云南有色金属分析检测技术理论与应用

实现多元贵金属合金钎料固-液相温度预测的方法 646     

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本发明涉及一种实现多元贵金属合金钎料固‑液相温度预测的方法，该方法包括：从文献中查找贵金属合金钎料的化学式、制备工艺以及固相温度和液相温度值，作为数据集样本；先构建物理化学参量集，再按照所收集合金化学式构建一个特征集，替代化学式的直接输入；通过相关性筛选对特征集初步筛选，再采用遗传算法对初步筛选后的特征组和不同机器学习算法进行筛选，寻找关键特征与机器学习算法的最佳组合；基于筛选结果建立机器学习模型进行性能预测；此外，采用主动学习方法，对已建立的机器学习模型进行迭代改进。本发明可实现对多元贵金属合金钎料固‑液相温度的预测。

联合罪名预测的涉案新闻重叠实体关系抽取方法 753     

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本发明涉及联合罪名预测的涉案新闻重叠实体关系抽取方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先预测涉案新闻所描述的案件的罪名，然后将罪名向量融入到关系分类的状态向量中，实现重叠实体关系抽取，另外，为了缓解因联合罪名预测而给重叠实体关系抽取带来的错误传播问题，本发明引入一种分层级联强化学习机制，将整个过程分解为罪名预测层和重叠实体关系抽取层，利用罪名指导重叠实体关系抽取，帮助重叠实体关系抽取层优化强化学习策略。并将重叠实体关系抽取结果反馈给罪名预测层帮助罪名预测层优化强化学习策略。实验结果表明，该方法是实验过程中获得的一个最优的技术方案，在涉案新闻数据集上，F1指标达到了86.5％。

基于图神经网络的人体口服生物利用度预测方法 1024     

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本发明公开了分子化学性质预测技术领域的基于图神经网络的人体口服生物利用度预测方法，包括初始原子、化学键特征抽取模块和图神经网络模块；初始原子、化学键特征抽取模块，图神经网络需要将分子结构信息转化为分子图，需要定义原子和化学键的初始特征以供图神经网络使用，利用原子结构信息，构建原子邻接矩阵代表分子的拓扑结构；图神经网络模块，图神经网络的前向传播包含两个步骤，包括消息传递和读出，消息传递需要进行多次以生成好的原子、化学键的隐藏表示，能够通过使用图神经网络，避免分子描述符的抽取，减少工作量，使用化学键消息吸收机制，使得化学键辅助模型学习到更好的分子表示，提高图神经网络的解释性。

基于磁性纳米材料和生物信号放大技术测定T4多聚核苷酸激酶活性的方法 619     

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本发明公开了一种基于磁性纳米材料和生物信号放大技术测定T4多聚核苷酸激酶活性的方法，采用水热法制备Fe₃O₄@TiO₂磁性核壳纳米粒子，ATP和T4 PNK存在时，滚环扩增反应引物链S1的5′端磷酸化，修饰到Fe₃O₄@TiO₂磁性纳米粒子表面；加入环形模板S2，核酸链S2与Fe₃O₄@TiO₂磁性纳米粒子表面引物链S1杂交形成环形混合物；Fe₃O₄@TiO₂磁性纳米粒子表面发生RCA反应；加入二茂铁标记的核酸链S3，Fc‑S3与RCA反应产物杂交，被修饰到磁性纳米粒子表面，增强电化学响应信号；通过GME的磁性富集和电化学响应信号，实现对T4 PNK活性的高灵敏和定量测定。

用于卷烟烟气亚硝胺测定的样品前处理装置 817     

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本实用新型属于分析化学技术领域，具体涉及一种专用于卷烟烟气亚硝胺提取的样品前处理装置及其相应的前处理方法。本实用新型的装置由烧瓶、提取器和回流冷凝管三部分组成，提取器为溶剂汽流管和填料管上部相连而成的U形管，溶剂汽流管下端接烧瓶磨口，填料管中装有筛板，筛板上放置柱层析材料和样品，填料管的下端也接至烧瓶，上端接回流冷凝管。本实用新型的结构简单，前处理方法的操作更简便，可减少样品前处理过程中的转移，浓缩等过程，环境污染小，还能节省有机溶剂消耗量。

