基于小波分析的水质变化及预测研究——以涡河为例

以涡河流域2005—2018年(共168个月)的水质指标月监测数据为背景资料,探究小波分析和神经网络在流域水质方面的应用。通过小波分析来判别涡河流域水质指标的多尺度变化规律;运用主成分分析法选取涡河水质主要影响因子,并对主要影响因子建立小波神经网络预测模型。研究结果表明:各水质指标具有多尺度振荡的特点,且主要存在以8、20、30个月左右变化的主周期;目前影响涡河流域水质的主要因子是以化学需氧量为代表的污染因子;通过小波神经网络得到的化学需氧量预测值与实测值的曲线拟合较好,平均百分比误差(MRE)为8.4%,均方根误差(RMSE)为1.5,模型较稳定且预测精度较高。基于小波神经网络的应用为流域水质污染研究提供了一个新的思路。     

气候变化背景下滇中引水工程水源区与受水区 降水丰枯遭遇分析

基于历史实测降水数据与全球气候模型预估数据，使用 Morlet 小波方法分析滇中引水工程水源区与受水区 降水序列的周期变化和未来的降水趋势。同时，采用 Copula 函数计算历史时期（1960—2021 年）与未来时期 （2022—2100 年）水源区与受水区降水丰枯异步或丰枯同步的概率。结果表明：1960—2021 年降水序列存在 26~39?a、18~25?a、4~7?a 的 3 类时间尺度的周期变化，2022—2100 年降水序列存在 38~55?a、18~30?a、5~12?a 的 3 类时间尺度的周期变化，降水量呈现“多—少—多”的循环交替，预计未来 10~20?a 将持续处于降水较多的时期； 过去 62?a，水源区和受水区降水丰枯异步频率 36.4%，同期丰水年频率为 25.3%，同期枯水年频率小于 30%，水源区 和受水区具有水量互补的引水条件，两区域之间存在着水量补偿特征；与历史丰枯遭遇对比，未来降水量丰枯同 步频率均呈现减小的趋势，丰枯异步呈现增加的趋势，同枯和源枯受丰的频率减少，未来有利于调水的降水丰枯 组合概率平均增加 3.75%；在近、中、远期预估中，从 SSP1-2.6 情景过渡到 SSP5-8.5 情景，SSP5-8.5 情景下降水量 丰枯异步频率比 SSP1-2.6 情景大，说明水源区与受水区的降水区域差异变大，降水时空差异更加显著。通过对滇 中引水工程水源区与受水区降水量丰枯遭遇的综合分析、定量评估和模拟预测，为滇中引水工程水资源调度协同 一体化提供数据支撑及参考依据。     

不同提取方法对咖啡原液理化和感官特性的影响

该文分别采用滴漏法、浸提法、超声辅助提取法、微波辅助提取法和加压提取法制取咖啡原液，测定并比较各种提取方法制备的咖啡原液基本理化指标、酚类物质含量、主要活性成分含量、抗氧化活性、感官品质和香气成分。不同提取方法对咖啡原液pH和色度影响较小；对咖啡原液可滴定酸值和总固形物含量影响较大，滴漏法制得的咖啡原液可滴定酸值最高，超声辅助提取法制得的咖啡原液的总固形物含量最高；加压提取法制得的咖啡原液的总酚含量、主要活性成分含量和抗氧化活性显著(P<0.05)高于其他几种方法；不同提取方法对咖啡原液感官和香气成分影响较大，加压提取法制得的咖啡原液感官评分最高并且香气成分最为丰富。5种提取方法中加压提取法制得的咖啡原液活性成分高、抗氧化活性强且感官品质好，加压提取法更适合生产优质咖啡饮品。     

海洋多肽的提取纯化及生物活性研究进展

海洋生物是人类重要的食物来源，其中含有大量高质量的蛋白质。海洋多肽具有抗高血压、抗氧化、抗肿瘤等生物学功能，作为开发功能性食品和药品的来源具有巨大的潜力。本文介绍了近年来国内外利用化学水解法、酶水解法、微生物发酵法以及物理辅助提取法提取海洋多肽并采用色谱法、膜分离法将其分离纯化的相关技术，比较了它们之间的差异性，并对海洋多肽的血管紧张素转换酶（ACE）抑制活性、抗氧化活性和抗肿瘤活性等生物活性以及应用现状进行了综述。     

