摘要：四极场质谱仪是目前应用最广泛的小型质谱仪器之一。研究四极场中离子运动轨迹,对于深入理解和认识四极场中离子的行为非常重要,不仅有助于提出新的质谱技术问题,也对质谱仪器研制具有指导意义。离子运动的数值模拟和仿真是研究四极杆中离子运动行为的高效数字化手段。本文基于COMSOL Multiphysics建立了四极场的数字仿真模型Sim-Quaq-COM-V1.0,应用该模型得到的仿真数据结果与理论计算结果一致,可作为研究四极场中离子行为的精确数字化模型。在此基础上,对比研究了双曲四极杆与圆柱四极杆中离子的运动行为,相同条件下,m/z 69离子在双曲四极场中通过的数量约为圆柱四极场的4倍。该仿真计算模型能够快速配置全局参数,节省几何设计和建模的时间,降低计算难度;模型支持并行计算技术,在计算速度和计算量方面均有大幅提升,能够同时处理大量离子,缩短研究周期,助力质谱仪器设计和研发技术的数字化发展。

摘要：为解决换热翅片开窗角度的数字化测量问题,研究了面向换热器智能制造产线的翅片几何量参数测量装置。该装置采用激光轮廓传感器进行非接触测量,对获取的多组原始轮廓数据进行数据剔除和取均值预处理,将处理后的数据逐点求导以识别兴趣测量区域,在各兴趣测量区域采用定长逐点步进的方式进行最小二乘拟合运算,选取最优拟合线段进行夹角计算,可自动实现对翅片8个开窗角度及3个长度参数的测量,设计了基于JSON的数据交互格式实现与制造执行系统的数据对接。实验结果表明:装置角度测量最大允许误差(MPE)为±0.5°,具备数字化测量及数据交互能力,测量精度满足企业质控需求。

摘要：标准参考数据是一类高质量科学数据,兼具计量科学特征和技术标准属性,是国家重要的科技基础和战略资源。我国标准参考数据的研究与建设基本处于空白状态,大幅落后于国际先进水平,造成科学研究和生产的系统性风险。本文详细阐明标准参考数据的科学内涵、外延特征及其战略价值,深度分析美国标准参考数据的发展脉络、管理体系、国际影响及其实践应用,在此基础上梳理我国标准参考数据的发展现状,重点指出其中存在的概念不清晰、顶层设计不足、数据资源积累匮乏、管理体系缺失等关键问题,并系统地设计了我国标准参考数据的建设路径。研究建议,建立健全标准参考数据政策制度体系;强化研究与建设经费保障;加强宣传教育,加快人才培养;汇集多方力量,加大国际合作。

摘要：本工作研制一种具有大气压接口的单四极杆质谱仪。该仪器具有三级真空系统,与大气相邻的第一级真空接口基于加热的不锈钢毛细管设计;在第二级真空腔中采用射频高压驱动的方式远距离传输离子;第三级腔体放置四极杆和电子倍增器分离和探测离子,使用自制的控制系统控制仪器。基于此仪器,实现了大气压下电喷雾离子源、介质阻挡放电离子源离子化样品的检测,通过第一级腔体中的源内碰撞诱导解离获得了样品的二级子离子,增强了单四极杆质谱仪的定性能力。该仪器结构简单、成本低,可用于液相色谱-质谱联用分析和原位分析。

摘要：科学数据安全既是科学数据管理理论发展的内在需求,也是科学数据发展的现实需要。在计量领域,随着计量数字化转型发展,计量科学数据安全在数据安全普遍意义的基础上提出了可信的要求。国际计量局(BIPM)制定的发展战略CIPM2030+中提出计量数字化转型要实现“远程+X”,其提供的服务仍然是计量科学数据。因此在“远程+X”计量中,实体世界中计量的权威性转化为数字世界中计量科学数据的可信度。本文提出了从三个途径建立计量科学数据可信度的方法,即分别从数据产生主体的防抵赖和身份可信、数据传输过程的防篡改和可追溯,同时给出相应的实现技术建议,并具体介绍了中国计量科学研究院在实现计量科学数据可信方面的数据安全体系设计。通过这些研究有助于建立计量科学数据的可信体系,为计量科学数据的安全应用和计量数字化转型构建可信基础。

摘要：当前,世界各国对于环境空气中有害可挥发性有机物(以下简称有害VOCs)的治理越来越关注,有害VOCs数据逐渐成为大气环境监测与控制的重要数据,数据重要性显著提高。各国针对有害VOCs发布的标准、法规及政策性文件中有害VOCs的列表和信息分散,没有集中的搜索渠道或文件可以完全覆盖各国公布的有害VOCs数据,难以全面且有效的使用有害VOCs数据及信息。根据有害VOCs化合物的化学特性、大气环境监测与控制以及数字化校准认证认可对标准参考数据的需求,设计了有害VOCs化合物数据集及其建立方法的技术路线,并实际完成了建立过程。所建立的有害VOCs参考数据集经过自我评估、数据检查、中美数据集比对、专家评审后成为标准数据集。该数据集已在国家计量科学数据中心官网上公开,为科学研究、环保行业的发展提供了有害VOCs权威图谱信息等重要数据资源,极大提升了科研自主性,对有害VOCs治理与科研具有一定参考价值,并为后续数字化校准认证、认可奠定了基础。

摘要：高通量测序技术的发展推动了人类基因组数据的分析与挖掘,数据质量评估又直接影响了数据分析的准确性。学术界和工业界提出了大量的质量评估方法和工具,然而,获得全面的数据质量评估指标需结合多个工具,这个过程常面临评估流程难以重复、数值不稳定、自动化程度低、计算时间长等问题。因此,为使评估流程变得简单高效,文章开发了一个基于Nextflow工作流管理系统的数据评估管道,并结合容器技术(Docker)和集群容器管理技术(Kubernetes),以提高管道的可移植性和可扩展性。该管道分别在单机和集群中进行测试,结果表明:管道在集群中能够显著降低运算时间,在高并发时有更好的性能。