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1.
大豆分离蛋白加工过程中产生大量乳清废水,直接排放会造成环境污染和资源浪费。大豆乳清废水中含有大豆乳清蛋白(Soybean Whey Proteins, SWP)、大豆异黄酮、大豆低聚糖等多种营养成分,其中大豆乳清蛋白应用价值极高,富含胰蛋白酶抑制剂、β-淀粉酶、大豆血球凝集素、脂肪氧合酶等多种功能因子。基于此,本文针对大豆乳清蛋白的回收利用,归纳总结了大豆乳清蛋白中的主要组成成分,并对各组分的研究利用以及其功能特性进行总结与分析,同时对大豆乳清蛋白的回收方法及利用进行了梳理,以期为工业生产实践中高值化利用提供理论和技术上的参考。 相似文献
2.
目的:本研究旨在建立刺梨中鞣花酸的分离纯化方法,并对提取鞣花酸的酸水解法进行工艺优化。方法:以刺梨干果为原料,通过超声辅助提取法提取单宁酸,加酸进行水解制得粗鞣花酸,并通过甲醇重结晶进行纯化,采用高效液相色谱测定其纯度,及核磁共振波谱法(NMR)、红外光谱法(IR)、质谱法(MS)、高效液相色谱法(HPLC)、紫外光谱法(UV)对提取得到的鞣花酸进行结构确证,另外,以得率为指标,以酸浓度、提取温度、提取时间、液料比为自变量,在单因素实验的基础上,通过Box-Benhnken中心组合设计和响应面分析法确定刺梨鞣花酸的酸水解工艺条件。结果:从刺梨中提取得到了鞣花酸提取物,通过HPLC分析测定其纯度达到92%,鞣花酸提取物的最大吸收波长254 nm,分子离子峰m/z 301.00,红外吸收各波数与标准品一致,并利用1H-NMR,13C-NMR确定了其结构。通过响应面法得到了酸水解法制取鞣花酸的最优工艺:酸浓度5%,提取温度127℃,液料比为8:1 mL/g,提取时间9.8 h,在此条件下刺梨鞣花酸的得率为30.2%±2.3%(与预测值相比P>... 相似文献
3.
优化金花葵干花苞中多糖的提取工艺,并对其结构和抗氧化活性进行研究。本研究在单因素实验的基础上,通过正交试验优化水提醇沉法提取多糖的工艺,利用高效液相色谱(HPLC)法分析多糖的单糖组成,应用傅里叶红外光谱(FTIR)法和扫描电镜(SEM)观察对多糖官能团和外貌进行分析,并检测了多糖清除自由基的能力和还原力。结果表明,金花葵的干花苞多糖最佳提取工艺为:提取温度100℃、提取时间3 h和料液比1:50 g/mL。在此工艺条件下,多糖得率为17.23%±0.19%,多糖含量为27.87%±0.60%。其单糖组成及摩尔比为阿拉伯糖:半乳糖:鼠李糖:甘露糖:葡萄糖=0.97:1:0.23:0.05:0.43。表面呈不规则片状,并且证明具有糖醛酸、吡喃糖环官能团。此外,提取的多糖具有一定的清除DPPH自由基、ABTS+自由基能力,对自由基半数抑制对应浓度(IC50)分别为1.22、4.43 mg/mL,表明具有良好的抗氧化活性。研究结果为金花葵花苞中多糖的化学结构解析和功能研究提供了研究基础与理论依据。 相似文献
4.
传统的文本关键词提取方法忽略了上下文语义信息,不能解决一词多义问题,提取效果并不理想。基于LDA和BERT模型,文中提出LDA-BERT-LightG BM(LB-LightG BM)模型。该方法选择LDA主题模型获得每个评论的主题及其词分布,根据阈值筛选出候选关键词,将筛选出来的词和原评论文本拼接在一起输入到BERT模型中,进行词向量训练,得到包含文本主题词向量,从而将文本关键词提取问题通过LightG BM算法转化为二分类问题。通过实验对比了textrank算法、LDA算法、LightG BM算法及文中提出的LB-LightG BM模型对文本关键词提取的准确率P、召回率R以及F1。结果表明,当Top N取3~6时,F1的平均值比最优方法提升3.5%,该方法的抽取效果整体上优于实验中所选取的对比方法,能够更准确地发现文本关键词。 相似文献
5.
