超高效液相色谱法直接快速测定环境水样中硝基苯和苯胺

建立了超高效液相色谱直接快速测定环境水样中硝基苯和苯胺的分析方法。取900μL水样与100μL乙腈混匀,用微孔滤膜(0.2μm,有机系)过滤。采用1.7μm小颗粒填料的BEH phenyl柱,以乙腈/醋酸铵溶液为流动相,硝基苯和苯胺分别用紫外和荧光检测器检测,分析时间仅1.1 min。硝基苯和苯胺的线性范围分别是0.485～4850μg/L和0.495～1978μg/L,方法检出限分别是0.194μg/L和0.099μg/L,相关系数均在0.995以上。硝基苯9.70μg/L、194μg/L、1940μg/L三个浓度水平回收率在98.3%～101%,相对标准偏差在1.11%～2.03%。苯胺9.89μg/L、198μg/L、1978μg/L三个浓度水平回收率在98.6%～104%,相对标准偏差在0.75%～5.85%。与传统液相分析方法相比,本方法线性范围更宽,灵敏度更高;直接进样简化了前处理环节,减少采样体积和有机试剂的使用;分析效率高,适用于地下水、地表水等多种水质样品中痕量到常量范围的硝基苯和苯胺快速测定。     

不同海洋微藻对石油污染的响应差异

微藻对油污染物的不同响应,势必造成其群落种类组成和结构的变化,进一步影响海洋生态系统的变迁。由于油污染对于浮游植物的影响具有污染源及生物响应的多样性、多维度性和复杂性,产生影响的时效长但可显示度低等特点,造成该研究领域的极大限制。作者以石油标准品20-3和3种石油化学品(双酚、对苯二甲酸、对二甲苯)作为油污染源,利用多孔板高通量检测方法及大数据处理分析软件Simca-P,对中国沿海常见单种微型藻类的种群消长受油污染影响进行了研究。以石油标准品20-3为油污染源,分析了31株微藻增殖对不同油标浓度的不同响应;利用Simca-P软件对3种不同浓度的石油化学品对4种典型微藻(柔弱角刺藻(Chaetoceros debilis)、球等鞭金藻(Isochrysis galbana)、东海原甲藻(Prorocentrum donghaiense)、剧毒卡罗藻(Karlodinum veneficum))增殖的影响进行了比较分析。研究结果显示:不同种类微藻因油污种类及其浓度不同,其响应存在显著差异。利用多孔板以及微藻的吸光特征,可以高通量快速筛查不同微藻对不同油污及其不同浓度的响应差异,并利用计算机软件对大数据的分析能力,挖掘和比较不同微藻与不同油污之间的相互关系,从而就油污染对微藻影响这种多维度复杂关系进行研究。     

基于改进高斯-牛顿法的NLOS误差消除三维定位模型

针对无线传感网络进行室内定位过程中由于信号非视距(NLOS)传播导致精度低的问题，提出一种基于改进高斯-牛顿法的NLOS误差消除室内三维定位模型.该模型基于欧式距离，利用最小二乘算法得到目标位置的初始解，并根据改进的高斯-牛顿法对非线性最小二乘估计值进行迭代，进一步降低NLOS误差的影响，收敛得到最终的精确位置.实验结果表明：该模型在三维空间的定位误差约在0.64 m，最大定位误差不超过1.29 m，误差小于1.2 m的概率为96.5%，较其他定位方法有更好地定位效果.