不同酵母发酵乌骨藤酒香气成分GC-MS分析

以乌骨藤为原料,用不同酵母生产乌骨藤发酵酒,采用顶空固相微萃取和气相色谱-质谱联用技术对4种不同酵母发酵所产乌骨藤酒的香气成分进行分析,共鉴定出53种香气成分.酿酒活性干酵母1938、1394、1921、1450发酵的乌骨藤酒中分别检测到28、33、41、33种香气成分,其中20种是4者共有的.酿酒酵母1938、1921和1450发酵乌骨藤酒主要香气成分为β-苯乙醇和异戊醇,酿酒酵母1394发酵乌骨藤酒主要香气成分为β-苯乙醇和羊脂酸.     

一起调压器失灵超压进户事故剖析

1998年11月18日,我市地质三所片区,发生一起调压器失灵超压进户事故。造成30块煤气表损坏漏气。由于发现及时,迅速切断了调压器入口阀门,避免了一次重大火灾爆炸事故的发生。1.事故的引发 我市地质三所片区,于1996年开始供应管道天然气。由一台RTJ-FK型自力式调压器供应9栋楼,721户。1998年地质三所片区又增加一栋楼用户,在进行新安装低压管道碰口动火作业及通气置     

基于GeoDam-BREACH与Graham法的溃坝生命损失估算

应用GeoDam-BREACH工具包模拟了超标准洪水状况下小井沟水库下游的溃坝洪水演进过程,得到水库溃坝下游淹没范围与淹没区水深分布,然后采用Graham法对溃坝导致的生命损失风险进行分析。分析结果表明,小井沟水库发生漫顶破坏时,溃坝洪水对下游产生严重影响,下游村镇有受淹风险;下游溃坝淹没区域的风险人口死亡率较高,并且随着警报时间的减小而增大,从而得出警报时间和风险人口对溃坝洪水严重性的理解程度是生命损失的重要影响因素、应当加强水库大坝的日常巡查工作和预警系统的结论。研究成果为小井沟水库的防洪调度和应急预案编制提供了有效支持,对于同类水库的防洪和安全管理亦具有参考价值。     

含抽蓄电站与新能源发电的柔性直流系统日前优化调度方法

多端柔性高压直流输电技术可实现大规模可再生能源发电的多点汇集送出,通过接入和调控抽水蓄能(以下简称"抽蓄")电站可进一步平抑可再生能源出力波动、匹配负荷侧需求.针对含新能源发电和抽蓄电站的多端柔性直流系统,采用生成场景集方法建立了考虑新能源发电出力不确定性的日前随机优化调度模型.该模型详细考虑了定速与可变速抽蓄机组运行约束和抽蓄电站库容约束,同时包含了计及柔性直流电网有功损耗的潮流约束.通过对柔性直流电网潮流约束二阶锥松弛,将所建立模型转换为以期望运行费用最小为目标的混合整数二阶锥规划问题,可求解获得日前优化调度方案.以中国张北柔性直流示范工程为例进行仿真分析,验证了所提方法的有效性.     

计算成像系统中的低信噪比图像重构研究

针对当前计算成像系统生成原始图信噪比低、清晰度不够等缺陷,为此提出稀疏先验自适应的计算成像系统低信噪比图像重建方法。首先估计模糊后图像的信噪比,采用贝叶斯构建低信噪比图像自适应重建的稀疏先验约束条件,采用可变参数的稀疏先验约束正则化算法优化稀疏正则化约束项,采用特定参数控制图像梯度排列稀疏度,得到贝叶斯后验概率上限,然后采用迭代加权最小二乘算法优化低信噪比图像重建结果,采用幅值投影算子限制不同颜色通道图像信号幅值,获取约束重构彩色图像。测试结果显示,重建后的图像峰值信噪比与结构自相似度均有大幅度提升,低信噪比图像重建效果优于同类型方法。     

西安地方导游服务市场规范措施浅析

西安旅游业经历了从起步到繁荣的30年发展历程,取得了令人瞩目的成就。但西安地方导游服务市场还很不规范,严重制约了其快速发展。本文通过深入分析提出可行性建议及意见,以此来规范导游服务过程中实际操作,提高导游人员的服务质量。     

聚醚嵌段亲水性氨基硅油的制备及性能

采用红外光谱对自制的聚醚嵌段亲水性氨基硅油进行结构表征,并将其应用于纯棉织物的柔软整理,考察了处理浴pH值、温度、整理剂用量和烘干温度对柔然整理效果的影响。结果表明,优化的聚醚嵌段亲水性氨基硅油柔软整理工艺为:处理浴pH值6,温度40℃,柔软剂用量3%~5%(om f),烘干温度90℃;处理浴温度、pH值和烘干温度对整理织物白度的影响较为显著,整理织物的色泽、柔软性、亲水性等性能对各工艺参数的耐受性极强。     

基于OFDM的WLAN相位校正算法研究

相位校正对基于OFDM的高速数据传输系统至关重要.文章针对802.11a协议提出了一种使用导频进行相位校正的算法.该算法对接收导频样本进行最小二乘估计以获得相偏参数,算法综合考虑了抽样时钟偏移(SCO)和载波频偏(CFO)所引起的相位偏移.文章通过仿真比较了该算法与另一种相位校正算法在不同参数下的性能,结果证明在相偏主要由SCO和CFO引起的情况下该算法性能较好.     

基于云计算的ACO-K中心点资源优化算法

云计算是计算网络模型研究的热点领域,能实现几种资源共享和资源动态配置。然而,云计算中存储资源如何快速路由,减少动态负荷,兼顾全局负载平衡是有待解决的问题。ACO是一种仿生优化算法,具有健壮性强、智能搜索、全局优化、易与其他算法结合等优点。K中心点算法是K均值的改进算法,鲁棒性强,不易受极端数据的影响。结合这两种算法的优点,提出一种基于云计算环境下的ACO-K中心点资源分配优化算法,得到最优的计算资源,提高云计算的效率。通过仿真验证了该算法的有效性。