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机构地区:[1]华北电力大学能源与环境研究院,北京102206
出 处:《吉林大学学报(理学版)》2011年第3期554-558,共5页Journal of Jilin University:Science Edition
基 金:国家"十一五"科技支撑项目(批准号:2008BAC43B01)
摘 要:在正交试验设计基础上,采用GANN模型及Matlab遗传算法工具箱对超声辅助萃取(ultrasonic-assisted extraction,UAE)-上浮溶剂固化(solidification of floating organic drop,SFO)-分散液液微萃取(dispersive liquid-liquid microextraction,DLLME)的萃取条件进行优化,建立了沉积物中十溴联苯醚的液相色谱测定方法.结果表明:所建方法线性范围为2~9 595 ng/g,相关系数R2=0.999 4,检出限(S/N=3)及定量限(S/N=10)分别为0.6 ng/g及2.0 ng/g;在434.4 ng/g质量比下,方法加标回收率为98.20%(RSD=5.2%,n=3).A method for the determination of decabrominated diphenyl ether(BDE-209) in surficial sediments was developed based on solidification of floating organic drop coupled with ultrasonic-assisted dispersive liquid-liquid microextraction(UAE-DLLME-SFO) and genetic algorithm neural network(GANN) model.The established UAE-DLLME-SFO-HPLC method has a wide linear range(2— 9 595 ng/g) with R2=0.999 4.The limit of detection(LOD,S/N=3) and limit of quantitation(LOQ,S/N=10) of the proposed method were 0.6 ng/g and 2.0 ng/g,respectively.The recovery of added BDE-209 in the real samples at BDE-209 level of 434.4 ng/g was 98.20%(RSD=5.2%,n=3).
关 键 词:十溴联苯醚 遗传神经网络 上浮溶剂固化 分散液液微萃取 高效液相色谱
分 类 号:X132[环境科学与工程—环境科学]
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