云南昆明有色金屬化學分析技術理論與應用

基于磷酸鹽柱[5]芳烴和碳納米管復合材料測定T4多聚核苷酸激酶活性的方法 724     

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本發明公開了一種基于磷酸鹽柱[5]芳烴和多壁碳納米管復合材料測定T4多聚核苷酸激酶活性的方法，包括如下步驟：(1)設計DNA寡核苷酸序列；(2)合成磷酸鹽柱[5]芳烴；(3)采用超聲分散制備磷酸鹽柱[5]芳烴和多壁碳納米管復合材料；(4)構建電化學生物傳感器；(5)測定T4多核苷酸激酶活性；(6)測定T4多核苷酸激酶抑制劑；(7)實際樣品測定。本發明操作簡單、成本低、非放射性、靈敏度高、選擇性好，基于磷酸鹽柱[5]芳烴優異的主客識別特性和多壁碳納米管比表面積大、穩定性好、導電性能優異的特點。

整流機組整流效率實時測量及顯示裝置 734     

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一種整流機組整流效率實時測量及顯示裝置涉及一種應用于電冶金、電化學工業中的整流機組整流效率實時測量及整流效率曲線、瞬時值顯示裝置。本實用新型由信號變換裝置、參量測量裝置、控制裝置和顯示屏構成,信號變換裝置與參量測量裝置中聯通,參量測量裝置與控制裝置聯通,顯示屏與控制裝置連接。本實用新型測量參數多、精度高、顯示信息量大。

預測多相混合均勻性的時間序列模型和方法 1069     

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本發明是一種預測多相混合均勻性的時間序列模型的建立方法。本發明主要應用于化學工程實驗中預測流體混合效果及理論上指導及校正實驗的設計。具體是:(1)利用電子斷層成像技術或高速攝像機來獲得多相攪拌混合實時圖樣;(2)用編寫好的程序計算所獲得的實時圖樣的第0維貝蒂數;(3)用(2)的方法每隔一定時間獲得之初的相關數據,從而得到相應時間序列;(4)利用(3)得到的時間序列應用相重構法計算時間延遲變量和嵌入維數以及帶寬;(5)再對(3)中的時間序列采用一步向前法和局部加權線性預測,從而就有完整的時間序列;(6)再用實驗方法來驗證我們的預測誤差。本發明應用在對所有流體混合效果的預測,該方法簡單方便,且具有很高的實用價值。

用于測定煙堿的離子選擇性電極 1061     

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本實用新型是一種用于測定煙堿的離子選擇性電極。包括電極桿、內充液和銀/氯化銀,其特征在于在電極桿的底部設有一層敏感材料。使用本實用新型的離子選擇性電極是測定儀中的關鍵部件,通過電極度上的敏感膜,經測定求出目標物質濃度與電極電流相關性數學表達式,從而達到準確快速定量的目的,完成測定需要測定的化學組份,即煙葉中的煙堿含量。其耗電小,測定簡便,精度高,容易操作,可直接用于田間地頭測定,通過測定結果適時調整施肥方法及確定收采時間。

對卷煙的香氣風格進行測評的方法 763     

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本發明公開了一種對卷煙香氣風格進行測評的方法。涉及卷煙品質的測定方法。本發明采用輪廓評價法,從質量指標和特征指標兩個方面,以基本感受,香味特征,香氣特征,化學質量指標,化學特征指標等五個輪廓,46個基本因子指標對不同品牌卷煙建立多維度卷煙風格特征輪廓評價。該法的建立對確定卷煙的香氣風格提供了一種形象直觀、操作方便的測評方法。

鋅電積過程中對陰陽極實時在線測量的裝置及其方法 1158     

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本發明涉及一種鋅電積過程中對陰陽極實時在線測量的裝置及其方法，屬于濕法冶金和電化學測量技術領域。本發明可以實現對鋅電積過程中的陽極或陰極的電化學狀態實時在線監測，通過快速獲取電極的阻抗特征，基于阻抗組元的關鍵參數建模，經比對后實現電極特征的實時獲取，得到包括陽極表面析氧、陽極泥和陰極表面鋅沉積、表面活性劑的吸附等的定性或定量觀測結果。本發明對于鋅電積過程的陽極和陰極的狀態實時監測，可以實現電積過程中故障的自動預警，從而提高電積效率和陰極鋅的質量。

