APP下载

高效阴离子交换色谱脉冲安培检测法测大气颗粒物(PM25、PM10)中10种糖醇类物质

2017-11-07吕怡兵齐炜红

中国环境监测 2017年5期
关键词:糖醇类物质滤膜

刀 谞,王 超,吕怡兵,齐炜红

1.中国环境监测总站,国家环境保护环境监测质量控制重点实验室,北京 100012

高效阴离子交换色谱脉冲安培检测法测大气颗粒物(PM25、PM10)中10种糖醇类物质

刀 谞1,王 超1,吕怡兵1,齐炜红2

1.中国环境监测总站,国家环境保护环境监测质量控制重点实验室,北京 100012

2.邯郸市环境监测站,河北 邯郸 056000

建立了大气颗粒物(PM2.5、PM10)中10种糖醇类物质的离子色谱检测法。建立了大气颗粒物(PM2.5、PM10)中丙三醇、赤藓糖醇、木糖醇、左旋葡聚糖、山梨醇、甘露聚糖、海藻糖、甘露醇、半乳聚糖、葡萄糖的高效阴离子交换色谱(HPAEC)与脉冲安培检测器(PAD)联用技术(HPAEC-PAD)的快速检测法。样品采用2 mg/L叠氮化钠溶液60 min振荡提取,经浓度为250 mmoL/L,流速为0.40 mL/min的氢氧化钠淋洗液洗脱30 min后,浓度逐步增加,60 min时达到500 mmol/L,10种物质被完全洗脱。该方法线性良好,线性回归系数大于0.999,实际样品测试加标回收率为84%~115%,精密度为0.5%~8.2%,对北京市2016年1月采暖季的大气颗粒物样品(PM2.5、PM10)进行检测,其中左旋葡聚糖质量浓度最高,分别为(113±124)ng/m3,(118±100)ng/m3,其他9种物质均有检出。

高效阴离子交换色谱脉冲安培检测;生物质燃烧;脱水聚糖

生物质燃烧是环境空气污染的一个重要来源,研究表明在北京地区生物质燃烧对PM2.5的贡献最高可达44%[1]。生物质燃烧产物影响大气能见度、光化学链反应平衡,促进更多的二氧化碳及有机物形成[2]。糖醇类物质被认为是该类来源的一类重要指示物质,在污染源识别和利用受体模型进行源解析中起着关键作用[3-5]。目前对糖醇类物质的测定分析主要集中在少数几种物质(如仅检测左旋葡聚糖[6-7]、半乳聚糖、甘露聚糖3种物质[8-9])。然而,环境空气中糖醇类物质种类丰富,除了通常所关注的3种,还有丙三醇、赤藓醇、海藻糖等。糖类化合物质量占大陆性气溶胶质量的13%~26%,占海洋性气溶胶质量最高能达到63%[10]。对其组成情况进行研究,不断深入了解大气组分意义重大[11-12]。开发能够同时检测多种糖类物质的方法,以便为大气组分分析工作提供技术支撑。

气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)是检测大气颗粒物中脱水糖类有机示踪物的常用手段,但该法需要对样品进行衍生化前处理,过程繁琐,大量有毒有害试剂的使用对实验人员的身体健康不利。根据糖及糖醇类物质的强极性、易溶于水、挥发性低等特点,高效阴离子交换色谱(HPAEC)与脉冲安培检测器(PAD)联用法(HPAEC-PAD)避免了样品的前处理和衍生化反应[13],且灵敏度高、操作简单,是非常有前景的分析方式。但是国内在环境样品检测领域对其运用较少,且在糖醇类物质测定中仍然存在仪器灵敏度对pH依赖较强、重现性不理想、复杂基体中的干扰问题较大[14-15]、常用的超声提取法由于超声时间过长容易导致溶液温度升高对待测物质回收率造成影响、缺乏完整的质量保证与质量控制体系等问题亟待解决[16]。

研究扩充了检测物质的种类,开发了大气颗粒物中10种主要糖醇类物质的HPAEC-PAD检测方法,从采样、前处理、样品净化保存、干扰与影响、仪器条件等方面进行了系统的优化研究,创新性地建立了叠氮化钠溶液振荡提取,RP净化柱净化待测溶液,梯度淋洗的技术,该方法在干扰消除等方面表现突出,具有重现性好、准确度高、具备完整的质量保证与质量控制措施等特点,可为大气污染来源解析提供有力的技术支撑。

