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日立分析仪器(上海)有限公司

化工仪器网>产品展厅>分析仪器>光谱>原子吸收光谱(AAS)>IN-AAS1 火焰原子吸收光谱仪

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IN-AAS1 火焰原子吸收光谱仪

参考价 ¥ 100000
订货量 ≥1
具体成交价以合同协议为准
  • 公司名称 山东来因光电科技有限公司
  • 品牌 来因科技
  • 型号 IN-AAS1
  • 产地 山东潍坊
  • 厂商性质 生产厂家
  • 更新时间 2025/2/18 15:09:23
  • 访问次数 207

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  山东来因光电科技有限公司是一家致力于农业信息化发展的高新技术企业,将物联网、云计算等信息技术运用在农业领域,助推农业现代化发展。
  公司目前已构建起涵盖农业、林业、畜牧、气象、土壤检测、食品安全检测、农产品质量追溯、植物生理、水质检测分析等领域的*农业信息化产品体系,集技术研发、生产销售、实施应用与服务为一体,打造绿色智慧农业。山东来因光电科技有限公司秉承“质量为先、客户为本、创新为重、服务以诚”的企业使命,为现代农业可持续发展贡献力量!








土壤养分检测仪,食品安全检测仪,水质分析仪,农药残留检测仪,ATP荧光检测仪,光合仪

单色元件 中阶梯光栅 分辨率 ±0.25nm
光学系统 单光束 价格区间 5万-10万
检测器类 光电倍增器 扣背景技术 氘灯+自吸收扣背景
灵敏度 <0.8% 仪器种类 火焰
应用领域 医疗卫生,环保,食品/农产品,化工,制药/生物制药 重复性(RSD) <0.05nm

原子吸收分光光度计仪器介绍:

火焰原子吸收光谱仪是公司集多年研发经验开发的全自动智能化火焰原子吸收仪器,用于测定各种物质中的常量、微量、痕量金属元素和半金属元素的含量。该机采用PC机和中文界面操作软件,使仪器操作简便,直观易懂。应用先进的电子电路系统和USB2.0通讯控制,实现了仪器的波长扫描、寻峰定位、光谱通带宽度、回转元素灯架、原子化器高度和位置、燃气流量、灯电流和光电倍增管负高压等功能的自动调节。仪器存储多种分析方法的所有测定元素的分析操作参考条件,用户还可根据需要修改操作条件,并可把操作条件和工作曲线及测试结果存盘,可重新调出使用和处理。

原子吸收分光光度计性能特点 :(主机)

1、全反射消色差光学系统

采用凸透镜作为仪器的聚焦光学元件,有效解决了不同元素焦点不同的色差问题,提高了光学效率。

2、C-T 型单色器

采用 1800 L/mm、闪耀波长 230nm 光栅作为分光系统。

3、八元素灯灯塔

八灯座设计,八路独立灯电源,一灯工作,可以实现七灯预热,节省了换灯和预热时间。

4、全自动化设计

除主机电源开关外,仪器全部功能均由控制。

5、USB3.0 通讯方式

业内采用 USB3.0 通信接口,提升了通信速度,兼容最新计算机系统。

6、背景校正系统

具备氘灯与自吸收两种背景校正模式,背景信号 1A 时,扣背景能力 40 倍以上。

原子吸收光谱仪火焰系统 :

1、纯钛雾化室,纯钛燃烧头

有效防止腐蚀,使用周期更长。

2、高效玻璃雾化器

采用专用带撞击球的高效玻璃雾化器,雾化效率更高,维护方便。

3、高精度质量流量控制器实现乙炔流量调节

质量流量控制器精确控制乙炔流量,精度可达 1ml/min,并对流量进行动态监测。

4、更多的安全保护措施,仪器更加安全可靠

1) 乙炔泄露保护

2) 乙炔压力监视

3) 空气压力监视

4) 燃烧头状态监视

5) 火焰状态监视

6)水封状态监视

火焰原子吸收光谱仪技术指标 :

单色器类型:切尔尼-特纳型(Czerny-Turner)

波长范围:190nm——900nm

波长准确度:±0.25nm

波长重复性:< 0.05nm

光谱带宽:0.1/0.2/0.4/0.7/1.4 nm 五档自动切换

精密度:< 0.8%

检出限:< 0.008ug/mL

特征浓度:< 0.025μg/ml/1%

静态稳定性: 0.003 Abs(static)

动态稳定性: 0.004 Abs(dynamic)

在现代分析工作中,原子吸收光谱分析仪不仅是样品检测的工具,更是数据处理和质量控制的核心平台。随着科学技术的进步,数据分析能力和质量控制手段已经成为衡量仪器性能的重要指标。如何高效地处理海量数据并确保结果的可靠性,已成为研究者们关注的重点。

数据处理是原子吸收光谱分析仪工作的核心环节之一。仪器采集到的原始光谱数据通常包含大量的噪声和干扰信号,这些因素会严重影响分析结果的准确性。因此,数据预处理显得尤为重要。常见的预处理方法包括基线校正、平滑滤波和背景扣除等。基线校正可以消除由于光源波动或光学系统漂移引起的非线性误差;平滑滤波则用于去除高频噪声,使光谱曲线更加平滑;而背景扣除则是针对样品基体效应的一种补偿手段,能够有效提高定量分析的精度。此外,随着人工智能技术的发展,机器学习算法也被逐步引入到数据处理中。通过对大量历史数据的学习,智能算法可以自动识别异常点并优化分析模型,从而显著提升数据处理效率。

质量控制是确保分析结果可靠性的关键环节。在实际应用中,可以通过建立标准曲线、使用内标法和重复性测试等方式来实现质量控制。标准曲线是将已知浓度的标准样品进行多次测定后绘制而成的,它为未知样品的浓度计算提供了依据。内标法则是在样品中加入一定量的标准物质,通过比较标准物质和待测物质的响应值来消除基体效应的影响。重复性测试则是通过多次测定同一样品来评估仪器的稳定性和测量精度。所有这些方法都需要结合实际情况灵活运用,以达到最佳的质量控制效果。

除了上述常规手段外,远程监控和自动化校准技术也为质量控制带来了新的解决方案。通过网络连接,研究人员可以实时监测仪器的运行状态,并在发现问题时迅速采取措施。自动化校准功能则可以在无人值守的情况下完成仪器的自检和校准,大大提高了工作效率。此外,大数据分析技术的应用也为质量控制提供了更多可能性。通过对海量实验数据的挖掘和分析,可以发现潜在的问题并提出改进方案,从而进一步提升分析结果的可靠性。

火焰原子吸收光谱分析仪的数据处理与质量控制涉及多个层面的技术和方法。只有将先进的数据处理技术和严格的质量控制手段有机结合,才能充分发挥仪器的优势,为科学研究和工业生产提供强有力的支持。

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