这几天一直在给积分加油站捐助积分，昨天捐助的时候看下积分池好像有1400多分吧，今天晚上在捐助的时候发现全没了，以为是版友领完了呢，于是又捐助了100分[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2010/04/201004192213_213397_1622447_3.jpg[/img][img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2010/04/201004192218_213400_1622447_3.jpg[/img][img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2010/04/201004192219_213401_1622447_3.jpg[/img][img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2010/04/201004192220_213403_1622447_3.jpg[/img][img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2010/04/201004192221_213404_1622447_3.jpg[/img]可是我在21：50的时候无意间看了下，发现积分池里已经是0分了，见图[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2010/04/201004192214_213398_1622447_3.jpg[/img]怎么回事，在怎么也不会有版友马上领完吧，估计是有漏洞了，烦请小鱼查下。
刚刚开始用差分脉冲伏安（DPV）和方波伏安（SWV），最近在使用SWV时遇到了一些问题，想请大家帮忙指导一下。我在底溶液中分别测定A和B两种物质时得到的电位分别在0.14和0.3v左右，峰形很宽。而将两者同时加入时，两个峰却分不开，形成一个更宽的大峰。正常来说在这样的电位下应该能分得开的（电位差0.3-0.14=0.16V）。我设定的参数为：起始电位-0.1V，终止电位0.7V，电位增加0.002V， 振幅0.025V，频率15Hz，等待时间2s。请问我如何改变参数能够减小每个峰的峰宽，使得两个峰分开呢？谢谢大家的帮忙，谢谢！！我使用的是CHI 630B 电化学工作站。差分脉冲伏安（DPV）和方波伏安（SWV）的区别是什么呢？如果使用DPV，那么在脉宽（pulse width）、sampling width 和pulse period 等参数应如何设定呢？脉宽和频率的关系是什么？谢谢！！我对这些问题很迷惑，还希望高手指点一下，谢谢！！
ＲＯＨＳ里面是怎么规定的．黄铜插头是不是可以含有铅的，可以占多少百分比．
积分加油站的设立是挺好的事情，可以帮助新手尽快的奥自己想要的资料。但从目前状况来看，捐助的积分很快就没有了。从消极方面来看，也鼓励了一部分人不劳而获。为杜绝此类现象，保持积分加油站的持续运行，并间接引导新手积极参与讨论和交流，建议对申领积分的版友施行申领次数的限制（类似于新手求助的限制）。不知大家意下如何。
[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2010/05/201005161420_218716_1956012_3.gif[/img][img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2010/05/201005161420_218717_1956012_3.gif[/img][img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2010/05/201005161420_218718_1956012_3.gif[/img][color=#fe2419]大家看看上面那三个图，进的是同一个样品，目标峰是保留时间在12~13min之间的那个峰，用的是N2000的工作站！色谱条件ODS柱，乙腈-0.1%磷酸（14：86）为流动相，检测波长230nm! [/color] 怎么重现性会这么差？还有就是前面两个图跑出来的基线是差不多平的，而第三个却斜了上去，这样积分都不准确吧，从而导致峰面积相差好大，这怎么解释？还有第一个和第二个跑出来的峰基本是是一样的，但是大家注意下它们的峰面积却相差很大，这又怎么解释呢？我用工作站里的那个手动修正了第一个图的目标峰，一般是把基线往上提，按道理峰面积会变小的，但是发现它变大了，从190000多直接变面250000多，这太奇怪了吧？大家耐心点帮我解释下！
巴黎公交查詢网站從１日起推出最環保出行方式查詢服務，希望能為減少溫室气体排放作出貢獻。 advertisement該网站說，只要在网站搜索欄中分別輸入起點和終點，就可以找到使這段旅程排放的二氧化碳量最小的交通方式。 一般情況下，同一段旅程中，公交車的能源消耗和溫室气体排放量均為轎車的二分之一，而軌道交通的能源消耗和溫室气体排放量則分別為轎車的五分之一和五十分之一。該网站預計，開展這項服務后，每年將幫助人們減少二氧化碳排放量２吨，相當于法國一個中等城市全年的排放量。此前，巴黎公交查詢网站為大眾提供最快出行方式、最少換乘出行方式以及最少步行出行方式查詢，被認為是巴黎人出行和游客旅行的好幫手。
药品研究色谱数据工作站及色谱数据管理要求http://bbs.instrument.com.cn/shtml/20090922/2121985/附件1 色谱数据输出图谱规范要求1、标明使用的色谱数据工作站，并保留色谱数据工作站固有的色谱图谱头信息，包括：实验者、试验内容、进样时间、运行时间等，进样时间（指injection time）精确到秒，对于软件本身使用 “acquired time”、“作样时间”、“试验时间”等含糊表述的，需说明是否就是进样时间。2、应带有存盘路径的数据文件名。这是原始性、追溯性的关键信息，文件夹和文件名的命名应合理、规范和便于图谱的整理查阅。3、色谱峰参数应有保留时间（保留到小数点后三位）、峰高、峰面积、定量结果、积分标记线、理论板数等。你的工作站在线、离线、报告中均可显示“积分标记线”吗？
