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本文采用自主研制在線超低溫預(yù)濃縮設(shè)備，連續(xù)在線采集大氣樣品或者連續(xù)采集蘇瑪罐離線樣品，對(duì)樣品進(jìn)行超低溫捕集濃縮和二次超低溫冷凍聚焦，再結(jié)合全二維氣相色譜-飛行時(shí)間質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)對(duì)濃縮后的揮發(fā)性有機(jī)物分離檢測，實(shí)現(xiàn)對(duì)大氣中 C 2 -C 12 共一百多種揮發(fā)性有機(jī)物的濃縮富集和定性定量分析...

數(shù)據(jù)采集完成后，應(yīng)用全二維數(shù)據(jù)處理工作站 Canvas 軟件載入數(shù)據(jù)繪制全二維輪廓圖。配合 NIST14 譜庫搜索匹配功能，設(shè)定相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)處理參數(shù)，可以快速的篩選感興趣的目標(biāo)物...

數(shù)據(jù)采集完成后，采用全二維數(shù)據(jù)處理工作站軟件 Canvas 載入數(shù)據(jù)，自動(dòng)繪制全二維 TIC 輪廓圖，并對(duì)圖中信噪比大于 3 的峰自動(dòng)識(shí)別，標(biāo)識(shí)出的每一個(gè)峰點(diǎn)即代表一種化合物，每個(gè)化合物由一對(duì)保留時(shí)間確定，X 軸方向?yàn)榈谝痪S保留時(shí)間(min)，Y 軸方向?yàn)榈诙S保留時(shí)間(s)...

采用全二維數(shù)據(jù)處理工作站軟件 Canvas 載入數(shù)據(jù)，自動(dòng)繪制全二維 TIC 輪廓圖，并對(duì)圖中信噪比大于 3 的峰自動(dòng)識(shí)別，標(biāo)識(shí)出的每一個(gè)峰點(diǎn)即代表一種化合物，每個(gè)化合物由一對(duì)保留時(shí)間確定，X 軸方向?yàn)榈谝痪S保留時(shí)間(min)，Y 軸方向?yàn)榈诙S保留時(shí)間(s)。

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數(shù)據(jù)采集完成后，應(yīng)用 Canvas 軟件載入數(shù)據(jù)繪制全二維輪廓圖，自動(dòng)識(shí)別信噪比大于 3 的峰進(jìn)行處理。配合 NIST14 譜庫搜索匹配功能，設(shè)定相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)處理參數(shù)，可以快速的篩選感興趣的目標(biāo)物...