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121.
超声波辅助提取酿酒葡萄皮渣中花色苷的工艺研究 总被引:2,自引:0,他引:2
花色苷作为一种天然色素及抗氧化剂,广泛应用于食品、制药以及化妆品行业.据相关部门统计,2007年我国酿酒葡萄年产量超过200万t,其中大约70%用做酿造红葡萄酒,而酿酒葡萄的出渣率约在10%左右,其中33%为葡萄皮渣,即每年大约有4.6万t的葡萄皮渣被丢弃.本文探索了利用超声波细胞破碎机对酿酒葡萄皮渣中花色苷辅助提取的工艺影响,考查了影响提取率的主要因素,通过正交实验优化了提取工艺.采用分光光度法对花色苷产品进行分析.试验结果表明,最优的工艺条件为:乙醇浓度50%,温度40℃,超声时间20min,超声功率260w.在此条件下,所得最终产品的花色苷的提取率可达90.69%,未经纯化的色素浓缩液的色价为6.78. 相似文献
122.
123.
目的建立高效液相色谱-串联质谱法快速测定粮油制品中黄曲霉毒素B_1含量的分析方法。方法样品中的黄曲霉毒素B_1经提取、免疫亲和柱净化、浓缩等步骤,以5 mmol/L乙酸铵溶液、乙腈-甲醇溶液(50:50,V:V)为流动相,按照梯度洗脱程序,通过液相色谱-串联质谱法进行测定,外标法定量。结果黄曲霉毒素B_1在0.2~20ng/mL浓度范围内与峰面积呈现良好的线性关系,线性方程为Y=68577.3X-20845,r0.998,加标回收率在85.0%~94.1%之间,相对标准偏差(relative standard deviation, RSD)5.5%,方法检出限和定量限分别为0.07和0.2μg/kg。结论该方法测定结果准确、可靠,可用于快速测定粮油制品中黄曲霉毒素B_1的含量。 相似文献
124.
平板显示器中运动模糊的测量分析 总被引:4,自引:0,他引:4
如何客观地评估平板显示器件上出现的动态伪像现象成为目前关注的焦点,由于亮度响应时间不能完全描述图像模糊程度,因此参数“运动图像响应时间(MPRT)”被引入来量化评价运动模糊。本文通过分析人眼观察运动物体的原理,揭示出“亮度变化曲线(LTC)”和“运动图像响应曲线(MPRC)”之间的关系,并指出可以通过测量LTC计算出MPRT。我们通过一组液晶显示器实际的数据证实了这种方法的有效性。此方法可运用于所有显示器的MPRT测量。 相似文献
125.
126.
日本福岛事故后,东京电力公司利用福岛第一核电厂原有的反应堆厂房、汽轮机厂房、高温焚烧厂房、工艺主厂房以及新设置的废液净化处理装置和废液贮槽,在现场建立了事故后废液滞留和循环处理系统,基本实现了事故废液的贮存、净化和循环利用。自2011年6月29日开始,东京电力公司约以周为间隔实时发布现场废液积存量/处理状况报告。本文统计了2011年6月29日—2014年1月8日期间先后发布的132份状况报告中有关现场各相关厂房和贮槽内废液积存量的数据,分析了福岛事故后废液滞留和循环处理进程,研究了福岛事故后建立的废液滞留和循环处理系统的组成、功能和运行特点及将其应用于废液滞留和循环处理中的经验与不足,并提出了关于事故后废液包容滞留的若干建议,为我国开展核电厂事故废液包容滞留措施研究提供借鉴。 相似文献
127.
分组类别概率问题(Q-GP)给定样本的群组统计信息或类别概率分布,寻求每个个体样本的实际类标签,有着广泛的实际应用,但目前相应的研究仍较少。Q-GP问题求解的关键是如何利用已知的样本群组信息来获取单个样本的分类信息。文中通过比较二分类Q-GP问题与有监督及半监督二分类问题的异同,提出利用模糊分类的思想,根据已知的各群组类别概率分布近似获取个体样本的类隶属度,以此构造有监督样本进行学习。具体方法是:首先使用fuzzy层次分类构造各群组的等价类,并利用等价类将二分类Q-GP问题变换成多个带模糊隶属度的有监督二分类子问题;然后实施fuzzy SVM训练子分类器;最后整合多个子分类器的结果即得到每个样本的类标签估计。 相似文献
128.
采用溶胶凝胶-自燃烧法合成La0.6Sr0.4Co0.8Fe0.2O3-δ(LSCF)复合氧化物粉体,用XRD、TG-DTA、TEM等对产物形成过程及微观结构进行了表征.结果表明,溶胶凝胶-自燃烧法一步合成了粒径为30~70nm的具有钙钛矿结构的La0.6Sr0.4Co0.8Fe0.2O3-δ超细粉体,粉体具有较高烧结活性,1100℃下烧结2 h相对密度达到95%.利用热膨胀仪测量发现样品从室温到1000℃的平均膨胀系数为19.3×10-6/K;直流四探针法电导测试表明,样品在200~600℃温度范围内电导率随温度的升高而升高,由580 S·cm-1升至最大值1000 S·cm-1,在600℃后样品的电导率随着温度的升高缓慢降低,样品的电导率在200~800℃温度范围内均高于580 S·cm-,能很好地满足中低温SOFC的使用要求. 相似文献
129.
130.
支持向量机算法对噪声和异常点是敏感的,为了克服这个问题,人们引入了模糊隶属度。传统确定样本模糊隶属度的方法,都是基于原始空间的。文章提出了基于特征空间的模糊隶属度函数模型。在该模型中,以特征空间中的样本为中心,以给定的距离d为半径作超球,根据其它样本落到超球内的个数来确定中心样本点的模糊隶属度。并将新的模糊隶属度模型引入自适应支持向量机,提出了模糊自适应支持向量机算法。实验结果表明,该模型能有效地提高自适应支持向量机的抗噪能力和预测精度。 相似文献