022-06-16
申请人： 陕西科技大学
摘要： 本发明一种羊肉中抗生素药物残留的快速高通量筛查方法，先将片状氧化石墨烯溶解在乙二醇和二甘醇中，加入FeCl3、丙烯酸钠和乙酸钠混匀，所得分散液水热反应，产物与FeCl3和均苯三甲酸自组装反应，分离产物洗涤、干燥，得到磁介孔固相萃取吸附剂；再将羊肉在去离子水中涡旋超声，所得混合体系pH值调为6‑8，加入NaCl、磁介孔固相萃取吸附剂，水洗，乙腈洗脱得到洗脱液；最后将洗脱液和抗生素药物对应的标准物质配置的标准液在超高效液相色谱串联四极杆静电场轨道离子阱高分辨质谱中测定，确定抗生素药物种类，得到它们的定量离子色谱峰峰面积，将其带入到对应抗生素药物的基质匹配校正曲线中，得到羊肉中抗生素药物的浓度。
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公开(公告)号：CN112255344A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011120881.2
申请日：2020-10-19
申请人： 陕西科技大学
摘要： 本发明一种超高效液相色谱串联质谱鉴别不同年份白酒的方法，先将待鉴别的白酒过滤后分别在超高效液相色谱‑四极杆静电场轨道离子阱质谱中测定，再将数据收集后进行背景漂移校正，峰提取，峰对齐后识别化合物，结果数据集进行偏最小二乘法‑判别分析，以变量重要性值大于1为标准进行筛选，获得待鉴别的不同年份白酒的特征化合物，然后特征化合物作为人工神经网络的输入层，待鉴别白酒的不同年份作为人工神经网络的输出层，依次进行人工神经网络训练、验证和测试，得到人工神经网络鉴别模型，最后得到待鉴别白酒中变量重要性值大于1的特征化合物，然后将它们输入到人工神经网络鉴别模型中得到的输出层为该待鉴别白酒的年份。
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