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基于聚间苯二胺-壳聚糖复合膜的葡萄糖电化学生物传感器
被引量:
1
1
作者
屈菊平
郝海玲
陶建中
《化学研究与应用》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期359-363,共5页
采用循环伏安法在铂电极表面形成聚间苯二胺-壳聚糖复合膜;以戊二醛为交联剂将葡萄糖氧化酶共价固定在复合膜上形成葡萄糖电化学生物传感器;运用扫描电镜考察复合膜的形貌特征;考察了壳聚糖用量和电位循环圈数对膜特性的影响;采用电流-...
采用循环伏安法在铂电极表面形成聚间苯二胺-壳聚糖复合膜;以戊二醛为交联剂将葡萄糖氧化酶共价固定在复合膜上形成葡萄糖电化学生物传感器;运用扫描电镜考察复合膜的形貌特征;考察了壳聚糖用量和电位循环圈数对膜特性的影响;采用电流-时间法考察了该传感器对葡萄糖的电化学响应特性.结果表明,该传感器对葡萄糖有较快的响应速度(3.5s),在0.02mmol·L-1~1.27mmol·L-1浓度范围内响应电流与葡萄糖浓度成正比,检测极限为0.01mmol·L-1,样品测定的加标回收率为97.1%~102.5%.该传感器具有较好的选择性,对葡萄糖的测定具有较高的准确度与精密度.
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关键词
间苯二胺
壳聚糖
复合膜
葡萄糖
电化学生物传感器
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职称材料
亚甲基蓝对高体鳑鮍鱼苗的急性毒性研究
被引量:
11
2
作者
陈万光
屈菊平
周芬娜
《广东农业科学》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期131-132,共2页
在水温25(±2)℃条件下,采用静水水生生物测试方法,研究亚甲基蓝对高体鳑鮍鱼苗的急性毒性作用。结果表明,亚甲基蓝对高体鳑鮍鱼苗的24、48h半致死浓度(LC50)分别为45.30mg/L和18.76mg/L,安全浓度(SC)为0.96mg/L。
关键词
亚甲基蓝
高体鳑鮍
急性毒性
安全浓度
半致死浓度
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职称材料
煤与瓦斯突出区域预测的人工神经网络模型构建及应用研究
被引量:
1
3
作者
王永保
朱利霞
《中国煤炭》
北大核心
2009年第5期89-93,共5页
在深入分析煤与瓦斯影响因素的基础上,采用事故树分析与人工神经网络相结合来实现煤与瓦斯突出危险性的区域预测。实证分析结果表明该模型取得了比较理想的预测效果。
关键词
煤与瓦斯突出
人工神经网络
BP神经网络
事故树
预测
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职称材料
题名
基于聚间苯二胺-壳聚糖复合膜的葡萄糖电化学生物传感器
被引量:
1
1
作者
屈菊平
郝海玲
陶建中
机构
焦作大学化学与环境工程学院
河南科技
学院
化工系
出处
《化学研究与应用》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期359-363,共5页
文摘
采用循环伏安法在铂电极表面形成聚间苯二胺-壳聚糖复合膜;以戊二醛为交联剂将葡萄糖氧化酶共价固定在复合膜上形成葡萄糖电化学生物传感器;运用扫描电镜考察复合膜的形貌特征;考察了壳聚糖用量和电位循环圈数对膜特性的影响;采用电流-时间法考察了该传感器对葡萄糖的电化学响应特性.结果表明,该传感器对葡萄糖有较快的响应速度(3.5s),在0.02mmol·L-1~1.27mmol·L-1浓度范围内响应电流与葡萄糖浓度成正比,检测极限为0.01mmol·L-1,样品测定的加标回收率为97.1%~102.5%.该传感器具有较好的选择性,对葡萄糖的测定具有较高的准确度与精密度.
关键词
间苯二胺
壳聚糖
复合膜
葡萄糖
电化学生物传感器
Keywords
m-phenylenediamine
chitosan
composite membrane
glucose
electrochemical biosensor
分类号
O657.1 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
亚甲基蓝对高体鳑鮍鱼苗的急性毒性研究
被引量:
11
2
作者
陈万光
屈菊平
周芬娜
机构
洛阳师范
学院
生命科学系
焦作大学化学与环境工程学院
出处
《广东农业科学》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期131-132,共2页
文摘
在水温25(±2)℃条件下,采用静水水生生物测试方法,研究亚甲基蓝对高体鳑鮍鱼苗的急性毒性作用。结果表明,亚甲基蓝对高体鳑鮍鱼苗的24、48h半致死浓度(LC50)分别为45.30mg/L和18.76mg/L,安全浓度(SC)为0.96mg/L。
关键词
亚甲基蓝
高体鳑鮍
急性毒性
安全浓度
半致死浓度
Keywords
methylene blue
Rhodeus ocellatus
acute toxicity
safe concentration
median lethal concentration(LC50)
分类号
S965.199 [农业科学—水产养殖]
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职称材料
题名
煤与瓦斯突出区域预测的人工神经网络模型构建及应用研究
被引量:
1
3
作者
王永保
朱利霞
机构
华中科技
大学
控制科学与
工程
系
焦作大学化学与环境工程学院
出处
《中国煤炭》
北大核心
2009年第5期89-93,共5页
基金
河南省杰出青年科学基金项目(07410051000)资助
文摘
在深入分析煤与瓦斯影响因素的基础上,采用事故树分析与人工神经网络相结合来实现煤与瓦斯突出危险性的区域预测。实证分析结果表明该模型取得了比较理想的预测效果。
关键词
煤与瓦斯突出
人工神经网络
BP神经网络
事故树
预测
Keywords
Coat and gas outburst
artificial neural network
BP neural network
fault tree
分类号
TD713.2 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于聚间苯二胺-壳聚糖复合膜的葡萄糖电化学生物传感器
屈菊平
郝海玲
陶建中
《化学研究与应用》
CAS
CSCD
北大核心
2014
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
亚甲基蓝对高体鳑鮍鱼苗的急性毒性研究
陈万光
屈菊平
周芬娜
《广东农业科学》
CAS
CSCD
北大核心
2010
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
煤与瓦斯突出区域预测的人工神经网络模型构建及应用研究
王永保
朱利霞
《中国煤炭》
北大核心
2009
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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