用于卷烟烟气亚硝胺测定的样品前处理装置及处理方法 1089     

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本发明属于分析化学技术领域，具体涉及一种专用于卷烟烟气亚硝胺提取的样品前处理装置及其相应的前处理方法。本发明的装置由烧瓶、提取器和回流冷凝管三部分组成，提取器为溶剂汽流管和填料管上部相连而成的U形管，溶剂汽流管下端接烧瓶磨口，填料管中装有筛板，筛板上放置柱层析材料和样品，填料管的下端也接至烧瓶，上端接回流冷凝管。本发明装置的结构简单，前处理方法的操作更简便，可减少样品前处理过程中的转移，浓缩等过程，环境污染小，还能节省有机溶剂消耗量。

树苔浸膏中氮、氢、碳、硫的测定方法 856     

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本发明属于化学领域,适用于树苔浸膏中氮、氢、碳、硫四个元素的测定。本发明所述的树苔浸膏中氮、氢、碳、硫的测定方法由以下步骤组成:一、定量称取树苔浸膏样品,置于特制样品杯中;二、每1克树苔浸膏样品定量通入载气(氦气0.14MPa)、动力气(氩气0.4MPa)、燃烧气(氧气0.1MPa);三、树苔浸膏经高温裂解、在纯氧中燃烧,样品中的氮、氢、碳、硫转化成气体N2、H2O、CO2、SO2;四、N2、H2O、CO2、SO2经过色谱柱分离,热导检测氮、氢、碳、硫百分含量。

薰衣草中碳、氢、氮、硫的测定方法 882     

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本发明属于化学领域,适用于薰衣草中碳、氢、氮、硫四个元素的测定。本发明所述的薰衣草中碳、氢、氮、硫四个元素的测定方法由以下四个步骤组成:一、准确称量薰衣草样品,置于特制样品杯中;二、每10mg薰衣草样品定量通入载气(氦气0.14MPa)、动力气(氩气0.4MPa)、燃烧气(氧气0.1MPa);三、高温裂解、纯氧中燃烧薰衣草样品,样品中碳、氢、氮、硫转化成气体CO2、H2O、N2、SO2;四、产生的CO2、H2O、N2、SO2经过色谱柱分离,热导检测碳、氢、氮、硫的百分含量。

利用HPLC测定茶叶中黄酮类成分的方法 898     

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本发明公开了一种利用HPLC测定茶叶中黄酮类成分的方法及应用，属于茶叶检测领域，具体步骤包括：以茶样为原材料采用化学提取方法获得供试品溶液；流动相以体积比为0.3～1.2％乙酸水溶液为A相、以乙腈为B相进行梯度洗脱。本发明建立的HPLC法可以同时测定茶叶中黄酮类的六种成分，包括三种黄酮苷和三种黄酮醇，提高了黄酮类成分的总含量的测定，以及对研究茶叶品质及其控制有重要的意义。

选矿过程药液用量测控装置 924     

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本实用新型涉及一种选矿过程药液用量测控装置，属于选矿过程测控领域。所述测控装置由补药装置、称重装置、数控装置、测控主机和机架五个部分组成。补药装置包括补药手阀、补药电磁阀和补药管道；称重装置包括加药箱、称重传感器和称重传感器变送器；数控装置包括加药管接头、加药手阀、加药电磁阀、接药箱和输出管道；测控主机与称重传感器变送器、补药电磁阀、加药电磁阀连接；机架为立式，用于固定补药装置、称重装置和数控装置。测控装置以重力检测与数字控制相结合，采用周期性分时控制方式，实现加药和补药的控制。本实用新型具有控制精度高、稳定性好、适应性强、维护量小等特点，可以适用于多种物理化学性质的药液流量控制。

用于卷烟烟气苯并[α]芘测定的固相萃取柱 1055     

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本实用新型属于分析化学设施，具体涉及一种用于卷烟烟气苯并[α]芘分析中的固相萃取柱。本固相萃取柱包括柱腔体和柱帽，在柱腔体内上、中、下位置各设有一筛板，分隔成两格填料腔，一格填料腔中装无水硫酸钠填料，另一格填料腔中装硅胶填料。本实用新型可一次过柱就可达到样品干燥和净化的效果，具有简化样品处理步骤、节约样品处理时间的优点，本固相萃取柱具有结构简单，使用方便且成本低的特点。

