响应面法优化迷迭香脂溶性提取物脱色工艺

旨在为迷迭香脂溶性提取物在食用油保鲜方面的应用提供参考,以玉米油提取的迷迭香脂溶性提取物(可作为抗氧化剂)为原料,对其进行脱色处理,以脱色率为指标,通过单因素试验和响应面试验优化脱色工艺条件,并采用高效液相色谱法测定脱色前后迷迭香脂溶性提取物中脂溶性抗氧化成分(鼠尾草酸和鼠尾草酚)的含量。结果表明：与活性白土及活性白土与活性炭复配(质量比1∶1、1∶2、2∶1)脱色剂相比,活性炭对迷迭香脂溶性提取物的脱色效果最好,最佳脱色工艺为活性炭添加量2.1%、脱色温度50℃、脱色时间59 min,在此条件下脱色率为(75.02±0.37)%;脱色前后迷迭香脂溶性提取物中脂溶性抗氧化成分含量分别为4.065 5%和3.883 6%。综上,优化条件下迷迭香脂溶性提取物的脱色效果较好,且脱色对其脂溶性抗氧化成分含量影响较小。     

基于历史行车轨迹集的车辆行为可视分析方法

随着智慧城市的不断发展,基于交通卡口自动获取车辆行车轨迹,为基于轨迹的车辆行为分析奠定了基础.但是,因为卡口的位置固定,车辆轨迹表示为卡口序列,所以文中首先将卡口和轨迹分别映射为单词和句子,应用语句的语义相似性方法计算轨迹相似性;然后在轨迹相似性的基础上提出轨迹熵,用轨迹熵度量某个车辆所有轨迹的规律性;最后基于轨迹熵分析车辆的行为特征,如轨迹熵低的车辆意味着行车特别有规律,很可能是通勤车.为便于用户进行深入分析,文中进一步提供了包含多联动视图的可视分析系统,允许用户观察和比较车辆轨迹和轨迹熵,结合聚类分析和相关交互,帮助用户发现有意义的车辆行为,如上下班的通勤车的轨迹熵较低、游街模式的出租车轨迹熵很高.对昆明市2019年2月份的卡口数据集进行了分析,结果表明所提方法能有效发现不同轨迹熵区间内的车辆出行行为及其特点,证明了所提方法的有效性.     

迷迭香脂溶性抗氧化剂在花生油中的复配筛选及货架期模型构建

将迷迭香(鼠尾草酸、鼠尾草酚、熊果酸)与维生素C(VC)棕榈酸酯、茶多酚棕榈酸酯、槲皮素、5%β-胡萝卜素等4种天然脂溶性抗氧化剂在花生油中进行多元复配，对其氧化稳定性研究筛选出最佳复配组合；在25、35、45、55℃条件下构建氧化动力学模型，对花生油货架期进行预测。结果表明：迷迭香脂溶性提取物+VC棕榈酸酯+茶多酚棕榈酸酯+槲皮素四元复配抑制花生油氧化效果最佳。通过建立过氧化值随时间和温度变化的氧化动力学模型结合Arrhenius方程得到lnk=-4 065.8/T+10.706,在25℃条件下，预测添加四元复配抗氧化剂花生油货架寿命为3 533.76 h,实测值为3 050.88 h,与空白相比货架期延长1.95倍。