CN109752495A - 木质家具气味的检测方法 - Google Patents
木质家具气味的检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109752495A CN109752495A CN201910213833.9A CN201910213833A CN109752495A CN 109752495 A CN109752495 A CN 109752495A CN 201910213833 A CN201910213833 A CN 201910213833A CN 109752495 A CN109752495 A CN 109752495A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- smell
- wood furniture
- gas
- detection method
- response
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Sampling And Sample Adjustment (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Fluid Adsorption Or Reactions (AREA)
Abstract
本发明涉及一种木质家具气味的检测方法，所述的检测方法包括：(1)取标准品，制备标准品的浓度梯度溶液，分别盛装在带盖/塞的容器中，加盖/塞密封，备用；所述的标准品为三甲胺；(2)于无异味气体的环境中，用气味指纹分析仪采集所述容器内部上空的气体作为浓度梯度标准气体并检测响应值，用偏最小二乘法对所述响应值进行关联从而构建气味定量预测模型；(3)取待测木质家具置于无异味气体的密封环境中，气味指纹分析仪采集所述密封环境中的气体作为待测气体并检测响应值，将所述响应值带入所述气味定量预测模型。本发明能够较为客观评价木质家具气味情况。
Description
技术领域
本发明涉及家具气味检测技术另有，特别是涉及一种木质家具气味的检测方法。
背景技术
目前木质家具产品的检测方法中，只有极少部分生产企业开发了家具原材料的气味检测及分级的方法，但是木质整体家具气味的检测及分级方法一直处于空白缺失状态。
在气味检测中，家具原料的气味检测与用家具原料组装成的整体家具的气味检测还是存在很大差别的。相对于家具原料的气味检测，整体家具的气味检测难度显著。因为多种家具原材料组合成整体家具的过程中，气味的混合情况较为复杂，家具原材料的气味不能代表家具整体的气味。
因此，亟待提供一种木质家具气味的检测方法。
发明内容
基于此，本发明的主要目的是提供一种木质家具气味的检测方法。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种木质家具气味的检测方法，所述的检测方法包括：
(1)取标准品，制备标准品的浓度梯度溶液，分别盛装在带盖/塞的容器中，加盖/塞密封，备用；所述的标准品为三甲胺；
(2)于无异味气体的环境中，用气味指纹分析仪采集所述容器内部上空的气体作为浓度梯度标准气体并检测响应值，用偏最小二乘法对所述响应值进行关联从而构建气味定量预测模型；
(3)取待测木质家具置于无异味气体的密封环境中，气味指纹分析仪采集所述密封环境中的气体作为待测气体并检测响应值，将所述响应值带入所述气味定量预测模型。
在其中一个实施例中，步骤(3)中，所述密封环境的条件设置包括：温度为23℃±2℃、相对湿度为50％±10％。本发明采用该密封环境条件能够很好的保持木质家具气味均匀、自然散发。
在其中一个实施例中，步骤(2)中，所述标准气体的采集条件包括：速度为350ml/min-450ml/min，采集时间50s-70s。
在其中一个实施例中，步骤(3)中，所述待测气体的采集条件包括：速度为350ml/min-450ml/min，采集时间50s-70s。
本发明采用上述采集气体的条件，能够很好的维持采集气体与释放气体的平衡，确保气体检测结果的稳定与客观。
在其中一个实施例中，步骤(2)中，所述无异味气体的环境包括嗅辨室内环境。
在其中一个实施例中，步骤(3)中，所述密封环境包括环境试验舱内环境。
在其中一个实施例中，所述环境实验舱的内壁材质为不锈钢。
在其中一个实施例中，步骤(1)中，所述加盖/塞密封后静置至少30min。
在其中一个实施例中，步骤(3)中，待测木质家具置于无异味气体的密封环境中的时间至少为12h。
在其中一个实施例中，步骤(3)中，待测木质家具的门、窗、抽屉呈敞开状态。
与现有技术相比，本发明具备如下有益效果：
本发明的发明人发现，三甲胺在气味指纹分析仪中的响应图谱与木质家具气味非常接近，其气味强度能够很好的表征木质家具的气味强度。基于此，本发明以浓度梯度三甲胺溶液制备标准气体，并检测标准气体的响应值，然后将这些响应值用偏最小二乘法进行关联，从而构建气味定量分析模型，将待测木质家具气体的响应值带入到气味定量分析模型中，能够较为客观的反映木质家具气味情况。