选矿过程药液用量测控方法及装置 623     

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本发明涉及选矿过程药液用量测控方法及装置，本发明包括补药装置、称重装置、数控装置、测控主机和机架五个部分。本发明通过称重传感器实时检测加药箱的药液重量，根据加药电磁阀动作时加药箱药液重量的变化值，检测和控制加药电磁阀的药液输出量。根据加药流量范围和补药流量范围，对控制周期进行加药控制时间段和补药控制时间段的计算。以加药电磁阀数量、流量及药液用量为依据，计算加药控制时间段内各加药电磁阀的控制时间。采用加药电磁阀分时控制方法，控制各加药电磁阀的动作，实现多个加药点药液用量的精确控制。本发明具有控制精度高、稳定性好、适应性强、维护量小等特点，可以适用于多种物理化学性质的药液流量控制。

快速测定乙烯-乙酸乙烯酯聚合物中乙酸乙烯酯含量的方法 940     

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本发明公开一种快速测定乙烯‑乙酸乙烯酯聚合物中乙酸乙烯酯含量的方法，属于检测技术领域。包括以下步骤：S1.采用化学方法测定标准品中乙酸乙烯酯的含量；S2.采用全反射红外光谱法对标准品进行测定，以2850cm‑1处的特征吸收峰的吸光度与1020cm‑1处的特征吸收峰的吸光度之比为横坐标，以步骤S1中标准品的乙酸乙烯酯含量为纵坐标，制作标准曲线；S3.采用全反射红外光谱法对待测品进行测定，然后将得到的2850cm‑1处的特征吸收峰的吸光度与1020cm‑1处的特征吸收峰的吸光度之比代入步骤S2得到的标准曲线中，得到待测品的乙酸乙烯酯含量。本发明采用全反射红外测定法，可有效避免常规红外法对样品精度的要求以及繁琐的样品制作过程，提高检测效率，且该方法的准确度高。

基于鲁棒回归建模预测烤片烟气巴豆醛的方法 1106     

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本发明提供一种基于鲁棒回归建模预测烤片烟气巴豆醛的方法，通过已有的烤片理化数据和烟气巴豆醛数据建立从理化指标项到烟气巴豆醛的模型，对于未知烤片烟气巴豆醛样本，可以利用其理化成分数据直接预测烤片烟气巴豆醛值。本发明省去了由传统化学方式进行卷制、燃烧、捕捉烟气、检测等步骤；同时，采用鲁棒回归模型，可以有效地避免因理化数据或烟气数据中奇异值样本导致的弊端，很大程度上保证模型的健壮性，这点正是鲁棒回归建模优于普通线性回归建模的优点。实践证明，该模型能够有效地预测烤片的烟气巴豆醛值，极大地提高检测效率，降低检测成本。

基于鲁棒回归建模预测烤片烟气NNK的方法 959     

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本发明提供一种基于鲁棒回归建模预测烤片烟气NNK的方法，通过已有的烤片理化数据和烟气NNK数据建立从理化指标项到烟气NNK的模型，对于未知烤片烟气NNK样本，可以利用其理化成分数据直接预测烤片烟气NNK值。本发明省去了由传统化学方式进行卷制、燃烧、捕捉烟气、检测等步骤；同时，采用鲁棒回归模型，可以有效地避免因理化数据或烟气数据中奇异值样本导致的弊端，很大程度上保证模型的健壮性，这点正是鲁棒回归建模优于普通线性回归建模的优点。实践证明，该模型能够有效地预测烤片的烟气NNK值，极大地提高检测效率，降低检测成本。

基于鲁棒回归建模预测烤片烟气氰化氢的方法 1000     

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本发明提供一种基于鲁棒回归建模预测烤片烟气氰化氢的方法，通过已有的烤片理化数据和烟气HCN数据建立从理化指标项到烟气HCN的模型，对于未知烤片烟气HCN样本，可以利用其理化成分数据直接预测烤片烟气HCN值。本发明省去了由传统化学方式进行卷制、燃烧、捕捉烟气、检测等步骤；同时，采用鲁棒回归模型，可以有效地避免因理化数据或烟气数据中奇异值样本导致的弊端，很大程度上保证模型的健壮性，这点正是鲁棒回归建模优于普通线性回归建模的优点。实践证明，该模型能够有效地预测烤片的烟气HCN值，极大地提高检测效率，降低检测成本。

