茶末/CMC-Na/AL-Na复合膜制备及性能测定

目的 为改善传统保鲜膜带来的环境污染问题,开发出具有较好力学性能和抗菌性的食品包装材料提供理论依据。方法 采用海藻酸钠(AL-Na)和羧甲基纤维素钠(CMC-Na)为主要成膜材料,辅助添加茶末通过流延成膜法制备复合膜,以拉伸强度、断裂伸长率等为依据,通过单因素和响应面试验确定茶末/CMC-Na/AL-Na复合膜的最佳工艺。结果 当CMC-Na与AL-Na的体积比为84∶16、茶末添加量为1.43%、干燥温度为50 ℃、干燥时间为7 h时,复合膜综合性能最优,拉伸强度为16.60 N/mm²,断裂伸长率为19.11%,具有较好的力学性能、耐水性、抗氧化性和抑菌性。结论 制备的茶末/ CMC-Na/AL-Na复合膜具有较好的力学性能和抗氧抑菌性能。     

几何形态在现代家具设计中的应用

几何形态家具是现代居室的一部分,它是无风格的,因为它除了用途和必要的结构外,并不期望表达任何特定的风格,所有的组成部分都是用同样的标准化的基本部分构成,这些部分随时都可以分开或转换。正是这种特性使几何化的造型设计手法应用水到渠成,以几何形为基本单位,通过加、减、换、改等设计方法,创造出多种的造型,并成就着若干的设计可能性。     

Discrimination of green tea quality using the electronic nose technique and the human panel test, comparison of linear and nonlinear classification tools

Electronic nose (E-nose) technique was attempted to discriminate green tea quality instead of human panel test in this work. Four grades of green tea, which were classified by the human panel test, were attempted in the experiment. First, the E-nose system with eight metal oxide semiconductors gas sensors array was developed for data acquisition; then, the characteristic variables were extracted from the responses of the sensors; next, the principal components (PCs), as the input of the discrimination model, were extracted by principal component analysis (PCA); finally, three different linear or nonlinear classification tools, which were K-nearest neighbors (KNN), artificial neural network (ANN) and support vector machine (SVM), were compared in developing the discrimination model. The number of PCs and other model parameters were optimized by cross-validation. Experimental results showed that the performance of SVM model was superior to other models. The optimum SVM model was achieved when 4 PCs were included. The back discrimination rate was equal to 100% in the training set, and predictive discrimination rate was equal to 95% in the prediction set, respectively. The overall results demonstrated that E-nose technique with SVM classification tool could be successfully used in discrimination of green tea's quality, and SVM algorithm shows its superiority in solution to classification of green tea's quality using E-nose data.     

薄层层析-紫外分光光度法测定银杏茶中银杏酸含量

采用薄层层析一紫外分光光度法建立了一种银杏茶中银杏酸快速检测的方法．采用正己烷索氏提取银杏茶中的银杏酸;以硅胶G为固定相,石油醚;乙酸乙酯：冰醋酸（18：1：1）为展开剂对银杏酸进行分离纯化;紫外分光光度法测定,波长为307nm．结果表明：该方法测定银杏酸含量的线性关系良好,线性范围为0．009-0．093mg／mL（R^2=0．9997）,精密度RSD为2．15％,平均回收率为100．90％,测定结果同HPLC法结果对照无明显差异,适用于银杏茶中银杏酸含量的测定．     

响应面法优化油茶粕中茶皂素提取工艺

采用单因素实验结合响应面法,优化了从油茶粕中提取茶皂素的工艺参数。单因素实验最佳条件：乙醇体积分数为70%、提取时间为3 h、提取温度为70℃、料液比为1∶4。在单因素的基础上,选取乙醇体积分数、提取时间、料液比为影响因子,以茶皂素提取得率作为响应值,进行3因素3水平响应面分析。结果表明：茶皂素最佳提取条件是乙醇体积分数为72%、提取时间为3.8 h、提取温度为70℃、料液比为1∶4.5,提取得率预测值为14.54%,验证实测值为14.22%,与预测值相对误差为2.20%。     

论青海藏族茶文化

青海藏族地区特殊的生存环境和饮食结构,决定了茶在人们饮食生活上的重要地位.青海藏族在烹茶、饮茶以及茶具上都具有鲜明的民族特征,并与藏传佛教的发展、宗教活动密切相关,构成了雪域民族丰富多彩的茶文化.     

气相色谱法测定茶多酚中的氯仿和乙酸乙酯残留

以正已烷为萃取剂,对茶多酚(TP)水溶液进行萃取,用气相色谱法分析了TP溶液中的残迹物氯仿和乙酸乙酯。色谱柱为2m×3mmi.d.不锈钢填充柱,固定相为10%的PEG20M,载体为ChromosorbW/WA。氯仿和乙酸乙酯的回收率分别为96.7%～104.3%和98.5%～103.6%;相对标准偏差分别为3.5%和1.7%;最低检测限分别为0.50ug/和0.36ug/g。     

沱茶中茶多酚的分析与鉴定

用索氏提取器以三氯甲烷为萃取剂,在95 ℃下从沱茶中提取茶多酚。用旋转蒸发器将滤液浓缩,有机相中加入三氯甲烷(V(三氯甲烷):V(浓缩液)=3:1)将咖啡因萃取分离、去除。水相中加入乙酸乙脂(V(乙酸乙酯):V(水)=3:1)将沱茶提取物萃取分离。以硅胶G作填充剂,以乙酸乙酯(V(乙酸乙酯):V(乙醚)=4:1)为洗脱剂进行柱层析。用傅里立变换-红外光谱法(FT/IR)测定沱茶提取物待测组分的红外光谱图,提供官能团的有关信息。确定待测组分的可能结构;应用气相色谱-质谱法(GC/MS)对其进行分析与鉴定,由电子电离源质谱(EI/MS)获得待测组分的质谱图和相关数据,进而对子离子裂解途径和特征离子进行辅助解析,确证待测组分为茶多酚。为开发利用沱茶提供了科学依据。     

不同酶处理对普洱茶香气成分的影响研究

采用顶空-固相微萃取技术提取普洱茶的香气成分,探讨了普洱茶经过过氧化物酶、风味蛋白酶、纤维素酶陈化处理后普洱茶香气成分的变化.经气质联用分析鉴定,除烷烃类化合物外,经过酶处理后的茶样香气物质种类较未经酶处理的茶样显著降低.空白样、过氧化物酶处理样、风味蛋白酶处理样、纤维素酶处理样分别鉴定出34种、21种、23种、24种香气化合物.另外,三种酶处理样品的香气成分中以甲氧基苯及其衍生物的显著增加为主要特征.     

济南六道门茶艺馆室内空间环境设计

当代茶艺馆设计不仅要体现时代特征,更要表达中国传统艺术的特色与神韵。文章以"传承历史文脉,体现时代特征"为设计原则,将"以人为本"和传承古典园林造景手法作为设计理念,从入口、景观走廊、景观茶座、庭院景观、VIP包厢等方面入手对济南六道门茶艺馆进行空间环境设计,旨在满足使用功能的需求条件下,营造一个凸显民族特色、融合自然景观且具有独特地域归属感的现代茶艺馆室内空间环境。