我国水-能源-粮食耦合关系及影响因素

为缓解我国水、能源和粮食资源紧张问题，促进资源可持续利用，构建水-能源-粮食系统，利用耦合协调度模型对我国的30个省（自治区、直辖市）进行测算,并利用空间杜宾模型分析主要影响因素。结果表明：2003—2017年，我国能源、粮食评价[JP]指数高于水资源评价指数，系统综合评价指数逐年递增；大部分省份耦合协调度处于初级协调水平且呈现逐年上升的态势，个别省份耦合协调度濒临失调；耦合协调度空间自相关性较强，虽有明显波动，但是呈现逐年加强的态势；影响耦合协调度的主要因素有从业人口数、固定资产投资额、人均生产总值、人口总数、[JP]文盲人口占比、工业污染排放、城镇化。     

剪切解络-超滤分离金属关键指标预测与验证

根据剪切解络-超滤过程中金属离子的动态浓度关系和质量守恒定律,采用CodeBlocks17.12软件编写程序,建立了剪切解络-超滤工艺关键指标预测模型,实现了金属离子浓度、回收率、体积稀释倍数等指标的预测,并用实验加以验证。依次在转速800 r/min、1 400 r/min、3 000 r/min下回收模拟废水中43 μg/L的Co²⁺、995 μg/L的Ni²⁺和88 μg/L的La³⁺,3种金属的回收率均达99.8%以上时,超滤过程体积稀释倍数的预测值分别为7.0、7.5、5.75,实验值分别为7.5、7.25、6.25,可见预测值与实验值基本一致。本模型对研究方案制定和调整有实际指导意义。     

欢迎订阅《粮食与食品工业》

《粮食与食品工业》杂志是集粮油基础理论、实际应用于一体的综合科技期刊,已成为米、面、油、食品、淀粉及深加工、仓储、检化验等行业发布新技术、新产品、新成果信息的良好载体,工程技术人员交流技术。切磋技艺的合适平台,是中国粮油学会食品分会、油脂分会和发酵面食分会会刊。     

如何科学合理地建立粮食质量检验体系

粮食安全问题关系国家稳定和社会进步,所以粮食质量检验工作对社会的发展具有非常重要的意义。随着国民经济的不断发展,粮食质检队伍也在日益壮大,国家有关部门出台了一系列的粮食质量标准以及相应规定,粮食方面的专业人员还研发了一系列质检新方法,在推动粮食质量管理方面发挥着至关重要的作用。在全民建设社会主义新农村的新时期,如何科学合理地建立粮食质量检验体系被提上了日程。     

诺德为粮油加工行业提供高效驱动解决方案

近期,粮食危机成为当下热点话题,民以食为天,全民在党中央的号召下也开始积极倡导节约粮食。粮油是民生行业重中之重,对于有着14亿人口的大国,中国无疑是世界上最大的粮油消费国,这也推动了一大批粮油企业迅速发展。益海嘉里集团便是其中之一,该集团是新加坡丰益国际有限公司在华投资的以粮油加工、油脂化工、物流船代、内外贸易及种业研发为主的多元化世界500强企业集团。     

冷链条件下气调包装酱卤鸭肉制品货架期预测模型的建立

目的 以气调包装酱卤鸭肉制品为研究对象,在冷链温度范围内建立一套准确、高效的货架期预测模型。方法 利用选择性培养基测定不同温度下产品各微生物数量,确定4~25℃条件下产品优势腐败菌。对乳酸菌数量与感官评定值进行了回归分析确定最小腐败量Ns。分别采用修正的Gompertz方程和平方根方程建立一、二级模型,并通过预测值与实测值对比验证模型的可靠性。结果 确定了4~25℃条件下产品优势腐败菌为乳酸菌,最小腐败量Ns=6.14(lg(cfu /g))。一、二级模型拟合度均良好,三种温度下模型预测值与实际值间的差异均在30％左右,波动幅度在10%以内。结论 实现了对4~25℃内任何时间点产品剩余货架期的预测,为冷链条件下气调包装酱卤鸭肉制品品质的变化提供了理论指导。     

基于孪生支持向量回归机的转炉炼钢终点预测

为了提高转炉炼钢的终点命中率，建立了一种新的转炉终点预测模型，实现了对转炉终点碳质量分数和温度的准确预测。模型采用K最近邻孪生支持向量机(KNNWTSVR)算法，将权重矩阵引入到目标函数中，并利用鲸群优化算法进行求解，提高了传统算法的性能；然后基于某炼钢厂260 t转炉的实际生产数据，建立了转炉炼钢终点预测模型。结果表明，预测模型的终点碳质量分数(误差±0.005%)和温度(误差±15 ℃)的终点单命中率分别为94%和88%，双命中率达到84%。与其他两种现有的建模方法相比，本模型取得了最优的预测效果。该方法满足转炉炼钢实际生产的需求，也可适用于钢铁冶金其他领域的数学建模。     

应用深度学习加速石墨烯导电剂的研发

石墨烯作为电极材料的导电剂能极大改善锂电池的性能,传统的制备方法只能依赖过往的经验合理地推测材料的合成和加工流程。本文基于深度学习的方法训练实验中的数据集,通过K折交叉验证对比实验,选择优化算法及调节超参数,实现测试数据集电阻率的预测,构建了材料电学性能和工艺参数之间的关系。结果表明,深度学习模型能根据不同的工艺参数预测材料的电学性能,运用深度学习的方法可以加速石墨烯导电剂的研发,为石墨烯导电剂的产业化推广提供指导。