蓮藕中有害元素鉛、銅、鉻、鎘的測定方法 982     

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本發明屬于化學領域,尤其是食用植物中有害元素鉛、銅、鉻、鎘的測定方法。本發明所述的測定方法由以下步驟組成:1.選取蓮藕樣品,切碎,混勻,置于耐酸容器中;2.按照每10克蓮藕樣品加入30～40ML硝酸、高氯酸混合酸;3.移至電熱板上加熱,產生棕色氣體較多時,取下稍冷;4.再移至電熱板上加熱,高氯酸冒白煙至近干,剩0.5～1ML;5.將上述溶液取下冷卻,按每10克蓮藕樣品加入1～2ML硝酸,再加入蒸餾水至50ML,混勻;6.用電感耦合等離子體原子發射光譜儀(ICP-AES)繪制鉛、銅、鉻、鎘校準曲線;7.步驟五所得試樣溶液按照步驟六測定鉛、銅、鉻、鎘的譜線強度,計算機從校準曲線上查得溶液中鉛、銅、鉻、鎘的濃度,計算蓮藕樣品中鉛、銅、鉻、鎘的含量。

基于EMD的預測多相混合效果的時間序列模型建立方法 918     

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本發明公開了一種基于EMD的預測多相混合效果的時間序列模型的建立方法。本發明主要應用于化學工程實驗中判斷流體混合效果及理論上指導實驗的設計。具體是:(1)獲得多相攪拌混合實時圖樣;(2)計算實時圖樣的第0維貝蒂數;(3)用(2)的方法獲得部分相關數據,得到相應時間序列x(t);(4)找出x(t)的所有極大值點和極小值點,將其用三次樣條函數擬合為數據x(t)的上包絡線下包絡線。(5)當h1k滿足SD的要求時,令c1=h1k即可得到信號x(t)的第一個IMF分量c1,就可得到一個去掉高頻成分的新數據序列r1;(6)一直到最后一個數據序列rn的極值點小于2個;(7)得到后相應求和得到最終的預測值序列(5);(8)驗證預測誤差。本發明對化工實驗中判斷混合效果的好壞,提供了一種可靠實用的預測方法。

“四步式”大比例尺定位探測深部熱液礦床或礦體的方法 1097     

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本發明公開了一種“四步式”大比例尺定位探測深部熱液礦床或礦體的找礦方法。通過礦床成礦規律研究、成礦構造精細解析、蝕變巖相填圖與構造地球化學精細勘查、地球物理深部探測及隱伏礦定位預測四個階段的工作程序，進行深部礦床或礦體直接定位探測。該方法集成了“礦床模型預測、構造預測、蝕變巖相填圖與構造地球化學精細勘查、地球物理探測”的大比例尺(1:200～1:50000)遞進式深埋藏礦床或礦體定位探測技術，實現了深部找礦勘查技術的系統化。

實現多元貴金屬合金釬料固-液相溫度預測的方法 744     

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本發明涉及一種實現多元貴金屬合金釬料固?液相溫度預測的方法，該方法包括：從文獻中查找貴金屬合金釬料的化學式、制備工藝以及固相溫度和液相溫度值，作為數據集樣本；先構建物理化學參量集，再按照所收集合金化學式構建一個特征集，替代化學式的直接輸入；通過相關性篩選對特征集初步篩選，再采用遺傳算法對初步篩選后的特征組和不同機器學習算法進行篩選，尋找關鍵特征與機器學習算法的最佳組合；基于篩選結果建立機器學習模型進行性能預測；此外，采用主動學習方法，對已建立的機器學習模型進行迭代改進。本發明可實現對多元貴金屬合金釬料固?液相溫度的預測。

