Analytical Solid-Phase Extraction pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Fritz, James S.

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:1999-6

价格:2192.00 元

装帧:

isbn号码:9780471246671

丛书系列:

图书标签:

• 固相萃取
• 样品前处理
• 分析化学
• 色谱分析
• 环境分析
• 食品安全
• 药物分析
• 化学分析
• 分离技术
• 实验室技术

好的，这是一份关于一本名为《Analytical Solid-Phase Extraction》的图书的详细简介，但内容将不包含该书本身的主题（即固相萃取技术），而是围绕一个虚构的、但与分析化学领域相关的其他主题构建。 --- 《尖端光谱分析与痕量物质鉴定：新世纪的挑战与机遇》 导言：分析科学的范式转移 在当代科学研究与工业质量控制领域，对物质组成的精准、快速、灵敏的鉴定需求正以前所未有的速度增长。从环境监测中对超痕量污染物的溯源，到生物医学中对复杂生物基质内生物标志物的早期捕获，再到新材料开发中对界面化学的精细调控，无不依赖于强大的分析工具箱。 本书《尖端光谱分析与痕量物质鉴定：新世纪的挑战与机遇》并非关注传统的样品前处理技术，而是将焦点完全置于样品进入仪器后的“核心分析阶段”——即如何从复杂的信号洪流中提取出具有决定性意义的信息。我们深入探讨了在“高通量”与“高精度”双重驱动下的分析光谱学的前沿发展，特别是针对那些挑战传统检测极限的痕量物质鉴定难题。 全书的叙事结构旨在构建一座桥梁，连接基础物理化学原理与最先进的仪器应用，为高阶分析化学家、研发人员及政策制定者提供一个全面而深刻的视角。 第一部分：超灵敏检测技术的革命性飞跃 本部分着重探讨了近年来在信号放大、噪声抑制和分辨率提升方面取得的突破性进展，这些进步直接推动了“痕量”向“极痕量”甚至“单分子”检测的迈进。 第一章：高分辨率质谱学的极限探索 传统质谱技术在应对同量异位素和高复杂基质分离时，其分辨率的瓶颈日益凸显。本章详细分析了新型高场排布离子阱（HF-ITMS）和超高分辨率傅里叶变换离子阱（Orbitrap-HR）在区分结构高度相似化合物方面的潜力。我们将剖析如何通过优化扫描速率和采集模式，实现对复杂代谢组和蛋白质组学样本中“不可见”物种的捕获。讨论范围涵盖了基于质量数（m/z）的精确度与准确度在ppb甚至ppt级别应用中的实际挑战，以及如何通过定制的碰撞室气体和能量梯度来提高碎片离子的信息量。 第二章：拉曼散射的非线性增强机制 虽然拉曼光谱因其指纹识别特性而广受欢迎，但其固有的弱信号特性一直是应用瓶颈。本章深入探讨了表面增强拉曼散射（SERS）和尖端基底工程。我们超越了传统的贵金属纳米粒子，重点介绍了基于拓扑绝缘体和二维材料（如石墨烯、二硫化钼）构建的“热点”阵列。通过有限元分析（FEA）模拟，我们解释了局部电磁场（LSPR）的精确调控如何实现信号增强因子超越 $10^{10}$ 的目标，并展示了其在活体细胞膜表面痕量受体识别中的最新应用案例。 第三章：同步辐射与X射线吸收精细结构（XAFS）的集成应用 对于研究固态材料和纳米催化剂中原子价态和局部结构的关键信息，同步辐射光源提供了无可替代的工具。本章侧重于XANES（X射线吸收近边结构）与EXAFS（扩展X射线吸收精细结构）的联合分析。我们详细介绍了如何利用高能X射线束的聚焦特性，实现对特定区域（如催化剂活性位点或材料缺陷）的纳尺度原位（in-situ）监测，从而揭示动态反应过程中的真实结构变化，而非事后推断。 第二部分：复杂基质中的有效信息提取与数据解析 真正的分析挑战往往不在于仪器本身，而在于样品处理后留下的“背景噪音”和海量数据。本部分聚焦于如何从复杂的分析信号中，用智能算法和先进的化学分离原理，高效、无偏倚地提取出关键的分析物信息。 第四章：多维分离技术的深度耦合：色谱与电泳的融合 在高分子、生物大分子和脂质组学分析中，单维分离已无法满足分辨率需求。本章系统梳理了多维液相色谱（2D-LC）的优化策略，特别是UHPLC-UPLC与HILIC/反相梯度的正交性设计。更进一步，我们探讨了毛细管电泳（CE）与色谱分离的集成——CE-LC或LC-CE串联技术。重点分析了如何通过实时界面耦合技术（如无电场转移或微流控控制），最大限度地保留分离效率，并有效解决两种分离模式间的流动相兼容性问题。 第五章：化学计量学与数据驱动的结构解析 随着谱图数据的爆炸式增长，传统的手动峰识别已无法适应。本部分深入探讨了化学计量学（Chemometrics）在简化复杂光谱数据中的核心作用。我们详述了主成分分析（PCA）、非负矩阵分解（NMF）在光谱解混（Spectral Unmixing）中的应用，用于分离叠加的信号源。此外，本书还详细介绍了基于机器学习的特征提取方法，特别是深度学习网络（如卷积神经网络，CNN）在识别微小光谱特征、预测化合物结构活性关系（QSAR）方面的突破。 第六章：定量分析中的基质效应校正：从经验到模型 痕量分析的准确性常被复杂的基质效应所限制，特别是在生物体液或环境水样中。本章拒绝依赖简单的外标法，而是聚焦于先进的校正策略。内容包括：内标法的优化选择原则、同位素稀释法的理论精度评估，以及更具前瞻性的基于模型的方法，如偏最小二乘回归（PLSR）和扩展的校正光谱法（CSM），以动态补偿基质波动对信号强度的非线性影响。 结论：未来分析科学的整合愿景 本书的最后，我们展望了下一代分析仪器的发展方向。真正的进步将来自分析流程的端到端整合——从微纳尺度的样品捕获，到超高分辨率的谱学测量，再到人工智能驱动的数据解释。我们强调，分析科学家必须超越单一技术的专精，拥抱跨学科知识的融合，才能真正应对新世纪在健康、安全和可持续发展领域面临的复杂挑战。 --- 目标读者： 高级分析化学研究生、药物研发科学家、环境监测机构的质量控制专家、材料科学研究人员。 关键词： 高分辨率质谱、SERS、XAFS、多维色谱、化学计量学、痕量鉴定、数据解析。

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