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3.
采用水提醇沉法提取黑木耳多糖(Auricularia auricula polysaccharide,AAP),用三氟乙酸(trifluoroacetic acid,TFA)降解黑木耳多糖,经单因素和响应面试验优化降解条件;纯化后多糖采用高效凝胶渗透色谱、红外光谱、高效液相色谱测定多糖分子量、红外谱图及单糖组成并测定多糖的体外抗氧化活性。结果表明:TFA浓度为0.8 mol/L、温度为78.2℃、降解2.1 h,降解黑木耳多糖的DPPH自由基清除率为70.37%。降解后黑木耳多糖分子量由148.2 kDa变为37.5 kDa,特征官能团结构及单糖组成无明显变化,为分子修饰黑木耳多糖提供试验基础。 相似文献
4.
采用两级纯膜MBBR工艺处理低基质河道水,研究了启动过程中生物膜的硝化性能,并同步分析了生物膜厚度、生物量及微生物种群变化情况。结果显示,在冬季最不利水温条件下不接种污泥直接原水启动,经过10 d系统调试成功,出水氨氮稳定达标,一、二级MBBR区出水氨氮分别为(1.35±0.38)、(0.43±0.15)mg/L,硝化负荷分别为(0.182±0.026)、(0.066±0.020)kg/(m3·d),系统氨氮去除率达到(88.98±3.03)%,同时,系统具有一定的COD去除能力;启动过程中,负荷增长至第14天达到稳定,生物膜的生物量于第28天达到稳定,一、二级MBBR区的生物量分别为(2.66±0.36)、(2.14±0.19)g/m2,生物膜厚度分别达到(197±23)、(157±17)μm;生物膜负荷具有一定余量,能够抵抗进水负荷冲击。启动阶段,生物膜物种丰富度于第21天基本达到稳定,一级生物膜的物种丰富度、物种分布均匀程度高于二级生物膜,具有更高的物种多样性;生物膜中优势微生物主要有Nitrospira、Hyphomicrobium、Nitrosomonas、Kouleothr... 相似文献
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对大庆油田2座接收和处理石油磺酸盐表面活性剂弱碱体系三元复合驱采出液的转油站和转油放水站的采出液集输和处理工艺参数、外输液的成分和相分离特性等进行了长期跟踪监测.驱油剂产出高峰期,2座站三元复合驱外输液游离水表面活性剂含量最大值为299mg/L,pH值最高为9.5,聚合物含量最大值为1147mg/L;新中302转油站和北Ⅲ-6转油放水站三元复合驱外输液综合含水率分别为94.1%~98.3%和43.2%~93.5%,外输液5min静置沉降水相乳化油量平均值分别为4621mg/L和1946mg/L;外输液中的油包水型低含水率乳化油在60℃的环境下经过24h静置沉降后的残余水含量平均值分别为2.63%和0.15%.采用相关性分析方法对转油站和转油放水站外输液相分离特性与成分和油水分离剂加药浓度等参数之间的相关性进行了分析,指出了驱油剂产出高峰期转油站和转油放水站外输三元复合驱采出液油水分离特性的主要影响因素. 相似文献
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8.
针对AGV(Automated Guided Vehicle)行走不平滑的问题,在研究路径对AGV行走性能影响的基础上,建立AGV几何模型,并对其进行运动学分析,结合Bezier曲线的特点和优势,运用改进的粒子群优化(improved Particle Swarm Optimization,improved PSO)算法,规划其最优理想运动路径;将模糊逻辑与PID算法结合,构建改进模糊PID控制算法,并对AGV运动偏差进行校正。利用MATLAB软件绘制其实际运动轨迹,比较角速度、偏角及路径偏差,评估误差与精度。结果表明,所规划的路径可以满足AGV运行轨迹的要求,提出的改进模糊PID控制算法可有效提升AGV偏差校正的能力,并提高响应的速度,降低系统的稳态误差,较好地满足现场工作环境对AGV实时性和稳定性的要求。 相似文献
9.
自稳性结构的设计是半潜式无人艇设计与研究的关键所在,它直接影响该艇在水中运动的自稳性状态.通过对该艇结构重心与浮心的计算与调整,使其在较大风浪与水流中可以稳定航行.该艇结构采用模块化思想设计方法,通过改变模块的重量与体积,使整体结构的重心与浮心更便于调整;基于重心与浮心的理论计算,可调整该艇体模块间的布置与安装;此外分析复原力矩随小横倾角的变化对该艇初稳性的影响.通过对计算结果的验证,表明该艇自稳性结构的设计满足要求.湖试和海试证明,该艇可以有效的抵御风浪和水流干扰,验证了该艇整体自稳性结构设计合理有效,同时,该研究结果也可以为半潜式无人艇的设计提供一些参考. 相似文献
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话题演化分析是舆情监控的研究热点之一,面向微博热点话题进行演化分析,对于网络用户以及网络监管部门都有很重要的现实意义。针对在线词对主题模型(On-line Biterm Topic Model,OBTM)新旧主题混合、冗余词概率相对较高的问题,对OBTM进行改进,提出基于话题标签和先验参数的OBTM模型(Topic Labels and Prior Parameters OBTM,LPOBTM)。根据微博热点话题的话题标签,将微博文本集区分为含话题标签和不含话题标签的两类数据集,并设置不同的文档-主题先验参数;在前一时间片文档-主题概率分布的基础上,借鉴Sigmod函数对所有主题进行强度排名,从而优化当前时间片上主题-词分布的先验参数计算方法。实验结果表明,LPOBTM能够更准确地描述话题的内容演化情况,并且有更低的模型困惑度。 相似文献