Εμφανίζονται 1 - 20 Αποτελέσματα από 85 για την αναζήτηση '"МНОГОКОМПОНЕНТНЫЕ СМЕСИ"', χρόνος αναζήτησης: 0,87δλ Περιορισμός αποτελεσμάτων
  1. 1
  2. 2
  3. 3
    Academic Journal

    Συνεισφορές: The work was carried out within the framework of Agreement No. 108-EP/223/2023 dated 19.06.2023, which is an integral part of the Government Contract No. 120–38/2023 dated 17.05.2023 for the implementation of experimental design work on the subject «Development and release of new sets of standard reference materials and measures to ensure the uniformity of measurements in priority areas for the purposes of technological sovereignty of the Russian Federation» (code of the Development Work «SUVERENITET»). The authors express gratitude to the Federal Agency on Technical Regulating and Metrology for financial support within the framework of the implementation of experimental design work on the subject «Development and release of new sets of standard reference materials and measures to ensure the uniformity of measurements in priority areas for the purposes of technological sovereignty of the Russian Federation» (code of the Development Work «SUVERENITET»), to employee of the All-Russian Scientific Research Institute for Optical and Physical Measurements Sergey A. Tarelkin for useful discussions, as well as to employees of the Institute of Organic Chemistry named after. N. D. Zelinsky Russian Academy of Sciences Nikolai E. Nifantiev and Vadim B. Krylov for providing reagents for conducting experiments., Работа выполнена в рамках Договора № 108-ЕП/223/2023 от 19.06.2023, являющегося составной частью ГК № 120–38/2023 от 17.05.2023 на выполнение опытно-конструкторской работы по теме «Разработка и выпуск новых комплексов стандартных образцов и мер для обеспечения единства измерений по приоритетным направлениям в целях технологического суверенитета Российской Федерации» (шифр ОКР «Суверенитет»). Авторы выражают благодарность Федеральному агентству по техническому регулированию и метрологии (Росстандарт) за финансовую поддержку в рамках опытно-конструкторской работы по теме «Разработка и выпуск новых комплексов стандартных образцов и мер для обеспечения единства измерений по приоритетным направлениям в целях технологического суверенитета Российской Федерации» (шифр ОКР «Суверенитет»), сотруднику ФГБУ «ВНИИОФИ» Сергею Александровичу Тарелкину за полезные обсуждения, а также сотрудникам Института органической химии им. Н. Д. Зелинского Российской академии наук Николаю Эдуардовичу Нифантьеву и Вадиму Борисовичу Крылову за предоставление реактивов для проведения экспериментов.

    Πηγή: Measurement Standards. Reference Materials; Том 21, № 1 (2025); 22-37 ; Эталоны. Стандартные образцы; Том 21, № 1 (2025); 22-37 ; 2687-0886

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

    Relation: https://www.rmjournal.ru/jour/article/view/535/363; Benattia F. K., Arrar Z., Dergal F. Methods and applications of Raman spectroscopy: a powerful technique in modern research, diagnosis, and food quality control // Current Nutrition & Food Science. 2024. Vol. 20, № 1. P. 41–61. https://doi.org/10.2174/1573401319666230503150005; Xiao L., Feng S., Lu X. Raman spectroscopy: Principles and recent applications in food safety // Advances in Food and Nutrition Research. 2023. Vol. 106. P. 1–29. https://doi.org/10.1016/bs.afnr.2023.03.007; Khristoforova Y., Bratchenko L., Bratchenko I. Raman-based techniques in medical applications for diagnostic tasks: a review // International Journal of Molecular Sciences. 2023. Vol. 24, № 21. P. 15605. https://doi.org/10.3390/ijms242115605; Raman spectroscopy for viral diagnostics / J. Lukose [et al.] // Biophysical Reviews. 2023. Vol. 15, № 2. P. 199–221. https://doi.org/10.1007/s12551-023-01059-4; Recent advancements and applications of Raman spectroscopy in pharmaceutical analysis / K. C. Shah [et al.] // Journal of Molecular Structure. 2023. Vol. 1278. P. 134914. https://doi.org/10.1016/j.molstruc.2023.134914; Ott C. E., Arroyo L. E. Transitioning surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) into the forensic drug chemistry and toxicology laboratory: Current and future perspectives // Wiley Interdisciplinary Reviews: Forensic Science. 2023. Vol. 5, № 4. P. e1483. https://doi.org/10.1002/wfs2.1483; Chauhan S., Sharma S. Applications of Raman spectroscopy in the analysis of biological evidence // Forensic Science, Medicine and Pathology. 2024. Vol. 20, № 3. P. 1066–1090. https://doi.org/10.1007/s12024–023–00660-z; Recent progresses in machine learning assisted Raman spectroscopy / Y. Qi [et al.] // Advanced Optical Materials. 2023. Vol. 11, № 14. P. 2203104. https://doi.org/10.1002/adom.202203104; Berghian-Grosan C., Magdas D. A. Application of Raman spectroscopy and Machine Learning algorithms for fruit distillates discrimination // Scientific reports. 2020. Vol. 10, № 1. P. 21152. https://doi.org/10.1038/s41598-020-78159-8; Using Raman spectroscopy as a fast tool to classify and analyze Bulgarian wines-A feasibility study / V. Deneva [et al.] // Molecules. 2019. Vol. 25, № 1. P. 170. https://doi.org/10.3390/molecules25010170; Learning algorithms for identification of whisky using portable Raman spectroscopy / K. J. Lee [et al.] // Current Research in Food Science. 2024. Vol. 8. P. 100729. https://doi.org/10.1016/j.crfs.2024.100729; Black Carbon characterization with Raman spectroscopy and machine learning techniques: first results for urban and rural area / L. Drudi [et al.] // Global NEST International Conference on Environmental Science & Technology: Collection of works 18th International Conference on Environmental Science and Technology CEST 2023, Athens, Greece, 30 August to 2 September 2023. https://doi.org/10.30955/gnc2023.00088; Machine-learning models for Raman spectra analysis of twisted bilayer graphene / N. Sheremetyeva [et al.] // Carbon. 2020. Vol. 169. P. 455–464. https://doi.org/10.1016/j.carbon.2020.06.077; Raman spectroscopy combined with machine learning algorithms to detect adulterated Suichang native honey / S. Hu [et al.] // Scientific reports. 2022. Vol. 12, № 1. P. 3456. https://doi.org/10.1038/s41598-022-07222-3; Machine learning assisted Raman spectroscopy: A viable approach for the detection of microplastics / M. Sunil [et al.] // Journal of Water Process Engineering. 2024. Vol. 60. P. 105150. https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2024.105150; Machine learning-assisted raman spectroscopy and SERS for bacterial pathogen detection: clinical, food safety, and environmental applications / M. H. U. Rahman [et al.] // Chemosensors. 2024. Vol. 12, № 7. P. 140. https://doi.org/10.3390/chemosensors12070140; Qi Y., Liu Y., Luo J. Recent application of Raman spectroscopy in tumor diagnosis: from conventional methods to artificial intelligence fusion // PhotoniX. 2023. Vol. 4, № 1. P. 22. https://doi.org/10.1186/s43074-023-00098-0; Machine learning analysis of Raman spectra to quantify the organic constituents in complex organic-mineral mixtures / M. Zarei [et al.] // Analytical Chemistry. 2023. Vol. 95, № 43. P. 15908–15916. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.3c02348; Аленичев М. К., Юшина А. А. Мера волновых чисел рамановских сдвигов широкого диапазона на основе полимерного материала обучения // Измерительная техника. (В печати.); Kumar K. Partial least square (PLS) analysis: Most favorite tool in chemometrics to build a calibration model // Resonance. 2021. Vol. 26. P. 429–442. https://doi.org/10.1007/s12045-021-1140-1; Саакян А. В., Левин А. Д. Программное обеспечение для обработки спектральных данных методами хемометрики и машинного обучения // Аналитика. 2024. Т. 14, № 2. C. 154–160. https://doi.org/10.22184/2227–572X.2024.14.2.154.160; https://www.rmjournal.ru/jour/article/view/535