在现代茶饮料产业中，茶多酚检测仪作为一种高效、精准的科技产品，正逐步成为茶叶品质控制不可或缺的重要工具。茶多酚作为茶叶中特有的重要成分，不仅赋予了茶叶独特的口感和香气，还具备显著的抗氧化、抗炎等健康功效，因此其含量检测对于茶饮料的品质评估和市场竞争力具有重要意义。 [img=,690,690]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/09/202409041642054456_6533_6238082_3.jpg!w690x690.jpg[/img] 茶多酚检测仪主要基于分光光度法进行检测。其工作原理在于，被检样品中的茶多酚与特定的显色剂在一定条件下发生特异性反应，生成具有不同颜色深度的产物。这些产物对不同波长的可见光具有选择性吸收的特性，颜色的深浅即吸光度的高低与样品中茶多酚的浓度成正比。通过测量吸光度值，并借助仪器内置的标准曲线软件自动计算，可以精确得出样品中茶多酚的准确浓度及是否超标的结果。 茶多酚检测仪的优势 高精度与准确性：茶多酚检测仪采用高效[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/5p][color=#3333ff]液相色谱[/color][/url]法、紫外分光光度法等先进技术，具备极高的灵敏度和准确性，能够精确测量茶叶样品中茶多酚的含量。这种高精度确保了检测结果的可靠性，为茶叶生产、质量控制及科学研究提供了坚实的基础。 快速检测能力：相比传统检测方法，茶多酚检测仪具有更快的检测速度。它能够在短时间内完成大量样品的检测，大大提高了检测效率。这对于茶叶生产企业来说尤为重要，可以帮助企业快速掌握原料茶叶的品质状况，及时调整生产工艺，确保产品质量的稳定性。 操作简便性：茶多酚检测仪的设计注重用户体验，操作界面友好，易于上手。操作人员只需经过简单培训即可掌握检测方法，大大降低了对专业技能的要求。同时，自动化和智能化的设计减少了人为误差，提高了检测结果的准确性和可重复性。 广泛的应用范围：茶多酚检测仪不仅适用于茶叶生产企业的原料检测和成品质量控制，还可用于科研机构对茶叶营养成分的分析和研究。无论是绿茶、红茶、乌龙茶还是其他茶类，茶多酚检测仪都能提供准确的检测结果，满足不同领域的需求。 数据可追溯性与管理：现代茶多酚检测仪通常配备有数据记录和管理系统，能够自动保存检测数据，并生成详细的检测报告。这些数据不仅有助于企业建立完整的质量追溯体系，还能为企业的生产管理和市场决策提供有力支持。同时，数据的可追溯性也增强了消费者对茶叶产品的信任度。 茶多酚检测仪广泛应用于产品质量监督和检验、工商管理、茶叶批发市场、茶叶深加工基地、饮料企业、超市、商场以及各大食品安全监控系统等部门。它不仅为茶叶生产提供了可靠的品质保障，也为消费者的健康权益提供了有力支持。 茶多酚检测仪以其高精度、快速检测、操作简便、广泛应用以及数据可追溯性等优势，在茶叶行业中发挥着不可替代的作用。随着技术的不断进步和市场的不断发展，茶多酚检测仪的性能和应用范围还将不断拓展和完善，为茶叶产业的繁荣和进步贡献更大的力量。未来，茶多酚检测仪将成为茶叶品质控制的重要标志，引领茶饮料产业迈向更加科学、规范、高效的发展道路。
中国是茶的故乡，是世界上最早发现茶树、利用茶叶和栽培茶树的国家。茶树的起源至少已有六七万年的历史。茶被人类发现和利用，大约有四五千年的历史。 茶的利用最初是孕育于野生采集活动之中的。古史传说中认为“神农乃玲珑玉体，能见其肺肝五脏”，理由是，“若非玲珑玉体，尝药一日遇十二毒，何以解之？”又有说“神农尝百草，日遇十二毒，得荼而解之。”两说虽均不能尽信，但一灵缕微弱的信息却值得注意：“荼”在长久的食用过程中，人们越来注重它的某些疗病的“药”用之性。这反映的是一种洪荒时代的传佚之事。 依照《诗经》等有关文献记录，在史前期，“荼”是泛指诸类苦味野生植物性食物原料的。在食医合一的历史时代，茶类植物油的止渴、清神、消食、除瘴、利便等到 药用功能是不难为人们所发现的。然而，由一般性的药用发展为习常的专用饮料，还必须有某种特别的的因素，即人们实际生活中的某种特定需要。巴蜀地区，向为疾疫多发的“烟瘴”之地。“番民以茶为生，缺之必病。”（清·周蔼联《竺国游记》卷二）故巴蜀人俗常饮食偏辛辣，积习数千年，至今依然。正是这种地域自然条件和由此决定的人们的饮食习俗，使得巴蜀人首先“煎茶”服用以除瘴气，解热毒。久服成习，药用之旨逐渐隐没，茶于是成了一种日常饮料。秦人入巴蜀时，见到的可能就是这种作为日常饮料的饮茶习俗。 茶由药用转化为习常饮料，严格意义的“茶”便随之产生了，其典型标志便是“茶”（cha）音的出现。郭璞注《尔雅·释木》“槚”云：“树小如栀子，冬生叶，可煮作羹饮。今呼早采者为茶，晚取者为茗，一名荈，蜀人名之苦荼。”可见，汉时“荼”字已有特指饮料“茶”的读音了，“茶”由“荼”分离出来，并走上了“独立”发展道路。但“茶”字的出现则是伴随茶事的发展和商业活动的日益频繁，直到中唐以后的事，也正符合新符号的产生后于人们的社会生活这样一种文字变化的规律。
各位坛友们，大家好，12月1日开始我们在积分加油站做了一个获取积分的提问，其中主要对我们今年新推出的一款全新色谱柱ADME的主要特点进行了提问，但是，因为题干字数有限，导致不少坛友们无法准确把握足够的信息，不少坛友都答错了，在此，再给大家一些提示，希望更多的坛友能够答对。2014年10月，资生堂液相色谱柱CAPCELL PAK家族又添新成员CAPCELL PAK ADME。全新的ADME官能团，突破了以C18官能团为主的传统柱在反相色谱柱保留机理中的可分析化合物限制，使可分析化合物的极性范围得到了巨大的提升；并且，在极性提升的同时还兼顾了一定的疏水性；从而，包含从强极性化合物到疏水性化合物的复杂组分样品在ADME上也能同时得到良好的分析。ADME(adamantane)金刚烷，我们首次将这种笼状结构的金刚烷基团以精确控制的键合密度导入填料表面，通过“新型官能团”和特有的包被型填料表面“控制技术”，我们将保持疏水性又提高表面极性变为可能；由于金刚烷特有的笼状结构所带来的立体选择性，还赋予了ADME分离结构类似化合物的能力。大家也可点击链接进行详细资料的查阅“资生堂CAPCELL PAK ADME介绍资料”。
黄河网讯 近日，黄河流域水环境监测中心编制完成的《省界水体水质站设置导则（试行）》由水利部发布施行。 《省界水体水质站设置导则（试行）》强调，以法律赋予流域机构的职责为依据，以分清省（自治区、直辖市）行政区域水污染责任为出发点，对省界水体水质站设置的合法行政主体，批准的行政主管部门，站点设置、增加、调整与裁撤的程序作出了相应的规定。《导则》提出省界水体水质站设置应符合流域和省（自治区、直辖市）的水功能区划，突出水质水量相结合的原则，满足水功能区水质监测评价的需要。 发布施行该《导则》旨在适应省界水体水质监测和监督管理的需要，在实施省界水体监测与监督时，有可遵循的统一、规范的省界水体水质站设置原则与技术要求，保证监测断面的代表性与控制性，能够全面、真实、客观地反映省界水体水质状况，为省（自治区、直辖市）行政区域水污染责任划分、水事纠纷的处理和水功能区污染物总量控制提供技术支撑