聯合罪名預測的涉案新聞重疊實體關系抽取方法 833     

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本發明涉及聯合罪名預測的涉案新聞重疊實體關系抽取方法，屬于自然語言處理技術領域。本發明首先預測涉案新聞所描述的案件的罪名，然后將罪名向量融入到關系分類的狀態向量中，實現重疊實體關系抽取，另外，為了緩解因聯合罪名預測而給重疊實體關系抽取帶來的錯誤傳播問題，本發明引入一種分層級聯強化學習機制，將整個過程分解為罪名預測層和重疊實體關系抽取層，利用罪名指導重疊實體關系抽取，幫助重疊實體關系抽取層優化強化學習策略。并將重疊實體關系抽取結果反饋給罪名預測層幫助罪名預測層優化強化學習策略。實驗結果表明，該方法是實驗過程中獲得的一個最優的技術方案，在涉案新聞數據集上，F1指標達到了86.5％。

基于圖神經網絡的人體口服生物利用度預測方法 1109     

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本發明公開了分子化學性質預測技術領域的基于圖神經網絡的人體口服生物利用度預測方法，包括初始原子、化學鍵特征抽取模塊和圖神經網絡模塊；初始原子、化學鍵特征抽取模塊，圖神經網絡需要將分子結構信息轉化為分子圖，需要定義原子和化學鍵的初始特征以供圖神經網絡使用，利用原子結構信息，構建原子鄰接矩陣代表分子的拓撲結構；圖神經網絡模塊，圖神經網絡的前向傳播包含兩個步驟，包括消息傳遞和讀出，消息傳遞需要進行多次以生成好的原子、化學鍵的隱藏表示，能夠通過使用圖神經網絡，避免分子描述符的抽取，減少工作量，使用化學鍵消息吸收機制，使得化學鍵輔助模型學習到更好的分子表示，提高圖神經網絡的解釋性。

基于磁性納米材料和生物信號放大技術測定T4多聚核苷酸激酶活性的方法 715     

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本發明公開了一種基于磁性納米材料和生物信號放大技術測定T4多聚核苷酸激酶活性的方法，采用水熱法制備Fe₃O₄@TiO₂磁性核殼納米粒子，ATP和T4 PNK存在時，滾環擴增反應引物鏈S1的5′端磷酸化，修飾到Fe₃O₄@TiO₂磁性納米粒子表面；加入環形模板S2，核酸鏈S2與Fe₃O₄@TiO₂磁性納米粒子表面引物鏈S1雜交形成環形混合物；Fe₃O₄@TiO₂磁性納米粒子表面發生RCA反應；加入二茂鐵標記的核酸鏈S3，Fc?S3與RCA反應產物雜交，被修飾到磁性納米粒子表面，增強電化學響應信號；通過GME的磁性富集和電化學響應信號，實現對T4 PNK活性的高靈敏和定量測定。

用于卷煙煙氣亞硝胺測定的樣品前處理裝置 891     

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本實用新型屬于分析化學技術領域，具體涉及一種專用于卷煙煙氣亞硝胺提取的樣品前處理裝置及其相應的前處理方法。本實用新型的裝置由燒瓶、提取器和回流冷凝管三部分組成，提取器為溶劑汽流管和填料管上部相連而成的U形管，溶劑汽流管下端接燒瓶磨口，填料管中裝有篩板，篩板上放置柱層析材料和樣品，填料管的下端也接至燒瓶，上端接回流冷凝管。本實用新型的結構簡單，前處理方法的操作更簡便，可減少樣品前處理過程中的轉移，濃縮等過程，環境污染小，還能節省有機溶劑消耗量。

用于卷煙煙氣亞硝胺測定的樣品前處理裝置及處理方法 1168     

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本發明屬于分析化學技術領域，具體涉及一種專用于卷煙煙氣亞硝胺提取的樣品前處理裝置及其相應的前處理方法。本發明的裝置由燒瓶、提取器和回流冷凝管三部分組成，提取器為溶劑汽流管和填料管上部相連而成的U形管，溶劑汽流管下端接燒瓶磨口，填料管中裝有篩板，篩板上放置柱層析材料和樣品，填料管的下端也接至燒瓶，上端接回流冷凝管。本發明裝置的結構簡單，前處理方法的操作更簡便，可減少樣品前處理過程中的轉移，濃縮等過程，環境污染小，還能節省有機溶劑消耗量。

