氧化淀粉的理化性质和结构表征

淀粉是一种可再生资源,近年来淀粉在皮革上的应用和研究已经越来越受到重视.该实验通过双氧水和高碘酸钠两次氧化合成了一种同时含羧基和醛基的氧化淀粉,并且对该合成氧化淀粉进行了理化性质分析和结构表征,包括固含量、pH值、羧基、醛基和羰基含量的测定,利用红外和凝胶色谱进行了结构分析,有利于制革中的应用.     

氧化淀粉的理化性质和结构表征

淀粉是一种可再生资源，近年来淀粉在皮革上的应用和研究已经越来越受到重视。该实验通过双氧水和高碘酸钠两次氧化合成了一种同时含羧基和醛基的氧化淀粉，并且对该合成氧化淀粉进行了理化性质分析和结构表征，包括固含量、pH值、羧基、醛基和羰基含量的测定，利用红外和凝胶色谱进行了结构分析，有利于制革中的应用。     

运动疲劳机制及食源性抗疲劳活性成分研究进展

运动疲劳是连续性超负荷运动刺激所引发的一种普遍的生理现象,其产生机制主要包括能量耗竭、代谢产物蓄积和氧化应激三大主流学说。本文结合运动疲劳产生机制,对近年来发现的具有抗疲劳活性的食源性成分及其在抗疲劳产品中的应用进行了综述,以期为筛选安全有效的抗疲劳活性成分提供新的调控靶点和研究思路,并为新型抗疲劳保健产品的开发提供理论依据。     

检测高纯度大豆磷脂乙醚不溶物含量方法研究

磷脂乙醚不溶物含量是影响浓缩磷脂品质一个重要因素,按目前通行行业检测法,其检测结果有时会与磷脂外观质量不符。该文介绍经改进后能适于检测高纯度浓缩磷脂乙醚不溶物含量方法。     

SPE-UPLC-MS/MS法测定烟草及烟草制品中抑芽丹残留量

为准确测定烟草及烟草制品中抑芽丹的残留量,建立了一种固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱(SPE-UPLC-MS/MS)方法。烟草样品经盐酸溶液加热回流提取、石墨化炭黑(GCB)SPE柱净化后在多反应监测负离子模式下测定,采用氘代抑芽丹同位素内标法定量。结果表明:(1)使用石墨化炭黑SPE柱可有效净化萃取液,除去盐酸后的洗脱液pH近中性,适合于质谱分析;(2)抑芽丹定量限为0.47 mg/kg,回收率为94.2%~102.1%,相对标准偏差(RSD)小于6%;(3)采用该方法检测了13个烟草样品中的抑芽丹残留量,并与采用YC/T 405.5—2011标准方法的测定值进行比较,结果显示两组数据的一致性较好。该方法灵敏度高,稳定性和准确性好,适用于烟草样品中抑芽丹残留量的测定。     

气相色谱法测定槟榔中甜蜜素含量的不确定度评定

目的评定气相色谱法测定食用槟榔中环己基氨基磺酸钠(又名甜蜜素)的不确定度评定方法。方法根据气相色谱法定量测定食用槟榔中甜蜜素含量的测定原理,较全面的考虑整个测定过程的不确定度来源,建立结果不确定度评定的数学模型,并探讨其测定结果不确定度。结果在95%的置信区间下,当槟榔中甜蜜素含量为6.19 g/kg时,其扩展不确定度为0.18 g/kg, k=2。结论槟榔中甜蜜素的检测不确定度主要来源为标准曲线的拟合。     

盘磨机磨盘间隙在线测量技术研究

介绍了国内外对于磨浆机磨盘间隙测量的研究现状,以及磨浆机磨盘间隙在线测量的改进方法,进一步探讨了电涡流传感器在磨浆机上齿盘边界特性、齿盘变转速响应特性、进退盘响应特性、齿盘的静动态响应性能、输出特性等最佳特性曲线拟合方程。优化了电涡流传感器结合超声波测厚仪对磨浆机磨盘间隙的实时在线测量方案。传感器安装与磨片边缘的距离大于2 mm、动盘外缘线速度大于360 m/min时,电压值稳定,进退盘响应及静动态输出特性变化总体趋于一致,最佳特性拟合曲线方程线性系数大于0.99。     

危险废物处理项目环境影响评价存在的问题及对策

随着经济的发展,工业化生产的危险废物量巨大,危险废物对人类和环境构成了巨大的威胁,危险废物处理能力已不能满足实际需要。如果危险废物处理不当,必然会产生严重的环境污染。因此,建设危险废物处理项目,需要分析危险废物处置和环境影响评价过程中存在的问题,考虑对环境的影响。要关注危险废物环境影响评价,确保提高危险废物处理项目的环境效益。基于此,本文分析了危险废物开展环境影响评价的重要意义,讨论了危险废物项目评价的总体思路,并提出了危险废物处理项目环境影响评价的相关措施。     

关于《学术规范与研究生论文写作指导》课程思政融入探索

加强研究生课程思政建设是落实立德树人根本任务的基本要求,是提高研究生专业知识、能力水平与德育素养的必然趋势.结合《学术规范与研究生论文写作指导》的课程特点,本文从建立专业课教师思政化与思政课教师专业化相结合的课程思政师资队伍,融合知识传授与价值引领相结合的课程思政知识体系,构建定性评价、过程性评价与发展性评价相结合的课...     

机器学习在食品贮藏品质预测中的应用

食品贮藏和流通过程中会出现不同程度的品质劣变现象。随着人们对食品品质和安全重视程度的不断提高,开展食品贮运过程中的品质预测研究,对食品品质调控具有重要意义。本文综述机器学习在食品贮藏品质预测中的研究进展,包括常规的品质预测方法及其局限性。重点介绍近年发展快、应用广的集成学习和人工神经网络算法以及预测性能评估方法,展望机器学习在食品领域的未来发展趋势,为开展食品科学的交叉研究提供参考。