湖南矿石检测，矿土检测 铁矿石品位检测

矿石检测

矿石一般分为贫矿石、普通矿石和富矿石。
有时仅分为贫矿石和富矿石，这种划分没有统一的标准，一般每个工业部门和矿区都有各自的计算范围。
按所含有用矿物性质和利用的特征分为有色金属矿、贵金属矿、黑色金属矿、和非金属矿。

  检测项目及检测范围                              

    品位检测：矿石中有用成分（元素或矿物）重量和矿石重量之比称为矿石品位，金、铂等贵金属矿石用克/吨表示，其他矿石常用百分数表示。
常用矿石品位来衡量矿石的价值，但同时矿物中有害杂质的多少也影响矿石价值。
 

    矿石定性半定量分析：对于未知矿石，可采用定性半定量分析，初步判定该矿物为何种矿石。
      

     分析方法：

     1、干法分析  所用的试样无须制成溶液，如微谱分析、焰色分析、原子发射光谱法、X射线荧光光谱分析法等。

     2、湿法分析  需将试样配成溶液，常用的溶剂有水、酸、碱溶液。
不溶于上述溶剂的试样可用碳酸钠、、liusuan钾等助熔剂使试样熔融分解，然后再溶于水或稀酸。

    矿石全元素定量分析：在定性分析完成之后，通过化学分析以及一系列仪器，对该矿样进行所有元素含量的准确测定（包括矿物中有害杂质的含量测定及微量元素的含量测定）。

    分析方法：

   1、化学分析法

  （1）容量分析法：酸碱滴定法，氧化还原滴定法，络合滴定法，沉淀滴定法等。

  （2）重量分析法

   2、仪器分析法

  （1）色谱分析法：气相色谱法，高效液相色谱法

  （2）电化学分析法：伏安分析法，库仑分析法，电位分析法

  （3）光学分析法：原子吸收法，原子发射法，红外光谱法，紫外光谱法，吸光光度法，拉曼光谱法

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行业资讯：

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，Forensic 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－high 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，