南美白对虾肝胰腺蛋白提取方法优化及无水保活环境胁迫对细胞凋亡蛋白的影响

为提高Western Blotting结果的可靠性，以蛋白溶出率和凝胶电泳蛋白条带完整性为指标，比较提取液种类、研磨方式、酶抑制剂种类及其体积分数和提取时间对南美白对虾肝胰腺蛋白提取效果的影响。采用优化后的提取方法获得高质量蛋白样品，并采用Western Blotting法分析无水环境胁迫后南美白对虾肝胰腺组织中细胞凋亡信号通路相关蛋白的表达水平。结果表明：RIPA裂解液作为提取溶剂所得的蛋白溶出率高于水提和磷酸盐缓冲液，电动匀浆和液氮研磨所得蛋白条带更完整，4%蛋白酶磷酸酶混合抑制剂能有效抑制肝胰腺内源酶引起的蛋白降解；采用Western Blotting法分析无水保活期间南美白对虾肝胰腺蛋白，发现低温诱导休眠的同时会引起细胞轻微凋亡，且凋亡水平呈应激时间依赖性增加，环境胁迫解除后有所回调。     

碳纤维原丝含油率测试影响因素研究

利用改进的索氏提取回流法测量碳纤维原丝含油率.研究了溶剂回流温度、回流时间、环境湿度对测试结果的影响,结果表明:随着回流温度的提高,2小时内回流清洗效果不断增强,当回流温度大于54℃,次数大于12次,油剂清洗效果基本保持不变.可通过提高回流温度以提高单位时间内的回流次数,优化纤维含油率测试的准确性和测试效率.环境湿度对索氏提取测纤维含油率有显著影响:控制环境湿度在50～52％RH范围内,可将纤维吸潮质量变化控制在纤维质量的0.005％,油剂相对含量的0.2％～0.6％,可将测试稳定差值降低至≤0.05％,测试方法差值<0.1％,满足油剂测试工艺要求.回流时间≥2 h,回流温度≥54℃,测试环境湿度50～52％RH,索氏提取回流法油剂测试误差<0.05％.     

纸质简谱图像的分割、倾斜校正及音符歌词提取

乐谱图像的自动分割、倾斜校正是乐谱识别过程中的关键技术,各种计算机光学乐谱识别技术在乐谱图像的数字化中有着广泛的应用,但对于乐谱中简谱的识别一直鲜有研究.本文针对人工拍摄条件下光照不理想的简谱图像,提出一种基于PCNN(脉冲耦合神经网络)和DNN(深度神经网络)相结合的分块简谱图像自动分割算法,该方法根据简谱图像灰度分布特征对图像进行自适应分块处理,依据每个分块的灰度特征与PCNN最佳迭代次数之间的关系构造合适的DNN神经网络,从而实现了最优分割图的自适应选取;进一步利用最优分割图像中音符小节线的水平投影,提出一种双尺度下降法实现了简谱图像的倾斜校正;提出去边垂直投影法和连通域距离判断法实现了简谱图像中音符及歌词的提取.实验仿真结果表明:本文算法对复杂光照条件下的简谱图像处理都具有较好的鲁棒性,同时表现出更高的效率.     

基于声发射原理的矿井掘进机故障诊断技术研究

针对在我国各大矿区广泛应用的EBZ160悬臂式掘进机,基于声发射原理及技术,设计一套掘进机故障诊断声发射检测系统,获得各种故障的声发射数据样本,同时借助小波神经网络的迭代收敛性质,对故障数据样本的精确度进行验证,正确率较高,能够较好地应用于井下掘进机的故障诊断.     

地面驱动螺杆泵井故障诊断方法

为提高地面驱动螺杆泵井的故障诊断效率,提出了一种将小波包与概率神经网络相结合的故障诊断方法.运用小波包技术提取有功功率信号的能量特征,与动液面、瞬时流量、井口回压共同作为特征参数,输入到概率神经网络进行故障诊断.为证明所提诊断方法的优越性,与BP神经网络、径向基神经网络进行对比,结果表明所提方法诊断效率更高、速度更快,更加满足故障诊断实时性的要求;故障诊断实例结果也进一步证明了该方法在地面驱动螺杆泵井故障诊断的可行性.