同时测定对苯二酚和邻苯二酚的复合电极的制备方法 675     

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本发明公开一种同时测定对苯二酚和邻苯二酚的复合电极的制备方法，所述制备方法以铋盐和有机配体进行溶剂热反应得到MOF前驱体，将MOF前驱体在煅烧获得Bi@C纳米复合电极材料；然后将复合电极材料作为工作电极，采用差分脉冲法(DPV)进行对苯二酚和邻苯二酚的电化学检测。本发明所述复合电极材料，解决了对苯二酚和邻苯二酚在溶液中存在互相干扰难检测的问题，对对苯二酚和邻苯二酚同时检测，且具有抗干扰能力强，灵敏度高，制备简单，性能稳定的优点。

基于鲁棒回归建模预测烤片烟气苯并芘的方法 804     

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本发明提供一种基于鲁棒回归建模预测烤片烟气苯并芘的方法，通过已有的烤片理化数据和烟气B[a]P数据建立从理化指标项到烟气B[a]P的模型，对于未知烤片烟气B[a]P样本，可以利用其理化成分数据直接预测烤片烟气B[a]P值。本发明省去了由传统化学方式进行卷制、燃烧、捕捉烟气、检测等步骤；同时，采用鲁棒回归模型，可以有效地避免因理化数据或烟气数据中奇异值样本导致的弊端，很大程度上保证模型的健壮性，这点正是鲁棒回归建模优于普通线性回归建模的优点。实践证明，该模型能够有效地预测烤片的烟气B[a]P值，极大地提高检测效率，降低检测成本。

基于鲁棒回归建模预测烤片烟气一氧化碳的方法 785     

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本发明提供一种基于鲁棒回归建模预测烤片烟气一氧化碳的方法，通过已有的烤片理化数据和烟气CO数据建立从理化指标项到烟气CO的模型，对于未知烤片烟气CO样本，可以利用其理化成分数据直接预测烤片烟气CO值。本发明省去了由传统化学方式进行卷制、燃烧、捕捉烟气、检测等步骤；同时，采用鲁棒回归模型，可以有效地避免因理化数据或烟气数据中奇异值样本导致的弊端，很大程度上保证模型的健壮性，这点正是鲁棒回归建模优于普通线性回归建模的优点。实践证明，该模型能够有效地预测烤片的烟气CO值，极大地提高检测效率，降低检测成本。

基于鲁棒回归建模预测烤片烟气烟气氨的方法 1057     

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本发明提供一种基于鲁棒回归建模预测烤片烟气烟气氨的方法，通过已有的烤片理化数据和烟气NH3数据建立从理化指标项到烟气NH3的模型，对于未知烤片烟气NH3样本，可以利用其理化成分数据直接预测烤片烟气NH3值。本发明省去了由传统化学方式进行卷制、燃烧、捕捉烟气、检测等步骤；同时，采用鲁棒回归模型，可以有效地避免因理化数据或烟气数据中奇异值样本导致的弊端，很大程度上保证模型的健壮性，这点正是鲁棒回归建模优于普通线性回归建模的优点。实践证明，该模型能够有效地预测烤片的烟气NH3值，极大地提高检测效率，降低检测成本。

基于鲁棒回归建模预测烤片烟气苯酚的方法 693     

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本发明提供一种基于鲁棒回归建模预测烤片烟气苯酚的方法，通过已有的烤片理化数据和烟气苯酚数据建立从理化指标项到烟气苯酚的模型，对于未知烤片烟气苯酚样本，可以利用其理化成分数据直接预测烤片烟气苯酚值。本发明省去了由传统化学方式进行卷制、燃烧、捕捉烟气、检测等步骤；同时，采用鲁棒回归模型，可以有效地避免因理化数据或烟气数据中奇异值样本导致的弊端，很大程度上保证模型的健壮性，这点正是鲁棒回归建模优于普通线性回归建模的优点。实践证明，该模型能够有效地预测烤片的烟气苯酚值，极大地提高检测效率，降低检测成本。

