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51.
低钠条件下肌原纤维蛋白(myofibrillar protein,MP)作为乳化剂制备的乳液稳定性差,本实验采用高强度超声波(high intensity ultrasound,HIU)(频率20 kHz、功率450 W)对低钠条件下(0.15 mol/L NaCl)MP进行不同时间(0、3、6、9、12 min)处理,测定处理后MP乳液乳化活性指数(emulsifying activity index,EAI)、乳液稳定性指数(emulsion stability index,ESI)、Turbiscan稳定性指数(turbiscan stability index,TSI)和平均粒径等,并进行微观结构观察和流变性分析等,研究低钠条件下超声处理对鸡肉MP乳化特性及其乳液稳定性和流变性能的影响。结果表明:与对照组相比,随着超声处理时间延长,MP的EAI和ESI显著增加(P<0.05),MP制备乳液的TSI和粒径随着超声处理时间的延长明显减小,且乳液液滴分布均匀,乳液Zeta-电位的绝对值显著增加(P<0.05)。乳液的流变学特性分析结果表明超声波明显提高了MP乳液的黏弹性。MP乳液的油-水界面张力分析结果显示超声处理有效增强了MP的移动性,使界面张力迅速降低,同时超声处理显著增加了MP乳液吸附蛋白相对含量(P<0.05),这表明超声处理MP有助于稳定乳液。通过冷场扫描电子显微镜观察进一步证实了超声处理12 min MP制备的乳液液滴体积最小。综上,超声波能够有效提高低钠条件下MP的乳液稳定性,本实验可为超声处理在减盐乳化型肉制品中的应用提供理论参考。 相似文献
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53.
针对小庄煤矿40203综放工作面采空区出现自然发火隐患问题,分析了该工作面自然发火原因、液态CO 2防灭火机理及施工工艺,成功实施了液态CO 2防灭火技术在现场的应用。在向40203综放工作面采空区灌注液态CO 2后,采空区出水温度由灌注前的36℃降至26.5℃,上隅角袋子墙内CO浓度由灌注前的0.0067%降至0.0051%,上隅角采空区19 m处CO浓度由灌注前的0.0072%降至0.0053%,采空区出水温度和CO浓度显著下降并维持稳定。实践表明,该技术成功遏制了采空区遗煤进一步氧化升温,消除了采空区自然发火隐患,保证了工作面的安全回采,也为矿井防灭火工作积累了可借鉴的实践经验。 相似文献
54.
为了及时掌握小庄矿40309综放工作面瓦斯涌出量变化情况,杜绝该工作面回采过程中出现瓦斯隐患,现场连续采集了40309工作面回采过程中瓦斯涌出量数据,分析了绝对瓦斯涌出量和相对瓦斯涌出量随工作面回采的变化规律,研究了涌出量与日产量、日推进度和风排量的关系。研究结果表明:2019年5月25日至2019年8月14日,40309工作面绝对瓦斯涌出量随着工作面回采基本呈下降趋势,绝对瓦斯量维持在21.6~35.4m~3/min;40309工作面相对瓦斯涌出量维持在1.58~4.11m~3/t。工作面瓦斯涌出总量的平均值为26.91 m~3/min,其中,煤壁涌出5.65 m~3/min、落煤涌出2.02 m~3/min、采空区涌出2.83m~3/min,邻近层涌出16.41m~3/min,本煤层涌出量占工作面总涌出量的39.01%,邻近层涌出量占工作面总涌出量的60.99%。40309工作面绝对瓦斯涌出量随日产量增加而增加,随日推进度和风排量的增加呈增加趋势,但变化不太明显。40309工作面相对瓦斯涌出量随日产量增加呈指数衰减,随日推进度和风排量增加而增加。该研究有助于40309工作面瓦斯灾害事故防控,并为类似高瓦斯综放工作面回采设计提供指导。 相似文献
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辽河是辽宁省内重要的河流,近年来面对着较为严重的污染问题。为更好的维护辽河干流水环境,需要加强对其的综合整治。通过调研分析辽河干流水环境的现状,针对水污染、水资源不合理开发等问题,提出辽河干流水环境综合整治工程建设的要点,科学合理地进行建设规划,为改善规划辽河干流水环境提供支持。 相似文献
56.
受灌溉技术落后、管理水平低下、管理方法不合理等因素影响,我国多地长期存在水田灌溉效率低下问题,而受近年来多地干旱气候影响,这类问题的表现日渐严峻化,基于此,结合实际调研,分析水田灌溉抗旱节水的基本思路,提出合理选择节水灌溉制度、结合劳动人民经验、推广节水稻作生产体系三方面水田灌溉抗旱节水措施与办法,希望由此能够为相关农业人员带来一定启发。 相似文献
57.
立德树人是国家加强大学生思想政治教育工作的一项重要决策。在专业课程中融入思政教学是高校响应国家"课程思政"号召而提出的新的教学模式。从传统的思政课程到与专业课程的结合,笔者提出"主题创作+思政课堂"的教学模式。将思政元素应用于专业教学和艺术创作中,有利于增强学生的参与感和获得感,因而是一种行之有效的思政教学模式。 相似文献
58.
本文提出一种可用于建筑能耗预测的基于KNN分类器的DQN算法——K-DQN. 其在利用马尔科夫决策过程对建筑能耗进行建模时, 针对大规模动作空间问题, 将原始动作空间缩减进而提高算法的预测精度及收敛速率. 首先, K-DQN将原始动作空间平均划分为多个子动作空间, 并将每个子动作空间对应的状态分为一类, 以此构建KNN分类器. 其次, 利用KNN分类器, 将不同类别相同次序动作进行统一表示, 以实现动作空间的缩减. 最后, K-DQN将状态类别概率与原始状态相结合, 在构建新状态的同时, 帮助确定缩减动作空间内每一动作的具体含义, 从而确保算法的收敛性. 实验结果表明, 文章提出的K-DQN算法可以获得优于DDPG、DQN算法的能耗预测精度, 且降低了网络训练时间. 相似文献
59.
60.
本文应用MIKE软件对潮白河左堤保护区构建模型,实现河道洪水传播与保护区洪水演进的同步交换与实时模拟,模拟了防洪保护区不同方案的洪水演进过程,进行相应的洪水风险分析,为保护区洪水损失估算、避洪转移等提供数据支撑,并为洪水风险图的绘制提供数据支撑。 相似文献