啤酒生产中硅藻土过滤工艺的优化

啤酒过滤是啤酒罐装前的一道主要工序,对于改善啤酒外观、提高啤酒稳定性、延长啤酒保质期具有重要作用。以硅藻土作为助滤剂的过滤技术是目前啤酒过滤的主流技术。本论文以啤酒过滤效率和过滤质量为判断依据,比较不同型号硅藻土搭配使用的效果,并对影响啤酒过滤效率的硅藻土参数进行回归分析,以达到优化硅藻土过滤工艺的目的。研究结果表明,硅藻土添加中,粗土和中土的比例显著影响对啤酒的过滤效率和过滤质量,当粗土和中土的比例为1:1时,单机过滤量最高、压差最小、硅藻土消耗量最低,可以达到最优的过滤效率,而当粗土和中土的比例为2:1时,微检合格率最高、浊度最低,可以达到最优的过滤质量。硅藻土参数影响啤酒过滤效率的回归模型分析结果表明,硅藻土中土渗透率对啤酒过滤效率具有显著正向影响,中土150目筛分对啤酒过滤效率具有显著负性影响。本论文中的研究探讨论影响硅藻土过滤效果的关键因素,为后续生产中选择合适参数的硅藻土类型、调整硅藻土添加配方提供了有效的参考依据,对于实现啤酒过滤流程的高效、低耗、环保、稳定运行具有重要意义。     

酿造罐体清洗优化及监控

本文主要阐述了通过ATP快速检测．快速、详细地了解了罐体清洗中的问题,针对问题逐一解决后,实现了罐体清洗工艺的优化。     

啤酒高农过滤后稀释工艺的探析

本文通过试验，确定先过滤后稀释新工艺的可行性。在实现该工艺时，能够大大提高生产效率、增加产能，降低能物耗。     

啤酒高浓过滤后稀释工艺的探讨

本文通过试验,确定先过滤后稀释新工艺的可行性.在实现该工艺时,能够大大提高生产效率、增加产能,降低能物耗.     

基于深度残差网络和注意力机制的人脸检测算法

人脸检测技术作为一种人员身份识别的主流技术被广泛应用于人们的日常生活中。然而在特定应用场景中,当人脸被遮挡或人脸目标非常密集时,人脸识别的检测性能急剧下降。提出一种基于深度残差网络和注意力机制的高精度人脸检测算法。使用残差网络ResNet-50并结合IoU损失函数提高人脸检测精度,并利用注意力机制优化突出脸部区域特征,在此基础上采用非极大值抑制方法增强算法鲁棒性。在公开FDDB数据集上的实验结果表明,该算法的准确率达到96.1%相比传统卷积网络VGG-16算法提高1.6个百分点。     

基于深度学习的遥感图像去雾算法

针对遥感图像由于雾霾的存在导致图像清晰度下降的问题,提出了一种基于深度学习的图像去雾算法.首先将原有大气散射模型进行变形得到一个端到端的去雾模型,再将多个未知参数统一在一个参数中,运用多尺度卷积神经网络对未知参数进行估计,最后将参数估计值代入去雾模型中得到无雾图像.针对无参考图像数据集,先运用现有数据集对网络进行初步训练,再加入自建数据集对网络进行二次训练.实验结果表明,与相关去雾算法进行对比,该算法在视觉效果和客观指标上都有不同程度的提高,有效提升了遥感图像在雾霾天气状况下的清晰度.     

多尺度沙漏结构的单幅图像去雨算法研究

雨天环境会造成图像模糊、变形,大幅降低图像质量,对于后续的图像分析和应用造成严重影响.单幅图像的去雨算法研究成为热点,然而现有算法存在过度平滑、颜色失真和复杂雨水图像复原能力差等诸多问题,去雨问题难以有效解决.本文提出一种新颖的多尺度沙漏结构的单幅图像去雨算法.首先,针对雨的特征复杂多样的特点,采用多尺度沙漏网络结构,提取并融合多尺度的雨线特征;其次,在沙漏网络内部,引入残差密集模块,使特征在不同级别网络中实现传递和复用,最大限度的提取细节特征和增强网络表达能力;最后,针对雨水不均匀分布的特点,在残差密集网络基础上加入注意模块,提高算法在空间和通道方面特征提取能力,能够处理复杂的雨天图像.实验结果表明,本方法相较于现有算法,能够更好的去除雨线,并且能够最大程度的保留图像细节和颜色信息.     

玉米颗粒在啤酒生产中的应用研究

在啤酒生产过程中,浸出率控制是关键,为了提高浸出率降低成本,用辅料代替部分麦芽.本文通过传统辅料的对比,分析存在的问题,并对比分析了传统辅料与玉米颗粒的优缺点,为大生产使用玉米颗粒提供了新的思路.     

基于InSAR沉降监测的建筑地基沉降变形量测量

当前，地基沉降变形量测量结果误差较大。因此，文中提出融合InSAR沉降监测技术的建筑地基沉降变形量测量方法。通过滤波处理合成孔径雷达影像，结合InSAR沉降监测原理，计算出建筑地基的最大形变梯度，采用概率积分法进行空间差值计算，求解沉降变形量测量值。结果表明，该方法的测量平均百分比误差为0.04%，沉降中心测量平均百分比误差为0.09%。