CN105628661A - 同时检测水体中颗粒态有机物与溶解态有机物的方法 - Google Patents

同时检测水体中颗粒态有机物与溶解态有机物的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105628661A
CN105628661A CN201511023430.6A CN201511023430A CN105628661A CN 105628661 A CN105628661 A CN 105628661A CN 201511023430 A CN201511023430 A CN 201511023430A CN 105628661 A CN105628661 A CN 105628661A
Authority
CN
China
Prior art keywords
dimensional fluorescence
data
matrix
fluorescence spectrum
sample
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201511023430.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105628661B (zh
Inventor
何小松
席北斗
虞敏达
高如泰
李丹
檀文炳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chinese Research Academy of Environmental Sciences
Original Assignee
Chinese Research Academy of Environmental Sciences
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chinese Research Academy of Environmental Sciences filed Critical Chinese Research Academy of Environmental Sciences
Priority to CN201511023430.6A priority Critical patent/CN105628661B/zh
Publication of CN105628661A publication Critical patent/CN105628661A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105628661B publication Critical patent/CN105628661B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N21/6402Atomic fluorescence; Laser induced fluorescence

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)

Abstract

一种同时检测水体中颗粒态有机物与溶解态有机物的方法,包括以下步骤:(1)采集水体样品,设定荧光光度仪的激发波长、发射波长和扫描速度;(2)测定所有样品和超纯水的激发-发射三维荧光光谱;(3)利用超纯水三维荧光光谱,对样品三维荧光光谱进行拉曼散射校正;(4)将进行拉曼散射校正后所得的三维荧光光谱数据矩阵导出后进行数据转换;(5)对所有样品进行所述数据转换后所得的数据进行主成分分析;(6)利用因子得分系数矩阵经转化后绘制因子得分矩阵图谱,鉴定水中有机物的组成;(7)通过主成分分析结果计算水体中颗粒态有机物及溶解态有机物的相对含量。本发明的方法样品需要量少,检测灵敏度高,不破坏样品结构,环境友好。

