本发明公开了一种测定COD的荧光法,包括如下步骤:(1)制备COD标准溶液体系;(2)制备空白对照溶液体系;(3)分别测定COD标准溶液体系和空白对照溶液体系的荧光峰强度值F标准及F空白,计算ΔF=F标准-F空白;(4)以ΔF对COD的浓度关系做工作曲线;(5)被测物样品的测定,计算ΔF样=F样-F0;(6)根据样品测得的ΔF样,查步骤(4)的工作曲线,计算出被测物中COD的含量。本测定方法的仪器简单,操作快速,灵敏度高。
用于监测颗粒的装置包括用于使穿过至少一个过滤器的压力、通过所述过滤器的样品的流率或它们的组合的测量值与在溶液中的颗粒的性质相关联的装置。更具体地,所述装置能用于监测反应系统中的颗粒以向使用者提供信号或向反应系统提供控制输入以根据所期望的路径改变反应进程。
一种过滤及监测系统包括在线式监测装置和过滤块,过滤块在其中有腔室。入口管道为过滤块腔室提供流体,并具有定位在其中的入口阀,其构造成切断通过入口管道的流体流。出口管道从过滤块腔室移除流体。过滤流体导管使过滤块与监测装置流体地连接。出口管道的出口轴线偏离入口管道的入口轴线,使得流体在穿过过滤块腔室时改变方向,在过滤块腔室内造成湍流。过滤块内的湍流扫除累积在过滤元件的过滤块腔室-侧面的颗粒,减少过滤元件上的滤饼的积累。入口阀的关闭促使通过过滤块的流体流较急地停止流动,导致流体通过过滤元件而从定位于过滤流体导管中的蓄压器倒冲地流到过滤块腔室。流体的倒冲流动使累积在过滤元件的过滤块腔室-侧面的滤饼脱落。
控制基底蚀刻过程的方法(300)包括将基底的底表面或顶表面设置(301、302)成邻近一定体积的蚀刻流体,以产生蚀刻剂‑基底界面,以及经由空间受控的电磁辐射来加热(305)蚀刻剂‑基底界面。方法还包括将监测光束传输(303)穿过基底,基底和一定体积的蚀刻流体在监测光束的波长范围处是至少部分地透明的,以及在基底蚀刻过程期间,经由监测光束测量(304)基底表面的性质,以产生对于基底的实时测量性质。本文还公开了相应的蚀刻系统(100A‑100D)和计算机程序产品。
使用靶标结合性适配体传感器以测定介质中靶标浓度的方法和系统,其可以包括:将靶标分散在介质中,对该介质中的靶标结合性适配体传感器施加间歇式脉冲电流测定(“IPA”)波形以感测靶标,确定靶标结合性适配体传感器的参考点以设定与此参考点相对应的基线水平,并基于此参考点的基线水平来测定该介质中该靶标的浓度。
对于血液凝固时间测定,其反应时间取决于检体的血液凝固能力,并不是固定的。尤其在模块式装置中,有在多个血液凝固分析部之间产生检体处理、测定数量、测定时间的偏离的可能性,有使装置整体的处理能力降低的担忧。一种具备能够分析检体与试剂的反应时间因检体而不同的血液凝固时间项目的多个血液凝固分析部的模块式自动分析装置,控制检体架的搬运动作的控制部对于该多个血液凝固分析部的各个血液凝固分析部求出分析中的检体以及待机中的检体委托的测定项目的预料测定时间的合计时间,并基于该求出的预料测定时间的合计时间来决定上述检体架的搬运目的地。
一种用TXRF仪器测试土壤及污水中铬元素痕量的测试方法,包括以下步骤:量取土壤消解液或污水试样,加酸,建立酸性条件的试剂环境,加入高锰酸钾溶液将3价铬离子氧化为6价铬离子,依次加入萃取剂和盐酸对铬离子进行萃取,将萃取出来的铬离子有机相溶液滴在石英玻璃上进行恒温滴定制膜,将干燥后的滴定制膜置于TXRF样品平台上进行扫描测试;本发明首次将萃取技术应用于全反射X射线荧光仪的测试当中,使用MIBK(甲基异丁基甲酮)的试剂萃取方法,使土壤消解液或其它水溶液样品中的铬元素与其他基底元素分离开来,降低测试过程中其他元素的谱峰和背景干扰。
