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目的 调查2018年昆明市某工厂花生酱和芝麻酱制作过程中微生物的污染状况。方法 分别采集2018年昆明市某工厂第二季度和第三季度生产加工各个环节的164件样品, 按照国家标准分别对菌落总数、大肠菌群、霉菌、肠杆菌科、李斯特氏菌、金黄色葡萄球菌、沙门氏菌等进行了检测。结果 前处理区的原材料、环境、仪器设备和漂洗原料的水中细菌总数、大肠菌群和肠杆菌科都有检出。第二季度罐装区的中间产品中菌落总数都有检出、检出1株英诺克李斯特氏菌; 第三季度罐装区的中间产品中菌落总数的检出率是90%(9/10), 大肠菌群的检出率为10%(1/10), 霉菌的检出率为20%(2/10)。第二季度的终产品中未检出霉菌、大肠菌群和沙门氏菌; 第三季度的终产品中未检出沙门氏菌和大肠菌群, 霉菌的检出率是20%(2/10), 且未超标。结论 花生酱和芝麻酱制作工艺流程较多, 过程控制复杂, 存在污染风险, 相关企业和监管部门应加强管理, 预防食源性疾病的发生。 相似文献
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当今电厂面临着诸多挑战,包括电力设备种类繁多、设备数量庞大、故障类型众多、数据耦合关系复杂以及海量的故障信息数据等。知识图谱能够将各种信息整合、可视化呈现,并支持智能化应用,有助于人们更好地获取、管理和应用知识,从而提高效率、创造价值。运用知识图谱来分析电厂故障数据,有助于深入研究电厂设备故障情况。在构建知识图谱的过程中,关系抽取是关键步骤之一,其准确率直接影响最终知识图谱构建的质量。本文提出了一个面向电厂关键发电设备故障知识图谱构建的关系抽取工具,该工具能将故障信息中海量、异构的数据以及相关故障处理进行可视化表达,同时支持用户交互式地参与到关系抽取的过程中,通过迭代训练来优化关系抽取模型。在实验测试阶段,利用真实电厂设备故障数据进行验证,证明了该工具在显著提高关系抽取的准确率方面的有效性。因此,构建的知识图谱质量得以提升,为电厂管理人员更好地运维管理发电设备提供了重要支持,为管控电厂相关数据以及推动电厂完备建设提供有力支撑。 相似文献
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在当前电力行业不断发展的时代趋势下,智慧电厂建设这一命题逐渐受到了学者们的广泛关注,电厂电力故障相关问题的管理成为了重要的一环。部分学者也开始研究如何通过知识图谱技术实现电力故障诊断领域知识的整合、分析、挖掘与再利用。为了解现阶段这一技术在电力故障诊断领域的应用情况,通过调研现有相关文献,有如下总结:在方法应用上,知识图谱的相关方法在电力故障诊断领域的应用主要集中在实体以及实体关系抽取上;在检索系统上,知识融合相关技术尚待优化。综合以上调研,针对知识图谱在电力故障诊断领域的应用与发展,提出对未来的展望。 相似文献