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新型样品前处理方法的应用研究

主讲人:李祖光(浙江工业大学 教授) 上传时间:2020/10/14 13:46
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课程详情

课程描述:

随着分析化学面对的研究样品日益复杂,特别是食品科学、环境科学等研究的迅速发展,对分析的灵敏度、准确度、精密度和自动化程度等要求越来越高。复杂样品中目标待测物在测定时往往会被杂质干扰;同时,待测物的浓度越来越低,给分析检测带来了困难,因此,样品前处理是分析测试中至关重要的步骤,它直接或间接的决定了分析检测速度以及结果的准确性,直接关系到分析方法的优劣,尤其是对于复杂样品,样品前处理工作是必不可少的。样品前处理不仅耗费了整个分析过程三分之二以上的时间,而且超过三分之一的分析误差也来自样品前处理环节,耗时、费力和低效率已成为复杂样品微/痕量组分精准分析的瓶颈。由于传统的样品前处理方法中使用了具有一定环境危害性的有机溶剂,操作过程繁琐,需要较长的时间,且不能对复杂基质中的目标分析物进行有效的萃取,因此,新型样品前处理方法是制约现代分析测试技术发展的关键之一。近年来,新型萃取技术例如分散液液微萃取(Dispersive liquid liquid microextraction,DLLME)以及新型绿色溶剂(如低共熔溶剂(Deep eutectic solvents,DES)成为样品前处理方法研究中的热点,这也符合现代绿色分析化学发展的趋势。本课题组针对食品等复杂样品分析存在的样品前处理关键问题,开展了各种样品前处理方法(包括固相微萃取、分散液液微萃取、磁性固相萃取、微波萃取、超声萃取和微波超声协同萃取等)研究,并结合气相色谱质谱联用和液相色谱质谱联用技术,用于食品等复杂样品中目标分析物(农药和兽药等)的分析测试等。

讲师介绍

李祖光
浙江工业大学 教授

教授, 博士,博士生导师, 浙江杭州市钱江特聘专家,教育部高等学校教学指导委员会委员,省高校中青年学科带头,台湾中兴大学博士后,德国马普访问学者

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