Description

同时检测水体中颗粒态有机物与溶解态有机物的方法
技术领域
本发明涉及环境科学及检测技术领域,具体涉及同时检测水体中颗粒态有机物与溶解态有机物的方法。
背景技术
随着世界工农业的快速发展,工业废水的不达标排放、生活污水的任意倾倒及农业生产中农业化肥的不合理施用,使众多地区水体受到严重的有机物污染,给区域生态环境及附近居民的健康带来严重隐患。欲有效准确地消除此类隐患,首先需明确受污染水体污染程度及其完整的污染物组成信息。
目前对水体中有机物的检测分析主要通过采用色谱和光谱技术进行,但在色谱分析时所测试样品均需通过去除颗粒物的前处理,方可通过检测器检测分析;在光谱分析时为了减少水中颗粒态物质一般均需对样品进行过滤处理,减少微粒产生的散射干扰,因而对水体中有机物的检测分析主要为可溶性有机物,对颗粒态有机物的检测分析受到忽视,因此,寻找一种能同时鉴别和分析水体中不同粒径的有机物及其相对含量的方法,将为全面掌握水体中有机物污染状况和污染行为提供科学的依据。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种同时检测水体中颗粒态有机物与溶解态有机物的方法。
为了实现上述目的,本发明提供下述技术方案。
本发明提供一种同时检测水体中颗粒态有机物与溶解态有机物的方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)采集多份水体样品,设定荧光光度仪的激发波长、发射波长和扫描速度;
(2)测定所有样品和超纯水的激发-发射三维荧光光谱,以获得样品三维荧光光谱和超纯水三维荧光光谱;
(3)利用所述超纯水三维荧光光谱,对所述样品三维荧光光谱进行拉曼散射校正;
(4)将进行拉曼散射校正后所得的三维荧光光谱数据矩阵导出后进行数据转换;
(5)对所有样品进行所述数据转换后所得的数据进行主成分分析;
(6)利用因子得分系数矩阵经转化后绘制因子得分矩阵图谱,鉴定水中有机物的组成;
(7)通过主成分分析结果计算水体中颗粒态有机物及溶解态有机物的相对含量。
步骤(1)中所述样品的采集份数优选为不少于20份。
步骤(2)中所述样品三维荧光光谱和所述超纯水三维荧光光谱优选为分别利用具有激发发射同步的三维扫描功能的荧光仪在下列三维荧光测定条件下测定:
激发波长为200-450nm,扫描间距5nm,狭缝宽度5nm,
发射波长为280-550nm,扫描间距5nm,狭缝宽度5nm,
扫描速度设定在500-2400nm·min-1范围内。
步骤(3)所述拉曼散射校正优选为通过将所述各样品三维荧光光谱分别减去所述超纯水三维荧光光谱而进行。
步骤(4)优选为在所述进行拉曼散射校正后,所得荧光矩阵数据导出至一表格编辑软件(如excel表格),获得一个55×51的三维荧光光谱矩阵数据,将矩阵数据转化为一列,每个样品均获得由2805个荧光强度值构成的一列数据。
步骤(5)中所述主成分分析优选为将各样品转换后所得数据作为变量,在数据分析处理软件(如SPSS软件)中进行数据降维、因子分析,基于特征值大小筛选出能解释原数据80%以上的主要因子,并提取各因子得分系数矩阵。
步骤(6)所述因子得分矩阵图谱优选为主成分分析所述因子得分系数矩阵,在一表格编辑软件(如excel表格)中转换成55×51矩阵数据,并用此矩阵在一数据处理绘图软件(如origin)中以荧光检测时对应激发、发射波长为轴绘制因子得分图谱。
步骤(6)中所述的鉴定水中有机物优选采用所述因子得分图谱,在不同激发-发射区呈现的峰值鉴别水中颗粒态和溶解态有机物的组成。
步骤(7)中所述水体中颗粒态有机物及溶解态有机物的相对含量是通过不同样品各组分因子得分值计算其相对浓度。
本发明还提供所述方法在环境监测领域的应用。
本发明具有显著的进步:
1、本发明在实际检测操作过程中样品需求量少,检测灵敏度高,工作量小。采用本发明的方法每次检测所需样品量少(在10ml以下),检测灵敏度高,检测限低(可达1μg/L),不需繁琐的前处理,能在保持样品组成结构完整的前提下即可进行检测,省时省力,准确高效。
2、本发明的检测方法分析快捷,对环境友好。
附图说明
图1(a)、图1(b)分别为水体样品过0.8μm滤膜前(a)后(b)样品三维荧光图谱;
图2(a)、图2(b)、图2(c)分别为原水进行拉曼散射后通过主成成分分析鉴别出的3主要组分,其中a、b为颗粒/胶体态有机物组成图谱,c为溶解态有机物图谱。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本发明作进一步的详细说明。