[b]卷积神经网络模型发展及应用转载地址：[/b]http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml [img]https://oss-emcsprod-public.modb.pro/image/editor/20220802-9243a15c-bcd6-4a63-921e-932f257a1e05.png[/img][img=,690,212]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2022/08/202208021122351500_3641_5785239_3.png!w690x212.jpg[/img]深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个十余年来快速发展的崭新领域，越来越受到研究者的关注。卷积神经网络（CNN）模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构，其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学习样本数据的特征表示，卷积神经网络已经广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割以及自然语言处理等领域。[b]首先分析了典型卷积神经网络模型为提高其性能增加网络深度以及宽度的模型结构，分析了采用注意力机制进一步提升模型性能的网络结构，然后归纳分析了目前的特殊模型结构，最后总结并讨论了卷积神经网络在相关领域的应用，并对未来的研究方向进行展望。[/b]卷积神经网络（convolutional neural network，CNN） 在计算机视觉[1- 5]、自然语言处理[6- 7]等领域已被广泛 应用。在卷积神经网络兴起之前，主要依靠人工针对特定的问题设计算法，比如采用 Sobel、LoG（Laplacian of Gaussian）、Canny、Prewitt 等[8- 11]算子进行边 缘 检 测 ，采 用 Harris、DoG（difference of Gaussian）、FAST（features from accelerated segment test）、SIFT （scale invariant feature transform）等[12-15]用于角点等特 征检测，并且采用传统分类器如 K近域、支持向量机、 稀疏分类器等[16- 18]进行分类。特征提取和分类器的 设计是图片分类等任务的关键，对分类结果的好坏 有着最为直接的影响。卷积神经网络可以自动地从 训练样本中学习特征并且分类，解决了人工特征设计 的局限性。神经网络的思想起源于1943年McCulloch 和 Pitts 提出的神经元模型[19]，简称 MCP 神经元模 型。它是利用计算机来模拟人的神经元反应的过 程，具有开创性意义。此模型将神经元反应简化为 三个过程：输入信号线性加权、求和、非线性激活。1958 年到 1969 年为神经网络模型发展的第一阶段， 称为第一代神经网络模型。在 1958 年 Rosenblatt 第 一次在 MCP 模型上增加学习功能并应用于机器学 习，发明了感知器算法[20]，该算法使用 MCP 模型能够 采用梯度下降法从训练样本中自动学习并更新权 值，并能对输入的多维数据进行二分类，其理论与实 践的效果引起了神经网络研究的第一次浪潮。1969 年美国数学家及人工智能先驱 Minsky在其著作中证 明感知器本质上是一种线性模型[21]，只能处理线性分 类问题，最简单的异或问题都无法正确分类，因此神 经网络的研究也陷入了近二十年的停滞。1986 年到 1988 年是神经网络模型发展的第二阶段，称为第二 代神经网络模型。1986 年 Rumelhart 等人提出了误 差反向传播算法（back propagation algorithm，BP）[22]。BP 算法采用 Sigmoid 进行非线性映射，有效解决了 非线性分类和学习的问题，掀起了神经网络第二次 研究高潮。BP 网络是迄今为止最常用的神经网络， 目前大多神经网络模型都是采用 BP网络或者其变化 形式。早期神经网络缺少严格数学理论的支撑，并 且在此后的近十年时间，由于其容易过拟合以及训 练速度慢，并且在 1991 年反向传播算法被指出在后 向传播的过程中存在梯度消失的问题[23]，神经网络再 次慢慢淡出人们的视线。1998 年 LeCun 发明了 LeNet-5，并在 Mnist 数据 集达到 98%以上的识别准确率，形成影响深远的卷积 神经网络结构，但此时神经网络的发展正处于下坡 时期，没有引起足够的重视。从感知机提出到 2006 年以前，此阶段称为浅层 学习，2006 年至今是神经网络的第三阶段，称为深度 学习。深度学习分为快速发展期（2006—2012 年）和 爆发期（2012 年至今），2006 年 Hinton 提出无监督的 “逐层初始化”策略以降低训练难度，并提出具有多 隐层的深度信念网络（deep belief network，DBN）[24]， 从此拉开了深度学习大幕。随着深度学习理论的研究和发展，研究人员提 出了一系列卷积神经网络模型。为了比较不同模型 的质量，收集并整理了文献中模型在分类任务上的 识别率，如图 1所示。由于部分模型并未在 ImageNet 数据集测试识别率，给出了其在 Cifar-100 或 Mnist数 据集上的识别率。其中，Top-1识别率指的是 CNN 模型预测出最大概率的分类为正确类别的概率。Top-5 识别率指的是 CNN 模型预测出最大概率的前 5 个分 类里有正确类别的概率。2012 年，由 Alex Krizhevshy 提出的 AlexNet给卷 积神经网络迎来了历史性的突破。AlexNet 在百万 量级的 ImageNet数据集上对于图像分类的精度大幅 度超过传统方法，一举摘下了视觉领域竞赛 ILSVRC2012的桂冠。自 AlexNet之后，研究者从卷积神经网 络的结构出发进行创新，主要有简单的堆叠结构模 型，比如 ZFNet、VGGNet、MSRNet。堆叠结构模型通 过改进卷积神经的基本单元并将其堆叠以增加网络 的深度提升模型性能，但仅在深度这单一维度提升 模 型 性 能 具 有 瓶 颈 ；后 来 在 NIN（network in network）模型提出使用多个分支进行计算的网中网结 构模型，使宽度和深度都可增加，具有代表性的模型 有 Inception 系列模型等；随着模型深度以及宽度的 增加，网络模型出现参数量过多、过拟合以及难以训 练等诸多问题。ResNet 提出残差结构后，为更深层 网络构建提出解决方案，随即涌现出很多残差结构模 型，比如基于 ResNet 改进后的 ResNeXt、DenseNet、 PolyNet、WideResNet，并且 Inception也引入残差结构 形成了 Inception-ResNet-block，以及基于残差结构并 改进其特征通道数量增加方式的 DPResNet；与之前 在空间维度上提升模型性能的方法相比，注意力机 制模型通过通道注意力和空间注意力机制可以根据 特征通道重要程度进一步提升模型性能，典型的模 型为 SENet、SKNet 以及 CBAM（convolutional block attention module）。