绝缘油中甲醇含量测定的样品前处理方法 996     

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本申请涉及化学检测技术领域，具体涉及一种绝缘油中甲醇含量测定的样品前处理方法。目前提取样品中甲醇进行测定的前处理方法往往存在操作复杂或需要购置昂贵的仪器等问题,造成实验室设备成本和维护费用较高，甲醇含量测定十分不便。本申请提供一种绝缘油中甲醇含量测定的样品前处理方法，包括：S1配制甲醇标准液；S2将绝缘油样品溶液置于顶空瓶中，封紧瓶盖；S3对顶空瓶进行超声处理。本申请利用超声技术建立了一种提取绝缘油中甲醇的样品前处理方法，并运用气相色谱‑质谱联用技术实现了绝缘油中甲醇的定性定量检测；本申请涉及的样品前处理方法具有准确、快速、重现性好、回收率高等优点，操作过程简单，适用于电力行业绝缘油的检测。

基于全基因组选择烟草有害成分预测方法及应用 1015     

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本发明属于生物技术领域，具体涉及一种基于全基因组选择烟草有害成分预测方法及应用。本发明通过所述的方法步骤：获取候选预测模型中烟草全基因组数据；实时筛选优化烟草全基因组数据；生成烟草有害成分预测数据。可以实现烟草苗期（早期）的基因型数据预测获得烟草叶片中各种化学有害成分含量表型值数据，并且操作方便、快捷、高效、科学且结果精准可靠的特性。也就是说，通过本发明方案可以实现利用烟草苗期（早期）的基因型数据来计算或模拟出2年后经过繁杂检测而获得的烟草叶片中各种化学成分含量表型值的模型（方法），这种模型或方法具有方便、快捷、高效、科学且结果精准可靠的特性。

初烤烟叶主流烟气中苯并[a]芘释放量的预测方法 1026     

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本发明涉及一种初烤烟叶主流烟气中苯并[a]芘释放量的预测方法。该方法是：将待测初烤烟叶通过人工撕片、剔梗、切丝三个步骤进行样品前处理；对待测样品7项化学成分（钾、棕榈酸、丙二酸、莨菪亭、硬脂酸、苹果酸、绿原酸）进行检测；将7项化学成分测定结果结合模型各输入层系数计算隐含层7个节点的网络值；将隐含层7个节点的网络值转换为隐含层7个节点的输出值；将隐含层7个节点输出值结合模型输出层系数计算得到烟气苯并[a]芘的释放量预测值。能够由烤烟叶原料对未来形成的卷烟成品中的苯并[a]芘累积含量进行有效预判，从而指导生产过程中的原料选择。

初烤烟叶主流烟气中氨释放量的预测方法 928     

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本发明涉及一种初烤烟叶主流烟气中氨释放量的预测方法。该方法的具体步骤如下：将待测初烤烟叶通过人工撕片、剔梗、切丝三个步骤进行样品前处理；对待测样品8项化学成分（总氮、芸香苷、氯、莨菪亭、亚麻酸、丙二酸、钾、亚油酸）进行检测；将8项化学成分测定结果结合模型各输入层系数计算隐含层7个节点的网络值；将隐含层7个节点的网络值转换为隐含层7个节点的输出值；将隐含层7个节点输出值结合模型输出层系数计算得到烟气氨的释放量预测值。该方法可通过模型预测其烟气中氨含量，能够由初烤烟叶原料对未来形成的卷烟成品中可能的氨含量进行有效预判，从而指导生产过程中的原料选择。

初烤烟叶主流烟气中苯酚释放量的预测方法 975     

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本发明涉及一种初烤烟叶主流烟气中苯酚释放量的预测方法。该方法是将待测初烤烟叶通过人工撕片、剔梗、切丝等样品前处理；对待测样品8项化学成分（亚油酸、总糖、总氮、绿原酸、丙二酸、总多酚、烟丝烟碱、挥发酸）进行检测；将8项化学成分测定结果结合模型各输入层系数计算隐含层13个节点的网络值；将隐含层13个节点的网络值转换为隐含层13个节点的输出值；将隐含层13个节点输出值结合模型输出层系数计算得到烟气苯酚的释放量预测值。该方法可通过模型预测其烟气中苯酚含量，无需进行烟支卷制及使用吸烟机设备抽吸来捕集粒相物质；能够由初烤烟叶原料对未来形成的卷烟成品中可能的苯酚累积含量进行有效预判，从而指导生产过程中的原料选择。

