礦石檢測(cè)

礦石一般分為貧礦石、普通礦石和富礦石。
有時(shí)僅分為貧礦石和富礦石，這種劃分沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，一般每個(gè)工業(yè)部門和礦區(qū)都有各自的計(jì)算范圍。
按所含有用礦物性質(zhì)和利用的特征分為有色金屬礦、貴金屬礦、黑色金屬礦、和非金屬礦。

  檢測(cè)項(xiàng)目及檢測(cè)范圍                              

    品位檢測(cè)：礦石中有用成分（元素或礦物）重量和礦石重量之比稱為礦石品位，金、鉑等貴金屬礦石用克/噸表示，其他礦石常用百分?jǐn)?shù)表示。
常用礦石品位來衡量礦石的價(jià)值，但同時(shí)礦物中有害雜質(zhì)的多少也影響礦石價(jià)值。
 

    礦石定性半定量分析：對(duì)于未知礦石，可采用定性半定量分析，初步判定該礦物為何種礦石。
      

     分析方法：

     1、干法分析  所用的試樣無須制成溶液，如微譜分析、焰色分析、原子發(fā)射光譜法、X射線熒光光譜分析法等。

     2、濕法分析  需將試樣配成溶液，常用的溶劑有水、酸、堿溶液。
不溶于上述溶劑的試樣可用碳酸鈉、、liusuan鉀等助熔劑使試樣熔融分解，然后再溶于水或稀酸。

    礦石全元素定量分析：在定性分析完成之后，通過化學(xué)分析以及一系列儀器，對(duì)該礦樣進(jìn)行所有元素含量的準(zhǔn)確測(cè)定（包括礦物中有害雜質(zhì)的含量測(cè)定及微量元素的含量測(cè)定）。

    分析方法：

   1、化學(xué)分析法

  （1）容量分析法：酸堿滴定法，氧化還原滴定法，絡(luò)合滴定法，沉淀滴定法等。

  （2）重量分析法

   2、儀器分析法

  （1）色譜分析法：氣相色譜法，高效液相色譜法

  （2）電化學(xué)分析法：伏安分析法，庫侖分析法，電位分析法

  （3）光學(xué)分析法：原子吸收法，原子發(fā)射法，紅外光譜法，紫外光譜法，吸光光度法，拉曼光譜法

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行業(yè)資訊：

metabolomic Analysis of a Novel Synthetic Cannabinoid ADB－BUTINACA in Zebrafish in Different Time Periods JIE Zhao-wei1 ，ZHANG Wen-fang2* ，WANG Ji-fen1* ，QIN Shi-yang2 ， XU Duo-qi3 ，QIN Ge1 ，XU Peng4 （1．School of Investigation，People’s Public Security University of China，Beijing 100038，China；2．Key Laboratory of Forensic Toxicology，Ministry of Public Security，F(xiàn)orensic Science Service of Beijing Public Security Bureau，Beijing 100192，China；3．Scientific Research Institute of Forensic Expertise，Shanghai Key Laboratory of Forensic Medicine， Shanghai 200063，China；4．Anti Drug Information Technology Center of the Ministry of Public Security， Key Laboratory of Drug Monitoring，Control and Anti Drug Key Technologies of the Ministry of Public Security，Beijing 100193，China） Abstract：Liquid chromatography－h(huán)igh resolution mass spectrometry was ultilized for the analysis on 21 metabolites of ADB－BUTINACA in zebrafish over different time periods in this paper．First? ly，the partial least squares discriminant analysis and hierarchical clustering analysis of orthogonal signal transformation were used to screen out 7 metabolites with significant differences between groups．Furthermore，a Stacking integrated learning model was established with the 7 differential metabolites as the characteristics for classification and prediction on 4 groups of samples in zebrafish in different time periods．It was found that the prediction accuracy of the model was as high as 98%， indicating that the potential differential metabolites screened could effectively reflect the variation of the original drug in zebrafish in different time periods．The content changes of metabolites in the 4 groups of samples were enriched and analyzed．The results showed that the overall content of differen? tial metabolites decreased with the increase of exposure time，and the content distribution of various metabolites tended to be balanced from the initial imbalance．In addition，the experiment showed that most of the differential metabolite metabolic pathways closely related to hydroxylation reactions，