本发明的发明人在进行了大量的实验之后发现,大部分受有机物污染的水体中含有类蛋白、芳烃和酚类等具有荧光特性的异质性有机物,因此可以采用三维荧光光谱仪器进行测定。三维荧光光谱技术分析水体有机组成是不仅分析快,检测限低,而且不需过多前处理。三维荧光对水体原样进行检测时,会出现瑞利散射、二次散射等光散射,在分析可溶性有机物时往往将其认为是干扰而采用不同的方法进行去除。瑞利散射(如图1所示)主要为入射光子与水体微粒发生的弹性碰撞,改变光子运动方向,释放出与入射光相同波长的光而形成的。因此,水体三维荧光光谱图中瑞利散射能提供颗粒态有机物性质和含量的信息(如图1(a)、(b)所示),采用化学计量学方法对三维荧光数据进行运算处理,将能解析出不同粒径有机物的不同组分,计算出各组分的相对含量。
以下通过具体实施例对本发明进行进一步阐述说明。
实施例1
1、样品来源
在石家庄市某典型纳污河流采集28种地表水水体样品。
2、样品分析
3、具体操作过程:
(1)采集多份水体样品,设定荧光光度仪的激发波长、发射波长和扫描速度;
(2)测定所有样品和超纯水的激发-发射三维荧光光谱,以获得样品三维荧光光谱和超纯水三维荧光光谱;
(3)利用所述超纯水三维荧光光谱,对所述样品三维荧光光谱进行拉曼散射校正;
(4)将进行拉曼散射校正后所得的三维荧光光谱数据矩阵导出后进行数据转换;
(5)对所有样品进行所述数据转换后所得的数据进行主成分分析;
(6)利用因子得分系数矩阵经转化后绘制因子得分矩阵图谱,鉴定水中有机物的组成;
(7)通过主成分分析结果计算水体中颗粒态有机物及溶解态有机物的相对含量。
步骤(2)中所述样品三维荧光光谱和所述超纯水三维荧光光谱为分别利用具有激发发射同步的三维扫描功能的荧光仪在下列三维荧光测定条件下测定:
激发波长为200-450nm,扫描间距5nm,狭缝宽度5nm,
发射波长为280-550nm,扫描间距5nm,狭缝宽度5nm,
扫描速度设定在500-2400nm·min-1范围内。
步骤(3)所述拉曼散射校正为通过将所述各样品三维荧光光谱分别减去所述超纯水三维荧光光谱而进行。
步骤(4)为在所述进行拉曼散射校正后,所得荧光矩阵数据导出至excel表格,获得一个55×51的三维荧光光谱矩阵数据,将矩阵数据转化为一列,每个样品均获得由2805个荧光强度值构成的一列数据。
步骤(5)中所述主成分分析为将各样品转换后所得数据作为变量,在SPSS软件中进行数据降维、因子分析,基于特征值大小筛选出能解释原数据80%以上的主要因子,并提取各因子得分系数矩阵。
步骤(6)所述因子得分矩阵图谱为主成分分析所述因子得分系数矩阵,在excel表格中转换成55×51矩阵数据,并用此矩阵在origin软件中以荧光检测时对应激发、发射波长为轴绘制因子得分图谱。
步骤(6)中所述的鉴定水中有机物采用所述因子得分图谱,在不同激发-发射区呈现的峰值鉴别水中颗粒态和溶解态有机物的组成。
步骤(7)中所述水体中颗粒态有机物及溶解态有机物的相对含量是通过不同样品各组分因子得分值计算其相对浓度。
其中,采用日立公司生产的HitachiF-7000型荧光光度计对28个样品及超纯水进行测定。激发光源为150W氙弧灯,光电倍增管电压为700V,信噪比>110,扫描速度为1200nm·min-1,激发和发射单色仪的狭缝宽度均为5nm,响应时间为自动。激发波长(Ex)范围为200~450nm,增量5nm;发射波长(Em)范围为280~550nm,增量5nm。
4、数据转换如下所示:
提取方法:主成分分析。
提取方法:主成分分析。
旋转法:具有Kaiser标准化的正交旋转法。
a.旋转在6次迭代后收敛。
5、结果
数据进行主成分分析后可明显筛选出3个主要因子,对3个主要因子的得分与波长绘制因子得分谱(如图2(a)、(b)、(c)所示),通过图谱中瑞利散射峰强弱出现可判断组分1、2为颗粒/胶体态有机物,而组分3为溶解态有机物。通过观察图谱中峰位置可判断组分1主要包含传统意义上紫外区富里酸A峰、腐殖酸M峰和C峰,为代表典型陆源性类腐植酸物质,组分2主要包含对应的单品类色氨酸S峰和传统T峰,为生活污水中典型的类蛋白荧光物质。此外,组分1、2均存在一定的类蛋白或类腐植酸的肩峰,说明该水域颗粒态中不仅包括类腐植酸和类蛋白单独赋存状态的有机物,同时还存在两种结合态的有机物。组分3中由传统长波激发波长A峰及类胡敏酸C峰组成,为典型大分子类腐植酸物质。
结合旋转成份矩阵中各组分的载荷值乘以稀释倍数(浓度较大样品的稀释),可较好确定各不同组分在不同样品中的相对含量,从而定量了解水体中不同赋存状态不同物质组成的特征。