本发明提供使试样附着于具有导电性的探头(11)的顶端、对所述探头(11)施加离子化电压而对试样(21)赋予电荷从而使其离子化的离子化方法。在离子化方法中,实施使探头(11)的表面均质化的化学处理,使试样(21)附着于探头(11)的顶端,对探头(11)施加离子化电压而对试样(21)赋予电荷从而使其离子化。能够通过使探头(11)发生电晕放电等来进行使探头(11)的表面均质化的化学处理。
本发明公开了一种泡沫石墨烯化学传感器对有化学有机溶剂的识别方法,包括制备泡沫石墨烯化学传感器;测量泡沫石墨烯与化学试剂作用时的时域电阻变化数据;根据墨烯电阻与有机化学试剂相互作用时的模型曲线,提取特征向量;采用主要成分分析法对提取的特征向量进行降维;进行BP神经网络的训练,将降维后的特征向量输入到训练好的BP神经网络中,输出分类结果,实现对有化学有机溶剂的识别。本发明方法无需对传感器进行任何修饰,能够实现对有机化学试剂的准确识别。
一种用活性污泥曝气快速降解水体中有机污染 物, 然后用重铬酸钾紫外光度法测定降解前、后COD之差, 定义为BODs, 再换算为BOD5的环境监测方法, 同时, 也测定了水体中CODcr之值, 本方法能测定印染、石化、制药、制革、冶炼、造纸等工业废水、城市污水和被污染的海水, 包括高氯化工废水的CODcr、BOD5。
一种用于预测半导体处理设备的一个或多个机械组件的不规律运动的系统及方法。一种机械运动不规律性预测系统包括一个或多个运动传感器,所述一个或多个运动传感器感测与半导体处理设备的至少一个机械组件相关联的运动相关参数。所述一个或多个运动传感器基于所感测到的运动相关参数输出感测信号。缺陷预测电路系统基于感测信号预测所述至少一个机械组件的不规律运动。
公开了用于射频识别(RFID)传感器的方法和结构,所述传感器可以用来监测各个环境条件。测量的环境条件取决于RFID传感器中使用的传感器材料。传感器材料是基于电导率的通量相对其对被监测的环境条件的饱和度选择的。传感器材料设置在RFID传感器的相邻的导电结构之间。被测量的环境条件一有变化,传感器材料的电导率就会变化,从而提高或降低RFID传感器对RFID读取器的询问的响应的幅度。
本发明涉及一种用于在具有催化器和拉姆达调节的内燃机的车辆中在连续行驶运行中进行车载诊断的方法,在催化器的上游连接有至少一个催化前拉姆达探测器并且在催化器的下游连接有催化后拉姆达探测器。这两个拉姆达探测器输出相应的传感器信号,对所述传感器信号进行可信度测试,其方式为借助OSC诊断求取催化器的当前最大可行的氧气加载量以及求取催化前拉姆达探测器到催化后拉姆达探测器的稀跃变之间的所测量的时间段。由当前的氧气加载量和理论的剩余氧气含量如下求取在催化前拉姆达探测器到催化后拉姆达探测器的稀跃变之间的理论时间段。当所测量的时间段与理论时间段之间的商处于通过第一和第二阈值界定的预先给定的范围内时,确定催化前拉姆达探测器和催化后拉姆达探测器无故障地工作。
本发明涉及功能材料制备和电化学检测分析领域,提供了一种超浸润高灵敏电化学微芯片、制备方法及应用,该微芯片自下而上依次为ITO玻璃、钛层、金层、纳米枝状金层、超疏水表面;钛层、金层通过磁溅射法依次沉积在ITO玻璃导电面;纳米枝状金层通过电化学法沉积到金层上;超疏水表面通过溶液浸泡修饰在纳米枝状金层上;超疏水表面上设有用于固定微液滴的超亲水位点。本发明将超浸润液滴固定技术与超灵敏电化学检测相结合,基底的纳米枝状金能大大提高了电化学检测的灵敏性,对超浸润的液滴处理解决了传统电化学检测时检测液体量大的问题,通过对癌症特异性标志物的检测证明了该微芯片生化检测的可行性;制作简单,成本廉价,应用前景广阔。