传统的卷积神经网络模型性能十分优秀，已经 应用到各个领域，具有举足轻重的地位。由于卷积 神经网络的模型十分丰富，有些模型的结构或用途 比较特殊，在本文中统称为特殊模型，包括具有简单的结构和很少参数量的挤压网络模型 SqueezeNet，采 用无监督学习的生成对抗网络模型（generative adversarial network，GAN），其具有完全相同的两路网络 结构以及权值的孪生神经网络模型 SiameseNet，以 及通过线性运算生成其他冗余特征图的幽灵网络 GhostNet。由于卷积神经网络的一系列突破性研究成果， 并根据不同的任务需求不断改进，使其在目标检测、 语义分割、自然语言处理等不同的任务中均获得了 成功的应用。[b]基于以上认识，本文首先概括性地介绍了卷积 神经网络的发展历史，然后分析了典型的卷积神经 网络模型通过堆叠结构、网中网结构、残差结构以及 注意力机制提升模型性能的方法，并进一步介绍了 特殊的卷积神经网络模型及其结构，最后讨论了卷 积神经网络在目标检测、语义分割以及自然语言处 理领域的典型应用，并对当前深度卷积神经网络存 在的问题以及未来发展方向进行探讨。[img=,690,387]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2022/08/202208021123119824_325_5785239_3.png!w690x387.jpg[/img][/b][img]https://oss-emcsprod-public.modb.pro/image/editor/20220802-51d3c121-d787-4a08-a7a4-a7f9ecb3a33d.png[/img][b]转载文章，如有侵权，请联系我删除[/b]
求助，安捷伦的EZChrom工作站谁比较熟悉，系统适应性参数怎么调出来？刚查了一下说明书，说是要进行单独的系统适应性测试才可以。我想问下，没有选这个选项的情况下，就不能调出来系统适应性参数么？这也太水了吧。其他的工作站都可以啊，Agilent自己的chemstation也可以的啊。
茶叶中的茶多酚可吸附重金属福建安溪暗香林茶叶文化网讯 2012 01 05 酚类化合物具有吸收放射性锶并阻止它扩散的作用，饮用足够数量的中国绿茶，可使生物体内积累的锶90数量显着低于允许水平。德国进行的研究表明，饮用浓绿茶使患癌症后进行辐射照射引起的明显下降的患者白血球数量增加，效果可达90%以上。 中国天津茶叶加工厂等单位曾用茶叶提取物加工成一种升白剂，根据对放射性职业引起的白血球减少症患者试验结果，每天服用三次，1个月为一疗程，结果疗效80%.关于这种辐射作用的有效组份，据认为是一种脂多糖化合物。 现代工业的发展给人类带来繁荣，但也不可避免地出现了环境污染。种种重金属（如铜、铅、汞、镉、铬等）在食品、饮水中含量过高是其中的一个方面。业已证明，这些重金属的含量过高对人体健康具有明显的毒害作用。 如过量的铅引起的铅中毒，会使人降低免疫力和寿命缩短；过量汞的摄入，会损害肾脏和神经系统；过量的镉往往由于损害骨骼而引起一种慢性疾病。 实验证明，茶叶中的茶多酚对重金属具有极强的吸附作用。有人曾用升汞配制成不同浓度的溶液，然后加入茶煎汁，结果发现茶汁可使汞离子沉淀，时间愈长，沉淀效果愈好。有人用茶末同甲醛、硫酸和碱处理后在60℃下搅拌2小时，用水洗净后干燥，过筛。经处理后的茶叶对水中的银、镉、钴、铜、镍和铅等重金属具有非常彻底的吸附效果，因此在有些国家推荐多喝茶以减轻水和食品中重金属的毒害作用。来源：雅茗居
[font=SimSun][size=16px]很高兴看到很多人对差分吸收光谱技术感兴趣，刚好自己也从事这一方面，现在将一时想到的粗略的说一下，零零散散，权为抛砖引玉。差分吸收光谱技术（DOAS:Differential Optical Absorption Spectroscopy）是基于比尔朗伯定律，依靠痕量气体的指纹吸收特征来实现定量测量的，其特别的地方在于采用差分技术最大限度的排除了气溶胶和仪器反射等因素的消光影响，目前所采用波段绝大多数为紫外可见波段（不过也有人将其推广到红外波段，以测量甲烷和二氧化碳等成分）。DOAS目前主要应用于测量对流层和平流层中的大气痕量气体的浓度分布和变化，SO2，NO2，O3，CS2，NO，NH3，ClO，IO，HCHO以及多数的芳香烃都可以用DOAS技术探测到。该技术起源自德国，由上世纪７０年代由Noxon和Platt等人提出，而后开枝散叶,扩散到很多国家,并不断的被改进和完善,目前已经广泛用于多种痕量气体探测和污染源在线监测领域，并扩展到地基、星载、车载、球载和机载等多种平台。差分吸收方法技术实现简单，成本低廉，可同时非接触实时在线测量多种成分并且灵敏度较高结果可靠，已在国内外广泛应用。DOAS系统按照光源可分为如下几类：[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2013/05/201305311817_442521_2640641_3.jpg[/img]主动式和被动式，前者采用氙灯为光源（现在很多人在研究如何用LED代替昂贵易损的氙灯，实验结果还不错），后者采用太阳光或月光为光源。DOAS技术的主要研究机构：国外：德国海德堡大学、德国马普学会等；国内：中科院安光所，中科院城环所，复旦，（天津大学似乎在有人做）。 国内与国外技术情况比较：主动DOAS能测很多种气体，国内目前实现并且能给出较为可靠结果的只有几种（二氧化硫，二氧化氮，臭氧，甲醛，亚硝酸、NO3自由基和BrO等），被动式DOAS国内也在积极研究。硬件方面商品化长光程DOAS系统国内已经可以自制，比如安光所已经成功开发出多种主被动式DOAS系统，但国内产品在细节上仍需进一步完善。期待着更多人员参与进来，进一步推动该技术应用。[/size][/font][font=SimSun][size=16px]本文引用地址：[/size][/font][font=SimSun][size=16px]http://blog.sciencenet.cn/blog-214835-695348.html[/size][/font]