综上可知,采用本发明的方法检测方便、灵敏的三维荧光方法检测灵敏度高,不仅可以明确地定性区别水体中颗粒态和溶解态有机物及其组成的特征,还可以定量掌握各不同颗粒态和溶解态有机物的具体相对含量。
以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种同时检测水体中颗粒态有机物与溶解态有机物的方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)采集多份水体样品,设定荧光光度仪的激发波长、发射波长和扫描速度;
(2)测定所有样品和超纯水的激发-发射三维荧光光谱,以获得样品三维荧光光谱和超纯水三维荧光光谱;
(3)利用所述超纯水三维荧光光谱,对所述样品三维荧光光谱进行拉曼散射校正;
(4)将进行拉曼散射校正后所得的三维荧光光谱数据矩阵导出后进行数据转换;
(5)对所有样品进行所述数据转换后所得的数据进行主成分分析;
(6)利用因子得分系数矩阵经转化后绘制因子得分矩阵图谱,鉴定水中有机物的组成;
(7)通过主成分分析结果计算水体中颗粒态有机物及溶解态有机物的相对含量。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(1)中所述样品的采集份数为不少于20份。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(2)中所述样品三维荧光光谱和所述超纯水三维荧光光谱为分别利用具有激发发射同步的三维扫描功能的荧光仪在下列三维荧光测定条件下测定:
激发波长为200-450nm,扫描间距5nm,狭缝宽度5nm,
发射波长为280-550nm,扫描间距5nm,狭缝宽度5nm,
扫描速度设定在500-2400nm·min-1范围内。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(3)所述拉曼散射校正为通过将所述各样品三维荧光光谱分别减去所述超纯水三维荧光光谱而进行。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(4)为在所述进行拉曼散射校正后,所得荧光矩阵数据导出并处理,获得一个55×51的三维荧光光谱矩阵数据,将矩阵数据转化为一列,每个样品均获得由2805个荧光强度值构成的一列数据。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(5)中所述主成分分析为将各样品转换后所得数据作为变量,对其进行数据降维、因子分析,基于特征值大小筛选出能解释原数据80%以上的主要因子,并提取各因子得分系数矩阵。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(6)所述因子得分矩阵图谱为主成分分析所述因子得分系数矩阵,转换成55×51矩阵数据,并用此矩阵以荧光检测时对应激发、发射波长为轴绘制因子得分图谱。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(6)中所述的鉴定水中有机物采用所述因子得分图谱,在不同激发-发射区呈现的峰值鉴别水中颗粒态和溶解态有机物的组成。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(7)中所述水体中颗粒态有机物及溶解态有机物的相对含量是通过不同样品各组分因子得分值计算其相对浓度。
10.权利要求1~9任一项所述方法在环境监测领域的应用。
CN201511023430.6A 2015-12-30 2015-12-30 同时检测水体中颗粒态有机物与溶解态有机物的方法 Expired - Fee Related CN105628661B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201511023430.6A CN105628661B (zh) 2015-12-30 2015-12-30 同时检测水体中颗粒态有机物与溶解态有机物的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201511023430.6A CN105628661B (zh) 2015-12-30 2015-12-30 同时检测水体中颗粒态有机物与溶解态有机物的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105628661A true CN105628661A (zh) 2016-06-01
CN105628661B CN105628661B (zh) 2018-09-04

