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  • 2025

    7-16
    紫外可見近紅外光譜分析中的注意事項有哪些?

    紫外可見近紅外光譜分析是基于物質對不同波長范圍電磁輻射的吸收特性來進行分析的技術。其涵蓋了紫外區(200-400nm)、可見區(400-780nm)和近紅外區(780-2500nm)。在紫外可見區域,物質對光的吸收主要源于分子內電子的躍遷。當分子受到特定波長的光照射時,電子會從低能級躍遷到高能級,而不同化學結構的物質其電子能級分布不同,吸收的光波長也就各異。例如,含有共軛雙鍵的有機化合物,由于電子離域程度較大,其π電子躍遷所需的能量較低,吸收波長往往處于可見光區,使得溶液呈現...

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  • 2025

    7-4
    利用傅里葉變換光譜儀的干涉條紋的處理

    利用傅里葉變換光譜儀(FourierTransformSpectrometer,FTS)測量干涉條紋并反演光譜,在科學和工業領域具有重要意義,主要體現在以下方面:1.高分辨率和寬光譜范圍傅里葉變換光譜儀通過干涉條紋的精細采樣,能夠實現很高的光譜分辨率(可達0.001cm?1量級),特別適合研究窄線寬的光譜特征(如分子轉動-振動譜、原子超精細結構等)。同時,一次測量可同時覆蓋從紫外到遠紅外甚至THz的寬波段(取決于分束器和探測器的選擇),無需像色散型光譜儀那樣切換光柵或濾光片。...

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  • 2025

    6-27
    實驗室紅外光譜儀使用指南

    實驗室紅外光譜儀使用指南解鎖實驗室的"分子照妖鏡"——紅外光譜儀。無論是鑒定官能團、分析材料結構,還是檢測產品質量,它都能大顯身手。但操作不當可能得到假譜圖甚至損壞儀器!這份指南讓你快速上手~紅外光譜儀能干啥?1.鑒定有機物官能團(-OH、C=O等)2.分析高分子材料結構3.快速篩查未知樣品成分使用步驟1.樣品制備-固體樣品:與KBr壓片(透明薄片)-液體樣品:滴在兩片NaCl晶片間-粉末樣品:直接ATR檢測方便2.背景掃描-先不放樣品掃描背景(必須做!)-確保光路潔凈無干擾...

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  • 2025

    6-24
    如何正確操作使用游離二氧化硅分析儀?

    游離二氧化硅分析儀憑借其多樣的工作原理,在職業衛生監測、環境監測及工業生產質量控制等多領域發揮關鍵作用。它不僅守護著勞動者的健康底線,保障工業生產的高效與優質,更為多學科的科研探索提供有力支撐,隨著技術的不斷進步,有望在更多方面創造更大價值。游離二氧化硅分析儀的應用領域:-環境監測:在大氣環境監測中,可用于分析空氣中懸浮顆粒物中的游離二氧化硅含量,了解環境污染狀況,評估空氣質量,為制定環境保護政策和措施提供數據支持。此外,對于土壤、水等環境介質中的游離二氧化硅分析,也有助于研...

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  • 2025

    6-18
    熒光分光光度計關鍵參數的優化策略

    熒光分光光度計的性能直接受多個關鍵參數影響,包括激發波長與發射波長的準確性、靈敏度、分辨率、信噪比及掃描速度等。優化這些參數可顯著提升檢測結果的可靠性和實驗效率。以下從核心參數出發,結合具體策略展開分析:1.激發與發射波長的精準選擇策略:預掃描確定最佳波長:利用儀器的波長掃描功能,通過繪制激發光譜和發射光譜,定位目標物質的最大激發波長(λ_ex)和最大發射波長(λ_em),避免因波長偏差導致信號強度下降。窄帶濾光片或單色器優化:采用高精度單色器或窄帶濾光片,減少雜散光干擾,提...

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  • 2025

    6-18
    詳解游離二氧化硅分析儀的三種分析方法

    游離二氧化硅分析儀是一種用于檢測和分析粉塵中游離二氧化硅含量的儀器,在工業生產、職業健康、環境監測等領域具有重要作用。-紅外光譜法:基于不同物質對紅外輻射的吸收特性差異。當紅外光照射樣品時,游離二氧化硅會吸收特定波長的紅外光,通過檢測這種吸收情況,并與已知標準曲線對比,從而確定游離二氧化硅的含量。這種方法具有快速、準確、非破壞性等優點,但對樣品的制備和測試條件要求較高,如需要均勻的樣品分布和合適的測量范圍等。-X射線衍射法:利用晶體對X射線的衍射現象來確定物質的結構和成分。對...

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  • 2025

    5-27
    傅里葉紅外光譜儀為科學研究和工業生產提供了有力的支持

    在實際應用中,傅里葉紅外光譜儀具有廣泛的用途。在有機化學領域,它可以用于鑒定化合物的結構,通過分析紅外光譜圖中的特征吸收峰,確定分子中的官能團和化學鍵類型。在材料科學中,可用于研究材料的組成、結構和性能之間的關系,例如分析聚合物的固化程度、纖維的取向等。在制藥行業,它可以用于藥物的成分分析、質量控制和藥物研發過程中的化合物篩選。此外,還在環境監測、食品檢測、石油化工等領域發揮著重要作用,為科學研究和工業生產提供了有力的支持。傅里葉紅外光譜儀的檢定方法:1.外觀檢查:查看儀器是...

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  • 2025

    5-23
    近紅外光譜儀通過深度學習自動識別復雜混合物成分

    近紅外光譜儀結合深度學習技術,能夠高效自動識別復雜混合物成分。這一創新方法的核心在于利用深度學習強大的特征提取與模式識別能力,解決傳統光譜分析中解析復雜混合物成分的難題。在技術實現上,近紅外光譜儀首先通過其高靈敏度的探測器采集混合物的光譜數據。這些數據包含了混合物中各成分分子振動能級躍遷的信息,是成分識別的關鍵。然而,對于復雜混合物而言,其光譜數據往往呈現高度重疊和復雜特征,傳統分析方法難以準確解析。深度學習技術的引入,為這一問題提供了解決方案。通過構建深度神經網絡模型,如卷...

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