葡萄籽超微粉添加对曲奇饼干香气的影响

将葡萄籽超微粉碎并添到曲奇饼干中,探究其对曲奇饼干香气成分及感官品质的影响。采用气相色谱-质谱联用仪分别检测了普通葡萄籽粉、葡萄籽超微粉及添加超微粉前后曲奇饼干的香气成分,并结合偏最小二乘判别分析法研究葡萄籽超微粉对曲奇饼干香气成分的影响。结果显示,超微粉碎后香气物质的种类虽未发生明显的改变,但香气成分的相对含量显著增加。葡萄籽超微粉添加比例为5%时,烘烤香比较浓郁。当添加比例达到10%时,曲奇饼干整体风味较为复杂,包括苦杏仁味、香蕉味、水果味/青草味、面包味以及坚果味。采用9点享乐法感官品评结果可以看出,葡萄籽的添加可以为饼干带来可感知的变化,添加比例为5%时,香气得分最高。葡萄籽超微粉会给曲奇饼干香气带来积极的影响,添加比例在10%以内均可被消费者接受。     

新型微球调驱剂与L区块的适应性研究

为探究纳微米微球调驱剂与葡北油田L区块的适应性,在纳微米微球深部调驱机理的基础上,开展了纳微米微球室内性能评价实验。结果表明,纳微米微球在油田回注污水中具有较好的分散性,其水化膨胀后的粒径中值满足对L区块地层的封堵要求。当纳微米微球质量浓度为2000mg/L时,水化膨胀效果最好,其水化膨胀30d后的膨胀倍率达到5.7。纳微米微球调驱实验使最终采收率提高了10%,说明纳微米微球可以对非均质地层中的高渗层进行封堵。     

异质信息网络中基于网络嵌入的影响力最大化

针对当前大部分影响力最大化算法忽略了异质信息网络包含多种节点类型和多种关系类型,且不同类型节点在原始空间无法直接度量的问题,提出了一种异质信息网络中基于网络嵌入的影响力最大化模型（influence maximization based on network embedding,IMNE）,用于选择初始扩散节点实现影响力最大化。该模型不仅可以在对异质信息网络进行编码的同时表征异质信息网络中潜在的信息,还可以捕获不同类型节点间影响力的不确定和复杂性。在3个真实数据集上的实验验证了IMNE算法的有效性。     

异质网络中基于关键词属性的Truss社区搜索

社区搜索旨在信息网络中寻找与用户指定的查询节点高度相关的稠密连通子图,是社会网络分析的重要研究内容。现有的社区搜索方法大多是针对同质网络,但现实中的信息网络通常是包含多种节点类型和多种关系类型的属性异质网络。提出了异质网络中基于元路径P和元结构S的P-距离和S-距离及(k,d,P)-truss和(k,d,S)-truss社区模型以度量子图的结构内聚性,同时提出了关键词属性得分函数用于度量不同子图的关键词属性相关性,最后提出了搜索具有最高关键词属性得分的(k,d,P)-truss和(k,d,S)-truss的社区搜索算法。搜索算法能够找到同时具有结构内聚性和关键词属性相关性的个性化社区,并且支持限制查询节点与社区内任意节点的最大距离d来控制社区搜索的范围。在真实数据集上与相关的社区搜索算法进行了实验对比,结果证明了所提算法的有效性和可行性。