茶叶中茶多酚含量的测定【生活中的仪器分析】食品安全——“菜”米油盐酱醋茶大检测茶叶是一种人们喜爱的饮品，其营养价值丰富，主要有：茶多酚类、植物碱、蛋白质、氨基酸、维生素、果胶素、有机酸、脂多糖、糖类、酶类、色素等；无机矿物元素主要有：钾、钙、镁、钴、铁、铝、钠、锌、铜、氮、磷、氟、碘、硒等。茶多酚占茶叶重量的15—30％，茶多酚由30多种含酚基的物质组成，按其化学结可分为四类：儿茶素类、黄酮及黄酮醇类、花白素和花素类、酚酸类；其中以儿茶素含量最高，占多酚类总量60％一80％。儿茶素类主要由D，L—C、EC、EGc、G、GCG、ECG等几种单体组成，是茶叶中最重要保健成分之一，目前茶多酚的药理作用已得到广泛的识。它具有抗氧化性，可以消除自由基。茶多酚含量的析测定方法主要包括滴定法、分光光度法、色谱法、电学法等化学分析测定方法。本文参照GBT8313-2008 茶叶中茶多酚和儿茶素类含量的检测方法进行检测。实验原理：茶叶中茶多酚经醇提取后，用福林酚试剂氧化酚类中的OH基因并呈现蓝色，比色定量分析。并用没食子酸作标准来校正茶多酚的含量。试验仪器分析天平：精度0．0019；水浴：70℃±1℃及100℃；离心机：转速3500r／min；分光光度计；70％甲醇水溶液；10％福林酚(Folin-Ciocaheu)试剂（V/V）。7.5％Na2C03，V/V。GBT8313—2008：标准中用到标准物质，考虑到茶多酚是一类混合物，是由30多种含酚羟墓的物质组成，因此茶多酚标准样的组成也难确定，目前国际上均采用没食子酸(GA)作为标准物质，用来定量茶多酚的含量茶多酚的工作曲线：
N2000型色谱工作站的有关概念 1、本工作站需用到的部分色谱专业术语 1.1 色谱图的有关概念色谱图：色谱柱流出物通过检测器系统时所产生的响应信号对时间或者说载气流出体积的曲线图色谱峰：色谱柱流出组分通过检测器系统时所产生响应信号的微分曲线。基线：峰的起点与终点之间所连接的直线峰高：从峰的最大值到峰基线的距离峰宽：在峰两侧拐点处所作切线与峰基线相交两点之间的距离半峰宽：通过峰高的中点作平等于峰底的直线，此直线与峰两侧相交两点之间的距离峰面积：峰与峰基线之间的面积1.2 峰处理参数 色谱峰检测、基线漂移的修正、峰起落点的确定、分割分离不完全的峰、测定峰面积等谱峰处理，都是根据设定的峰处理参数（如峰宽、斜率、漂移量、最小峰面积、时间变参、时间程序表及积分事件表）等进行的，其有关概念见下表：[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2007/03/200703102333_44277_1632583_3.jpg[/img] 注：表中括号内数据为系统默认值。2、色谱处理的相关概念 2.1.数据采集：在采集数据的过程中，分析仪器所输出的信号在采集器中由模拟信号转化为数字信号。数字信号传送到N2000色谱工作站并保存在信号数据文件中。2.2.积分：积分是从信号曲线上确定峰并计算其大小。积分是定量计算必不可少的。N2000色谱工作站积分时，先是辨别每一个峰的开始及结束时间，并用“|“符号标记这些点，同时寻找这些峰的顶点，确定保留时间，建立基线，计算峰面积、峰高及峰宽。这些过程由积分参数表、时间表、手动积分事件表控制。 在实际运行中，色谱工作站常常必须处理非常复杂的色谱问题。在一次运行中，峰的大小可能变化很大，而且峰经常是以很小的浓度出现。系统噪声，漂移等干扰会影响工作站用来计算峰面积和高度的基线，最终会导致色谱过程难以完全将峰分离。只要有可能，就优化色谱分析方法来产生分离效果。当由于某些原因而难以做到时，色谱工作站必须处理复杂峰。 因此，我们知道峰的积分是一项复杂的工作，尽管我们浙江大学智能信息工程研究所的增强型智能算法尚不能对极差的色谱峰完全补偿，但我们的N2000型色谱工作站能够克服噪声、漂移和峰的不完全分离等问题，并从较差的色谱图中获得可重复的结果。 2.3.定量：使用峰面积或峰高来确定样品中化合物的浓度，包括以下过程：弄清并鉴别您所分析的化合物；建立分析含有这种化合物样品的方法；分析含有已知化合物浓度的一个或几个标准样品，以获得该浓度下的响应，并计算出响应因子；分析未知浓度的化合物样品，以得到未知浓度的响应；将未知浓度的样品与标准样品进行比较，并利用标准样品的校正因子来确定未知样品中化合物的浓度。 为了获得未知样品响应与标准样品的有效比较，必须在相同的条件下采集和处理数据。2.4.校准：校准是通过进样分析指定的准备好的标准样品，来确定计算绝对组分浓度的响应因子的过程。 重复次数：同一浓度的标准样品平行进样的次数。 校准点数：由一个校准不同样品浓度的校准点组成。 标准样品：也叫校准样品或标准混合物，是含有用于定量的已知数量的化合物样品。标准样品可从国家标准试剂供应商处买到。 标准曲线：是从一个或多个标准样品中获得的化合物的数量与响因数据的图形表示。2.5.报告：报告包含所分析样品的质及量的信息。报告可以直接打印，或在屏幕上显示，报告可包括运行中所测峰的详细信息及所得的信号图。 3、本工作站的特有概念介绍：积分方法、组分表、谱图、ORG文件、MDY文件、DAT文件、手动积分事件表等。3.1.方法(.MTD文件) 方法是指控制工作站对色谱仪的信号进行显示、采样保存、分析计算、打印、同时记录试验条件的一个程序，包括采样控制、积分参数、组分表、谱图显示控制、报告编辑格式、仪器条件等。 本工作站所用的方法有三类：贮存方法、缺省方法、现用方法，扩展名为.MTD 针对不同的样品设置相应的方法，可以使您更准确更快速更方便地进行样品测试，并真实地记录样品的实验条件。所以，在日常的操作中应养成良好习惯；即取一个简单直观的方法文件名并及时地保存修改过的方法。[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2007/03/200703102333_44278_1632583_3.jpg[/img]3.2.组分表(即ID表) 工作站组分表就是用来鉴别峰，判定组分名称，进行非归一法计算时的依据。3.3.谱图DAT文件 即只包含色谱数据信息的文件，与原N型和UPPER色谱工作站兼容。3.4.ORG文件 原始处理数据文件，除了谱图数据以外，还包括实验信息与样品分析方法、仪器条件、积分及定量计算结果、结果报告等信息。这是只可查看不可编辑的二进制文件，因而可确保结果的原始性，符合ISO9000系列及美国GMP认证规定。后处理时不许对其进行修改，修改后保存为MDY文件。3.5.MDY文件 对原始处理数据（ORG文件）进行修改后保存的文件。3.6.实验日志 即您利用本工作站时对方法的操作、数据的采集等在线工作站的自动记录。 可记录整个系统的运行情况，包括方法的建立、保存、另存、加载、实验数据的采集及文件的保存。3.7.手动积分事件表 即您对谱图手动画基线等手动积分事件的集合。
各位大神，有几个问题1、安捷伦的化学工作站积分和RTE积分是不是无法同时使用，比如一些混合物的定量标准曲线，可能有些用RTE积分好，而有些用化学工作站好时，怎么办？2、化学工作站积分时碰到个问题，比如我设置的保留时间（峰最高点）是15.50分钟，积分开始时间15.00，积分结束时间为15.60（15.60后为另一种物质）。当我做好定量曲线，并进行计算的时候，计算结果显示的保留时间为15.32，而不是15.50，这是为什么呢？会影响积分的正确性吗？还是我的积分有误3、我配的标液浓度为0.01,0.02,0.05,0.1，标准曲线过原点（0.0），在定量计算的时候发现出来的浓度结果都是2位小数，能否调整为3位或4位小数呢？感觉这样能精确点。4、如何获得手动积分的面积结果。目前积分后，只有一条红色积分线和保留时间出现在谱图里。另外手动积分如何应用在定量计算里，难道是手动画好积分红线后直接点计算？
