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1.
为了阐明超高压耦合热处理过程中鳙鱼鱼糜凝胶特性变化的机制,本文探究了超高压耦合热处理(300 MPa/5 min,40℃/30 min,90℃/20 min)过程中鳙鱼鱼糜凝胶特性、蛋白质结构及水分迁移的变化,并进行聚类热图和Pearson相关性分析。结果表明,超高压耦合热处理能显著改善鳙鱼鱼糜的凝胶特性(P<0.05)。随着超高压,超高压结合一段热处理,超高压结合二段热处理过程的进行,鳙鱼鱼糜凝胶的凝胶强度、质构、白度呈上升趋势,其中,较常压处理样品(0.1P),经超高压耦合热处理(300PSH)的鱼糜凝胶强度和白度分别增加了477.75%、43.38%。在不同处理过程中,鳙鱼鱼糜凝胶蛋白质β-折叠结构比例显著增加(P<0.05),肌球蛋白重链交联聚集,同时,鱼糜凝胶的活性巯基含量和表面疏水性显著降低(P<0.05),蛋白质通过二硫键和疏水相互作用形成更致密、有序的网络结构,导致不易流动水向结合水迁移,最终表现为鱼糜凝胶凝胶强度、质构特性、白度和持水性显著改善。本研究可为超高压耦合热处理技术的应用和淡水鱼鱼糜制品的开发提供理论依据。 相似文献
2.
3.
5.
连梁作为联肢剪力墙中的重要构件,能够通过塑性变形消耗地震输入的能量,降低剪力墙肢的损伤程度,是联肢墙结构多重抗震防线设计的关键。相较于传统的钢筋混凝土连梁,在连梁中内嵌钢板更能够提高连梁的延性,获得更好的受力性能,是近年来联肢剪力墙连梁研究的热点之一。以组合连梁内嵌钢板的配钢率及其与墙肢的连接方式作为试验变量,一共设计并制作了三个组合连梁试件,通过伪静力试验研究了各试件在模拟地震作用下的力学性能,并采用DIANA软件对试验的试件建模分析,将有限元分析结果与试验结果相比较,发现二者吻合较好。 相似文献
6.
酸气泄漏是元坝高含硫气田开采过程中把控的重点,酸气泄漏之后需要立即隔离,对泄漏部位进行泄压处置,为保障法兰堵漏作业过程中的人身安全及维护场站生产运行,减少因法兰密封件失效发生渗漏以及泄漏时需关停井处理的频次,或者金属管道四孔法兰需要进行等电位线跨接时避免易燃、易爆、剧毒性的高含硫天然气泄漏带来安全风险,本堵漏技术研究提出一种适用于高含硫气田金属管道法兰泄漏的堵漏工具,该工具能够有效使泄漏部位或者是可能出现泄漏的部位阻止含硫天然气泄漏,减少因此类问题引起的关停井,保障气井正常生产,减少产量损失。 相似文献
7.
不同温度和pH对聚磷酸铵水解的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
为了对聚磷酸铵在液体肥料中的生产及应用提供理论依据和实践指导,研究不同温度和pH值下聚磷酸铵的水解。结果表明,聚磷酸铵在45℃放置96 d后,三聚磷酸盐和四聚磷酸盐已经完全水解,与0℃相比,正磷酸盐水解增加了66.58%,焦磷酸盐水解增加了5.39%;与0℃相比,以聚磷酸铵为主要磷源的液体肥料在45℃恒温箱中放置18 d后,pH 5.49、6.72的酸性液体肥料中水溶磷含量分别增加16.83%和13.46%,pH 7.06、8.05的碱性液体肥料水溶磷含量分别增加了4.94%和2.09%;聚磷酸铵的水解与温度和pH值有关,温度越高聚磷酸铵水解越快,pH值越低聚磷酸铵水解越快。 相似文献
8.
摘要:采用盐浴实验、扫描电镜、透射电镜、拉伸实验和磨损实验等手段,研究了配分工艺对中碳Ti Mo钢组织和性能的影响,分析了不同配分工艺处理下的组织演变和性能变化。结果表明,显微组织主要由回火马氏体、渗碳体、(Ti,Mo)C粒子组成。随着配分时间的延长和配分温度的升高,板条马氏体数量减少,马氏体板条厚度增加,边界钝化。此外,随着配分温度从310℃提高至400℃,抗拉强度、硬度和低温冲击韧性同时下降,分别降低约250MPa、56HV和15J。最后,Ms以下温度配分(310℃)试样的耐磨损性能明显优于Ms以上温度配分(400℃)试样。Ms以下温度配分试样磨损表面形貌以塑性变形为主,Ms以上温度配分试样磨损表面以犁沟为主。 相似文献
9.
介绍了内高压热态成形技术的重要性后,设计一种可以研究铝合金管成形性能的内高压热态成形设备。设备的成形内高压采用手动打压泵提供,简便易操作,成形过程中可以提供最高达150Mpa的内高压;设备的加热采用加热棒进行加热,设备采用温度控制仪与热电偶组合对温度进行控制,可以提供室温到300℃区间的成形温度;密封形式采用硬密封,密封结构利用锥台式的结构进行密封。设备可以对小管径的铝合金管材进行胀形实验,可以研究铝合金管材从室温到300℃区间不同温度的成形性能。 相似文献
10.
针对非平稳的家庭短期负荷数据,直接套用预测模型难以挖掘出更深层次的时序特征。提出一种经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)和堆栈式长短期记忆(Stack Long Short-term Memory, SLSTM)的组合算法应用于家庭短期负荷预测。首先分析了SLSTM和EMD原理,提出EMD-SLSTM组合预测模型。将负荷数据通过EMD算法进行分解,然后将分解后的分量数据分别转化为三维数据样本。通过设计SLSTM网络架构及其参数,对归一化的分量数据和原始数据分别进行预测建模及其重构。为显示算法预测性能,实验对比了支持向量回归、人工神经网络、深度神经网络、梯度提升回归等模型在两种情景下的性能,采用MAPE和RMSE性能度量进行验证。实验结果表明EMD-SLSTM更能有效地表达出家庭短期负荷的时序关系,具有更高的预测精度。 相似文献