附图说明
图1为实施例1的整体木质衣柜的气味谱图。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将对本发明进行更全面的描述。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
实施例1
本实施例提供一种木质家具(本实施例是木质衣柜)气味的检测方法，该检测方法包括如下步骤：
(1)量取10mL的水、10mL的质量百分比10-4％三甲胺水溶液、10mL的质量百分比10-3％三甲胺水溶液、10mL的质量百分比10-2.5％三甲胺水溶液、10mL的质量百分比10-2％三甲胺水溶液，分别置于0#、1#、2#、3#、4#解析瓶中，旋紧瓶盖，静置30min后备用。
(2)标准气味的采样应在空气清新无杂气的嗅辨室内进行。将进样针与气味指纹分析仪(电子鼻)的采样管相连接，开启电子鼻，待气味传感器清洗完成后，将进样针***0#解析瓶的瓶盖垫片约20mm，同时***补气针，使用电子鼻，设定采样流量为400ml/min，采样时间60s，采集样品记作0级标准气味样品。本发明采用的气味指纹分析仪含有10个传感器，进样针采集的0级标准气味样品经过10个传感器检测后所得响应值为均为(1.000±0.005)。
同理，将进样针分别***1#、2#、3#、4#解析瓶中，采集样品分别记作1级标准气味样品、2级标准气味样品、3级标准气味样品、4级标准气味样。进样针采集的1级标准气味样品经过10个传感器检测后所得响应值为1.056、1.321、1.025、1.084、0.999、2.100、4.100、1.257、3.119、1.156。进样针采集的2级标准气味样品经过10个传感器检测后所得响应值为1.150、5.260、1.063、1.164、1.025、3.655、8.131、1.860、5.387、1.208。进样针采集的3级标准气味样品经过10个传感器检测后所得响应值为1.226、9.198、1.085、1.230、1.035、5.152、11.990、2.419、7.596、1.254。进样针采集的4级标准气味样品经过10个传感器检测后所得响应值为1.357、16.721、1.119、1.333、1.044、8.038、19.591、3.529、11.794、1.304。
将上述的0级标准气味的响应值、1级标准气味的响应值、2级标准气味的响应值、3级标准气味的响应值、4级标准气味的响应值，利用偏最小二乘法(PLS)建立气味强度的定量预测模型。
(3)将待检测的木质家具放在温度为23℃，相对湿度为50％的通风、无异味环境条件放置120小时或以上进行状态调节，然后将待检测的木质整体家具置于容积30立方米的密闭型环境试验舱，开始试验。
试验时，应最大程度开启家具的所有活动部件(包括门、抽屉等)。密闭型环境试验舱的舱壁、地板及顶板材质应选用对气味分子、挥发性有机化合物、醛酮类物质、颗粒物等低吸附、无释放的不锈钢材料；舱内带搅拌风扇及循环风扇；试验舱应密封，与外界无气体交换；试验舱内温度应为23℃，相对湿度为50％。
(4)待检测的木质家具放置在密闭型环境试验舱12小时后，将电子鼻与密闭型环境试验舱的采样口位置相连接，设定电子鼻的采样流量为400ml/min，采样时间60s，采集获得待测木质家具气味。进样针采集的待测木质家具气味经过10个传感器检测后所得响应值为1.131、5.171、1.048、1.1462、1.010、3.584、7.927、1.825、5.277、1.193。本实施例木质家具的气味谱图参见图1。
将上述响应值带入到步骤(2)构建的气味强度的定量预测模型中，再采用基于欧氏距离的距离判别法(通过计算待测点到各个标准气味的距离,对该待测点所属分类进行判别)，获得待测木质家具的气味强度为2级。
实施例2
本实施例提供一种木质家具(本实施例是木质衣柜)气味的检测方法，该检测方法包括如下步骤：
(1)量取10mL的水、10mL的质量百分比10-4％三甲胺水溶液、10mL的质量百分比10-3％三甲胺水溶液、10mL的质量百分比10-2.5％三甲胺水溶液、10mL的质量百分比10-2％三甲胺水溶液，分别置于0#、1#、2#、3#、4#解析瓶中，旋紧瓶盖，静置30min后备用。
(2)标准气味的采样应在空气清新无杂气的嗅辨室内进行。将进样针与气味指纹分析仪(电子鼻)的采样管相连接，开启电子鼻，待气味传感器清洗完成后，将进样针***0#解析瓶的瓶盖垫片约20mm，同时***补气针，使用电子鼻，设定采样流量为350ml/min，采样时间50s，采集样品记作0级标准气味样品。本发明采用的气味指纹分析仪含有10个传感器，进样针采集的0级标准气味样品经过10个传感器检测后所得响应值为均为(1.000±0.005)。
