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为通过挥发性物质变化来探究玉米储藏期间品质变化,并找出相关性特征挥发物,为玉米安全储藏提供参考。本实验模拟不同仓储条件,通过电子鼻(E-NOSE)和顶空固相微萃取-气质联用(GC-MS)对玉米挥发性物质进行检测,结合主成分分析法和样品得分图对结果进行分析。结果表明,随储藏周期变化,不同水分、温度条件下玉米样品,雷达图有明显区别,对应传感器显示15%高水分样品比低水分样品更易出现霉味。高温高水分样品在储藏3个月后在主成分分析图上与其余样品有明显区分,表明气味变化较大。气质检测中共检出醇类物质15种,芳香烃25种,醛类23种,酸酯类59种,酮类18种,烷烃53种,烯烃22种,杂环类27种。贡献率较大的是酸酯类、芳香烃和醇类物质。氧气浓度较低时,酸酯类物质挥发量减少,氧气浓度对醇类、芳香烃等影响较小,且只在浓度极低(2%~5%)时,2,6-二叔丁基对甲酚和1-氯二氟甲氧基-4-硝基-苯挥发量会增加。在低水分条件下苯甲醇挥发量较大;alpha-戊基-gama-丁内酯、壬酸和烯醛类物质在低温低水分条件下挥发量较大;酰胺类物质则在高温高水分条件下产生较多;香兰素在高温高水分下挥发量较小;不饱和烯烃与烯醇类物质都随着储藏时间的推移而增加。电子鼻和GC-MS能有效对不同储藏条件下的玉米样品进行区分,亦可通过特定挥发物质的多少来判别玉米品质的好坏,水分与温度两个条件对挥发物质影响较大,氧气浓度影响较小,当水分含量低于13%,温度低于20℃时在常压下储藏就能有效防止玉米品质劣变。 相似文献
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尕斯库勒油田E13油藏已经进入高含水时期,储采失衡加剧,综合含水率达到了80%以上,原油产量下降,经济效益变差。为了提高油藏原油采出程度、改善油藏开发效果,调研了国内外减氧空气驱的机理研究以及现场试验的资料,建立了以油藏真实孔渗饱数据为基础的一维条形地层机理模型,并选取该油藏Y12-27井组进行了减氧空气驱可行性验证。研究表明:纵向顶部减氧空气驱驱油效果优于水驱和氮气驱;驱替压力对原油采出程度影响不大;注水转注气可以提高原油采出程度;对于减氧空气驱,由于低温氧化反应的作用,氧气浓度对原油采出程度有一定影响,但比较微弱,其中,氧气浓度为10%时,驱替结束采出程度最高;尕斯库勒油田E13油藏属于注水开发“双高”油藏,适用于减氧空气驱;对于该油藏Y12-27井组,顶部减氧空气驱驱油效果好于水驱和氮气驱,建议氧气浓度超过10%时采取关井等措施。 相似文献
5.
现有文献针对计及转子变流器(RSC)控制的双馈感应风电机组(DFIG)定子短路电流解析表达,将定子磁链当作一阶直流衰减分量或忽略功率外环控制。基于DFIG电压、磁链和RSC控制方程,得到定子电流关于定子电压和定子功率的传递函数,提出定子电流的精确解析表达式。基于RSC内、外环PI参数关系,推导直流分量衰减时间常数和角频率关于PI参数的表达式。分析了RSC内外环PI参数对定子电流直流衰减分量的影响。仿真结果验证了解析表达式的准确性,为PI参数选取和保护装置测量、整定提供依据。 相似文献
6.
针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题,提出一种多共振分量融合卷积神经网络(multi-resonance component fusion based convolutional neural network,简称MRCF-CNN)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,对振动信号进行共振稀疏分解,得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量;其次,构建多共振分量融合卷积神经网络,将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合,通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明,该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障,成功对行星齿轮箱故障进行诊断,同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。 相似文献
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针对传统电化学式探头的煤矿管道用氧气传感器受温度和压力影响大、数值误差大、寿命短的问题,利用新型光学氧气探头,研制了一种新型煤矿管道用氧气传感器。该传感器以嵌入式微处理器为控制核心,利用RS485或频率和分站通讯。改进后的管道氧气传感器实时监测外部温度和压力变化,进行相应的补偿,传感器测量值准确度高,数据稳定性好,使用寿命长。 相似文献
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