1 实验部分

1.1仪器和试剂

TH-16A四通道大气颗粒物采样仪(中国);IC-5000离子色谱仪(美国),分离系统采用的是Dionex Carbopac MA1 分析柱(4×250 mm)和Dionex Carbopac MA1保护柱(4×50 mm),脉冲安培检测器,金电极,Ag/AgCl参比电极,脉冲安培的波形为四电位,柱温为30 ℃;定量环为100 μL;Yamato 2210超声仪(日本);振荡摇床;Milli-Q超纯水系统(美国);15 mL离心管(PTFE材质);PTFE材质的水相微孔滤膜,0.22 μm;RP净化小柱(Dionex On Guard II RP)。

淋洗液为浓度为50%的NaOH溶液;标准样品及实际样品稀释液:叠氮化钠(2 mg/L),优级纯(中国);超纯水,电阻率≥18.2 MΩ·cm。10种糖、糖醇标准品包括丙三醇、赤鲜醇、木糖醇、左旋葡聚糖、山梨醇、海藻糖、半乳聚糖、甘露聚糖、甘露醇、葡萄糖(标准品,美国)。

1.2标准溶液和流动相的配制

标准溶液:将标准物质使用叠氮化钠(2 mg/L)水溶液溶解并稀释至质量浓度为10 mg/L的标准储备液,保存于4 ℃冰箱冷藏室中。待测时,取适量标准储备液使用叠氮化钠(2 mg/L)溶解稀释至50、100、300、500、800、1 000、2 000 ng/mL。标准储备稳定期1个月,标准使用液需现用现配。

流动相:将52 mL饱和氢氧化钠溶液使用超纯水稀释至1 L,NaOH浓度为1 mol/L,流动相A为纯水,B为1 mol/L的NaOH(淋洗液瓶冲氮气以防止氢氧化钠溶液吸收空气中的CO2)。

1.3样品采集及前处理

大气颗粒物的采集:PM2.5及PM10样品采集均为流量100 mL/min,采集时间为23 h。PM10切割器:Da50=(10 ± 0.5)μm;捕集效率的几何标准差为σg=(1.5 ± 0.5)μm。PM2.5切割器:Da50=(2.5±0.5)μm;捕集效率的几何标准差为σg=(1.2 ± 0.1)μm。流量误差≤ 2 %。采样滤膜为适于有机物采样的石英滤膜(Pall,90 mm)。

样品前处理:将滤膜放入15 mL PTFE材质的离心管中,加入10 mL浓度为2 mg/L的叠氮化钠水溶液振荡60 min,处理后的样品使用0.22 μm微孔尼龙滤膜过滤,再过RP小柱净化后待测。

2 结果与讨论

2.1仪器方法的建立

2.1.1 色谱柱及流动相的选择

色谱柱选择:研究对比了可以用于糖类物质分离的5种离子分离柱,分别为MA1、PA1、PA10、PA20、PA100,其中MA1对于糖类及糖醇类、醇类的分离较好,PA1可以测定较多的糖类物质但是专属性较差,PA10仅对于单糖的分离效果较好,PA20对单糖及低聚糖分离效果较好,PA100对于聚合度较大的糖类的分离效果较好,因此,对于包括单糖、聚糖、糖醇及醇类目标物均要测定的样品来说,MA1满足要求,研究选择MA1作为分析用色谱柱。

流动相选择:MA1分离柱承受压力上限为2 000 psi,当流动相流速大于0.5 mL/min则容易导致压力超上限,并且流速较大时影响山梨醇、甘露聚糖及海藻糖的分离度,因此最终选择流速为0.4 mL/min。氢氧化钠淋洗液浓度的选择:方法采用梯度淋洗,首先在250 mmol/L浓度下淋洗30 min,随后浓度逐步升高,在60 min时达到500 mmol/L,以确保样品中的其他组分完全洗脱,75 min后浓度变为250 mmol/L,平衡10 min,确保下一次进样的稳定。完成整个样品分析过程共计85 min,10种目标物实现较好的分离,并且确保了实际样品中的其他有保留能力的物质从色谱柱上洗脱完全,不影响下一个样品测试。

2.1.2 标准曲线的建立

配制浓度为50、100、300、500、800、1 000、2 000 ng/mL的标准溶液进行测试,得到10种目标物的相关性方程,相关系数(r)均大于0.999,线性较好,见表1。不同浓度的色谱图见图1。