樹苔浸膏中氮、氫、碳、硫的測定方法 927     

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本發明屬于化學領域,適用于樹苔浸膏中氮、氫、碳、硫四個元素的測定。本發明所述的樹苔浸膏中氮、氫、碳、硫的測定方法由以下步驟組成:一、定量稱取樹苔浸膏樣品,置于特制樣品杯中;二、每1克樹苔浸膏樣品定量通入載氣(氦氣0.14MPa)、動力氣(氬氣0.4MPa)、燃燒氣(氧氣0.1MPa);三、樹苔浸膏經高溫裂解、在純氧中燃燒,樣品中的氮、氫、碳、硫轉化成氣體N2、H2O、CO2、SO2;四、N2、H2O、CO2、SO2經過色譜柱分離,熱導檢測氮、氫、碳、硫百分含量。

薰衣草中碳、氫、氮、硫的測定方法 966     

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本發明屬于化學領域,適用于薰衣草中碳、氫、氮、硫四個元素的測定。本發明所述的薰衣草中碳、氫、氮、硫四個元素的測定方法由以下四個步驟組成:一、準確稱量薰衣草樣品,置于特制樣品杯中;二、每10mg薰衣草樣品定量通入載氣(氦氣0.14MPa)、動力氣(氬氣0.4MPa)、燃燒氣(氧氣0.1MPa);三、高溫裂解、純氧中燃燒薰衣草樣品,樣品中碳、氫、氮、硫轉化成氣體CO2、H2O、N2、SO2;四、產生的CO2、H2O、N2、SO2經過色譜柱分離,熱導檢測碳、氫、氮、硫的百分含量。

選礦過程藥液用量測控裝置 1013     

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本實用新型涉及一種選礦過程藥液用量測控裝置，屬于選礦過程測控領域。所述測控裝置由補藥裝置、稱重裝置、數控裝置、測控主機和機架五個部分組成。補藥裝置包括補藥手閥、補藥電磁閥和補藥管道；稱重裝置包括加藥箱、稱重傳感器和稱重傳感器變送器；數控裝置包括加藥管接頭、加藥手閥、加藥電磁閥、接藥箱和輸出管道；測控主機與稱重傳感器變送器、補藥電磁閥、加藥電磁閥連接；機架為立式，用于固定補藥裝置、稱重裝置和數控裝置。測控裝置以重力檢測與數字控制相結合，采用周期性分時控制方式，實現加藥和補藥的控制。本實用新型具有控制精度高、穩定性好、適應性強、維護量小等特點，可以適用于多種物理化學性質的藥液流量控制。

用于卷煙煙氣苯并[α]芘測定的固相萃取柱 1175     

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本實用新型屬于分析化學設施，具體涉及一種用于卷煙煙氣苯并[α]芘分析中的固相萃取柱。本固相萃取柱包括柱腔體和柱帽，在柱腔體內上、中、下位置各設有一篩板，分隔成兩格填料腔，一格填料腔中裝無水硫酸鈉填料，另一格填料腔中裝硅膠填料。本實用新型可一次過柱就可達到樣品干燥和凈化的效果，具有簡化樣品處理步驟、節約樣品處理時間的優點，本固相萃取柱具有結構簡單，使用方便且成本低的特點。

選礦過程藥液用量測控方法及裝置 712     

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本發明涉及選礦過程藥液用量測控方法及裝置，本發明包括補藥裝置、稱重裝置、數控裝置、測控主機和機架五個部分。本發明通過稱重傳感器實時檢測加藥箱的藥液重量，根據加藥電磁閥動作時加藥箱藥液重量的變化值，檢測和控制加藥電磁閥的藥液輸出量。根據加藥流量范圍和補藥流量范圍，對控制周期進行加藥控制時間段和補藥控制時間段的計算。以加藥電磁閥數量、流量及藥液用量為依據，計算加藥控制時間段內各加藥電磁閥的控制時間。采用加藥電磁閥分時控制方法，控制各加藥電磁閥的動作，實現多個加藥點藥液用量的精確控制。本發明具有控制精度高、穩定性好、適應性強、維護量小等特點，可以適用于多種物理化學性質的藥液流量控制。

