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31.
该文研究设计制作了平顶锥形吸热器,安装在一部盘式聚光系统上,利用水作工质,进行了热性能实验研究.按照定流量、变流量及当地天气情况,测试了一段时间内吸热器进出口的温度变化,分析了吸热功率和热效率.实验显示,当太阳直射辐射的辐照度升高,不论是定流量还是变流量状态,吸热功率变化趋势相同(均增加);热效率变化趋势则不同,定流量状态下降低,变流量状态下升高.研究表明,利用盘式聚光系统通过吸热器对水进行加热,所涉及的太阳直射辐射辐照度和工质状态是影响盘式聚光系统吸热器的吸热功率和热效率的重要因素.以上研究,对太阳能中高温利用及实际研发一套盘式太阳能热发电系统有一定参考作用. 相似文献
32.
高加索酸奶中乳酸菌的分离与鉴定 总被引:1,自引:0,他引:1
从自然发酵的5份酸奶样品中,通过平板划线等方法分离筛选乳酸菌。经形态特征,生理生化特性及糖发酵试验等,筛选到12株乳酸菌,分别为:乳杆菌7株,其中:3株德氏乳杆菌保加利亚亚种(Lactobacillus delbrueckii subsp.bulgaricus),3株瑞士乳杆菌(Lactobacillus hel-veticus),1株罗伊氏乳杆菌(Lactobacillus reuteri);乳酸球菌5株,包括3株嗜热链球菌(Streptococcus thermophilus),2株乳酸乳球菌乳脂亚种(Lactococcus lactis subsp.Cremoris)。 相似文献
33.
34.
采用溶胶-凝胶法制备尖晶石型高电压正极材料LiNi_(0.5)Mn_(1.5)O_4(LNMO),并利用高速球磨和高温煅烧的方法制备复合材料LiNi0.5Mn1.5O4-Li1.3Al0.3Ti1.7(PO4)3。分别采用X射线衍射仪(XRD)、电子扫描显微镜(SEM)对其物相、形貌进行表征,采用循环伏安(CV)、交流阻抗和充放电测试对电化学性能测试分析。结果表明:LNMO-LATP复合材料具有比LNMO更稳定的循环性能和更好的倍率性能,室温下在0.05C放电时,LNMO包覆20%(wt,质量分数,下同)LATP、LNMO包覆40%LATP和LNMO的首次放电容量分别为120mAh/g、78mAh/g和100mAh/g。LNMO包覆20%LATP显示出更好的倍率性能。 相似文献
35.
以双蛋白营养粉为基料,以高纤膳食组合(魔芋粉、奇亚籽、菊粉)、麦芽糊精以及果粉为原料,研制一款高蛋白、高纤维、易饱腹、脂肪含量低、营养丰富的双蛋白营养代餐粉。对高纤膳食组合的粉碎方式及混料配方进行探究,发现三种原料按比例混合球磨产物得率高、颜色较浅、颗粒均匀;通过单因素实验和正交试验对代餐粉配方进行优化设计,得到最佳配方为:双蛋白营养粉添加量74%,高纤膳食组合添加量12.3%,麦芽糊精添加量8.5%和果粉添加量5.2%,此组合的代餐粉香气浓郁、入口顺滑、细腻,能够快速溶解。对该组合代餐粉的营养成分和粉体特性进行分析,结果表明,所制代餐粉蛋白含量明显高于市售同类产品(每100 g双蛋白营养代餐粉蛋白含量高达39 g),营养丰富,流动性好,无强烈飞溅性倾向,符合国际和国内相关标准。本研究为我国代餐粉行业发展提供了新的方向。 相似文献
37.
小河岩体是华北南缘小秦岭地区的四个规模较大的花岗岩体之一,已有岩体年龄数据尚存在不足.为精确测定小河岩体年龄,在野外确定岩体侵入期次的基础上,对花岗岩进行取样,经锆石挑纯后,用LA-ICP-MS方法对样品进行U-Pb测年,样品测点大部分位于或接近207 Pb/235 U-206 Pb/238 U一致线.测年数据表明,小河花岗岩的成岩年龄为(1795±70)Ma,中条运动晚期.在熊耳中晚期,受到了较大规模的变质作用及岩脉入侵.之后,虽有多期次构造岩浆作用,形成穿插到岩体中的多期岩脉,但规模和强度有限,显示区域岩浆活动方式从孕育侵入→强力喷发→能量减弱的侵入历程.岩体形成与区域金银成矿时差巨大,推测对区域成矿的贡献有限. 相似文献
38.
39.
真养产碱杆菌能生产可降解性塑料聚-β-羟基丁酸(PHB)。作者对真养产碱杆菌的增菌培养条件进行了研究,通过正交试验得到了最佳组合配方,即在肉汤培养基基础上添加0.5%丁酸?0.5%乙醇和4.0%甘露醇。48 h培养结束后,细胞干重达3.891 g.L-1。 相似文献
40.
由于股票市场的波动性和复杂性特点,股指预测一直是金融预测研究中的难点.长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络模型常用于金融指数的预测中,但该模型在长时间序列上易导致数据信息利用不充分.利用双向长短期记忆(bidirectional LSTM, BiLSTM)网络模型、时间卷积网络(temporal convolutional network, TCN)和注意力机制协同提高了模型识别以及提炼长时间序列数据特征的能力,构建一种新型股指预测融合模型TCN-BiLSTM-attention(简称TBA模型).以中国境内近30年的公开股指数据集为例,将TBA模型与目前金融类主流的机器学习、神经网络预测算法以及kaggle竞赛排行前列的模型在上证指数、沪深300指数与创业板指数进行预测对比和消融实验.结果显示,相较于对照实验组的平均预测误差,TBA模型有明显降低且表现稳定,兼具准确性与鲁棒性.研究结果可广泛用于基于时间序列的多种金融预测场景. 相似文献