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J-GLOBAL ID：201902283336870092   整理番号：19A2387011

茶葉中の農薬残留物検出における表面増強Raman技術の研究進展【JST・京大機械翻訳】

Advances in detection of pesticide residues in tea products by surface enhanced Raman scattering

著者 (6件)： Zhang De (華中農業大学園芸林学学院,園芸植物生物学教育部重点実験室,武漢 430070) ,  Chen Jinlei (華中農業大学園芸林学学院,園芸植物生物学教育部重点実験室,武漢 430070) ,  Ni Dejiang (華中農業大学園芸林学学院,園芸植物生物学教育部重点実験室,武漢 430070) ,  Chen Yuqiong (華中農業大学園芸林学学院,園芸植物生物学教育部重点実験室,武漢 430070) ,  Liang Pei (中国計量大学光学与電子科技学院,杭州,310018) ,  Yu Zhi (華中農業大学園芸林学学院,園芸植物生物学教育部重点実験室,武漢 430070)
資料名： Shipin Anquan Zhiliang Jiance Xuebao  (Shipin Anquan Zhiliang Jiance Xuebao)
巻： 10  号： 13  ページ： 4187-4193  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3357A  ISSN： 2095-0381  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 茶葉は世界で重要な経済作物であり、その消費と飲用は全世界各地に広がっているため、茶葉の品質安全は人々の関心を集めている。農薬残留物は茶の品質安全性の最も重要な問題の1つである。従来の検出方法は,しばしば複雑な手順,長い消費時間,高いコスト,および現場検出の不可能な欠点のため,現実検出のニーズを完全には満たさない。ますます高い貿易障壁は,新しい検出方法の出現を緊急に要求する。表面増強ラマン分光法(surfaceenhancedRamanscattering,SERS)は、その選択性が強く、感度が高く、非破壊検査などの利点があるため、研究者たちの目光を引いている。茶葉農薬残留物のSERS検出前処理技術は非常に重要なステップであり、異なる茶葉農薬は異なる前処理方法が必要である。良好な基板は,Raman増強検出の感度を大いに改善することができた。先進的アルゴリズムはRamanスペクトルの最適化を最適化でき,検出精度を改善する。従って、本論文では、茶葉農薬の残留検出におけるSERS技術の概況をまとめ、関連技術の難点、解決策及び発展傾向を述べ、茶葉農薬残留物の迅速検出技術に新たな考え方と方向を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出法 ,  *農薬 ,  最適化 ,  表面増強Raman分光法 ,  アルゴリズム ,  農作物 ,  品質保証 ,  前処理 ,  非破壊検査 ,  Ramanスペクトル
準シソーラス用語： 検出精度 ,  貿易障壁 ,  *茶葉 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 食品の汚染  (FJ01053P) ,  食品衛生一般  (FJ01051H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 茶葉 ,  農薬 ,  残留物 ,  増強 ,  研究 ,  進展