同理，将进样针分别***1#、2#、3#、4#解析瓶中，采集样品分别记作1级标准气味样品、2级标准气味样品、3级标准气味样品、4级标准气味样。进样针采集的1级标准气味样品经过10个传感器检测后所得响应值为1.056、1.321、1.025、1.084、0.999、2.100、4.100、1.257、3.119、1.156。进样针采集的2级标准气味样品经过10个传感器检测后所得响应值为1.150、5.260、1.063、1.164、1.025、3.655、8.131、1.860、5.387、1.208。进样针采集的3级标准气味样品经过10个传感器检测后所得响应值为1.226、9.198、1.085、1.230、1.035、5.152、11.990、2.419、7.596、1.254。进样针采集的4级标准气味样品经过10个传感器检测后所得响应值为1.357、16.721、1.119、1.333、1.044、8.038、19.591、3.529、11.794、1.304。
将上述的0级标准气味的响应值、1级标准气味的响应值、2级标准气味的响应值、3级标准气味的响应值、4级标准气味的响应值，利用偏最小二乘法(PLS)建立气味强度的定量预测模型。
(3)将待检测的木质家具放在温度为21℃，相对湿度为40％的通风、无异味环境条件放置120小时或以上进行状态调节，然后将待检测的木质整体家具置于容积30立方米的密闭型环境试验舱，开始试验。
试验时，应最大程度开启家具的所有活动部件(包括门、抽屉等)。密闭型环境试验舱的舱壁、地板及顶板材质应选用对气味分子、挥发性有机化合物、醛酮类物质、颗粒物等低吸附、无释放的不锈钢材料；舱内带搅拌风扇及循环风扇；试验舱应密封，与外界无气体交换；试验舱内温度应为21℃，相对湿度为40％。
(4)待检测的木质家具放置在密闭型环境试验舱12小时后，将电子鼻与密闭型环境试验舱的采样口位置相连接，设定电子鼻的采样流量为350ml/min，采样时间50s，采集获得待测木质家具气味。进样针采集的待测木质家具气味经过10个传感器检测后所得响应值为1.131、5.171、1.048、1.1462、1.010、3.584、7.927、1.825、5.277、1.193。
将上述响应值带入到步骤(2)构建的气味强度的定量预测模型中，再采用基于欧氏距离的距离判别法(通过计算待测点到各个标准气味的距离,对该待测点所属分类进行判别)，获得待测木质家具的气味强度为2级。
实施例3
本实施例提供一种木质家具(本实施例是木质衣柜)气味的检测方法，该检测方法包括如下步骤：
(1)量取10mL的水、10mL的质量百分比10-4％三甲胺水溶液、10mL的质量百分比10-3％三甲胺水溶液、10mL的质量百分比10-2.5％三甲胺水溶液、10mL的质量百分比10-2％三甲胺水溶液，分别置于0#、1#、2#、3#、4#解析瓶中，旋紧瓶盖，静置30min后备用。
(2)标准气味的采样应在空气清新无杂气的嗅辨室内进行。将进样针与气味指纹分析仪(电子鼻)的采样管相连接，开启电子鼻，待气味传感器清洗完成后，将进样针***0#解析瓶的瓶盖垫片约20mm，同时***补气针，使用电子鼻，设定采样流量为450ml/min，采样时间70s，采集样品记作0级标准气味样品。本发明采用的气味指纹分析仪含有10个传感器，进样针采集的0级标准气味样品经过10个传感器检测后所得响应值为均为(1.000±0.005)。
同理，将进样针分别***1#、2#、3#、4#解析瓶中，采集样品分别记作1级标准气味样品、2级标准气味样品、3级标准气味样品、4级标准气味样。进样针采集的1级标准气味样品经过10个传感器检测后所得响应值为1.056、1.321、1.025、1.084、0.999、2.100、4.100、1.257、3.119、1.156。进样针采集的2级标准气味样品经过10个传感器检测后所得响应值为1.150、5.260、1.063、1.164、1.025、3.655、8.131、1.860、5.387、1.208。进样针采集的3级标准气味样品经过10个传感器检测后所得响应值为1.226、9.198、1.085、1.230、1.035、5.152、11.990、2.419、7.596、1.254。进样针采集的4级标准气味样品经过10个传感器检测后所得响应值为1.357、16.721、1.119、1.333、1.044、8.038、19.591、3.529、11.794、1.304。
将上述的0级标准气味的响应值、1级标准气味的响应值、2级标准气味的响应值、3级标准气味的响应值、4级标准气味的响应值，利用偏最小二乘法(PLS)建立气味强度的定量预测模型。
(3)将待检测的木质家具放在温度为25℃，相对湿度为60％的通风、无异味环境条件放置120小时或以上进行状态调节，然后将待检测的木质整体家具置于容积30立方米的密闭型环境试验舱，开始试验。
