野化白云黄茶闷黄过程中的品质成分变化及其菌种分离鉴定

为了掌握野化白云茶树鲜叶加工成黄茶加工过程的影响因素,该研究对比分析了野化白云茶加工的黄茶、烘青绿茶、半烘半炒绿茶的主要品质成分;分析了野化白云茶鲜叶加工黄茶过程中的依工艺阶段取8个茶样（茶青、杀青叶、揉捻叶、再炒叶（除水叶）、闷黄24 h、闷黄48 h、闷黄72 h、毛茶）可培养菌种的变化。野化白云茶与烘青绿茶、半烘半炒绿茶比较,除氨基酸、咖啡碱含量略有下降外,水浸出物含量分别高出4.80%、7.11%,可溶性糖含量分别高出0.41%、0.36%,茶多酚含量、儿茶素总含量呈下降趋势,酯型儿茶素总量下降21.62 mg/g、19.08 mg/g,EGCG下降9.99 mg/g、6.98 mg/g,GCG下降14.23 mg/g、13.80 mg/g,以上成分变化均差异显著（p<0.05）;非酯型儿茶素组分中除C减小2.49 mg/g、1.75 mg/g（p<0.05）外,其余非酯型儿茶素组分和总含量变化差异不显（p>0.05）;闷黄24 h,酵母菌数量明显,至72 h霉菌成优势菌种（3.5×105 CFU/g）;分离鉴出8株微生物,包括1株拟盘多毛孢属,4株青霉属,1株枝孢属及2株酵母菌属,其中Penicillium exsudans菌首次从茶叶加工中和茶叶中分离并鉴定。说明闷黄使茶叶水溶性物质、可溶性糖增加,茶多酚、酯型儿茶素下降,闷黄阶段有微生物繁殖并参与黄茶品质的形成。     

基于水流蓄能的智能水龙头设计

水流蓄能智能水龙头采用在水管中加装微型水力发电机的方式,利用水龙头放水时的水流推动涡轮高速旋转,从而带动导体切割磁场产生电能,并将获得的电能通过锂电池储存起来,为智能水龙头工作提供电源;智能出水设计,采用自感应的方式判断出水和止水,节约用水的同时避免洗手时开关水龙头导致二次污染;设置了手动开启按钮,确保水龙头失电情况下还能照常出水,能源得以循环利用,解决了感应水龙头的供电问题。     

基于物联网技术的数据采集模块设计

根据目前国内高耗能建筑缺少有效的能源监测计量的现状,本文提出了一种基于物联网技术的通用型数据采集模块设计方案。该方案基于物联网技术,采用无线组网方式和模块化结构,架构简单、组网便捷、便于建设和改建、易于推广,能解决很多区域无网络和GPS信号不好的区域的能耗采集。     

基于工作过程的“电气施工技术”实践教学改革

介绍了基于工作过程的实践教学改革理念,阐述了电气施工技术实践教学改革的主要内容,探讨了电气施工技术实践教学改革的特点,以加强该课程实践教学的改革,更好地培养学生的专业技术应用能力。     

电梯系统CANopen高层协议——CiA DSP 417

为了推进国内电梯技术的进步,介绍了一种新型电梯通讯协议,电梯系统CANopen高层协议———CiA DSP 417子协议,基于CiA DSP417子协议的电梯系统,可以大大提高电梯控制系统控制性能,实现电梯部件即插即用的特性。介绍内容包括CiA DSP 417子协议的由来及国内外应用状况;CiA DSP 417子协议文件的组成及各组成部分内容的具体说明。最后例举了CiA DSP 417子协议在电梯外召通讯中的实现过程。     

