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野木瓜果酒香气成分提取方法的比较 总被引:1,自引:0,他引:1
分别采用同时蒸馏法(simultaneous distillation extraction,SDE)、固相微萃取法(space-solid phase micro extraction,SPME)、固相萃取整体捕集剂法(monolithic material sorptive extraction,MMSE)对纯种发酵野木瓜果酒挥发性成分进行富集提取,以气相色谱-质谱法(gas chromatography-mass spectrometer,GC-MS)结合保留指数(retention index,RI)对提取风味成分进行分离鉴定。3种方法共检出75种风味成分,可归类为醇类、酯类、酸类、醛酮类、芳香族类、萜类以及其他化合物。比较3种方法提取野木瓜果酒风味成分的特性,发现SDE法对大分子量、高沸点的醇类、酸类提取效果较好; SPME法提取低沸点的醇类、酯类、醛酮类化合物效果最佳。MMSE法对醇类、酯类、醛酮类、芳香族类化合物提取效果较好,但对酯类物质提取效果不及SPME。综合比较,SPME法最适宜于野木瓜果酒风味成分提取。 相似文献
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为了充分利用沼液,采用向沼液中投加MgCl_2·6H_2O和Na_2HPO_4·12H_2O生成磷酸铵镁(鸟粪石)的方法,以回收其中氨氮的同时获得缓释肥鸟粪石。本研究以生活垃圾厌氧处理后排放的沼液为研究对象,研究了pH值与磷氮物质的量比对鸟粪石结晶法回收氨氮的影响,结果表明pH值对氨氮回收率影响不是很明显,当pH值在7.5~10.0之间变化时,氨氮的回收率均大于78.31%。而磷氮物质的量比对沼液中氨氮回收率影响非常显著,随着磷氮物质的量比从0.8升高到1.3,氨氮的回收率也从64.73%提高到91.05%。利用响应曲面对上述两种因素进行优化,确定了鸟粪石结晶法回收氨氮的最佳工艺条件为:pH值为7.5,磷氮物质的量比为1.183,此时氨氮回收率为88.69%。 相似文献
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全球经济正在向数字经济加速转型过渡,我国经济正处于新旧动能转换的关键时期。当下,我国建筑行业以项目制为主的管理方式,强调纵向管控,缺乏横向沟通,标准化程度低,管理难度大。这些建筑行业发展中固有的痛点、难点,在数字经济浪潮下更为凸显。面对互联网和实体经济深度融合的机遇,我国大型企业在数字化转型的潮流中进入发展新阶段,建筑类企业数字化转型升级应运而生。智慧工地是建筑行业数字化转型的产物,是信息技术和人工智能在工程领域的应用,是未来建筑行业的发展方向。本文选择北京市安全质量及智慧管理标杆观摩工地A项目作为案例。A项目充分利用“智慧工地+BIM”新技术探索创新,为技术质量、安全防护、施工生产等提供了全方位、强有力的“智慧”支撑,实现施工项目管理数字化,极大地提高了人、机、料的运转效率,缩短了施工工期,降低了施工成本,减少了安全事故,提升了项目智能化水平,为施工生产顺利进行保驾护航。同时,本文从多个方面对智慧工地建设存在的问题进行了分析,在此基础上提出了推进智慧工地建设的相关措施和建议。 相似文献
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2008年春季全国磨料磨具行业信息交流暨第47届中国刚玉碳化硅交易会,于2008年3月25日在四川省成都市胜利召开,会议由中国机床工具工业协会磨料磨具分会秘书长崔宇主持。 相似文献
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山东圣泉化工股份有限公司简介:山东圣泉化工股份有限公司(原中英合资济南圣泉海沃斯化工有限公司)成立于1997年,占地面积两千亩,中国最大的酚醛树脂的生产基地,是国内首家全面引进国外软硬技术设备及生产管理模式的酚醛树脂生产企业,是山东省高新技术企业,是中国《摩擦材料用酚醛树脂》、 相似文献
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第十七届中国国际五金博览会于2010年3月10日在上海新国际博览中心隆重开幕。
本届博览会共启用了W1、W2、E1、E2、E3、E4、E5七个展馆,展馆面积总计达到80,800平方米。与往届展会相比,这次展会展位更多,规模更大,品种更全,展位总数达到4500个。中国磨料磨具网记者应邀参加本次博览会并亲眼见证了本次会议的盛大。 相似文献
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采用小米为原料酿制黄酒以提升黄酒营养价值并提高小米经济价值。通过对小米黄酒理化指标测定并综合感官评价,对小米黄酒发酵酵母进行筛选,确定安琪黄酒高活性干酵母为最适菌种。根据单因素试验以及响应面试验,确定实际可行且较优的小米黄酒浸米条件:加水量150%、20℃浸米36 h;糖化条件:酒曲添加量0.6%、30℃糖化60 h;最佳发酵工艺条件:安琪黄酒高活性干酵母、酵母添加量0.22%、32℃发酵5 d,酒精度达11. 3%vol。在最优的工艺条件下酿造的小米黄酒各阶段相应指标与响应面所预测结果基本一致。 相似文献
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刘小雨 《计算机与数字工程》2022,(12):2694-2699
联邦学习作为一种新兴技术,可在融合多参与方数据的机器学习训练的同时,保证各参与方隐私数据的安全性,有效解决数据隐私问题以及数据孤岛问题。然而,联邦学习仍然面临着巨大的挑战,各个客户端与中心服务器的不断交互带来了巨大的通信成本。为了在保证模型精度的情况下尽量减少通信开销,论文提出一种改进的NSGA-Ⅱ算法来对联邦学习中全局模型的结构进行优化,引入快速贪婪初始化和进化后期丢弃低质量个体的策略来对传统NSGA-Ⅱ算法进行改进。实验表明,与MOEA/D算法对比,论文改进NSGA-Ⅱ算法在同等实验条件下性能更好,可获得更好的Pareto最优集,有效优化联邦学习模型结构,降低通信成本。 相似文献