试验时，应最大程度开启家具的所有活动部件(包括门、抽屉等)。密闭型环境试验舱的舱壁、地板及顶板材质应选用对气味分子、挥发性有机化合物、醛酮类物质、颗粒物等低吸附、无释放的不锈钢材料；舱内带搅拌风扇及循环风扇；试验舱应密封，与外界无气体交换；试验舱内温度应为25℃，相对湿度为60％。
(4)待检测的木质家具放置在密闭型环境试验舱12小时后，将电子鼻与密闭型环境试验舱的采样口位置相连接，设定电子鼻的采样流量为450ml/min，采样时间70s，采集获得待测木质家具气味。进样针采集的待测木质家具气味经过10个传感器检测后所得响应值为1.131、5.171、1.048、1.1462、1.010、3.584、7.927、1.825、5.277、1.193。
将上述响应值带入到步骤(2)构建的气味强度的定量预测模型中，再采用基于欧氏距离的距离判别法(通过计算待测点到各个标准气味的距离,对该待测点所属分类进行判别)，获得待测木质家具的气味强度为2级。
本发明的发明人发现，三甲胺在气味指纹分析仪中的响应图谱与木质家具气味非常接近，其气味强度能够很好的表征木质家具的气味强度。基于此，本发明以浓度梯度三甲胺溶液制备标准气体，并检测标准气体的响应值，然后将这些响应值用偏最小二乘法进行关联，从而构建气味定量分析模型，将待测木质家具气体的响应值带入到气味定量分析模型中，能够较为客观的反映木质家具气味情况。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种木质家具气味的检测方法，其特征在于，所述的检测方法包括：
(1)取标准品，制备标准品的浓度梯度溶液，分别盛装在带盖/塞的容器中，加盖/塞密封，备用；所述的标准品为三甲胺；
(2)于无异味气体的环境中，用气味指纹分析仪采集所述容器内部上空的气体作为浓度梯度标准气体并检测响应值，用偏最小二乘法对所述响应值进行关联从而构建气味定量预测模型；
(3)取待测木质家具置于无异味气体的密封环境中，气味指纹分析仪采集所述密封环境中的气体作为待测气体并检测响应值，将所述响应值带入所述气味定量预测模型。
2.根据权利要求1所述的木质家具气味的检测方法，其特征在于，步骤(3)中，所述密封环境的条件设置包括：温度为23℃±2℃、相对湿度为50％±10％。
3.根据权利要求1所述的木质家具气味的检测方法，其特征在于，步骤(3)中，所述待测气体的采集条件包括：速度为350ml/min-450ml/min，采集时间50s-70s。
4.根据权利要求1所述的木质家具气味的检测方法，其特征在于，步骤(2)中，所述标准气体的采集条件包括：速度为350ml/min-450ml/min，采集时间50s-70s。
5.根据权利要求1至4任一项所述的木质家具气味的检测方法，其特征在于，步骤(2)中，所述无异味气体的环境包括嗅辨室内环境。
6.根据权利要求1至4任一项所述的木质家具气味的检测方法，其特征在于，步骤(3)中，所述密封环境包括环境试验舱内环境。
7.根据权利要求6所述的木质家具气味的检测方法，其特征在于，所述环境实验舱的内壁材质为不锈钢。
8.根据权利要求1至4任一项所述的木质家具气味的检测方法，其特征在于，步骤(1)中，所述加盖/塞密封后静置至少30min。
9.根据权利要求1至4任一项所述的木质家具气味强度的检测方法，其特征在于，步骤(3)中，待测木质家具置于无异味气体的密封环境中的时间至少为12h。
10.根据权利要求1至4任一项所述的木质家具气味强度的检测方法，其特征在于，步骤(3)中，待测木质家具的门、窗、抽屉呈敞开状态。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910213833.9A CN109752495A (zh) | 2019-03-20 | 2019-03-20 | 木质家具气味的检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910213833.9A CN109752495A (zh) | 2019-03-20 | 2019-03-20 | 木质家具气味的检测方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109752495A true CN109752495A (zh) | 2019-05-14 |
Family
ID=66409135
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910213833.9A Pending CN109752495A (zh) | 2019-03-20 | 2019-03-20 | 木质家具气味的检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109752495A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110632189A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-12-31 | 广州质量监督检测研究院 | 定制家具产品气味检测装置及其方法 |
