负载型贵金属铂催化剂催化氢化大豆油的性能研究

油脂氢化是利用还原性镍等金属作为催化剂,使氢加成到三酰甘油双键上的过程。但在氢化过程中会不同程度地产生异构化产物——反式脂肪酸(TFAs)。因此学术界一直研究如何降低氢化过程中TFAs含量的方法,尤其是对催化氢化中各类催化剂的制备与性能的探究。通过制备二氧化锆(ZrO2)负载贵金属铂的催化剂,在工业条件下氢化大豆油并与雷尼镍催化剂对比其活性、反应选择性以及产生TFAs的含量。采用浸渍-还原法制备负载贵金属铂的催化剂,利用常用的表征手段如XRD、TEM、BET、ICP等对催化剂进行物理化学表征;同时在工业氢化条件下对大豆油进行催化氢化,对比各催化剂的活性、选择性以及TFAs的含量,且进一步对比氢化后油脂的品质指标如酸价、熔点。结果表明,ZrO2负载贵金属铂催化剂的活性极明显高于镍催化剂,且在碘值约为70时产生的反式酸含量为25.48 g/100 g大豆油,低于镍催化剂产生的反式酸(31.42g/100 g大豆油)。负载铂催化剂氢化后油脂的酸价稳定并且小于1.0 mgKOH/g;油脂的滑动熔点值显著上升,最终高达45.08℃。在工业氢化条件下,ZrO2负载的铂催化剂为典型的介孔材料,金属粒径小,金属分散性很好,具有高活性,低TFAs含量等优点。     

曝气池溶解氧自动监测在污水处理场的应用

阐述了曝气池溶解氧自动监测是优化污水处理的重要技术措施,同时也说明了BD-208型溶解氧自动监测仪的科学原理、主要特点及现场应用的良好效果。     

PowerBuilder 水质综合模糊评价研究

简要叙述了综合模糊评价的方法原理, 介绍了PowerBuilder 可视化编程开发技术和评价结果, 为开展范围广泛的水质普查, 建立区域环境大型数据库, 实现信息集成与资源共享提供了一种直观、简便、快速、经济的环境质量评价方法。     

售电侧开放市场环境下基于多分位鲁棒极限学习机的短期负荷预测技术

该文基于极限学习机算法设计一种用于短期负荷预测的多分位鲁棒极限学习机模型,该模型能解决传统预测模型抗干扰能力差的缺陷,可以在面临不确定性因素干扰的情况下准确预测负荷。对传统模型和多分位鲁棒极限学习机模型的鲁棒性和多分位性进行验证,对比结果表明,多分位鲁棒极限学习机模型的鲁棒性更好,在不同分位下的预测精度更高。     

人可溶性CD105蛋白的真核表达及纯化

目的建立一种简便、高效的人可溶性CD105(soluble CD105,sCD105)蛋白的真核表达及纯化方法。方法人工合成胞外区和信号肽区域的DNA片段,在其信号肽前端加入Kozak sequence(GCACCATGG)序列,促进蛋白表达,同时在其C-末端6×His前加入K(AAG)氨基酸,促进6×His的暴露有助于后期纯化,构建真核表达质粒pcDNA3. 4-sCD105。通过瞬时转染的方法将重组质粒转染293F悬浮细胞,收集细胞上清液,利用His-trap EXCEL柱通过两步纯化法进行纯化。将纯化获得的sCD105蛋白超滤浓缩后,进行10%SDS-PAGE、Western blot及ELISA检测。结果在20 mL(1×10~6个/mL)293F悬浮细胞中表达及纯化后,获得纯度 95%的sCD105蛋白3 mL,浓度为27. 83 mg/L,获得率高达4. 17 mg/L。结论成功建立了一种简便高效的sCD105蛋白表达及纯化的方法,为后期蛋白功能的研究及相应治疗或诊断性抗体的开发奠定了基础。     

海参卵中类胡萝卜素提取条件的优化

采用有机溶剂浸提法,通过单因素试验结合正交试验,对海参卵中类胡萝卜素的提取条件进行了优化。结果表明,在以乙酸乙酯为提取溶剂、二次提取,提取温度40℃,提取时间3h,料液比1∶12的提取条件下,可以达到最优提取,类胡萝卜素质量分数可达63.20μg/g。     

基于ND的DoS攻击及其对策*

通过深入分析邻居发现协议运行机制,指出了链路可信这个默认前提是导致ND(neighbor discovery)存在安全缺陷的根本原因;随后具体分析了基于ND安全缺陷各种DoS攻击方法,并对ND的安全防护进行了阐述,为进一步研究安全ND奠定了基础.     

数字经济发展形势下智能交通建设解决方案探讨

在新一轮信息技术革命和数字产业席卷全球的大变局时期,加速推进数据价值化,促进数字信息技术与政府服务资源供给深度融合,提升政府治理及服务能力已成为数字经济时代的发展大势。城市交通作为城市供给服务的重要组成部分,完善并提升交通智能化已成为解决中国特色社会主义新时代社会主要矛盾的必由之路。文章旨在分析数字经济发展形势下智能交通建设的背景和目标,依托新基建技术和交通强国战略梳理出智能交通建设思路和架构,最终归纳总结出智能交通建设的重点任务。     

地面三维激光扫描点云数据处理及建模

本论文以昆明理工大学呈贡校区“昆明理工大学”石碑作为目标场景,利用地面三维激光扫描仪Maptek I-Site 8200SR获取目标场景的点云数据,使用Maptek I-Site Studio 6.0对点云数据进行预处理,包括点云数据的配准、去噪及精简;通过提取特征点云同时结合AutoCAD2014、3ds Max实现对目标场景的建模。研究三维激光扫描点云数据预处理的方法步骤及模型构建过程,通过分析数据处理及建模结果,结合当前的研究状况探讨了模型的相关应用,并展望进一步的研究方向以及工作内容。     

基于数据湖的高校大数据管理体系和处理机制研究

针对高校本身业务系统带来的不同结构海量数据的存储管理和高效利用问题,通过比较新兴的数据湖技术和传统的数据仓库的区别,构建了基于数据湖的高校数据管理体系和数据处理机制,为高校的数据治理提供了数据层的存储支持,为使用机器学习方法进行大数据分析提供了非结构化数据来源。