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两种农药制剂中有效成分近红外光谱测定方法的研究

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第一章绪论

1.1近红外光谱分析技术在质量控制中的应用

1.2研究目的与意义

第二章近红外光谱分析的基础理论

2.1近红外光谱分析技术的化学计量学方法

2.2近红外光谱定量分析技术的原理及过程

2.3近红外模型优劣的评价标准

第三章近红外分析15%毒死蜱高效氯氰菊酯乳油模型有效成分

3.1试验目的

3.2试验材料和仪器

3.3实验步骤

3.4校正集的配制以及近红外光谱的扫描

3.5毒死蜱近红外模型的建立及优化

3.6对高效氯氰菊酯建立近红外模型并优化模型

3.7不同分辨率对模型结果的影响

3.8本章小结

第四章近红外分析20%氯氰菊酯马拉硫磷乳油有效成分

4.1实验目的

4.2试验材料及仪器

4.3实验步骤

4.4校正集的配制以及光谱的扫描

4.5氯氰菊酯(Cypermethrin)近红外模型的建立

4.6马拉硫磷(Malathion)近红外模型的建立

4.7本章小结

第五章结论与建议

5.1实验结论

5.2建议

参考文献

致谢

作者简历

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摘要

近红外光谱分析技术目前广泛于农业、制药、石油等领域质量控制,既可以进行定量分析外,还可以进行在线生产监控。近红外方法具有消耗溶剂少,分析速度快等优点。目前国内外对于农药质量分析和质量控制主要采用的传统方法是气谱和液谱等方法,国外近年来已经开始把近红外应用于农药生产过程的质量控制,而国内利用近红外方法定量分析农药含量尚未见文献。本文对应用近红外定量方法分析混配乳油中农药的有效成分进行了可行性研究,结果表明: 对15%毒死蜱高效氯氰菊酯乳油有效成分进行分析,使用PLs算法进行定量分析,对乳油中两种有效成分分别建立模型,毒死蜱模型的测定系数(R<'2>)为99.62%,校正集标准偏差为(SEE)为0.37,预测标准偏差(SEP)为0.25;高氯模型的R<,2>为98.67%,SEE为0.68,SEP为0.31。 对20%氯氰菊酯马拉硫磷乳油有效分析进行分析,使用PLS算法进行定量分析,氯氰菊酯模型的R<'2>为99.98%,SEE为0.056,SEP为0.066;马拉硫磷模型的R<'2>彤为99.75%,SEE为0.17,SEP为0.11。利用建好的模型对未知样品进行预测,氯氰菊酯模型预测的相对偏差为1.3%,马拉硫磷模型预测的相对偏差为0.2%。 从两种农药的定量分析模型可知,该分析结果基本上达到了液谱的预测精度,与传统方法相比,近红外方法不需要标样,节省了成本,而且分析速度较快,所以近红外方法可以应用于商品中农药有效成分的定量分析。

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