| CN112036618A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-12-04 | 中国标准化研究院 | 电子鼻结合偏最小二乘回归预测烤鸭货架时间的方法 |
| CN114324760A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-04-12 | 山东和富工程检测有限公司 | 一种建材产品气味释放测试装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001010914A1 (en) * | 1999-08-09 | 2001-02-15 | The Dow Chemical Company | Azidosilane-modified, moisture-curable polyolefin polymers, process for making, and articles obtained therefrom |
| CN104359986A (zh) * | 2014-10-24 | 2015-02-18 | 山西农业大学 | 一种利用快速气相色谱电子鼻鉴别鲶鱼腥味的方法 |
| CN106732454A (zh) * | 2016-12-12 | 2017-05-31 | 齐鲁工业大学 | 一种杨木板皮溶解浆改性剂及制备除臭剂的方法 |
| CN108645971A (zh) * | 2018-05-11 | 2018-10-12 | 浙江工商大学 | 一种基于电子鼻的空气异味强度等级检测方法 |
| CN108709955A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-10-26 | 华东理工大学 | 一种恶臭电子鼻仪器和恶臭气体多点集中式在线监测方法 |
-
2019
- 2019-03-20 CN CN201910213833.9A patent/CN109752495A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001010914A1 (en) * | 1999-08-09 | 2001-02-15 | The Dow Chemical Company | Azidosilane-modified, moisture-curable polyolefin polymers, process for making, and articles obtained therefrom |
| CN104359986A (zh) * | 2014-10-24 | 2015-02-18 | 山西农业大学 | 一种利用快速气相色谱电子鼻鉴别鲶鱼腥味的方法 |
| CN106732454A (zh) * | 2016-12-12 | 2017-05-31 | 齐鲁工业大学 | 一种杨木板皮溶解浆改性剂及制备除臭剂的方法 |
| CN108645971A (zh) * | 2018-05-11 | 2018-10-12 | 浙江工商大学 | 一种基于电子鼻的空气异味强度等级检测方法 |
| CN108709955A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-10-26 | 华东理工大学 | 一种恶臭电子鼻仪器和恶臭气体多点集中式在线监测方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 乔宝明等: "《多元统计方法与计算》", 2018093, 中国矿业大学出版社 * |
| 广州质量监督检测研究院 等: "《T/GCHA 1.3—2018 定制家居产品 人造板定制衣柜 第3部分：有害物质限量及气味分级》", 1 January 2019 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110632189A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-12-31 | 广州质量监督检测研究院 | 定制家具产品气味检测装置及其方法 |
| CN112036618A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-12-04 | 中国标准化研究院 | 电子鼻结合偏最小二乘回归预测烤鸭货架时间的方法 |
| CN112036618B (zh) * | 2020-08-17 | 2023-06-23 | 中国标准化研究院 | 电子鼻结合偏最小二乘回归预测烤鸭货架时间的方法 |