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《美国数学会会志》(Notices of the AMS)今年连续在9月号和10月号上刊发忆述文章，回忆了美籍法国数学大师、“分形几何学之父”伯努瓦·曼德尔布罗(BenoitMandelbrot)的奋斗历程，并高度评价他为科学发展作出了巨大贡献。 曼德尔布罗的生平与奋斗 1924年11月20日，伯努瓦·曼德尔布罗出生于波兰华沙的一个立陶宛犹太人家庭。父亲是成衣批发商，母亲是牙科医生。由于当时局势紧张，他的学业时断时续，受的教育也很不正规。他声称自己从未认真学习过字母，也没有系统地背诵过乘法口诀，只背过五以下的乘法表。11岁时，他跟着家人逃避战乱来到法国巴黎，投奔他的叔叔、知名数学家佐列姆·曼德尔布罗。战争来临时，一家人又逃到法国南部的蒂勒镇。曼德尔布罗做过一阵子机床维修学徒工后，巴黎解放，没有什么学术根底的他，完全靠自己的天赋和直觉，通过了巴黎高等理工学校长达一个月的笔试和口试。在该校学习期间，他参加过法国著名的数学团体——布尔巴基(Bourbaki)协会，但由于该协会摒弃一切图画，过分强调逻辑分析和形式主义，使得他无法忍受而成了一位叛逆者。那时候他已经意识到，不管给出什么解析问题，他总是可以用脑海中浮现的形状来思考。 曼德尔布罗1948年获美国加州理工学院硕士学位，1952年获巴黎大学博士学位。毕业后，他的职业生涯并不顺利，先是在瑞士知名心理学家让·皮亚杰(Jean Piaget)手下干了一段时间，然后于1953年前往美国普林斯顿高等研究院工作了一年。1958年，他在IBM公司的沃森研究中心获得一个职位。在那里，他依靠自己的几何直觉去研究看似毫无规律可循的事物，分析过棉花价格的涨落规律、尼罗河水位的变化情况、电话通路中自发噪声的本质以及英国海岸线的真实长度。在他看来，自然界的规律并不总是通过简化为理想的图形才能发现，往往复杂性本身也是有规律的。 与经典的描绘光滑、圆润对象的几何学(如欧氏几何学)相反，曼德尔布罗创造了一种表现斑点、缠绕、破碎对象的几何学。他认为，这种复杂性不是随机和偶然的，这些奇形怪状是有意义的，是自相似的，是跨越不同尺度对称的，而且这常常是理解事物本质的关键。他为这种复杂性引入了分维和分形(fractal)的概念，并将分形理论归纳为一个简洁的公式：f(z)=Z2+c。在2010年春季的一次演讲中，曼德尔布罗解释说，如果你切开一朵花椰菜，会看到一样的花椰菜，只是小一点;如果你不断地切、不断地切，你还会看到一样的花椰菜，只是更小一点。 曼德尔布罗擅长于形象的、空间的思维，具有把复杂问题化为简单的、生动的、甚至彩色的图象的本领。他是个数学天才，又是个几何学与计算机科学兼通的奇才。1967年发表于美国《科学》杂志上的“英国的海岸线有多长”的划时代论文，是他的分形思想萌芽的重要标志。1973年，在法兰西科学院讲学期间，他提出了分形几何学的整体思想，并认为分维是个可用于研究许多自然现象的有力工具。 1982年，曼德尔布罗完成了经典著作《大自然的分形几何学》。这本书将他对宇宙所知和所怀疑的一切都搜罗其中，其销量超过任何一本其他高等数学书籍。曼德尔布罗的奇思妙想，在当时主流科学家看来解决不了什么问题，因为它既不能证明什么东西，也不能创造什么东西。实际上，分形在当今多种学科中得到了广泛的应用，由于分形的引入，一些学科焕发新的活力。在经济学领域，人们用分形来分析股票价格;在生物学领域，人们用分形来分析细胞生长规律;在物理学领域，人们用分形来分析湍流和临界现象。 四处出击的曼德尔布罗，曾经不被他涉足的所有领域所接纳，即便是在数学家中间，他也是被遗忘的，直到其怪诞想法发展成为一门成熟的几何学，他提供的技术和语言成为混沌科学不可分割的部分。到了晚年，他获得的各种荣誉和头衔不可计数，包括著名的沃尔夫物理学奖。沃尔夫奖委员会对他的评语是，“通过认识分形普遍存在和发展研究分形的数学工具,他改变了我们的自然观。”有学者预言，分形几何学可能具有如相对论一般的意义。 美国知名科普作家詹姆斯·格莱克(James Gleick)在《混沌：开创新科学》一书中评价曼德尔布罗说，他始终是个局外人，在数学的不时髦的角落里持着非正统的看法，探索着一些并未使他受欢迎的学科，为了把文章发表出去不得不把最伟大的思想隐藏起来，主要靠着约克镇高地(IBM总部所在地)雇主的信任才得以存活。他对像经济学这样的一些领域搞过突击，然后又撤走，留下一些招惹性的想法而缺少论据充分的工作。 曼德尔布罗非常崇拜有“数学全才”之称的亨利·庞加莱(Henri Poincare);他说，“一位极其伟大的数学家，他开创了数学的许多分支。他曾经说过他本人从不去证明复杂的定理，也不太在意这些证明，他更注重的是概念。”他还说，“跟他相比我还差得很多。我的意思是我发现的许多真相并不是纯数学推导而来，而是对数学图景的熟练掌握之后所提出的新问题而已。” 曼德尔布罗还说过，如果把竞赛置于一切之上，如果为了阐明竞赛规则而退缩到狭隘定义的专业中去，科学就会毁灭。别人称他为“分形几何学之父”，而他却戏谑自己是“流浪汉学者”，又称自己是“特立独行者”和“按需先锋队”，徜徉于自己爱好的天地中。他一直是哈佛大学、马萨诸塞理工学院的访问教授，但1987年才在耶鲁大学数学系获得正式教职，12年后才成为终身教授，此时他已经75岁。曼德尔布罗投身科学事业50余年来，在许多领域做出了重要贡献，横跨数学、物理学、地学、哲学、经济学、生理学、计算机科学、天文学、情报学、信息与通讯、城市与人口、设计与艺术等学科和专业，是一位名副其实的博学家。 2010年10月14日，曼德尔布罗在美国马萨诸塞州剑桥市因病逝世，享年85岁。法国总统尼古拉·萨科齐向曼德尔布罗家人表示哀悼，“法国对曾经接纳伯努瓦·曼德尔布罗、让他受益于最好的教育而感到骄傲”，“他的工作完全是在主流科学之外发展起来，却成为现代信息理论的基础”。国际学术界也对失去这位勇于创新的天才数学家感到悲痛。 分形几何学的意义与应用 分形几何学的基本思想是：客观事物具有自相似的层次结构，局部与整体在形态、功能、信息、时间、空间等方面具有统计意义上的相似性，成为自相似性。自相似性是指局部是整体成比例缩小的性质。形象地说，就是当用不同倍数的照相机拍摄研究对象时，无论放大倍数如何改变，看到的照片都是相似的，而从相片上无法判断所用的相机的倍数，即标度不变性或全息性。 例如，一棵参天大树与它自身上的树枝及树枝上的枝杈在形状上没什么大的区别，大树与树枝这种关系，在几何形状上称之为自相似关系;我们再拿来一片树叶，仔细观察一下叶脉，它们也具备这种性质;动物也不例外，一头牛身体中的一个细胞基因记录着这头牛的全部生长信息;还有高山的表面，您无论怎样放大其局部，它都如此粗糙不平等等。这些例子在我们的身边到处可见。正如曼德尔布罗在《大自然的分形几何》一书中写道：“云朵不是球形的，山峦不是锥形的，海岸线不是圆形的，树皮不是光滑的，闪电也不是一条直线。” 在欧氏空间中，人们习惯把空间看成三维的，平面或球面看成二维，而把直线或曲线看成一维。也可以梢加推广，认为点是零维的，还可以引入高维空间，人们通常习惯于整数的维数。然而，分形几何学认为维数也可以是分数，称其为分数维(简称分维);分维是分形的定量表征和基本参数。曼德尔布罗曾描述过一个绳球的维数：从很远的距离观察这个绳球,可看作一点(零维);从较近的距离观察，它充满了一个球形空间(三维);再近一些,就看到了绳子(一维);再向微观深入，绳子又变成了三维的柱，三维的柱又可分解