快速測定乙烯-乙酸乙烯酯聚合物中乙酸乙烯酯含量的方法 1031     

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本發明公開一種快速測定乙烯?乙酸乙烯酯聚合物中乙酸乙烯酯含量的方法，屬于檢測技術領域。包括以下步驟：S1.采用化學方法測定標準品中乙酸乙烯酯的含量；S2.采用全反射紅外光譜法對標準品進行測定，以2850cm?1處的特征吸收峰的吸光度與1020cm?1處的特征吸收峰的吸光度之比為橫坐標，以步驟S1中標準品的乙酸乙烯酯含量為縱坐標，制作標準曲線；S3.采用全反射紅外光譜法對待測品進行測定，然后將得到的2850cm?1處的特征吸收峰的吸光度與1020cm?1處的特征吸收峰的吸光度之比代入步驟S2得到的標準曲線中，得到待測品的乙酸乙烯酯含量。本發明采用全反射紅外測定法，可有效避免常規紅外法對樣品精度的要求以及繁瑣的樣品制作過程，提高檢測效率，且該方法的準確度高。

基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣巴豆醛的方法 1182     

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本發明提供一種基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣巴豆醛的方法，通過已有的烤片理化數據和煙氣巴豆醛數據建立從理化指標項到煙氣巴豆醛的模型，對于未知烤片煙氣巴豆醛樣本，可以利用其理化成分數據直接預測烤片煙氣巴豆醛值。本發明省去了由傳統化學方式進行卷制、燃燒、捕捉煙氣、檢測等步驟；同時，采用魯棒回歸模型，可以有效地避免因理化數據或煙氣數據中奇異值樣本導致的弊端，很大程度上保證模型的健壯性，這點正是魯棒回歸建模優于普通線性回歸建模的優點。實踐證明，該模型能夠有效地預測烤片的煙氣巴豆醛值，極大地提高檢測效率，降低檢測成本。

基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣NNK的方法 1048     

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本發明提供一種基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣NNK的方法，通過已有的烤片理化數據和煙氣NNK數據建立從理化指標項到煙氣NNK的模型，對于未知烤片煙氣NNK樣本，可以利用其理化成分數據直接預測烤片煙氣NNK值。本發明省去了由傳統化學方式進行卷制、燃燒、捕捉煙氣、檢測等步驟；同時，采用魯棒回歸模型，可以有效地避免因理化數據或煙氣數據中奇異值樣本導致的弊端，很大程度上保證模型的健壯性，這點正是魯棒回歸建模優于普通線性回歸建模的優點。實踐證明，該模型能夠有效地預測烤片的煙氣NNK值，極大地提高檢測效率，降低檢測成本。

基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣氰化氫的方法 1093     

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本發明提供一種基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣氰化氫的方法，通過已有的烤片理化數據和煙氣HCN數據建立從理化指標項到煙氣HCN的模型，對于未知烤片煙氣HCN樣本，可以利用其理化成分數據直接預測烤片煙氣HCN值。本發明省去了由傳統化學方式進行卷制、燃燒、捕捉煙氣、檢測等步驟；同時，采用魯棒回歸模型，可以有效地避免因理化數據或煙氣數據中奇異值樣本導致的弊端，很大程度上保證模型的健壯性，這點正是魯棒回歸建模優于普通線性回歸建模的優點。實踐證明，該模型能夠有效地預測烤片的煙氣HCN值，極大地提高檢測效率，降低檢測成本。

同時測定對苯二酚和鄰苯二酚的復合電極的制備方法 753     

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本發明公開一種同時測定對苯二酚和鄰苯二酚的復合電極的制備方法，所述制備方法以鉍鹽和有機配體進行溶劑熱反應得到MOF前驅體，將MOF前驅體在煅燒獲得Bi@C納米復合電極材料；然后將復合電極材料作為工作電極，采用差分脈沖法(DPV)進行對苯二酚和鄰苯二酚的電化學檢測。本發明所述復合電極材料，解決了對苯二酚和鄰苯二酚在溶液中存在互相干擾難檢測的問題，對對苯二酚和鄰苯二酚同時檢測，且具有抗干擾能力強，靈敏度高，制備簡單，性能穩定的優點。