一种以最小频率1/f1随时间周期性变化的电流激励电池和电池组(10)并给出时序参考。线性电路(35, 55)产生两种信号, 其一与激励电流成正比, 另一个与随时间变化的响应电压成正比。以同一频率限制滤波器(40, 60)处理这些信号, 以衰减高次谐波和噪声。为了同步, 利用所述时序参考, 微处理器/微控制器(20)指令模数转换器(45, 65), 以便在一个周期内的相等时间间隔处取样频率限制电流和电压信号, 并接受数字取样作为输入。对多个周期平均所述数字取样, 并用于计算所述频率限制电路和电压在频率f1下的同相分量和90°相移的富利叶系数。通过以数字方式结合这些富利叶系数, 微处理器/微控制器(20)确定电池/电池组(10)在频率f1下的复阻抗的实部和虚部。
根据本发明的电极(1)包括:至少一个优选为圆柱形的第一玻璃体(2),在所述第一玻璃体(2)中设计有至少一个第一腔室;至少一种布置在第一腔室中的第一电解质;至少一个产生电位的第一元件(4),所述第一元件(4)布置在所述腔室中,并在与第一电解质接触的情况下产生第一电位;至少一个第一封闭元件(5),所述第一封闭元件(5)连同第一电解质与产生电位的第一元件(4)都被轴向固定在第一腔室中,并且密封地封闭所述第一电解质及所述第一元件,其中第一封闭元件(5)还可以导电,产生电位的第一元件导电接触第一封闭元件,并且所述电极还包括至少一个第一电导体,所述第一电导体在第一封闭元件的背离第一电解质的侧上电接触第一封闭元件。
本发明提供了一种用于通过下述方式来处理地下地层的方法和系统:通过具有一定pH的井下流体与pH敏感性材料的反应来检测所述井下流体的位移和位置;使包含所述材料的塞组件移动以接触井筒套管中的一个或多个收缩部。
本发明提供了一种传感器,其包括:以电方式包括可切换的聚合物元件。所述聚合物元件具有至少第一电状态和第二电状态,并且可根据预定的环境变化在所述第一电状态和所述第二电状态之间切换。所述传感器包含对非水性化学物质敏感的聚合物基体和嵌入所述聚合物基体中的多个导电颗粒。
一种流量控制系统包括:配置为储存流体的流体贮存器、与流体贮存器流动连通且位于流体贮存器的下游的蓄压器、以及配置为接收并流体地联接到具有生物或化学样品的流动池的装载区。装载区与蓄压器流动连通且位于蓄压器的下游。流量控制系统还包括与装载区流动连通且位于装载区的下游的系统泵。系统泵配置为诱导流体从流体贮存器且通过蓄压器和装载区的流动。蓄压器配置为在填充操作期间从流体贮存器接收流体。蓄压器配置为在压力辅助操作期间在流体上施加压力并朝向装载区驱动流体。
申请人已经开发了用于IHC和ISH染色的扩增系统和方法,其利用“点击化学”将报告子分子共价结合至组织。
一种智能型硫化氢电化学气体监视仪,其特征在于:敏感电极为Au,Pt,Rb的多孔扩散电极,其微孔径要求在0.02~0.4mm之间;辅助电极采用与敏感电极材料相应的网状电极,网孔选择为100~400目;参比电极选用标准甘汞电极;浓度为10~28%的硫酸电解液加有浓度为0.5~1.5%的NaCl,1~3%的甘油,0.1~0.5%的六次甲基四氨为添加剂,在敏感电极弧参比电极之间施加一0.3~0.8V的稳定电压。本发明响应时间快,灵敏度高。
提供了在宽范围的温度、压力和化学条件下稳定的参比电极。根据本发明主题的参比电极包括由具有远端封闭端和近端开口端的石英组成的管状外壳。绝缘陶瓷棒近似连接到外壳封闭远端的开口,以在陶瓷棒和石英外壳之间形成微裂纹(称为裂纹结,CJ)。CJ为从参比电极(RE)内部到工作电极(WE)的离子导电提供了非常曲折的路径。在管状外壳内部是电引线(例如银线),其设置在包含碱金属盐(例如,AgCl和KCl)的混合物的电解质中,从电解质向上延伸穿过石英外壳近端处的密封装置。
本发明公开了一种用于监测便携式容器中物料数量的系统和方法。所述系统可包括容器中的物料和传感器。所述传感器用于监测当所述容器处于第一位置时所述物料的第一液位并生成第一数据信号作为回应。所述传感器用于检测当所述容器处于第二位置时所述容器中的物料的第二液位并生成第二数据信号作为回应。所述传感器进一步用于将所述第一数据信号和所述第二数据信号发送给处理器。所述处理器用于接收所述第一数据信号和所述第二数据信号并基于所述第一数据信号和所述第二信号生成报告,所述报告涉及所述容器中的物料的数量。
