Volume 65 Issue 6
Jul.  2021
Turn off MathJax
Article Contents
LIU Zhe, SONG Xiaowei, WU Xiaofeng, SHI Cuijie, LI Qingwu, ZHANG Zhengdong. Discussion and Analysis of Reference Materials of Petroleum in n-Hexane[J]. Metrology Science and Technology, 2021, 65(6): 39-44, 33. doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2020.9001
Citation: LIU Zhe, SONG Xiaowei, WU Xiaofeng, SHI Cuijie, LI Qingwu, ZHANG Zhengdong. Discussion and Analysis of Reference Materials of Petroleum in n-Hexane[J]. Metrology Science and Technology, 2021, 65(6): 39-44, 33. doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2020.9001

Discussion and Analysis of Reference Materials of Petroleum in n-Hexane

doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2020.9001
  • Available Online: 2021-06-08
  • Publish Date: 2021-07-08
  • Petroleum is a common pollutant in water pollutant control standards. The main methods for determining petroleum in China include gravimetric method, fluorescence spectroscopy, infrared spectrophotometry, ultraviolet spectrophotometry, gas chromatography, etc. Except for the gravimetric method, all the other methods have the problem of reference materials selection and consistency. Using the UV spectrophotometric method, three common, commercially available reference materials A, B and C for petroleum in n-hexane were tested and analyzed, the results of which can be helpful for those engaged in petroleum pollution monitoring.
  • loading
  • [1]
    纪巍. 石油类污染物对水体生态环境的危害[J]. 化工中间体, 2014(11): 6-12.
    [2]
    吴晓凤, 冯丹, 师耀龙, 等. 环境监测实验室地表水中石油类的检测能力和水平现状[J]. 理化检验, 2020, 56(9): 984-988.
    [3]
    张磊, 李雅静. 水中石油类物质检测方法的探讨及研究[J]. 现代食品, 2020(2): 153-154, 158.
    [4]
    中华人民共和国生态环境部. 水质石油类的测定紫外分光光度(试行): HJ 970-2018[S]. 北京, 2018.
    [5]
    王静芳, 尚龙生, 韩庚宸, 等. 海洋环境中石油污染监测的标准油[J]. 海洋环境科学, 1994, 13(3): 43-47.
    [6]
    王静芳, 孙茜. 渤海油类测试中标准油的选择研究[J]. 海洋环境科学, 1990, 9(3): 34-40.
    [7]
    周红霞. 紫外分光光度法测定地下水中的石油类物质[J]. 云南化工, 2020, 47(3): 98-100.
    [8]
    薛晓杰, 王诚熹, 姜巍巍. 正己烷紫外分光光度法测定地表水中石油类的方法改进[J]. 净水技术, 2018, 37(S1): 34-35, 60.
    [9]
    苏克曼. 仪器分析实验[M]. 高等教育出版社, 2005: 201-202.
    [10]
    褚小立, 史云颖, 陈瀑, 等. 近五年我国近红外光谱分析技术研究与应用进展[J]. 分析测试学报, 2019, 38(5): 603-611. doi: 10.3969/j.issn.1004-4957.2019.05.016
    [11]
    山东省市场监督管理局. 车用柴油快速检测方法 近红外光谱法: DB 37T 3638-2019[S]. 山东, 2019.
    [12]
    刑小茹, 马小爽, 田文, 等. 实验室间比对能力验证中的两种稳健统计技术探讨[J]. 中国环境监测, 2011, 27(4): 4-8. doi: 10.3969/j.issn.1002-6002.2011.04.002
    [13]
    吴忠祥. 实验室能力验证中的分割水平检测样品与稳健统计技术[J]. 中国环境监测, 2003, 19(4): 8-10. doi: 10.3969/j.issn.1002-6002.2003.04.005
    [14]
    中国合格评定国家认可委员会. 能力验证结果的统计处理和能力评价指南: CNAS-GL002: 2018[S]. 北京, 2018.
    [15]
    中国合格评定国家认可委员会. 能力验证样品均匀性和稳定性评价指南: CNAS-GL003: 2018[S]. 北京, 2018.
  • 加载中

Catalog

    通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
    • 1. 

      沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

    1. 本站搜索
    2. 百度学术搜索
    3. 万方数据库搜索
    4. CNKI搜索

    Figures(5)  / Tables(6)

    Article Metrics

    Article views (120) PDF downloads(22) Cited by()
    Proportional views
    Related

    /

    DownLoad:  Full-Size Img  PowerPoint
    Return
    Return