导读:本文包含了电子含量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:高分辨电感耦合等离子体质谱法,方法学,杂质元素,电子级氢氟酸
电子含量论文文献综述
李春华,田玉平,陈鹰[1]（2019）在《高分辨电感耦合等离子体质谱法测定电子级氢氟酸中关键杂质元素砷、磷、硼和锌的含量》一文中研究指出采用高分辨电感耦合等离子体质谱仪(HR-ICP-MS)测定了电子级氢氟酸中砷、磷、硼、锌等4种关键杂质元素。测定砷时,遇到了多原子分子~(38)Ar~(37)Cl和~(40)Ar~(35)Cl的质谱干扰,选择在质谱分辨率12 000的模式测定砷,使上述干扰得以解决。测定磷时,采用分辨率为4 000的模式即可消除多原子分子~(15)N~(16)O和双电荷~(62)Ni~(2+)等质谱干扰。测定锌时,选择分辨率为5 500模式下测定时,即可消除双原子分子~(28)Si~(38)Ar的干扰。测定硼通常以~(11)B为被测元素,而且其干扰元素几乎不存在,采用分辨率500模式下进行测定即可,但却遇到所用纯水中含硼造成的干扰,采取了控制较低的背景等效浓度和在试验中用空白溶液将硼的背景值清洗至稳定后开始测定的措施使问题得以解决。样品分析时将氢氟酸样品用纯水稀释50倍后,按仪器工作条件进行测定。采用标准加入法制作工作曲线。上述4种元素的质量浓度在10～200ng·L~(-1)内与各自的信号强度呈线性关系,检出限小于5.00ng·L~(-1),BEC小于16.00ng·L~(-1)。加标回收率在90.5%～103%之间,测定值的相对标准偏差(n=11)均小于11%。(本文来源于《理化检验(化学分册)》期刊2019年09期）
吴显林[2]（2019）在《月饼江西“安检”通关记》一文中研究指出市场：月饼抢“鲜”上市，令人眼花缭乱明天就是合家团圆的中秋节了，陪伴家人品饼赏月，可谓其乐融融。笔者前些日子走访南昌市多家商场、超市注意到，在最醒目位置的货架上，已经摆上了各种各样的月饼，抢“鲜”上市，有精美包装的，也有简易包装的，散发出(本文来源于《中国市场监管报》期刊2019-09-12）
吉长东,王强,王贵朋,刘亚南[3]（2019）在《深度学习LSTM模型的电离层总电子含量预报》一文中研究指出针对TEC时间序列高噪声、非线性和非平稳的动态序列的特性,基于分解-预测-重构的思想,运用总体经验模态分解和深度学习长短期记忆神经网络,构建了EEMD-LSTM预测模型。同时,以测试集上预测结果的均方根误差最小为目标,运用多层网格搜索算法对EMD-LSTM预测模型进行参数优选。以IGS中心2015年全年1 h时间尺度的TEC格网数据进行实验分析,结果表明,EEMD-LSTM组合模型的预报结果能够很好的反应电离层TEC的变化特性,在低、中、高纬度地区平均预报残差分别为1.37、0.82和0.96个TECu,预测平均相对精度分别为92.8%、91.9%和87.8%。(本文来源于《导航定位学报》期刊2019年03期）
翟笃林[4]（2019）在《时序预测模型在震前电离层电子浓度总含量和红外长波辐射异常探测中的应用》一文中研究指出近几十年来,卫星遥感技术已经成为地震行业发展的重要手段,在地震研究领域应用十分广泛。但由于缺乏有效的地震电离层和红外遥感数据处理技术,致使地震电离层和红外遥感数据中的很多有效信息没有得到充分的利用。研究地震电离层和红外遥感数据处理技术,能够充分利用和挖掘电离层和红外遥感信息,提高与大震孕育发生过程有关的地震电离层和红外遥感前兆信息的识别和提取,为增强我国地震科学研究水平、解决目前世界地震监测预测研究的重要难题开辟探索一条新途径,进而为提供这些新途径增强理论研究。在传统震前地震电离层电子浓度总含量(TEC)和红外长波辐射(OLR)异常探测方法中,其探测结果准确与否取决于异常检测方法的合理性。虽具有一定的合理性,但其均只考虑了各自序列数据的固有属性,而未顾及其不确定性成分。因此,本文基于时间序列分析方法的基本原理,运用求和自回归滑动平均模型(ARIMA)和Prophet模型等多种时序预测模型方法,分析和处理了我国陆态网(CMONOC)基准站GNSS观测数据反演成的电离层TEC数据和NOAA卫星的红外OLR数据,并结合2017年8月8日的九寨沟Ms7.0地震和2017年9月20日的墨西哥Ms7.1地震等地震事件,通过一系列的比较分析实验来验证这2种时序预测模型方法在电离层TEC和卫星红外遥感信息提取中的有效性和适用性。具体研究内容如下:1、Prophet时序预测模型在电离层TEC异常探测中的应用本文基于电离层TEC具有年、月、日等多种时空尺度的周期季节性变化的特征,结合四川九寨沟地震,以九寨沟地震震中(33.20°N,103.82°E)为中心,选取距离震中最近的GPS基准站——四川松潘站SCSP(32.65°N,103.58°E)作为建模序列数据研究对象,通过对建模序列数据进行处理、模式识别、模型诊断检验和模型建模预测评价和分析等一系列步骤建模预测筛选出最优时序预测模型方法,利用最优时序预测模型方法检测电离层TEC数据中的地震异常。实验结果如下:1)针对九寨沟地震前的建模电离层TEC序列数据,将Prophet等六种时序预测模型经过一系列建模步骤预测处理后,六种时序预测模型均表现了一定预测效果,但Prophet模型预测建模背景值的精度要明显高于其它五种模型方法,且预测建模的精度比ARIMA模型等方法高2.55倍左右,比滑动四分位法(IQR)高10.74倍左右。2)各时序预测模型方法在经过建模步骤处理后,预测建模RMSE精度值均呈现出随着预测时间的增加,建模精度降低的特点,且各预测模型方法均在训练数据集长度为38天时表现出最佳的预测效果。对比最佳训练集长度处总RMSE精度值依次为,=10.5841>=3.2780>=0.8469。3)经过Prophet时序预测模型探测处理后,能检测出明显的异常信息。具体表现为九寨沟地震前第10天、7天和2天发生明显的电离层TEC异常扰动现象,震后第1天、6天和7天也发生了电离层TEC异常扰动现象。4)Prophet时序预测模型和IQR方法均能检测出明显的异常信息,但各自探测结果存在着较大差异,而Prophet方法有可能减少虚假异常的产生。2、ARIMA时序预测模型在NOAA卫星OLR值异常信息提取中的应用基于红外OLR受日地物理活动的影响呈现出周期性变化特征的物理特性,结合我国四川九寨沟地震和国外墨西哥地震,以九寨沟地震震中(33.20°N,103.82°E)和墨西哥地震震中(18.58°N,98.47°W)为中心,分别选取距离震中最近的红外OLR非震数据点(33.50°N,103.50°E和18.50°N,98.50°W)作为建模序列数据研究对象,通过对建模序列数据进行平稳性检验、模式识别、模型诊断检验和模型建模预测评价和分析等一系列步骤建模预测筛选出最优时序预测模型方法,利用最优时序预测模型方法检测红外OLR数据中的地震异常。得到初步认识和结论有:1)针对九寨沟和墨西哥地震前的红外OLR建模序列数据,六种时序预测模型经过一系列建模步骤处理后,ARIMA时序预测模型总体上优于其他五种模型建模预测背景值总RMSE精度。2)利用ARIMA时序预测模型对各自红外OLR序列数据进行建模预测处理,该模型对九寨沟和墨西哥地震均呈现出良好的预测性能,并在九寨沟=12月、九寨沟=20天和墨西哥=12月、墨西哥=30天时,达到最佳训练和预测时间长度组合。3)经过ARIMA时序预测模型探测处理后,九寨沟地震在震前第12天和第3天检测出明显的红外OLR异常,且在震前第3天红外OLR异常强度达到最大值(39.44 W/m~2);墨西哥地震在震前第1天、2天和6天检测出明显的红外OLR异常,且在震前第六天红外OLR异常强度达到最大值(50.83W/m~2)。(本文来源于《中国地震局地震预测研究所》期刊2019-06-24）
许创业,傅江平[5]（2019）在《可致瘾却被宣称为“戒烟神器”》一文中研究指出2019年，电子烟迎来增长爆发期，被业界称为“电子烟元年”。据不完全统计，深圳电子烟厂家500余家，是全球电子烟的最大产地。了解到，市面上销售的电子烟都被标上了“戒烟神器”“健康无害”等字样，而正是这些标签，成为了电子烟快速发展的重要因素。然而，有研(本文来源于《中国质量报》期刊2019-06-20）
王玺,杜玉兰,喻勤,欧阳道福,严建刚[6]（2019）在《不同含量功能红曲工程米的智能电子感官评价比较研究》一文中研究指出为开发一款含有功能性红曲米粉的口感较好的工程米,以糙米、薯粉等粗粮为主要原料,采用双螺杆挤压的方式制备红曲米粉,其添加量分别为0.5%、1%、2%、4%的4款工程米。利用电子舌、电子鼻和质构仪对工程米的感官指标进行测定。结果表明:随着功能性红曲米粉添加量的增加,工程米的口感品质有明显差异,2%及4%添加量的工程米苦味升高,而0.5%添加量涩味最明显; 1%添加量在甜味、鲜味及丰富度指标方面较高,且苦味、涩味较低; 1%及4%添加量硬度、弹性等质构特性较好,且1%添加量能够赋予产品更加明显的风味特征,说明功能性红曲米粉添加量为1%的工程米口感最佳。(本文来源于《食品工业科技》期刊2019年20期）
万吉纯,李剑政,郭文,杨文彬,徐潇[7]（2019）在《超高效合相色谱法测定电子烟油中尼古丁的含量》一文中研究指出取0.2g左右电子烟油,用甲醇超声溶解并定容至25.0mL,经0.2μm滤膜过滤后进行超高效合相色谱分析。以ACQULITY UPC2 Trefoil CEL2色谱柱(2.1mm×50mm,2.5μm)为固定相,柱温50℃,系统备压13.3MPa,流动相为体积比为94∶6的超临界CO2与甲醇的混合物,流量为2.0mL·min~(-1),采用二极管阵列检测器,检测波长为259nm。结果表明:尼古丁的质量浓度在6.41～641mg·L~(-1)内与其色谱峰面积呈线性关系,检出限(3S/N)为0.1mg·kg~(-1)。方法用于测定3种不同电子烟油中的尼古丁,结果与气相色谱-质谱法的测定值一致,测定值的相对标准偏差(n=6)在0.10%～0.54%之间。(本文来源于《理化检验(化学分册)》期刊2019年06期）
陈志华,施昆,徐吉松[8]（2019）在《磁暴期全球电离层电子含量变化分析研究》一文中研究指出电离层电子含量(TEC)受太阳活动影响较大,磁暴发生时,TEC变化在全球范围内变化不一,研究该时期的TEC扰动变化情况对电离层的研究至关重要.本文以2015年3月特大磁暴为研究对象,利用包括北斗系统在内的全球卫星导航系统(GNSS)TEC数据和中国区域的电离层测高仪f_oF2数据,对此次电离层磁暴的扰动特性进行研究并讨论其可能的物理机制.(本文来源于《全球定位系统》期刊2019年03期）
肖婕妤,尹航[9]（2019）在《“掐不灭”的电子烟》一文中研究指出近日，乘务员在高铁上吸电子烟被调离岗位一事引起网友热议。电子烟常被宣传为健康的烟草替代品或帮助戒烟的产品，受到不少人的青睐，但是，它对健康到底有没有危害？其身份如何界定？政府对其监管又是怎样？在5月31日世界无烟日之际，本报对此进行了调查走(本文来源于《工人日报》期刊2019-06-01）
任兴超,刘剑,周正[10]（2019）在《电子鼻对肉品脂肪和蛋白质含量的预测与应用》一文中研究指出肉品的脂肪含量和蛋白质含量是影响肉品营养价值和风味的因素之一。利用电子鼻对肉品的挥发性物质进行检测,基于获得的电子鼻响应曲线提取特征值并对其进行筛选,采用BP神经网络并以响应曲线特征值作为输入来对肉品的蛋白质含量和脂肪含量进行预测;实验表明电子鼻响应数据与肉品的蛋白质和脂肪含量具有高度的相关性,基于电子鼻检测数据能够对肉品的脂肪含量和蛋白质含量进行较准确地预测。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年16期）
电子含量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
市场：月饼抢“鲜”上市，令人眼花缭乱明天就是合家团圆的中秋节了，陪伴家人品饼赏月，可谓其乐融融。笔者前些日子走访南昌市多家商场、超市注意到，在最醒目位置的货架上，已经摆上了各种各样的月饼，抢“鲜”上市，有精美包装的，也有简易包装的，散发出
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
电子含量论文参考文献
[1].李春华,田玉平,陈鹰.高分辨电感耦合等离子体质谱法测定电子级氢氟酸中关键杂质元素砷、磷、硼和锌的含量[J].理化检验(化学分册).2019
[2].吴显林.月饼江西“安检”通关记[N].中国市场监管报.2019
[3].吉长东,王强,王贵朋,刘亚南.深度学习LSTM模型的电离层总电子含量预报[J].导航定位学报.2019
[4].翟笃林.时序预测模型在震前电离层电子浓度总含量和红外长波辐射异常探测中的应用[D].中国地震局地震预测研究所.2019
[5].许创业,傅江平.可致瘾却被宣称为“戒烟神器”[N].中国质量报.2019
[6].王玺,杜玉兰,喻勤,欧阳道福,严建刚.不同含量功能红曲工程米的智能电子感官评价比较研究[J].食品工业科技.2019
[7].万吉纯,李剑政,郭文,杨文彬,徐潇.超高效合相色谱法测定电子烟油中尼古丁的含量[J].理化检验(化学分册).2019
[8].陈志华,施昆,徐吉松.磁暴期全球电离层电子含量变化分析研究[J].全球定位系统.2019
[9].肖婕妤,尹航.“掐不灭”的电子烟[N].工人日报.2019
[10].任兴超,刘剑,周正.电子鼻对肉品脂肪和蛋白质含量的预测与应用[J].科学技术创新.2019
标签：高分辨电感耦合等离子体质谱法; 方法学; 杂质元素; 电子级氢氟酸;