大鲵肝茶叶水提液脱腥过程中挥发性有机物的动态变化

目的：探讨茶叶水提液对大鲵肝的脱腥效果。方法：采用感官腥味值结合气相—离子迁移色谱(GC-IMS)分析经茶叶水提液处理不同时间(0，5，10，15，20 min)大鲵肝中挥发性成分的变化。结果：与未脱腥组相比，经茶叶水提液脱腥处理5 min后大鲵肝脏腥味值显著下降(P＜0.05)，处理10 min后腥味值基本稳定。不同脱腥时间下大鲵肝样品中共鉴定出32种挥发性有机物，包括10种醇类、8种醛类、5种酯类、5种酮类、3种烯烃类和1种醚类。经脱腥处理后，大鲵肝中醇、烯烃、醚、酯类物质相对含量下降，酮类和醛类物质相对含量增加。通过正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)结合变量投影重要性(VIP)筛选出10种潜在特征标志物(VIP＞1)，包括4种酮类、2种醇类、2种醛类、1种烯类和1种醚类。随着脱腥时间的延长，蘑菇醇、2-丁酮二聚体、异戊醇单体、2-丁酮单体相对含量呈降低趋势，而正己醛单体、异戊醛单体、丙酮相对含量呈增加趋势。结论：茶叶水提液处理5~10 min能够明显降低大鲵肝腥味，通过GC-IMS技术结合多元统计分析可以对脱腥过程中大鲵肝挥发性有机物进行区分。     

某铁矿强磁尾矿反浮选回收试验研究

针对我国西部某铁矿强磁选尾矿进行了反浮选回收铁资源的试验研究, 探讨了pH值、抑制剂可溶性淀粉用量、阳离子捕收剂十二胺用量对浮选指标的影响。结果表明, 在矿浆pH=10、可溶性淀粉用量2 400 g/t、十二胺用量400 g/t条件下进行一粗一精(精选药剂用量减半)闭路反浮选, 可获得铁品位43.88%、回收率50.93%的铁精矿产品。     

基于近红外光谱的橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长预测

酸土脂环酸芽孢杆菌（Alicyclobacillus acidoterrestris）是引起橙汁劣变的主要微生物，为研究酸土脂环酸芽孢杆菌在橙汁中的生长规律，利用近红外光谱获取橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌含量的信息，采用标准化（autoscale）、多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）、标准正态变换（standard normal variate,SNV）、去趋势化（detrend）对光谱进行预处理，结合化学计量学，构建近红外光谱与酸土脂环酸芽孢杆菌含量预测模型。在此基础上，将近红外光谱转换为酸土脂环酸芽孢杆菌预测菌落数据，并采用“一步法”直接基于预测菌落数构建橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长模型。结果表明，利用标准化进行光谱预处理建立的偏最小二乘（partial least squares,PLS）模型对橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌含量的预测效果相对较好，其预测决定系数（prediction determination coefficient,Rp2）与预测均方根误差（root mean square error of prediction...     

格点QCD基础求解器及其异构计算实现的性能优化

格点量子色动力学(格点QCD)是研究夸克、胶子等微观粒子间相互作用的重要理论和方法. 通过将时空离散化为四维结构网格, 并将量子色动力学的基本场量定义在网格上, 让研究人员可以使用数值模拟方法, 从第一性原理出发研究强子间相互作用和性质, 但这个过程中的计算量极大, 需要进行大规模并行计算. 格点QCD计算的核心基础为格点QCD求解器, 是程序运行主要的计算热点模块. 本文研究在国产异构计算平台下格点QCD求解器的实现与优化, 提出一套格点QCD求解器的设计实现, 实现了BiCGSTAB求解器, 显著降低了迭代次数; 通过对奇偶预处理技术, 降低了所求问题的计算规模; 针对国产异构加速卡的特点, 优化了Dslash模块的访存操作. 实验测试表明, 相比优化前的求解器获得了约30倍的加速比, 为国产异构超算下格点QCD软件性能优化提供了有益的参考价值.     

基于SVD和SSA-VMD降噪的轴承故障特征提取

针对强噪声背景下轴承故障特征提取困难的问题，提出一种基于奇异值分解和参数优化变分模态分解联合降噪的轴承故障特征提取方法(SSVMD)：首先，对原始信号进行奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)处理，运用奇异值差分谱法选取有效奇异值并将原始信号重构得到初步降噪信号；其次，为防止故障信息丢失，将残余信号进行麻雀算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD）算法处理，得到最佳的模态个数K和惩罚参数α，选取峭度值最大、包络熵最小的IMF分量与初步降噪信号叠加得到最终降噪信号，并对信号进行包络分析；最后，通过仿真和试验数据分析得出，该方法能在信噪比很低的情况下降低噪声含量并提取轴承故障特征，为设备的状态监测和故障诊断提供理论依据。