积分奖励对错题:对棉型纱线来说，由抽样试验求得的百米纱线的实际干重与百米纱线的设计干重之差，除以百米纱线的设计干重，用百分数表示，叫重量偏差。
发现VIP中心的积分加油站可答题数目显示总是比实际数多一个 当问题答完后显示还有一个积分加油站可答题：1个
部门交叉培训的必要性探讨前言经济形势很不乐观，实验室业务量也大幅下降。国外很多实验室大幅裁员，有的甚至裁去一般人员，我们公司本来人员也不多，全部加起来也就40人不到，除去行政、财务、销售和管理人员，真正干活的不到30人，这不，又有几个辞工了。面对这种情形，我们试图去尝试学习交叉培训，简单来说，就是A部门的员工，调几个去B部门同时，从B部门调几个人到A部门去学习、实际操作，接受为时不长的培训。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2014/07/201407131421_506438_1657564_3.png通过培训，实现了职工在对本职工作操作熟练的基础上，又可获得其它的职业技能。在国外，岗位交叉培训作为一种新型的继续教育模式,已经被许多大公司采用,在国内许多优秀企业也正采用这种培训模式。通过企业的交叉培训，达到提高企业经济效益的目的。下面我将结合我们的实际来探讨一下交叉培训的必要性和可行性。一、先来说说必要性吧，人手不多，交叉培训可以充分应用现有的人员，更快更好的完成任务。举个例子来说吧，本来只有3个人会做的事情，现在可能是5个、6个甚至更多人会做，要是忙起来，就可以一下子有5~6个人而不是只有3个人了，这样效率大大提高了。在经济形势不乐观的情况下，是不是起到一举多得的效果呢？其次，市场竞争的需要，只有不断学习，才不至于落后，才能保持强有力的竞争优势；再次，交叉培训可以弥补人才流动的空档，人才流动在企业是很正常的，如果只有那么几个人会，万一谁不爽拍拍屁股走人的话，也不至于慌不择人，所以说，交叉培训时很有必要的。再说了，交叉培训可以促进团队交流和沟通，使得不同岗位的员工协调合作，减少摩擦。二、接下来我们说说交叉培训的可行性，拿我们实验室来说吧，从制样部门调2个人去火试金，从火试金调2个人过来制样，这样每个部门人手还是一样多，完全可以运作起来，培训3个月进行考核培训效果，结果比较满意，通过实际现场操作，达到熟练掌握的水平。三、交叉培训的优点还是很多的，首先，员工又多获得了一项职业技能，企业也达到了提高效率的目的而没有额外增加人手。其次，有利于员工提高积极性，祛除以往只从事一种完全没有创新和变革的单调的职务的一种不利心理因素。服务业是人员流动最大的一种职业。而造成这种现象的原因是员工对本身的职务的厌烦；还有一种人是认为他所从事的职务没有发展前途，不利自身以后的发展，就会选择离开。再次，这种交叉培训，可以祛除员工之间的利益冲突。在生活当中，往往会听到有的人会抱怨自己和同事一样的学历和一样的劳动，就因为自己的工作职务低，拿的工资就少，低人一等。从而就会造就了等级分化，消减员工的积极性，不利于为公司创造更多的利润，阻碍了公司很好的发展；同时也不利于员工追求新技术和探索创新，让其满脑子就是在“当一天和尚敲一天钟”。四、交叉培训的主要影响因素无外乎内在和外在因素，内在因素主要是接受培训员工的意识和能力，结合培训需要达到的目标；外在因素是培训计划制定、实施，以及考核http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2014/07/201407131435_506448_1657564_3.png跟进，从中发现问题（
关于安捷伦顶空7697A（111位）样品重现性差，新安装的顶空7697A，用DMSO做溶剂，外标百分比法测定甲醇和DMF含量。发现样品与样品之间，标样之间的保留时间和峰面积重现性很差！ 该怎么解决？？？
信立方培训中心又在积分加油站中出新题，答对就有10分，打错也有2分奖励哦！快来参与：[url]http://www.instrument.com.cn/point/[/url]
茶多酚含量快速检测仪的检测范围和精度是评估其性能的重要指标。以下是对这两个方面的详细阐述： 检测范围 茶多酚含量快速检测仪的检测范围广泛，主要涵盖各类茶叶和茶饮料中的茶多酚含量。茶多酚是茶叶中重要的活性成分，包括黄烷醇类、花色苷类、黄酮类、黄酮醇类和酚酸类等。这些成分在茶叶中的含量因茶叶种类、产地、采摘季节及加工方式等因素而异。因此，茶多酚含量快速检测仪能够适用于不同种类的茶叶，如绿茶、红茶、乌龙茶(青茶)、白茶、黄茶以及各类茶饮料等，为茶叶生产和质量控制提供全面的技术支持。 精度 茶多酚含量快速检测仪的精度是衡量其检测结果准确性的关键参数。一般来说，这类检测仪的精度误差在±3%左右，线性误差在±5‰以内。这意味着在检测过程中，仪器能够准确反映样品中茶多酚的真实含量，误差范围较小，能够满足茶叶生产和质量控制的需求。 此外，茶多酚含量快速检测仪还具备其他与精度相关的特点，如： 稳定性：仪器在长时间连续工作下，光源无温漂现象，确保检测结果的稳定性。 波长准确度：光源采用进口超高亮发光二极管，波长准确度通常小于2.0nm，确保检测结果的准确性。 透射比重复性：透射比重复性误差在±1%以内，表明仪器在多次检测同一样品时，结果的一致性较高。 综上所述，茶多酚含量快速检测仪具有广泛的检测范围和较高的检测精度，能够满足茶叶生产和质量控制中对茶多酚含量快速、准确检测的需求。同时，随着科技的不断发展，茶多酚含量快速检测仪的性能和应用范围还将不断扩展和完善。[img=,690,690]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/08/202408141401415929_1859_6238082_3.jpg!w690x690.jpg[/img]
我的积分加油站乱码了，一点击：点广告挣积分，就开始出现乱码现象。