表1 10种糖醇类物质的标准曲线Table 1 Standard curve of 10 kinds of polysaccharides

1.丙三醇;2.赤藓糖醇;3.木糖醇;4.左旋葡聚糖;5.山梨醇; 6.甘露聚糖;7.海藻糖;8.甘露醇;9.半乳聚糖;10.葡萄糖。图1 标准溶液色谱图(50~2 000 ng/mL)Fig.1 Standard solution chromatogram (50~2 000 ng/mL)

2.1.3 方法检出限

配制较低浓度(与检出限同一数量级)的10种糖醇类物质的混合标准滤膜,按照样品分析的步骤,重复n(≥ 7)次空白实验,将各测定结果换算为样品中的浓度,计算n次平行测定的标准偏差,按公式(1)计算方法检出限。

MDL=t(n-1,0.99)×S

(1)

式中:MDL为方法检出限;n为样品的平行测定次数;t为自由度n-1、置信度为99%时的t分布(单侧);S为n次平行测定的标准偏差。其中n为7,置信度为99 %,t(n-1,0.99)为3.143。

研究对样品提取液浓度为10 ng/mL的样品进行7次测定,计算标准偏差,根据130 m3采样量,得到方法检出限及方法定量下限(结果见表2)。

表2 10种糖醇类物质的检出限及定量限Table 2 Detection limits (LODs) and quantification limits (LOQs) of 10 kinds of polysaccharides

依照该方法,中流量采样(采样流量为100 mL/min),采集23 h,采样量约为130 m3时,10种物质检出限为0.01~0.04 ng/m3,优于衍生化GC-MS分析方法的检出限(3.5、0.8 ng/m3)[16]。

2.2不同样品前处理方法的比较

2.2.1 超声提取与振荡提取的比较

超声提取是水溶性物质的常用提取方式,在以往的糖醇类物质提取中均选择了超声的方法,但超声提取随着超声时间的增长,水温升高,对物质稳定性不利,而振荡提取则有效避免了该缺点。2个实际样品均进行了2种提取方法的处理,测定样品浓度,结果见表3,震荡效果优于超声。

表3 超声提取与振荡提取的比对Table 3 Extraction ratio comparison ofultrasonication and oscillation ng/mL

对比了不同振荡时间对测定结果的影响,对3个实际样品进行了30、60、90 min的振荡,测定结果见图2,60 min时样品提取效率最高。

图2 不同振荡时间下的样品测定值Fig.2 Recovery in different oscillation time

2.2.2 对提取样品的净化

对于重污染天气下采集的样品,经振荡提取后的溶液一般含有大颗粒物、脂肪、色度等杂质,通过以下2级净化可以有效去除杂质。

1级净化:通过0.22 μm的滤膜,可以去掉大颗粒物质。实验发现,水相过滤头中会引入较高浓度的丙三醇,对比了不同材质的滤头,PTFE材质滤头空白值较低,但仍然有部分产品批次有检出,可以通过纯水多次冲洗将滤器的丙三醇本底值降低到检出限以下。

2级净化:通过1级净化的试液,已经去除了固体颗粒物质,试样变得澄清,但仍然呈现黄色、橙色等色度,且其中脂肪等可溶性的大分子有机物也仍然存在,如不加以净化,可对分离柱带来影响,容易降低分析柱的寿命,严重影响方法稳定性,因此,使用RP净化柱进行进一步过滤。

将同一个实际样品分别分成2份,进行净化与不净化的回收率对比,结果见表4,可见,过RP净化柱后,色度等杂质得以去除,而样品的回收率并没有显著损失,是较好的处理方法。

表4 样品净化对比Table 4 Comparison of the sample purification

2.3滤膜空白与样品保存

2.3.1 滤膜空白处理

选择常用的石英滤膜进行采样,采样前用马弗炉高温加热滤膜去除本底,500 ℃下烘2 h,冷却后备用。对处理过的空白滤膜进行检测,10种糖醇类物质均未检出。

2.3.2 样品保存时间

对同一个样品均分4份,其中1份于采样后立即测定,其余在-18 ℃冰箱中铝箔保存,分别于7、14、30 d后测定,回收率变化情况如表5所示。可知该实验条件下保存30 d,10种物质的回收率均在可接受范围内。