硼掺杂石墨烯负载金核金铂合金壳纳米复合材料修饰电极测定芦丁方法 712     

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硼掺杂石墨烯负载金核金铂合金壳纳米复合材料修饰电极测定芦丁方法。Hummers法制备氧化石墨烯，水热法以氧化石墨烯为原料、三氧化二硼为硼源和还原剂，合成硼掺杂石墨烯(BG)。Frens’法制备纳米金溶胶种子，种子诱导法制备出金核金铂合金壳纳米粒子(Au@AuPt)。以比表面积大的硼掺杂石墨烯作为载体，将Au@AuPt纳米粒子嵌入到石墨烯片层间，获得硼掺杂石墨烯负载Au@AuPt纳米复合材料。利用所制备的新型纳米复合材料修饰玻碳电极，成功构建了能对芦丁快速检测的电化学传感器。得到芦丁浓度和氧化峰电流线性拟合方程：Ip＝6604.1c+8.2044，芦丁的检测限为0.3×10?12M。

初烤烟叶主流烟气中NNK释放量的预测方法 844     

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本发明涉及一种初烤烟叶主流烟气中NNK释放量的预测方法。该方法是：将待测初烤烟叶通过人工撕片、剔梗、切丝三个步骤进行样品前处理；对待测样品6项化学成分（芸香苷、烟丝挥发碱、亚油酸、总氮、丙二酸、莨菪亭）进行检测；将6项化学成分测定结果结合模型各输入层系数计算隐含层9个节点的网络值；将隐含层9个节点的网络值转换为隐含层9个节点的输出值；将隐含层9个节点输出值结合模型输出层系数计算得到烟气NNK的释放量预测值。该方法对待测样品进行6项烟草化学成分常量检测，即可通过模型预测其烟气中NNK含量，能够由初烤烟叶原料对未来形成的卷烟成品中可能的NNK累积含量进行有效预判，从而指导生产过程中的原料选择。

初烤烟叶主流烟气中巴豆醛释放量的预测方法 1117     

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本发明涉及一种初烤烟叶主流烟气中巴豆醛释放量的预测方法。该方法是：将待测初烤烟叶通过人工撕片、剔梗、切丝三个步骤进行样品前处理；对待测样品5项化学成分（棕榈酸、烟丝水分、总多酚、总氮、蛋白质）进行检测；将5项化学成分测定结果结合模型各输入层系数计算隐含层8个节点的网络值；将隐含层8个节点的网络值转换为隐含层8个节点的输出值；将隐含层8个节点输出值结合模型输出层系数计算得到烟气巴豆醛的释放量预测值。该方法对待测样品进行5项烟草化学成分常量检测，用已构建的模型结构配合模型系数进行预测计算，能够由初烤烟叶原料对未来形成的巴豆醛累积含量进行有效预判，从而指导生产过程中的原料选择。

初烤烟叶主流烟气中氢氰酸释放量的预测方法 988     

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本发明涉及一种初烤烟叶主流烟气中氢氰酸释放量的预测方法。该方法是将待测初烤烟叶通过人工撕片、剔梗、切丝的样品前处理；对待测样品6项化学成分（水分、氯、丙二酸、挥发酸、钾、总氮）进行检测；将6项化学成分测定结果结合模型各输入层系数计算隐含层11个节点的网络值；将隐含层11个节点的网络值转换为隐含层11个节点的输出值；将隐含层11个节点输出值结合模型输出层系数计算得到烟气氢氰酸的释放量预测值。该方法对待测样品进行6项烟草化学成分常量检测，即可通过模型预测其烟气中氢氰酸含量，能够由初烤烟叶原料对未来形成的卷烟成品中可能的氢氰酸累积含量进行有效预判，从而指导生产过程中的原料选择。