| CN114324760A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-04-12 | 山东和富工程检测有限公司 | 一种建材产品气味释放测试装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109752495A (zh) | 木质家具气味的检测方法 | |
| Buszewski et al. | Human exhaled air analytics: biomarkers of diseases | |
| Alonso et al. | Analytical challenges in breath analysis and its application to exposure monitoring | |
| Zhang et al. | Electronic nose with an air sensor matrix for detecting beef freshness | |
| CN101493431A (zh) | 利用电子鼻检测鸡肉新鲜度的方法 | |
| He et al. | Measuring whole-body volatile organic compound emission by humans: A pilot study using an air-tight environmental chamber | |
| WO2008060165A9 (en) | Improvements in or relating to breath collection methods and apparatus | |
| Lyu et al. | Aroma release during wine consumption: Factors and analytical approaches | |
| CN110632189A (zh) | 定制家具产品气味检测装置及其方法 | |
| CN101344528B (zh) | 一种牛血清胆固醇标准物质及其应用 | |
| Abe et al. | Extended studies of the automated odor-sensing system based on plural semiconductor gas sensors with computerized pattern recognition techniques | |
| Chippendale et al. | Quantification by SIFT-MS of volatile compounds emitted by Aspergillus fumigatus cultures and in co-culture with Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus and Streptococcus pneumoniae | |
| Gashimova et al. | Exhaled breath analysis using GC-MS and an electronic nose for lung cancer diagnostics | |
| CN113868841A (zh) | 一种主客观耦合分析的封闭空间内部气味溯源方法 | |
| CN109557014A (zh) | 一种快速检测发酵乳中乳酸菌数的方法 | |
| CN107219187A (zh) | 一种基于太赫兹光谱技术的皮革种类快速无损检测方法 | |
| CN115598255B (zh) | 陈皮的检测分级方法 | |
| CN106970185B (zh) | 一种可快速分辨汽车配件异味源类别的*** | |
| CN207667673U (zh) | 真空采血管 | |
| CN201926651U (zh) | 一种二氧化硫检测试剂盒 | |
| Phillips | Analysis of volatile organic compounds in the breath | |
| CN102175813A (zh) | 一种半定量快速检测***植物中△9-thc含量的方法 | |
| CN110426366A (zh) | 基于可视化嗅觉传感器及近红外的肉类掺假比例检测方法 | |
| CN106404636A (zh) | 一种避免edta依赖性假性血小板减少症出现的管体和采血管及制备方法 | |
| Oppl | New European VOC emissions testing method CEN/TS 16516 and CE marking of construction products |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190514 |