Family

ID=56043798

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201511023430.6A Expired - Fee Related CN105628661B (zh) 2015-12-30 2015-12-30 同时检测水体中颗粒态有机物与溶解态有机物的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105628661B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106680520A (zh) * 2017-02-04 2017-05-17 宁波亿诺维信息技术有限公司 一种水质自动检测分析仪
CN108489952A (zh) * 2018-05-03 2018-09-04 北京航空航天大学 三维荧光光谱结合二次微分检测水体溶解性有机物的方法
CN110672570A (zh) * 2019-10-12 2020-01-10 闽江学院 一种基于植物油三维荧光光谱的茶油鉴定方法
CN111272962A (zh) * 2020-02-26 2020-06-12 中国环境科学研究院 判别天然背景下河湖水体cod来源的方法
CN113075181A (zh) * 2021-03-25 2021-07-06 昆明市生态环境局安宁分局生态环境监测站 一种水污染溯源三维荧光数字信号的线性变换增益方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120161035A1 (en) * 2005-10-24 2012-06-28 Bronk Burt V Method of classifying microorganisms using UV irradiation and excitation fluorescence
CN103630522A (zh) * 2013-12-11 2014-03-12 中国科学院南京地理与湖泊研究所 一种有色可溶性有机物三维荧光数据的校正和定标方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120161035A1 (en) * 2005-10-24 2012-06-28 Bronk Burt V Method of classifying microorganisms using UV irradiation and excitation fluorescence
CN103630522A (zh) * 2013-12-11 2014-03-12 中国科学院南京地理与湖泊研究所 一种有色可溶性有机物三维荧光数据的校正和定标方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHRISTOPHER L.OSBURN,ETC: "Seasonal variation in the quality of dissolved and particulate organic matter exchanged between a salt marsh and its adjacent estuary", 《JURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH-BIOGEOSCIENCES》 *
于会彬 等: "三维荧光与神经网络研究城市河流沉积物孔隙水有机物组成与结构特征", 《光谱学与光谱分析》 *
虞敏达 等: "洨河溶解性有机物光谱学特征", 《环境科学》 *
魏自民 等: "园林植物水溶性有机物与Hg(Ⅱ)配位机理的三维荧光特性研究", 《东北农业大学学报》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106680520A (zh) * 2017-02-04 2017-05-17 宁波亿诺维信息技术有限公司 一种水质自动检测分析仪
CN108489952A (zh) * 2018-05-03 2018-09-04 北京航空航天大学 三维荧光光谱结合二次微分检测水体溶解性有机物的方法
CN108489952B (zh) * 2018-05-03 2021-03-30 北京航空航天大学 三维荧光光谱结合二次微分检测水体溶解性有机物的方法
CN110672570A (zh) * 2019-10-12 2020-01-10 闽江学院 一种基于植物油三维荧光光谱的茶油鉴定方法
CN111272962A (zh) * 2020-02-26 2020-06-12 中国环境科学研究院 判别天然背景下河湖水体cod来源的方法
CN113075181A (zh) * 2021-03-25 2021-07-06 昆明市生态环境局安宁分局生态环境监测站 一种水污染溯源三维荧光数字信号的线性变换增益方法
CN113075181B (zh) * 2021-03-25 2024-05-24 昆明市生态环境局安宁分局生态环境监测站 一种水污染溯源三维荧光数字信号的线性变换增益方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN105628661B (zh) 2018-09-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105628661A (zh) 同时检测水体中颗粒态有机物与溶解态有机物的方法
Chen et al. An overview of analytical methods for detecting microplastics in the atmosphere
Zhang et al. Application of laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) in environmental monitoring
Simon et al. Quantification of microplastic mass and removal rates at wastewater treatment plants applying Focal Plane Array (FPA)-based Fourier Transform Infrared (FT-IR) imaging
Afrin et al. Microplastics contamination in the soil from Urban Landfill site, Dhaka, Bangladesh
Wolfe et al. Spectrofluorescence of sediment humic substances and historical changes of lacustrine organic matter provenance in response to atmospheric nutrient enrichment
Hu et al. Quantitative and sensitive analysis of polystyrene nanoplastics down to 50 nm by surface-enhanced Raman spectroscopy in water
Sollins et al. Soil carbon and nitrogen: pools and fractions
Bugden et al. Application of ultraviolet fluorometry and excitation–emission matrix spectroscopy (EEMS) to fingerprint oil and chemically dispersed oil in seawater
Qin et al. Fluorescence fingerprinting properties for exploring water-soluble organic compounds in PM2. 5 in an industrial city of northwest China
Andrade-Eiroa et al. Environmental applications of excitation-emission spectrofluorimetry: an in-depth review I
Cory et al. Spectral methods to advance understanding of dissolved organic carbon dynamics in forested catchments
Raposo et al. Determination of humic substances in sediments by focused ultrasound extraction and ultraviolet visible spectroscopy
Fan et al. The aging behaviors of chromophoric biomass burning brown carbon during dark aqueous hydroxyl radical oxidation processes in laboratory studies
Krishna et al. Ultrasound-assisted extraction procedure for the fast estimation of major, minor and trace elements in lichen and mussel samples by ICP-MS and ICP-AES
Freire et al. Trace elements determination in high salinity petroleum produced formation water by high-resolution continuum source graphite furnace atomic absorption spectrometry after matrix separation using Chelex-100® resin
Koz et al. Lead adsorption capacity of some moss species used for heavy metal analysis
Park et al. A comparative study on the distribution behavior of microplastics through FT-IR analysis on different land uses in agricultural soils
Zhang et al. Light absorption and fluorescence characteristics of water-soluble organic compounds in carbonaceous particles at a typical remote site in the southeastern Himalayas and Tibetan Plateau
Katsumi et al. Addition of polyvinyl pyrrolidone during density separation with sodium iodide solution improves recovery rate of small microplastics (20–150 μm) from soils and sediments
Guo et al. New insights into the mechanism of phosphate release during particulate organic matter photodegradation based on optical and molecular signatures
Li et al. A novel baseline-correction method for standard addition based derivative spectra and its application to quantitative analysis of benzo (a) pyrene in vegetable oil samples
CN108489952B (zh) 三维荧光光谱结合二次微分检测水体溶解性有机物的方法
Behbahani Development of a new and fast extraction method based on solvent-assisted dispersive solid-phase extraction for preconcentration and trace detection of atrazine in real matrices
Xia et al. Study on fluorescence interaction between humic acid and PAHs based on two-dimensional correlation spectroscopy

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20180904

Termination date: 20211230

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee