导读:本文包含了极性有机物论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:顶空,气相色谱质谱法,气相色谱法,突发性水污染事故
极性有机物论文文献综述
魏子勇,段修宇,曹方方,王述伟[1]（2018）在《甲醇等5种强极性有机物污染事故中的监测分析方法》一文中研究指出建立了在突发性水污染事故中定量分析水样中甲醇、丙酮、乙腈、N,N-二甲基甲酰胺和N,N-二甲基乙酰胺等5种极性有机物的实验室和现场应急监测分析方法。采用顶空-车载气相色谱质谱法用于现场快速定性定量分析;顶空-气相色谱法用于实验室准确定量分析。通过优化顶空及气相参数,在最佳实验条件下测得顶空-气相色谱质谱法中甲醇、丙酮、乙腈、N,N-二甲基甲酰胺、N,N-二甲基乙酰胺等5种化合物的检出限分别为1.0、0.06、0.5、10.0、15.0 mg/L,平行测定7次结果的相对标准偏差分别为2.1%~3.8%,加标回收率为69.4%~104%;顶空-气相色谱法灵敏度高于气相色谱质谱法,检出限分别为0.08、0.01、0.03、1.7、1.7 mg/L,平行测定7次结果的相对标准偏差分别为2.5%~4.1%,加标回收率为78.1%~116%。(本文来源于《中国环境监测》期刊2018年04期）
马英歌,吴霞,彭梦梦,冯加良,郁建珍[2]（2018）在《热脱附法快速分析大气细颗粒物中非极性有机物》一文中研究指出本研究改进了传统有机样品前处理步骤,将大气细颗粒物样品直接装填于TD管并与气相色谱联用的自动化热脱附装置,建立的新型热脱附(thermo desorption,TD)与气相色谱/质谱(GC/MS)联用方法,对72种非极性有机物(non-polar organic compounds,NPOCs),包括34种多环芳烃(polylicycle aromatic hydrocarbon,PAHs)、1种苯并噻吩、27种(C_(10)~C_(34))烷烃(alkanes)、5种霍烷(hopanes)和5种甾烷(steranes)化合物进行定量分析.优化了承载样品装填方式、热脱附条件和进样模式等参数.结果表明,热脱附-气相色谱/质谱方法对多环芳烃、正构烷烃、霍烷和甾烷的检出限分别为0.01~1.0、0.1~8.0和0.50~2.0 ng·m~(-3),标定曲线线性相关系数在0.9以上.热脱附效率分别为:多环芳烃95%~100%、正构烷烃81%~100%、霍烷和甾烷83.1%~100%.与传统溶剂超声萃取的方法差异性比较结果表明,两种方法分析结果的偏差基本小于30%,在可接受范围内.对临安和上海PM_(2.5)中的痕量NPOCs的定量分析表明,采样期间两地大气PM_(2.5)中NPOCs以烷烃为主,其次为PAHs.特征比值法分析结果表明,大气细颗粒物污染主要来自化石燃料燃烧和煤炭燃烧.(本文来源于《环境科学》期刊2018年10期）
张强领,邹雪,梁渠,张亚婷,易明建[3]（2018）在《大气挥发性有机物实时在线监测的双极性质子转移反应质谱仪研制》一文中研究指出大气中挥发性有机物(VOCs)能参与光化学反应,导致臭氧和气溶胶等二次污染物的产生,实时精准地监测VOCs对于大气污染成因研究具有重要意义。在质子转移反应质谱(PTR-MS)研究基础上,本工作研制一套用于大气VOCs实时在线监测的双极性质子转移反应质谱仪(Dipolar proton transfer reaction mass spectrometer,DP-PTR-MS)。相比单一反应离子H_3O~+的常规PTR-MS,DP-PTR-MS中有正负3种反应离子(H_3O~+、OH~-、(CH_3)_2COH~+),可根据实际检测需要选择切换,提高定性能力,并有效扩展检测范围。其中,H_3O~+反应离子用于检测质子亲和势大于H_2O的VOCs;OH~-反应离子可与H_3O~+反应离子配合识别VOCs,还可用于检测CO_2等无机物;(CH_3)_2COH~+反应离子可在排除干扰的情况下准确检测NH_3。利用6种标准气体测定DP-PTR-MS检出限和灵敏度,结果表明,DP-PTR-MS对甲苯的检出限为7×10~(-12)(V/V),对氨气的灵敏度为126.0 cps/10~(-9)(V/V)。利用DP-PTR-MS对合肥市区大气VOCs开展连续78h实时在线监测验证实验,结果表明,DP-PTR-MS可对大气中10~(-12)(V/V)量级VOCs进行长期实时在线监测,可作为大气污染成因研究和痕量VOCs排放监测的重要工具。(本文来源于《分析化学》期刊2018年04期）
熊晶晶,李慧珍,马雪,张杰,游静[4]（2017）在《极性有机物整合采样技术在监测水环境中农药的应用》一文中研究指出明确水环境中农残的污染状况对研究其环境行为和生态风险至关重要。传统主动采样法耗能、耗力且单次采样仅获得瞬时浓度值。被动采样节能、方便且为时间加权平均浓度,利于大规模采样。极性有机物整合采样技术(polar organic chemical integrative sampler,POCIS)是针对极性有机物的被动采样技术,近年来在水环境中农药监测的运用越来越广泛。本文概述了POCIS结构、原理和校正方法,探讨了环境因素(如水流速率、温度、p H、溶解性有机质、盐度和膜污染)、化合物性质及POCIS结构对农药采样速率(Rs)的影响。此外,综述了POCIS在监测水环境中农药的应用,展望了POCIS在该领域中的问题、解决方式及前景。(本文来源于《生态毒理学报》期刊2017年04期）
陆国永,吴悦,赖永忠[5]（2017）在《顶空固相微萃取法同时分析源水中5种极性挥发性有机物》一文中研究指出建立了饮用水源水中5种极性挥发性有机物同时检测的顶空-固相微萃取-气相色谱/质谱法,目标物分别为丙烯腈、环氧氯丙烷、吡啶、苯胺和硝基苯;提出了延长样品保存期限的样品保存方式,将加入内标物和过量氯化钠的样品在冷冻箱内保存,保质期至少为72 h。通过试验对影响顶空-固相微萃取效率的主要因素进行了优化,包括微萃取柱涂层、萃取温度、水样盐度及p H值、搅拌速度和萃取时间等。结果表明,50/30μm二乙烯基苯/碳分子筛/聚二甲基硅氧烷最适合作为同时萃取这5种有机物的微萃取柱涂层,所有方法参数优化后,硝基苯的方法检出限为0.14μg/L,其余目标物介于0.80~3.2μg/L。HS-SPME-GC/MS用于实际样品的检测,回收率和RSD分别介于81.1%~120%和5.89%~12.7%。(本文来源于《中国给水排水》期刊2017年12期）
王静[6]（2017）在《部分有机物致敏性及其极性参数的QSPR研究》一文中研究指出随着现代工业的不断发展,人类生产生活等各方面也受到了一些影响,有些有机化合物对人类身体健康会造成一定的危害,因此人们越来越关注有机化合物对人体造成的影响,也就进一步促进了对有机化合物性质的研究。为了更好的对有机化合物的一些性质进行研究,同时减少动物实验造成的一些不良后果以及节省对时间和金钱的消耗,采用定量构效关系对有机化合物的性质进行研究显得很有必要。在建立模型预测化合物性质的过程中,将K-最近邻(KNN:K-nearest neighbor)、K均值聚类(KMC:K-means clustering)以及投影寻踪(PP:Projection Pursuit)叁种分类方法和建模方法有效的结合,对部分有机化合物的致敏性和部分有机化合物的极性参数进行定量结构性质相关(QSPR:Quantitative Structure-Property Relationship)的研究。本文中主要研究包括:(1)KNN、K均值聚类法和投影寻踪叁种分类方法对有机物致敏性进行QSPR研究:文中从数据库NTP(National Toxicology Program)中收集筛选出小鼠局部淋巴结实验(local lymph node assay,LLNA)186个具有相同载体的致敏性有机化合物的致敏性信息作为研究样本,运用软件ADMEWORKS Model Builder计算和挑选描述符,然后对挑选出来的描述符进行相对标准偏差的计算,最后筛选出7个结构描述符作为样本研究的结构参量。将186个样本应用稳健诊断方法进行奇异值的剔除后剩余118个样本,采用K-最近邻、K均值聚类及投影寻踪叁种分类方法对118个样本进行分类,对分类得到的每一类样本运用球排除算法进行训练集和测试集的划分,最后应用多元线性回归(MLR:Multiple Linear Regression),偏最小二乘法(PLS:Partial Least Square)以及人工神经网络(ANN:Artificial Neural Networks)叁种建模方法对样本进行预测。(2)KNN、K均值聚类和投影寻踪叁种分类方法对有机物极性参数进行QSPR研究:结合从文献中选择出的250个有机物极性参数的样本数据,运用软件ADMEWORKS ModelBuilder计算筛选出7个结构描述符作为样本研究的结构参量。将250个样本应用稳健诊断方法进行奇异值的剔除后剩余225个样本,采用投影寻踪、K-最近邻以及K均值聚类叁种分来方法对225个样本进行分类,对分类得到的每一类样本运用球排除算法进行训练集和测试集的划分,最后应用叁种建模方法对样本进行预测。(3)文中利用化合物的结构相似度公式:cosθ=α·β/‖α‖·‖β‖,α和β分别代表两个样本的结构描述符向量,‖α‖和‖β‖代表向量范数。相对标准偏差的公式为:RSD=（？）×100%,SD代表标准偏差。采用结构相似度公式和相对标准偏差公式对有机物的致敏性和有机物的极性参数进行结构相似度和结构相似度的相对标准偏差的计算。通过对比用于建模的化合物的结构相似度以及相对标准偏差,来判断化合物结构相似度对建模结果的影响。(4)采用叁种分分类方法对样本进行分类后,通过叁种建模方法分别对样本进行建模预测,将建模预测出来的结果和实验值用公式(Error=(∑(value_(pre)-value_(exp))~2)/N)计算两组数据的误差。这样可以更为准确的直观的描述预测结果。有效地对比叁种分类方法和叁种建模方法的优劣。根据以上QSPR的研究结果表明,叁种分类方法都可以有效的改善模型的对有机物的致敏性样本和有机物的极性参数样本的预测。KNN和K均值聚类分类后会出现一类预测结果较好而另一类预测结果相对较差,而投影寻踪分类之后的样本化合物的预测结果均比未分类的化合物的预测结果好。从预测的结果来看,样本化合物相似度较高的有机物极性参数的预测结果比样本化合物相似度低的有机物致敏性的预测结果好。虽然样本化合物的结构相似度和预测的结果并无严格的关系,但分类改善化合物的相似度同时也有效的改善了建模的预测结果。(本文来源于《山西师范大学》期刊2017-05-25）
郭力萌[7]（2017）在《雅安雨城区大气PM_(2.5)中水溶性无机离子和非极性有机物的污染特征及来源解析》一文中研究指出近年来,细颗粒物(Particulate Matter with Aerodynamic Diameter less than 2.5μm,PM2.5)污染是目前我国大部分地区面临的首要大气环境问题。PM2.5不仅能降低能见度,还威胁着人类健康,对全球气候也有一定的影响。对PM2.5的化学组成以及来源进行探究可为大气环境的治理提供科学依据。本文采集了20 13年6月至2014年5月雅安雨城区的大气PM2.5样品,并分析了样品中的水溶性无机离子和非极性有机物。结合主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)和后向气团轨迹模型,探索了PM2.5中水溶性无机离子的来源;利用碳优指数、植物蜡含量以及特征比值法分析了 PM2.5中非极性有机物的来源。主要结果如下:(1)PM2.5年均质量浓度为61.34±29.95 μg/m3。季节变化表现为冬季(88.18±36.32μg/m3)>春季(63.39±26.13 μg/m3)>秋季(51.97±20.09 μg/m3)>夏季(41.82±10.39μg/m3)。总离子浓度的年均值为26.7±4.07 μg/m3,占PM2.5质量浓度的40.4±6.92%。在春节期间,除夕和初一的总离子浓度分别高达122.42 μg/m3和74.96 μg/m3,说明烟花爆竹的排放对污染物浓度的增加有着显着作用。SO2向SO42-的转化过程,主要以非均相氧化为主。利用PCA对PM2.5中水溶性无机离子来源进行解析,结果表明SO42-、NO3-、NH4+、Cl-、Ca2+来自典型的人为污染源(包括二次污染、汽车尾气和建筑扬尘);K+和Na+的来源既包括自然源(土壤尘和海盐)也包括人为源(生物质燃烧和煤燃烧);Mg2+来自天然源(土壤尘)。后向气团轨迹揭示了雅安大气PM2.5中水溶性离子主要受四川盆地内区域污染以及四川盆地外西南方向长距离输送的影响。(2)正构烷烃的年均总浓度为96.81±35.28 ng/m3,通过碳优指数和植物蜡含量的计算发现:冬季正构烷烃的贡献以人为源为主,,夏春季则以生物源为主,即高等植物蜡的排放,而秋季节则受到了人为源和生物源的共同影响。总多环芳烃浓度(ΣPAHs)的年均值为27.47±6.56ng/m3,PAHs年均质量浓度苯环数分布为4环>2环>5环>3环>6环>7环,4环的PAHs浓度最高,占ΣPAHs的30.87%。根据特征比值法的分析,汽车尾气排放和生物质燃烧是雅安大气PAHs的主要污染来源。春节期间除夕和初一 ΣPAHs浓度分别高达97.53 ng/m3和33.67 ng/m3,表明春节期间烟花爆竹的排放造成了多环芳烃浓度陡增,污染较重。通过苯并[a]芘等效毒性法和致癌风险计算结果表明雅安大气PM2.5中PAHs的健康风险评价结果比较乐观,大气环境良好。(本文来源于《四川农业大学》期刊2017-05-01）
潘月[8]（2017）在《双极性质子转移反应质谱检测酮类有机物研究》一文中研究指出质子转移反应质谱(Proton transfer reaction mass spectrometry,PTR-MS)因具有响应时间短,灵敏度高等长处被普遍地用于环境,医学和公共安全等领域。本论文在传统的PTR-MS和新型的质子提取反应质谱(Proton extraction reaction mass spectrometry,PER-MS)研究基础上,提出双极性质子转移反应质谱(Dipolar proton transfer reaction mass spectrometry,DP-PTR-MS),在一台装置上通过电路切换实现PTR-MS模式和PER-MS模式的选择。并利用这一新颖的技术对酮类有机物展开了研究,主要内容如下:1、利用DP-PTR-MS技术检测酮类有机物。酮类有机物(用M表示,分子量用m表示),在PTR-MS模式中被离子化为离子(M+H)+(质荷比为m+1),在PER-MS模式中被离子化为(M-H)-(质荷比为m-1),通过这种规律可以准确地得到酮类有机物M的分子量为m。用DP-PTR-MS对丙酮,2-丁酮、2-戊酮、2-己酮、2-庚酮、2-辛酮、环戊酮、环己酮八种酮类有机物进行单样品检测和混合样品检测。DP-PTR-MS准确识别这八种酮类有机物的分子量,并且由实验结果发现在PER-MS模式下对酮类有机物有更好的软电离效果。2、离子OH-与酮类有机物间反应速率常数研究。在DP-PTR-MS装置的PER-MS模式下,以离子OH-与乙腈间的反应速率常数作为参照物,采用参照法对离子OH-与酮类有机物间反应速率常数进行测量。成功测得OH-与七种酮类有机物(丙酮,2-丁酮,2-戊酮,2-己酮,2-庚酮,环戊酮和环己酮)间发生质子提取反应的反应速率常数。结果分别是3.95、3.82、1.04、3.90、7.57、4.28、5.99(×10-9)mol-1.cm3.s-1,其中丙酮和2-丁酮的实验测量值与文献值相符合,证明这一方法是正确可靠的。3、反应速率常数用于环己酮的定量检测。应用PER-MS技术利用测得的离子 OH-与环己酮间的反应速率常数,在DP-PTR-MS的PER-MS模式下,测量市面上售卖的PVC医用吊水管中残留环己酮的浓度。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2017-04-15）
张雅雄,王静[9]（2016）在《基于K最近邻与K均值聚类法的样本分类方法用于有机物的定量构效关系建模——对有机物致敏性及其极性参数的研究》一文中研究指出本文选取了部分有机物致敏性和部分有机物极性参数两组数据,均采用ADMEWORKS ModelBuilder软件计算并选择出合适的结构描述符,进而采用K最近邻和K均值聚类法对两组数据进行分类,然后对分类后的数据分别运用多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)、偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)和人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)方法进行QSPR建模研究。结果表明,无论采用何种分类方法都可以在一定程度上改善模型预测的结果。对于两组样本,有机物分子结构差异较小的样本集模型预测结果较优,非线性模型的预测结果整体优于或相当于线性模型的预测结果。(本文来源于《计算机与应用化学》期刊2016年12期）
蒲金国[10]（2016）在《雅安川农农场大气气溶胶中极性有机物的研究》一文中研究指出二次有机气溶胶一直受到人们的关注,主要是因为它诸多的危害,如危害人类健康,影响气温分布,降低能见度等。本研究分别于2009年9月、2010年1月、2010年4月和2010年6月在雅安市四川农业大学农场采集秋、冬、春、夏四季PM25和TSP样品,采用二氯甲烷+甲醇混合超声提取样本,并进行叁甲基硅醚衍生化反应和GC-MS分析。研究目的旨在探讨雅安气溶胶中极性有机物的组分及浓度水平、季节变化规律。主要研究结果如下：(1)雅安四川农业大学大气气溶胶中异戊二烯氧化产物在一月、四月、六月和九月PM_(2.5)样本中的平均浓度分别是36.4、17.0、37.2和50.5ng·m~(-3);在一月、四月、六月TSP样本中的平均浓度是45.9、15.3和47.9ng·m~(-3)。α-/β蒎烯氧化产物在一月、四月、六月和九月PM25样本中的平均浓度是22.8、15.7、8.5和21.6 ng·m~(-3),在一月、四月和六月TSP样本的平均浓度是14、15.8和15.2ng·m~(-3)。相应地,p-石竹酸在一月、四月、六月和九月PM25样本中的平均浓度分别是0.22、0.06、0.02和0.04ng·m~(-3),在TSP样本中的平均浓度依次为0.12、0.05和0.06ng·m~(-3)。脂肪族二酸(C4-C10)在一月、四月、六月、九月PM_(2.5)样本中的平均浓度为183.4、115.6、57.4和101.3ng·m~(-3),在一月、四月和六月TSP样本中平均浓度为242.5、157.8和155.7ng·m~(-3)。一元烷酸(C_(11)～C_(18))在一月、四月、六月和九月PM25样本中的平均浓度分别是235.9、346.9、105.7和296.2ng·m~(-3),在一月、四月和六月TSP样本中的平均浓度分别为321.6、340.7和186.7ng-m3。单糖和糖醇在一月、四月、六月和九月PM25中总平均浓度分别为529.9、542.4、252.5和337.5ng·m~(-3),在一月、四月和六月TSP样本中平均浓度为665、735.8和441.8ng·m~(-3)。脱水糖类在一月、四月、六月和九月PM_(2.5)样本中的总平均浓度为329.8、143.6、41.8和204.8ng·m~(-3),在一月、四月和六月TSP样本中总平均浓度依次为374、154.5和108.1ng·m~(-3)。(2)雅安四川农业大学气溶胶中PM_(2.5)和TSP样本中2-甲基苏阿醇与2-甲基赤藓醇之间有良好的相关性。一元烷酸中碳数为相邻两奇数烷酸(如C_(11)与C_(13))和碳数为相邻两偶数烷酸(如C_(12)与C_(14))表现出良好的相关性；但是,C_(16)与C_(18)与其它烷酸相关性较弱。一元烷酸表现出明显的奇偶性质,即相邻两碳数的烷酸,偶数碳烷酸浓度大于奇数碳烷酸的浓度。(3)雅安川农农场PM_(2.5)和TSP样本中异戊二烯氧化产物在四月份最低,在一月和六月样本中浓度相当,异戊二烯氧化产物在九月PM_(2.5)样本中浓度最高。α-/β蒎烯氧化产物季节变化不明显,PM_(2.5)中α-/β蒎烯氧化产物在六月份最低,一月、四月和九月的浓度基本相当,α-/β蒎烯氧化产物的浓度在一月、四月和六月TSP样本中浓度变化很小。一元烷酸、二元羧酸,单糖、糖醇及脱水糖化合物均是在六月样本中浓度最低,一月和四月样本中浓度较高。(4)雅安四川农业大学气溶胶中极性有机物经PMF分析,结果显示出六个来源(factors),包括生物质燃烧产物、异戊二烯和α-/β蒎烯氧化产物、农业生产活动、厨房油烟、土壤扬尘和与脂肪族二酸有关的光化学反应来源。(本文来源于《四川农业大学》期刊2016-06-01）
极性有机物论文开题报告
（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：
本研究改进了传统有机样品前处理步骤,将大气细颗粒物样品直接装填于TD管并与气相色谱联用的自动化热脱附装置,建立的新型热脱附(thermo desorption,TD)与气相色谱/质谱(GC/MS)联用方法,对72种非极性有机物(non-polar organic compounds,NPOCs),包括34种多环芳烃(polylicycle aromatic hydrocarbon,PAHs)、1种苯并噻吩、27种(C_(10)~C_(34))烷烃(alkanes)、5种霍烷(hopanes)和5种甾烷(steranes)化合物进行定量分析.优化了承载样品装填方式、热脱附条件和进样模式等参数.结果表明,热脱附-气相色谱/质谱方法对多环芳烃、正构烷烃、霍烷和甾烷的检出限分别为0.01~1.0、0.1~8.0和0.50~2.0 ng·m~(-3),标定曲线线性相关系数在0.9以上.热脱附效率分别为:多环芳烃95%~100%、正构烷烃81%~100%、霍烷和甾烷83.1%~100%.与传统溶剂超声萃取的方法差异性比较结果表明,两种方法分析结果的偏差基本小于30%,在可接受范围内.对临安和上海PM_(2.5)中的痕量NPOCs的定量分析表明,采样期间两地大气PM_(2.5)中NPOCs以烷烃为主,其次为PAHs.特征比值法分析结果表明,大气细颗粒物污染主要来自化石燃料燃烧和煤炭燃烧.
（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。
极性有机物论文参考文献
[1].魏子勇,段修宇,曹方方,王述伟.甲醇等5种强极性有机物污染事故中的监测分析方法[J].中国环境监测.2018
[2].马英歌,吴霞,彭梦梦,冯加良,郁建珍.热脱附法快速分析大气细颗粒物中非极性有机物[J].环境科学.2018
[3].张强领,邹雪,梁渠,张亚婷,易明建.大气挥发性有机物实时在线监测的双极性质子转移反应质谱仪研制[J].分析化学.2018
[4].熊晶晶,李慧珍,马雪,张杰,游静.极性有机物整合采样技术在监测水环境中农药的应用[J].生态毒理学报.2017
[5].陆国永,吴悦,赖永忠.顶空固相微萃取法同时分析源水中5种极性挥发性有机物[J].中国给水排水.2017
[6].王静.部分有机物致敏性及其极性参数的QSPR研究[D].山西师范大学.2017
[7].郭力萌.雅安雨城区大气PM_(2.5)中水溶性无机离子和非极性有机物的污染特征及来源解析[D].四川农业大学.2017
[8].潘月.双极性质子转移反应质谱检测酮类有机物研究[D].中国科学技术大学.2017
[9].张雅雄,王静.基于K最近邻与K均值聚类法的样本分类方法用于有机物的定量构效关系建模——对有机物致敏性及其极性参数的研究[J].计算机与应用化学.2016
[10].蒲金国.雅安川农农场大气气溶胶中极性有机物的研究[D].四川农业大学.2016