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11.
12.
影响井巷稳定性的因素主要有:围岩性质、井巷位置、巷道轴线方向,断面尺寸,破岩方法等。支护方式主要有棚式支护、砌碹支护、锚喷支护等。 相似文献
13.
为分析鉴定新鲜蒜黄的香气活性成分,将新鲜蒜黄加水和二氯甲烷匀浆后进行溶剂辅助蒸发处理,获得风味萃取物。风味萃取物采用气-质联机分析检测出39个挥发性化合物,采用稀释法/气相色谱-嗅闻分析检测出35个气味活性区。根据质谱、保留指数、嗅闻的气味、相关文献,鉴定出35个香气活性化合物,其中3-乙烯基-1,2-二硫环己-4-烯、2-乙烯基噻吩、2,3-二甲基噻吩、二甲基三硫醚、二烯丙基二硫醚、1-氧-4,6-二氧杂环辛烷-5-硫酮、2-甲基二氢-3(2H)噻吩酮具有极高稀释因子(log3FD ≥ 6),表明对新鲜蒜黄风味贡献大。本实验样品处理条件温和,最大化保持了新鲜蒜黄的风味,研究结果可为蒜黄的贮藏加工及开发利用提供指导。 相似文献
14.
以黑猪肉和白猪肉酶解物及氧化脂肪为原料,经热反应制备肉味香精。溶剂辅助蒸发结合气相色谱-质谱联机分析挥发性风味物质,基于保留指数、质谱共鉴定出123种挥发性化合物,包括含硫化合物、含氮杂环、含氧杂环、醛类、酮类、醇类、酸类、酯类、烃类等。相比之下,白猪肉香精中烷基呋喃、脂肪族醛和酸的相对含量较高,黑猪肉香精中含硫化合物、含氮杂环、酯类化合物的相对含量较高,而醇类、酮类化合物的相对含量二者相差不大。采用气相色谱-嗅闻分析,基于质谱、保留指数、气味特征、标准品共鉴定出31种气味活性化合物,28种为2种肉味香精所共有,尤其二甲基三硫、糠硫醇、3-乙基-2,5-二甲基吡嗪、3-甲硫基丙醛、2-乙基噻吩、(E,E)-2,4-癸二烯醛、(E)-2-癸烯醛、(E)-2-壬烯醛、1-辛烯-3-醇、3-羟基-2-丁酮等在两香精中均具有较高稀释因子。但黑猪肉香精中具有高稀释因子的化合物种类多于白猪肉香精,且采用雷达图对强势气味活性化合物比较显示其肉香、脂香化合物的轮廓线大于白猪肉香精,这可能是造成黑猪肉香精香气较浓的原因。 相似文献
15.
使用2,6-吡啶二羧酸(DPA)、L-丙氨酸、肌苷等诱导芽孢萌发,从萌发液中提取芽孢皮层裂解酶。提取的芽孢皮层裂解酶经超滤浓缩后进行SDS-PAGE垂直板电泳分析。研究发现:DPA、L-丙氨酸、肌苷以及L-丙氨酸结合肌苷对枯草芽孢杆菌芽孢均有诱导萌发的作用,且DPA诱导枯草芽孢杆菌芽孢萌发效果最好。进行SDS-PAGE电泳时,进样量为15μL,分离胶浓度为10%的凝胶板跑出的蛋白条带分离的较好,凝胶板上有4条蛋白条带,通过蛋白质分子量标准曲线可得出,目标蛋白分子量大约分别为:61.10、48.64、43.25、31.28 k Da。本研究初步提取纯化了皮层裂解酶,为后继进一步提纯皮层裂解酶、研究HPTS对该酶活性和结构的影响提供试验材料,有助于阐明高压热处理下芽孢死亡的机理,推动HPTS技术在食品工业中的应用。 相似文献
16.
为探究不同脂肪酸组成的植物油对植物肉风味及感官品质的影响,将常用于食品加工且脂肪酸组成差异较大的5种植物油(菜籽油、大豆油、花生油、葵花籽油、棕榈油)添加到植物肉中,采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术(HS-SPME-GC-MS)对其进行风味分析,结合感官评价和质构分析等方法对5组植物肉进行对比。实验结果表明,5组植物肉的挥发性成分、感观属性、质构特性等存在显著差异。5组样品中共鉴定出79种挥发性组分,其中30种可被嗅闻到,主要包括吡嗪类、呋喃类、醛类、含硫类化合物。2,3,5-三甲基吡嗪、2-戊基呋喃、3-甲硫基丙醛等化合物的嗅闻强度最大。与其他样品相比,添加花生油的样品C和添加菜籽油的样品A中挥发性化合物种类和含量较多,但样品C的香气轮廓中油脂味较为突出,且该组样品的硬度与胶黏性较差,并不适用于植物肉的生产制作。样品A以肉香味为主,其硬度、弹性较大。研究结果表明,含芥酸、油酸较多的菜籽油更适用于植物肉的加工生产,对植物肉的风味、质构等感官品质具有明显增强作用。 相似文献
17.
19.
介绍了一种适用于高炮自动机位移测试的拉杆式电涡流位移传感器,分析了高炮自动机位移测试的特点与难点,指出了拉杆式电涡流位移传感器与差动变压器式位移传感器(LVDT)的区别,并介绍了拉杆式电涡流位移传感器的工作原理与组成、关键技术参数与规格、传感器配套放大器的电测法校准、传感器的实验室动态校准以及靶场应用情况。 相似文献
20.
遥感技术的快速发展使得遥感图像检测技术广泛应用于军事、农业、交通、城市规划等多个领域。随着遥感分辨率和数据体量的不断提升,通过人工处理数据的方法已经无法满足实时性需求,因此,实现高效、精准的自动化数据处理方式成为该领域的研究热点。针对遥感图像分辨率高、背景复杂、目标尺度小等特点,提出一种改进的YOLOv3算法,用以提升遥感图像的检测效果。在原始YOLOv3算法的基础上,使用改进的密集连接网络替换原有的DarkNet53作为基础网络,以提升网络输入和预测结果的尺度多样性。通过阀杆模块降低输入损失,同时在浅层特征图中加入特征增强模块,从而丰富特征图的感受野,强化网络对浅层特征信息的提取,在保证整体检测性能的同时使网络对遥感图像中、小目标的检测精度和鲁棒性均有所提升。在遥感图像数据集上进行多组对比实验,结果表明,相比原始YOLOv3算法,该算法的平均准确率提高9.45个百分点,在小尺度目标上的检测准确率提升更显著,达到11.03个百分点,且模型参数量得到有效缩减。 相似文献