  4. 4
  5. 5
  6. 6
    Conference

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

    Relation: Физико-технические проблемы в науке, промышленности и медицине. Российский и международный опыт подготовки кадров : сборник тезисов докладов X Международной научно-практической конференции, г. Томск, 09 – 11 сентября 2020 г.; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/63765

    Διαθεσιμότητα: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/63765

  7. 7
  8. 8
  9. 9
    Conference

    Συνεισφορές: Фролкова, А. В.

    Relation: Химия и химическая технология в XXI веке : материалы XIX Международной научно-практической конференции студентов и молодых ученых имени профессора Л. П. Кулёва, 21-24 мая 2018 г., г. Томск. — Томск, 2018.; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/49661

    Διαθεσιμότητα: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/49661

  10. 10
  11. 11
  12. 12
  13. 13
  14. 14
  15. 15
  16. 16
  17. 17
    Academic Journal

    Πηγή: Alternative Energy and Ecology (ISJAEE); № 23 (2015); 26-34 ; Альтернативная энергетика и экология (ISJAEE); № 23 (2015); 26-34 ; 1608-8298

    Περιγραφή αρχείου: application/pdf

    Relation: https://www.isjaee.com/jour/article/view/280/279; Бохан П.А., Бучанов В.В., Закревский Д.Э., Казарян М.А., Калугин М.М., Прохоров А.М., Фатеев Н.В. Лазерное разделение изотопов в атомарных парах. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.; Виллани С. Обогащение урана. М.: Энергоатомиздат, 1983.; De La Garza, Garrett G.A., Murphy J.E. Multicomponent Isotope Separation in Cascades // Chem. Eng. Sci. 1961. Vol. 15. P. 188–209.; Rutherford W.M. A Generalized Computer Model of the Transient Behavior of Multicomponent Isotope Separation Cascades // Separation Science and Technology. 1981. 16 (10). P. 1321–1337.; Александров О.Е. Построение трехкомпонентного разделительного каскада // Перспективные материалы. Специальный выпуск. 2011. №10. С. 61–64.; Патент на изобретение B01D 59/00 № 2500461 РФ. Способ разделения изотопов / Гадельшин В.М., Шульгин Б.В., Палкин В.А. // Опубл. 10.12.2013. Бюл. №34.; Cohen K. The Theory of Isotope Separation as Applied to the Large-Scale Production of U-235 / Ed. G.M. Murphy, First Edition. McGraw-Hill Book Company, Inc., New York 1951.; Benedict M., Pigford T.H., Levi H.W. Nuclearchemical engineering, 2th ed. McGraw-Hill Book Company, 1981.; Herbst R.S., McCandless F.P. No-Mix and Ideal Separation Cascades // Separation Science and Technology. 1999. No. 34 (3). P. 343–357.; Гадельшин В.М., Александров О.Е., Шульгин Б.В. Разработка квазиидеального каскада разделительных элементов с тремя отборами // Перспективные материалы, Специальный выпуск. 2013. № 14. С. 65–70.; Палкин В.А., Гадельшин В.М., Александров О.Е., Селезнев В.Д. Многокомпонентный разделительный потенциал. Обобщение теории Дирака // Инженерно-физический журнал. 2014. № 87 (3). С. 501–508.; https://www.isjaee.com/jour/article/view/280

  18. 18
  19. 19
  20. 20