基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣苯并芘的方法 895     

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本發明提供一種基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣苯并芘的方法，通過已有的烤片理化數據和煙氣B[a]P數據建立從理化指標項到煙氣B[a]P的模型，對于未知烤片煙氣B[a]P樣本，可以利用其理化成分數據直接預測烤片煙氣B[a]P值。本發明省去了由傳統化學方式進行卷制、燃燒、捕捉煙氣、檢測等步驟；同時，采用魯棒回歸模型，可以有效地避免因理化數據或煙氣數據中奇異值樣本導致的弊端，很大程度上保證模型的健壯性，這點正是魯棒回歸建模優于普通線性回歸建模的優點。實踐證明，該模型能夠有效地預測烤片的煙氣B[a]P值，極大地提高檢測效率，降低檢測成本。

基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣一氧化碳的方法 872     

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本發明提供一種基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣一氧化碳的方法，通過已有的烤片理化數據和煙氣CO數據建立從理化指標項到煙氣CO的模型，對于未知烤片煙氣CO樣本，可以利用其理化成分數據直接預測烤片煙氣CO值。本發明省去了由傳統化學方式進行卷制、燃燒、捕捉煙氣、檢測等步驟；同時，采用魯棒回歸模型，可以有效地避免因理化數據或煙氣數據中奇異值樣本導致的弊端，很大程度上保證模型的健壯性，這點正是魯棒回歸建模優于普通線性回歸建模的優點。實踐證明，該模型能夠有效地預測烤片的煙氣CO值，極大地提高檢測效率，降低檢測成本。

基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣煙氣氨的方法 1133     

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本發明提供一種基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣煙氣氨的方法，通過已有的烤片理化數據和煙氣NH3數據建立從理化指標項到煙氣NH3的模型，對于未知烤片煙氣NH3樣本，可以利用其理化成分數據直接預測烤片煙氣NH3值。本發明省去了由傳統化學方式進行卷制、燃燒、捕捉煙氣、檢測等步驟；同時，采用魯棒回歸模型，可以有效地避免因理化數據或煙氣數據中奇異值樣本導致的弊端，很大程度上保證模型的健壯性，這點正是魯棒回歸建模優于普通線性回歸建模的優點。實踐證明，該模型能夠有效地預測烤片的煙氣NH3值，極大地提高檢測效率，降低檢測成本。

基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣苯酚的方法 774     

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本發明提供一種基于魯棒回歸建模預測烤片煙氣苯酚的方法，通過已有的烤片理化數據和煙氣苯酚數據建立從理化指標項到煙氣苯酚的模型，對于未知烤片煙氣苯酚樣本，可以利用其理化成分數據直接預測烤片煙氣苯酚值。本發明省去了由傳統化學方式進行卷制、燃燒、捕捉煙氣、檢測等步驟；同時，采用魯棒回歸模型，可以有效地避免因理化數據或煙氣數據中奇異值樣本導致的弊端，很大程度上保證模型的健壯性，這點正是魯棒回歸建模優于普通線性回歸建模的優點。實踐證明，該模型能夠有效地預測烤片的煙氣苯酚值，極大地提高檢測效率，降低檢測成本。

絕緣油中甲醇含量測定的樣品前處理方法 1082     

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本申請涉及化學檢測技術領域，具體涉及一種絕緣油中甲醇含量測定的樣品前處理方法。目前提取樣品中甲醇進行測定的前處理方法往往存在操作復雜或需要購置昂貴的儀器等問題,造成實驗室設備成本和維護費用較高，甲醇含量測定十分不便。本申請提供一種絕緣油中甲醇含量測定的樣品前處理方法，包括：S1配制甲醇標準液；S2將絕緣油樣品溶液置于頂空瓶中，封緊瓶蓋；S3對頂空瓶進行超聲處理。本申請利用超聲技術建立了一種提取絕緣油中甲醇的樣品前處理方法，并運用氣相色譜?質譜聯用技術實現了絕緣油中甲醇的定性定量檢測；本申請涉及的樣品前處理方法具有準確、快速、重現性好、回收率高等優點，操作過程簡單，適用于電力行業絕緣油的檢測。