客家炒青绿茶加工过程中品质成分的动态变化

为了研究客家炒青绿茶加工过程中的主要品质成分动态变化规律，以广东客家小叶群体种-仙湖茶为原料，按摊青、杀青、揉捻、炒青、辉干等工艺制作炒青绿茶，对加工过程中的主要内含物成分及香气组成进行测定分析。结果显示，随着加工的进程，茶叶在制品含水率呈下降趋势，以“炒青”工序最为显著，含水率降至4.74%，降幅达91.63%；在“炒青”工序，茶叶生化成分含量变化最大：可溶性糖含量达到最大值5.71%，水浸出物含量达到最小值35.85%，氨基酸含量达到最小值2.71%。加工过程中，水浸出物、氨基酸、茶多酚及咖啡碱呈下降趋势，儿茶素总量及酯型儿茶素含量的变化趋势与茶多酚一致。香气组分以醇类物质为主，其中香叶醇、芳樟醇、二十八烷醇及叶绿醇等化合物在炒青绿茶不同阶段加工过程中占比较高且变化幅度较大。该研究揭示了客家炒青绿茶加工过程中的主要风味物质变化过程，可为优化客家炒青绿茶加工工艺与品质良好风味的形成提供数据参考。     

Y-△降压启动电路典型故障分析

大功率鼠笼式异步电动机常采用降压启动,降压启动的方法有多种,Y-△降压启动是其中常用的一种,在此介绍一台采用Y-△降压启动的深井泵的2例典型故障,从不同的角度对故障加以分析和判断,并提出实际解决的方法和整改措施。     

基于内在品质参数的乌龙茶等级判别模型建立

茶叶等级评价是检测茶叶品质的重要技术手段,科学建立茶叶等级评价模型具有重要意义。本文以102个乌龙茶为研究对象,采用多种特征值筛选方法结合支持向量机算法建立基于特征内在品质参数的乌龙茶等级评价模型。同时,采用高光谱技术结合化学计量学,对特征品质参数建立基于特征波长的粒子群算法优化反向误差神经网络神经网络（PSO-BP）和麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机（SSA-LSSVM）的定量预测模型,最后对定量预测的化学值模型验证。结果表明,当参数组合酯型儿茶素、简单儿茶素、茶多酚、水浸出物、咖啡碱、表没食子儿茶素没食子酸酯（EGCG）六种化学值时的乌龙茶等级模型判别准确率最高,训练集的准确率为97.22%,预测集准确率为93.33%。基于特征波长的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机（SSA-LSSVM）定量预测模型的预测精度更高且均方根误差更低,预测集的决定系数R2均在0.93～0.99之间。随机抽取30个乌龙茶样本六种化学值的最佳预测值,其判别准确率达90%。综上所述,基于内在品质参数组合对不同等级的乌龙茶准确判别是可行的,且基于高光谱技术的预测模型可以快速精准的获得其化学值大小,预测的化学...     

成都市妇女儿童医学中心OptiSYSPCS-300楼宇自控系统低碳节能案例

本文阐述了OptiSYS PCS-300楼宇自控系统在成都市妇女儿童医学中心的应用。     

客家炒青绿茶品质成分及香气特征分析

为了探索客家炒青绿茶品质的物质基础和主要香气成分，采用顶空固相微萃取结合气质联用技术，以广东客家地区代表性茶类-仙湖茶产品的主要品质成分及香气组分进行了比较分析。结果表明：不同来源的客家炒青绿茶的茶多酚、游离氨基酸、咖啡碱、可溶性糖含量均差异显著，且茶多酚、氨基酸、酚氨比与炒青绿茶品质审评得分的相关关系较大，是造成炒青绿茶品质差异的主要影响因素。从客家炒青绿茶样品中共鉴定出44种香气物质，包括醛类（37.96%）、醇类（28.47%）、烃类（15.92%）、酮类（10.38%）、酯类（5.10%）和其他（2.17%），香气化合物中壬醛、反式芳樟醇氧化物和芳樟醇的相对含量较高，且RVOA>1，均呈现花香、栗香，推测是客家炒青绿茶香气的主要特征成分。