本发明提供了构建基于体外模板定向酶促复制或合成的用于生物分子测序的系统的方法。本发明的实施方式涉及使用电信号对生物聚合物进行测序和鉴定的系统、方法、装置和组合物。更具体地,本公开包括基于酶活(包括复制)教导构建系统以电子方式检测生物聚合物的实施方式。
一种用来为具体患者筛选多个候选治疗剂或化学治疗剂的效力的改进系统,其中,先获取患者的组织样品,培育并使其分别暴露在多种处理剂和/或治疗剂下,以便客观地确定对特定患者的最佳治疗剂。具体的方法革新,如组织样品制备方法,使得该方法在实践和理论上均适用。对于初始组织培养单层制备来说,特别重要的组织样品制备方法是初步制备组织样品的粘合性多细胞颗粒,而不是酶解离的细胞悬液或制备液。通过使均匀的细胞样品受各种活性剂(及其各种浓度)的作用,就可确定治疗特定患者最为有效的试剂和浓度。
本发明提供一种COD自动测定装置,其即使试液的量较少,仍能高精度地进行测定,还能满足降低环境负荷、运转成本、回收废液和补充试剂等维护保养的频率、或降低电力消耗等的要求。一种COD自动测定装置,其中,反应槽(2)具备在上表面具有开口的试样测定部(21),以及与试样测定部的底部连通且向下方延伸的、呈有底管状的试样加热部(22)。试样加热部(22)形成为其水平截面的面积小于试样测定部(21)的水平截面的面积。反应槽(2)的构成为,试样加热部(22)的容积大于氧化反应时的试液的体积、小于添加辅助液后的试液的体积,氧化反应步骤的液面位于试样加热部(22),滴定步骤的液面位于电极的检测面(502)的上部。
用于电化学半电池,特别是参比半电池且含有聚合物的聚合物电解质,所述聚合物可通过N-丙烯酰基氨基乙氧基乙醇的聚合作用或N-丙烯酰基氨基乙氧基乙醇与至少一种其他单体组分的共聚合作用而制得。
披露了一种用于鉴定目标组织区域中各种纹理元素的化学物种的方法,其中选择性地激发感兴趣的体积(VOI)并且施加k编码梯度脉冲以诱导相位卷绕来产生针对特定k值和取向的空间编码。该特定k值基于该VOI内的预期纹理选择。将用该特定k值编码的NMR RF信号的多个序列样本记录为信号数据。然后对所采集的信号数据进行傅里叶变换,其中对于每个k编码,所记录的信号指示k空间中该点处的空间频率功率密度。然后评价该NMR频谱中的每个峰,由此确定每种化学物种对该VOI中k值下的组织纹理的相对贡献。
本发明公开了一种口服热淋清颗粒后大鼠尿液和粪便中两种成分的确定及其含量测定方法,含量测定方法是采用高效液相色谱质谱联用检测方法,在所建立的检测方法下对口服热淋清颗粒后尿液和粪便中两种成分没食子酸和原儿茶酸进行含量测定。本发明含量测定方法的精密度高,重现性好,稳定性好,测定结果准确,可对有效评价热淋清颗粒中的没食子酸和原儿茶酸在生物体内的排泄情况。
本说明书实施例提供一种通过强化学习模型对业务模型进行压缩的方法和装置。方法包括,首先获取通过神经网络实现的业务模型,其包含N个网络层。依次将各个网络层作为当前层进行剪枝操作,该操作包括,基于当前层的层特征确定环境状态,将环境状态输入强化学习模型,得到针对当前层的剪枝决策,据此进行剪枝;并在样本队列中添加当前层的剪枝记录,该记录包括环境状态和剪枝决策。然后,将验证数据集输入N个网络层均进行剪枝后的压缩模型,得到性能评估结果。根据该性能评估结果确定奖励分数,将奖励分数分别添加到N条剪枝记录中,形成N条训练样本。然后,根据样本队列中的训练样本,更新强化学习模型。
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