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简论检测基于电化学和化学计量学食用油多组分重金属检测策略学术

收藏本文 2024-01-25 点赞:9334 浏览:28327 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:食用植物油中重金属(包括有毒的和必须的两类重金属)含量对其品质有着显著影响,是一项重要的检测指标。目前,在食用油中基于电化学技术的多组分同时检测探讨的报道尚少,但由于该技术具有设备简单、检测限低、灵敏度高、检测费用低等特点。故论文以此为手段,在融合化学计量学的基础上尝试了食用油中多组分重金属检测策略的探讨,为多组分重金属同时检测提供了一种新手段。选用铜、锌、铅3组分重金属为检测对象,借助于差分脉冲溶出伏安技术开展了3组分重金属同时检测策略的具体而又深入的探讨。论文主要工作如下:1.通过对支持电解质溶液以及工作参数的试验探讨,确定了醋酸-醋酸钠为支持电解质,其浓度为0.1mol/L、 pH值为4.5,同时给出了富集时间(60s)、富集电位(-1.2V)、扫描增量(10mv/s)等测试参数。2.为减少信号噪声,获得可靠的浅析数据,分别运用平滑、平滑求导、卡尔曼滤波、小波包降噪等4种策略对溶出伏安信号进行降噪处理,4种策略均能在一定程度上减少检测误差,但平滑求导与小波包策略的降噪效果相对较好。同时,在降噪探讨中,针对性地改善了平滑求导降噪的计算策略。3.为构建可靠、稳健的浅析测试模型,对降噪后的数据分别开展了主成分回归、多元线性回归、偏最小二乘回归、BP神经网络以及最小二乘支持向量机等5种建模策略的比较探讨。预测集样品的预测结果显示:基于平滑求导的主成分回归模型、多元线性回归模型、BP神经网络模型、最小二乘支持向量机模型的检测准确度较高,基于小波包降噪的偏最小二乘回归模型也取得满意的检测结果。4.在上面陈述的测试模型构建的基础上,用食用油对5种检测准确度较高的模型进行实例检测,得出了基于平滑求导的BP神经网络模型检测结果更为可靠,检测效率也更高,其结果与原子吸收光谱法(国标法)相比较无显著性差别。论文探讨结果表明,采取适宜的电化学技术、信号降噪及模型构建策略是可以实现食用油中多组分重金属的同时检测。关键词:食用油论文溶出伏安法论文降噪论文重金属检测论文检测模型论文

    摘要2-4

    ABSTRACT4-8

    第1章 绪论8-13

    1.1 检测食用植物油中重金属的作用8-9

    1.2 重金属元素检测的常用策略9

    1.3 电化学策略探讨近况简述9-11

    1.4 主要探讨内容11-13

    第2章 测试环境、测试参数以及试验策略13-21

    2.1 试验仪器及试剂13-14

    2.1.1 试验仪器13

    2.1.2 试验试剂13-14

    2.2 测试参数的探讨14-18

    2.2.1 最佳测试环境(底液)的探讨14-15

    2.2.2 测试参数探讨15-18

    2.2.3 线性范围及检测限18

    2.3 3 组分重金属试验策略18-21

    2.3.1 试验设计19-20

    2.3.2 试验步骤20

    2.3.3 小结20-21

    第3章 测试数据降噪探讨21-32

    3.1 平滑降噪22-24

    3.2 平滑求导降噪24-26

    3.3 卡尔曼滤波降噪26-28

    3.4 小波包降噪28-31

    3.5 小结31-32

    第4章 检测模型建立及其运用探讨32-54

    4.1 主成分回归模型32-35

    4.2 多元线性回归模型35-38

    4.3 偏最小二乘回归模型38-42

    4.4 BP 神经网络模型42-46

    4.5 最小二乘支持向量机模型46-50

    4.6 实际运用探讨50-53

    4.6.1 样品预处理50-51

    4.6.2 样品中重金属含量的检测51-53

    4.7 小结53-54

    第5章 结论54-55

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