毕赤酵母展示稻米脂肪酶催化乙酸乙酯研究

论文利用展示在毕赤酵母表面的稻米脂肪酶作为催化剂在正己烷中催化合成乙酸乙酯,考察了稻米脂肪酶的酶活、底物摩尔比、反应温度、反应时间和3A分子筛添加量对合成乙酸乙酯反应的影响.结果表明,在15 m L正己烷体系中,n(乙酸/乙醇,摩尔比)为1.2∶1,稻米脂肪酶的酶活为15 750 U/g,发酵时间为4 h,反应温度为40℃,3A分子筛添加质量为8%是合成乙酸乙酯的最佳条件。在此条件下,稻米脂肪酶催化合成乙酸乙酯的转化率达到90.92%。     

海藻糖合成酶基因工程菌玉米浆培养基配方优化

以玉米浆作为重组大肠杆菌培养基的主要碳源和氮源,在单因素优化的基础上,选择玉米浆、MgSO4和微量元素3个因素对玉米浆培养基进行响应面设计,采用BoxBehnken试验设计和响应面分析法,确定基因工程菌最佳的玉米浆培养基配方。结果表明,最佳的玉米浆培养基配方为:玉米浆26g/L,MgSO42.1g/L,微量元素7mL/L。该条件下,重组大肠杆菌产海藻糖合成酶酶活达到120.5U/mL。试验证明了玉米浆作为重组大肠杆菌培养基唯一的碳源和氮源生产海藻糖合成酶的可行性。     

基于近红外光谱的海藻糖浆组分快速定量检测

研究采用近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)快速检测单酶法生产海藻糖浆(海藻糖、麦芽糖及葡萄糖)组成的方法。取65个海藻糖浆作为样本,扫描得到近红外光谱图,分为48个样本校正集,17个样本预测集,计算分析结果表明:一阶微分(first derivative,1D)与S-G平滑(savitzky-golay filter)组合处理为最优预处理方法;运用TQ analyst建模软件中主成分回归(principal component regression,PCR)算法和偏最小二乘法(partial least squares,PLS)算法分别对海藻糖浆建模,发现采用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)的海藻糖浆组分模型稳定性和预测能力更好;运用PLS、1D、S-G平滑组合预处理海藻糖浆组分模型,不仅降低光谱的背景噪声,同时还提高模型的稳定性。海藻糖浆各组分模型的交叉验证均方差(RMSEC)、交叉验证决定系数(Rc)、预测均方差(RMSEP)、预测决定系数(RP)依次为:海藻糖模型分别为0.188,0.995,0.089,0.989;麦芽糖模型分别为0.143,0.997,0.131,0.969;葡萄糖模型分别为0.147,0.997,0.094,0.999。NIRS检测快速、无损便捷,可用于检测单酶法生产海藻糖浆的组分。     

淀粉液化液葡萄糖当量值的近红外快速检测

为解决淀粉工业中淀粉液化液葡萄糖当量(Dextrose Equivalent,DE)值的化学检测方法繁琐复杂问题,研究近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)快速检测淀粉液化液DE值的方法。取88个淀粉液化液作为样本,扫描得到近红外光谱图,分为72个初始样本校正集,10个初始样本预测集,剔除6个问题样品,研究了运用多元散射校正(Multiplicative signal correction,MSC)、标准正态变量变化(Standard normal variate,SNV)、平滑(smoothing)、多项式平滑(Savitzky-Golay卷积平滑,SG)、一阶导数(1st derivative,1D)、二阶导数(2nd derivative,2D)等不同预处理方法和偏最小二乘法(partial least squares,PLS)、主成分回归法(principal component regression,PCR)组合的建模效果。计算分析结果表明:多元散射校正结合一阶导数与偏最小二乘法算法建模的初始模型稳定性和预测能力较好;近红外DE值模型的主成分因子数、交叉验证均方差(RMSEC)、交叉验证决定系数(R_C)、预测均方差(RMSEP)、预测决定系数(R_P)依次为:3、1.53、0.9723、1.44、0.9746。因此该NIRS检测方法快速简便,可用于淀粉液化液DE值的快速检测。     

基于UG 与CAE 的压力机底座铸造工艺设计与数值模拟

目的通过对压力机底座的充型凝固过程进行数值模拟,预测其浇铸质量同时基于模拟结果提出相应的工艺改进措施。方法使用UG与CAE软件对压力机底座铸造工艺进行三维建模和数值模拟分析。通过研究零件的结构特点,确定选取砂型手工铸造方法,并使用三箱造型,选取合适的分型面与浇铸位置。采用UG软件做出锻压机底座的三维模型和浇注系统设计,然后利用Anycasting软件进行充型模拟。对充型与凝固过程进行了整体的缺陷分析。结果利用Anycasting模拟浇铸过程发现,在整个充型过程中,充型平稳,无卷气、夹渣、缩孔、缩松等缺陷的出现。结论通过模拟结果确定了浇注系统和补缩系统设计合理,相应工艺设计合理,可以铸造出符合要求的压力机底座。     

近红外光谱法快速测定榨菜中亚硝酸盐含量

为研究利用傅立叶近红外光谱分析仪(NIRS)快速测定市售榨菜中亚硝酸盐的含量,先取榨菜样品按GB5009.33-2016测定其亚硝酸盐含量,再向榨菜样品中添加亚硝酸钠,制成亚硝酸钠浓度范围为0.122～39.0875 mg/kg,浓度梯度为0.66 mg/kg的60个样本校正集;与10个样本预测集采集对应的傅立叶近红外光谱曲线,将光谱信息与实际测量值相关联,利用TQ analyst建模软件进行计算分析。结果表明:建模最优预处理方法为一阶微分(1D)与Savitzky-Golay filter滤波平滑的组合预处理;比较分析偏最小二乘法(PLS)与主成分回归法(PCR)的亚硝酸盐样品建立的光谱模型,数据结果显示采用偏最小二乘法(PLS)的亚硝酸盐组分模型稳定性和预测能力更好;内部交叉验正均方差(RSMECV)、交叉验证决定系数(Rc)、外部预测均方根误差(RMSEP)、预测决定系数(RP)相关系数(r)分别为0.0310、0.9925、0.0141、0.9720、0.9378。经F检验与t检验,与国标所测结果无显著性差异。NIRS检测快速,无损便捷,可用于市售榨菜中亚硝酸盐残留量的定量检测。