近年来,工业微电网在钢铁企业中得到了越来越广泛的关注,其中的储能系统通常由蓄电池和超级电容混合组成,以兼顾储能效率和响应速度。以生产中常见的电机负载为例,由于运行工况改变,将会引起母线电压波动,从而导致负载动态性能变差。以此为背景,提出了一种负载电机与不同种类储能介质的协同策略,在双侧采用模型预测控制(model predictive control, MPC)的基础上,对负载功率波动进行预测,采用滑动平均法计算反馈值,滚动优化超级电容与蓄电池输出功率滤波系数。在实验室条件下,在负载电机调速过程中,储能系统母线电压波动减少约40%,电机转矩调节时间减少约15%,证明了所提策略的有效性。 相似文献
6.
核动力装置结构复杂、运行参数多且耦合程度高,在异常运行工况时,运行参数之间存在极其复杂的非线性关系。采用人工方式进行故障诊断难度较大,亟需一种能高效识别异常运行工况类型的智能技术。概率神经网络(PNN)具有良好的非线性映射功能,适用于核动力装置多参数、强耦合情况下的异常运行工况识别。本文选取6种核动力装置异常运行工况,依托核动力装置事故分析平台进行了模拟计算并提取了特征参数。分别采用PNN与BP神经网络方法,在MATLAB环境中建立了异常运行工况识别模型,并进行了验证。结果表明,基于PNN的异常运行工况识别方法有效,且较传统BP神经网络方法更准确、快速。 相似文献
7.
在具有不同Pareto前沿形状的优化问题上, 基于参考点的高维多目标进化算法表现出较差的通用性. 为了解决这个问题, 提出参考点自适应调整下评价指标驱动的高维多目标进化算法(Many-objective evolutionary algorithm driven by evaluation indicator under adaptive reference point adjustment, MaOEA-IAR). MaOEA-IAR提出Pareto前沿形状监测基础上的参考点自适应策略, 利用该策略选择一组候选解作为初始参考点; 然后通过曲线参数对参考点位置进行调整; 将最终得到的能够适应不同Pareto前沿的参考点用于计算增强的反世代距离指标, 基于指标值设计适应度函数作为选择标准. 实验证明提出的算法在处理各种Pareto前沿形状的优化问题时能获得较好的性能, 算法通用性高. 相似文献
8.
9.
钢铁生产流程中产生了大量冶金粉尘,其中含有丰富的铁、碳、锌、铅和钾等元素,具有非常高的回收利用价值。基于多源冶金粉尘产生工序及成分组成,介绍现阶段冶金粉尘主要资源化工艺,包括水洗提盐富铁工艺、回转窑工艺、转底炉工艺、熔融还原工艺以及湿法深度资源化工艺,分析不同冶金粉尘资源化工艺流程和原理,讨论不同工艺应用的特点和局限性。基于冶金粉尘全量资源化理念,进一步展望多源冶金粉尘火法富集、湿法提取全量资源化工艺,为实现冶金粉尘深度高附加值利用、消除冶金粉尘二次污染提供参考。 相似文献
10.
形成既能满足教师教学实施需求,又能得到学习者认可的在线学习群体是影响在线协作学习效率的重要因素.多目标粒子群算法和遗传算法应用于在线学习群体形成领域是目前的研究热点.然而,利用多目标粒子群算法解决在线学习群体形成问题时存在多样性差,容易陷入局部最优等问题;运用遗传算法解决在线学习群体形成问题时,则需要以耗费大量时间为代价.针对以上问题,提出了多目标优化视角下在线学习群体形成方法:首先根据学习者的多维个性特征建立在线学习群体形成MOLGFM模型(Multi-objective Online Learning Group Formation Model),其次针对形成模型的多目标优化特征,将多目标粒子群算法和遗传算法相结合提出了GAMOPSO(Genetic Multi-objective Particle Swarm Optimization)算法,最后采用GAMOPSO算法求解MOLGFM模型,提出多目标优化视角下的在线学习群体形成方法GAMOPSO-FA(Genetic Multi-objective Particle Swarm Optimization-Formation App... 相似文献