看到加油站告急的消息，不忍心又去捐了700积分，但是提个意见，是不是能够兑换的声望能够加油或者给加些经验，毕竟捐100积分=回答一个悬赏并获得奖励积分（单纯从声望角度）；同时看到之前熊猫宝宝的拉赞助的帖子，感觉上，有人浮吹！是不是能够对捐款大户提供短期的勋章，至少可以彰显某人对加油站的贡献，小小建议不知大家感觉如何，希望能够看到大家的砖块！只可惜，自从拍下了那个锡壶，只能玩穷人的日子啰！希望大家能够一起共同加油！
最新积分加油站答案是哪个？
中秋节始于唐朝初年，“中秋月饼茶，人生最得意。” 唐朝诗人这句著名的诗句便是在讲述中秋节这约定俗成的活动。那时候的月饼，叫圆饼；那时候的茶，叫团茶，即团状的茶饼。诗人们常用团茶比作月亮，将泡出来的茶水称为“团圆茶”。中秋之夜，赏圆月饮团茶真真是无比应景的一桩美事。说起来，茶叶可谓是比中秋节有着更源远流长的脉络。在上古时期，尝百草的神农氏就已经品尝过茶，并记录在《神农本草》中：“神农尝百草，日遇七十二毒，得荼而解之”。 这里的荼，就是茶。[align=center][img]http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180921/d07edad228ac422faa37ca8096f4995e.png[/img][/align]延续至今，茶叶已经在我国有几千年的历史了。茶叶具备多种健康的功效：止渴、清神、利尿、治咳、祛痰、明目、益思、除烦去腻、驱困轻身、消炎解毒等，是我们健康首选的饮料。[align=center][img]http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180921/880de49c985d4f7387f796c0e9a45500.png[/img][/align]而茶叶的这些保健功能主要成分之一便是茶多酚。茶多酚我从电视广告的宣传里都听得多了，但是我们知道茶多酚的物质构成吗?下面，小C带领大家了解一下茶叶中的主要成分“茶多酚”。[align=center][img]http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180921/724f943cc5c14b199b38ee07b1d0d803.png[/img] [/align]▌▌什么是茶多酚▲中文名称：茶多酚▲别称：茶鞣质、茶单宁▲释义：茶多酚是茶叶中多酚类物质的总称▲主要成分：茶多酚占茶叶干重的20%～30%。按主要化学成分分为儿茶素类（黄烷醇类）、黄酮类、花青素类和酚酸类等四大类，其中儿茶素占60-80%。▲功能作用：茶多酚是茶叶中的主要水溶性物质。茶多酚是形成茶叶色香味的主要成份之一，也是茶叶中有保健功能的主要成份之一。研究表明，茶多酚具有抗氧化、防辐射、抗衰老、降血脂、降血糖、抑菌抑酶等多种生理活性。【1】[align=center][img]http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180921/596a041e0aad458481b29951b579b0c0.png[/img][/align]▌▌茶多酚主要物质构成图[align=center][img]http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180921/122e5e6baebd48f58be5f7f5673e0f7a.png[/img][/align]注：图中物质比例为该类物质占茶叶干重的比例[align=center][img]http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180921/2ad0bc475e59481c9bad7bef1ce64b4a.png[/img][/align]▌▌影响茶叶中茶多酚含量的因素由于树种不同、生长环境不同、加工工艺不同茶叶中的茶多酚含量也都会有所不同，从而造成茶叶色泽、茶汤滋味、香气等不同的情况，给人带来不同的品饮感受。1. 茶树品种：大叶种茶叶含有的茶多酚相对要多，小叶种含的茶多酚相对较少。2. 生长环境：一般而言，南方茶产区种的茶比北方茶产区的所含茶多酚相对要多；一般茶树超过一定海拔高度（约500米）时，茶多酚的含量随海拔增加而降低。茶多酚在茶树幼嫩的，新陈代谢旺盛的，特别是光合作用强的部位合成最多，因此芽叶愈嫩，茶多酚愈多，随着新梢成熟，含量逐渐下降。3. 加工工艺（发酵程度）：并非所有茶类的茶多酚含量都是一样的。随着茶叶发酵程度越大，茶多酚被氧化的就越多，含量就会变得越少，我们知道，茶叶按照发酵程度依次可分为绿、白、黄、青、红、黑茶共六大基本茶类，其中绿茶是不发酵，黑茶是后发酵的。由此茶多酚的含量可简单的依次判别为：绿茶白茶、黄茶青茶红茶、黑茶。[align=center][img]http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180921/fa9e2d79693b45a480492b5fed5310b6.png[/img][/align]▌▌茶多酚与茶汤颜色按照发酵程度的轻重，茶多酚转变成了茶黄素（TF、亮黄色）、茶红素（TR、深红色）以及茶褐素（TB、暗红色）三大物质。这三种物质不但具有味道，还是茶汤颜色的主要组成物质，也正是由于这个转变的程度不同，我们所喝的茶汤才有了从黄到红、从明到暗的颜色的过渡。[align=center][img]http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180921/e6c049cd695a4efdb5ace930aa5b5c28.png[/img][/align]▌▌茶多酚作为抗氧化剂在GB 2760的规定茶多酚作为食品添加剂（抗氧化剂）已经列入《食品安全国家标准食品添加剂使用标准》（GB2760-2014），允许用于基本不含水的脂肪和油、油炸面制品、即食谷物、方便米面制品、糕点、酱卤肉制品类、发酵肉制品类、预制水产品、复合调味料、植物蛋白饮料等食品类别。2016年11月1日国家卫生计生委发布公告将茶多酚使用范围扩大到果酱（食品类别04.01.02.05）和水果调味糖浆（食品类别11.05.01）。【2】[align=center][img]http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180921/2f48134d726749e6a7544e8451333a91.png[/img][/align]参考资料：【1】茶多酚在食品工业中的应用【2】关于食品用香料新品种9-癸烯-2-酮、茶多酚等7种食品添加剂扩大使用范围和食品营养强化剂钙扩大使用范围的公告图源：Unsplash、网络、八马茶叶
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