表5 样品保存时间下的回收率Table 5 Recovery in deferent Storage time %

2.3.3 提取溶液的保存时间

使用纯水超声提取,为了减缓微生物对糖类物质的降解,在提取溶液中添加保存剂叠氮化钠(浓度为2 mg/L)防腐,可见未添加保存剂的样品在7 d后的回收率为35%~81%之间,添加了保存剂的提取溶液保存7 d后的回收率为87%~110%之间,见表6。

表6 提取后的溶液回收率Table 6 Solution recovery after extraction method %

注:“—”表示未检出。

2.4干扰因素

该方法可能的干扰来源有3方面:一方面是实际样品中存在的多种糖及糖醇类物质均被色谱柱保留,不同的物质出峰时间较近或者交叠,将带来干扰,通过调整淋洗液氢氧化钠浓度及流速后,各物质峰相互分离避免了该类干扰;另一方面空气颗粒物中所含物质种类繁多,提取液基质较为复杂,通过RP柱净化可以去除色度、大分子有机物,避免了基体干扰;还有一方面是淋洗液为碱溶液,易于吸收空气中的二氧化碳后发生淋洗液浓度变化,待测物的出峰时间对淋洗液浓度变化较为敏感,影响方法的重现性,通过在淋洗液瓶上部空间充氮气,与空气隔绝避免氧化,避免了这方面的干扰。

2.5实际样品的测试

对北京地区采暖季10种物质的浓度水平进行测试。使用石英滤膜(PALL,90 mm)进行采样,采样前对滤膜烘干2 h,采样流量为100 L/min,采样时间为23 h。采样后样品保存于-18 ℃冰箱内,并于1个月内测定结果(表7)。

由表7可见,左旋葡聚糖浓度在PM2.5及PM10中均较其他聚糖类物质的浓度高,分别为113、118 ng/m3,是最主要的糖类物质,其同分异构体的半乳聚糖、甘露聚糖浓度相对较低,其他7种目标物均有检出。说明大气糖类物质种类多样化,来源于动植物释放等多种渠道,但秸秆焚烧仍然是糖类物质的主要来源。由表7还可以看出,北京地区2016年冬季的左旋葡聚糖浓度水平与往年冬季差异不大,与美国休斯敦冬季(1997)的浓度水平相当。

表7 北京市采暖季10种聚糖类物质浓度水平Table 7 Concentrations of 10 kinds of polysaccharides in the heating season of Beijng ng/m3

注:“—”表示无相应浓度值。

2.6质量保证与质量控制

2.6.1 标准曲线精密度与准确度

精密度实验:对标准曲线中的高(2 000 μg/L)、中(500 μg/L)、低(50 μg/L)浓度点的标准滤膜进行6次精密度测定,10种物质的RSD值为0.2%~7.5%之间,精密度良好。准确度通过加标回收率可知,为93%~107%,回收率较好,见表8。

表8 准确度与精密度测试Table 8 Accuracy and precision testing of different samples

2.6.2 实际样品测试的准确度与精密度

通过加标回收率控制实际样品测定的准确度,通过精密度实验控制样品测定的精密度,结果见表9和表10。

表9 实际样品的准确度Table 9 Accuracy of real samples

表10 实际样品精密度Table 10 Precision of real samples

由表9和表10可知,10种目标物质回收率均为84%~115%,回收率较好,对实际样品分别进行6次平行测定,相对标准偏差为0.5%~8.2%,方法精密度满足要求。

3 结论

建立了HPAEC-PAD法测定大气颗粒物(PM2.5、PM10)中的丙三醇、赤藓糖醇、木糖醇、左旋葡聚糖、山梨醇、甘露聚糖、海藻糖、甘露醇、半乳聚糖、葡萄糖共计10种物质的检测方法,创新性地运用了振荡提取的方法解决了超声提取时间过长,溶液温度升高影响回收率的问题,通过2级净化对提取溶液的浊度、色度及大分子有机杂质进行去除,降低了干扰,通过氢氧化钠加氮保护解决了重现性差的问题,通过添加叠氮化钠保存剂,延长了试样的保存时间。通过对北京市2016年1月采暖季的样品测试可知,在冬季,10种物质均有检出,其中左旋葡聚糖浓度最高(PM2.5中的浓度为113 ng/m3,PM10中的浓度为118 ng/m3),其次为甘露聚糖、半乳聚糖。实际样品测试加标回收率为84%~115%,精密度为0.5%~8.2%,该方法快速、灵敏、稳定、可靠,满足大气颗粒物中10种糖及糖醇类物质的测定。

[1] WANG W, MAENHAUT W, YANG W, et al. One-year aerosol characterization study for PM2.5and PM10in Beijing [J].Atmospheric Pollution Research,2014(5):554-562.

[2] HOLDEN A S, SULLIVAN A P, MUNCHAK L A, et al.Determining contributions of biomass burning and other sources to fine particle contemporary carbon in the western United States[J].Atmospheric Environment,2011,45:1 986-1 993.

[3] 徐光.辽宁省三城市大气颗粒物来源解析研究[J].中国环境监测,2007,23(3):57-61.

XU Guang.Study on source apportionment for ambient air particulate matter in three cities of Liaoning province[J].Environmental Monitoring in China,2007,23(3):57-61.

[4] 陈添, 华蕾, 金蕾, 等.北京市大气PM10源解析研究[J].中国环境监测, 2006,22(6):59-63.

CHEN Tian, HUA Lei, JIN Lei, et al.Research on PM10source apportionment in Beijing[J]. Environmental Monitoring in China, 2006,22(6):59-63.

[5] 窦筱艳,赵雪艳,徐珣,等.应用化学质量平衡模型解析西宁大气PM2.5的来源[J]. 中国环境监测,2016,32(4):7-14.

DOU Xiaoyan,ZHAO Xueyan,XU Xun, et al.Source Apportionment of PM2.5in Xining by the chemical mass balance[J].Environmental Monitoring in China,2016,32(4):7-14.

[6] ZHANG Z, LIN C Y. Chemical speciation, transport and contribution of biomass burning smoke to ambient aerosol in Guangzhou, a mega city of China[J].Atmospheric Environment,2010,(44):3 187-3 195.

[7] JAMES J L, GUENTER E, CANDICE L S, et al. Particle size characteristics of levoglucosan in ambient aerosols from rice straw burning [J]. Atmospheric Environment,2008(42):8 300-8 308.

[8] ENGLING G, LEE J J, SIE H J, et al.Anhydrosugar characteristicsin biomass smoke aerosol—case study of environmental in fluence on particle-size of rices traw burningaerosol [J].Journal of Aerosol Science,2013(56):2-14.

[9] ENGLING G, CARRICOA C M,KREIDENWEISA S M, et al.Determination of levoglucosan in biomass combustion aerosol by high-performance anion-exchange chromatography with pulsed amperometric detection[J].Atmospheric Environment,2006(40):S299-S311.

[10] 梁林林,GUENTER E L,段凤魁,等. 北京市大气气溶胶中糖类化合物的组成及来源[J].环境科学,2015,36(11):3 935-3 942.

LIANG L L,GUENTER E L,DUAN F K, et al. Composition and source apportionments of saccharides in atmospheric particulate matter in Beijing[J]. Environmental Science,2015,36(11):3 935-3 942.

[11] 牛红亚,邵龙义,刘君霞.北京灰霾天气PM10中微量元素的分布特征[J].中国环境监测,2011,27(1):72-77.

NIU Hongya,SHAO Longyi, LIU Junxia. A study of distribution of trace elements in the PM10collected in Beijing during haze episodes[J].Environmental Monitoring in China,2011,27(1):72-77.

[12] 石爱军,马俊文,耿春梅,等. 北京市机动车尾气排放PM10组分特征研究[J]. 中国环境监测, 2014, 30(4):44-49.

SHI Aijun,MA Junwen,GENG Chunmei. Characteristics of chemical composition of particulate matter (PM10) from Beijing vehicle[J]. Environmental Monitoring in China,2014,30(4):44-49.

[13] 王鑫彤,鞠法帅,韩德文,等.大气颗粒物中生物质燃烧示踪化合物的研究进展[J].环境化学, 2015,34(10):1 885-1 894.

WANG Xintong, JU Fashuai, HAN Dewen, et al.Research progress on the organic tracers of biomass burning in atmospheric aerosols [J].Environmental Chemistry,2015,34 (10):1 885-1 894.

[14] GIANNONI M, MARTELLINI T, BUBBA M D, et al. The use of levoglucosan for tracing biomass burning in PM2.5samples in Tuscany(Italy) [J]. Environmental Pollution,2012(167):7-15.

[15] PERROE M G, LARSEN B R, FERRERO L,et al.Sources of high PM2.5concentrations in Milan, Northern Italy:Molecular marker data and CMB modeling [J]. Bolzacchini. Science of the Total Environment,2012(414):343-355.

[16] 赵起越,赵红帅,刘保献,等.大气颗粒物中左旋葡聚糖及其异构体的质谱分析[J].分析仪器, 2014,6:1-7.

ZHAO Qiyue, ZHAO Hongshuai, LIU Baoxian,et al. Analysis of levoglucosan and its isomers in atmospheric particulates by masss pectrometry[J]. Analytical Instrumentation,2014,6:1-7.

[17] 何凌燕,胡敏,黄晓锋,等.北京大气气溶胶PM2.5中的有机示踪化合物[J].环境科学, 2005, 25(1):23-29.

HE Lingyan,HU Min, HUANG Xiaofeng,et al. Determination of organic molecular tracers in PM2.5in the atmosphere in Beijing[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2005,25(1):23-29.

[18] 于娜,魏永杰,胡敏,等.北京城区和郊区大气细粒子有机物污染特征及来源解析[J].环境科学学报,2009,29(2):243-251.

YU Na, WEI Yongjie, HU Min, et al. Characterization and source identification of ambient organic carbon in PM2.5in urban and suburban sites of Beijing[J]. Acta Scientiae Circumstantiae,2009,29(2):243-251.

[19] 方冬青,魏永杰,黄伟,等.北京市2014年10月重霾污染特征及有机碳来源解析[J].环境科学研究,2016,29(1):12-19.

FANG Dongqing,WEI Yongjie,HUANG Wei,et al.Characterization and source apportionment of organic carbon during a heavy haze episode in Beijing in October 2014[J].Research of Environmental Sciences,2016,29(1):12-19.

[20] FRASERA M P, YUEA Z W, TROPPB R J, et al.Molecular composition of organic fine particulate matter in Houston, TX [J]. Atmospheric Environment,2002,36(38):5 751-5 758.

QuickDetectionofTenKindsofDehydrationGlycansinAtmosphericParticulateMatter(PM2.5,PM10)byIonChromatography

DAO Xu1,WANG Chao1,LYU Yibing1,QI Weihong2

1.State Environmental Protection Key Laboratory of Quality Control in Environmental Monitoring,China National Environmental Monitoring Centre,Bejing 100012,China2.Handan Environmental Monitoring Station,Handan 056000,China

A method was developed for the determination of ten glycans and alcohols in atmospheric particles(PM2.5,PM10) by high performance anion exchange chromatography (HPAEC) with pulsed amperometric detector (PAD). Samples were extract by sodium azide solution for 60 min shaking extraction, then dehydration glycans separated by sodium hydroxide solution with the concentration of 250 mmoL/L and a flow rating of 0.40 mL/min for 30 min. The method showed good linear correlations in a range of 50-2 000 μg/L with correlation coefficients greater than 0.999 9. Recovery of spiked for ten glycans and alcohols were 84%-115%,the precision from 0.5% to 8.2%.Samples of atmospheric particulate matter (PM2.5, PM10) in heating season of Beijing in January 2016 were detected, the concentration of Levoglucosan was the highest, which was (113±124)ng/m3and (118±100) ng/m3in PM2.5and PM10respectively.

HPAEC PAD;biomass combustion;Dehydration glycans

X830.2

A

1002-6002(2017)05- 0139- 08

10.19316/j.issn.1002-6002.2017.05.20

2016-09-30;

2016-12-07

气专项“大气污染多组分在线源解析技术集成的典型区域示范”(2016YFC0208506)

刀 谞(1984-),女,云南普洱人,硕士,工程师。

猜你喜欢

糖醇类物质滤膜
代糖“赤藓糖醇”真的安全吗?
异麦芽酮糖醇在卷烟增香保润中的应用
甘露糖醇结构及热稳定性研究
溶胶-凝胶法制备高性能ZrO2纳滤膜
A case report of acupuncture of dysphagia caused by herpes zoster virus infection
在线富集-胶束电动毛细管色谱用于烷基酚类物质的检测
赤藓糖醇生产母液中糖醇组分的定性鉴定*
荷负电手性壳聚糖纳复合滤膜的制备与性能研究
1种荷正电纳滤膜的制备
烟草潜香类物质果糖嗪的合成