全细胞生物催化合成(R)-2-羟基-4-苯基 丁酸乙酯

以2-羰基-4-苯基丁酸乙酯(OPBE)为碳源,从葡萄园土壤中筛选分离得到一株高选择性不对称还原OPBE为(R)-2-羟基-4-苯基丁酸乙酯[(R)-HPBE]的粘质红酵母(Rhodotorula mucilaginosa CCZU-G5),利用1HNMR、GC-MS、液相色谱(LC)对产物结构进行了表征。构建了Rhodotorula mucilaginosa CCZU-G5全细胞催化还原OPBE合成(R)-HPBE的反应体系并对反应条件进行了优化。结果表明,最适催化反应条件为:在20 mL磷酸盐缓冲液(PBS)反应体系中,反应温度为35℃,pH=7.5,菌体质量浓度200 g/L,葡萄糖质量浓度30.0 g/L,金属离子Ca~(2+)浓度3 mmol/L,底物OPBE浓度为20 mmol/L,反应时间12h,在此条件下,(R)-HPBE产率达82%,对映体过量值(e.e.)为99.9%。     

变蒸发温度下压缩冷凝机组的性能实验研究

保持环境温度不变,在-15℃~0℃的蒸发温度范围内对压缩冷凝机组进行了测试.分析了变蒸发温度对压缩冷凝机组COP、输入功率、压力比、吸气温度、排气温度等性能参数的影响,得出制冷量和蒸发温度之间的线性拟合关系.由实验得出:环境温度不变,蒸发温度上升1℃,COP平均上升2.2%.该实验为压缩冷凝机组的设计和工程应用提供了实验参考依据.     

矿井提升机闸盘检测系统的改造

针对GCTP-ZP01闸盘检测系统采用机械开关检测闸盘磨损和弹簧疲劳度,存在系统灵敏性差的问题,提出了一种基于嵌入式组态软件和S7-200 PLC的GCTP-ZP01闸盘检测系统的改造方案;详细介绍了改造后系统的硬件及软件设计。实际应用表明,改造后的系统结构简单、可靠性高、维修方便。     

固定化沙雷氏菌脂肪酶拆分(R,S)-2-羟基-4-苯基丁酸乙酯

利用海藻酸钙-戊二醛交联法对本实验室筛选到的一株能选择性拆分(R,S)-2-羟基-4-苯基丁酸乙酯〔(R,S)-HPBE〕的沙雷氏菌脂肪酶进行固定化,并对固定化脂肪酶的酶活和拆分条件进行了研究。结果表明,最适反应温度为50℃,pH=7.0,底物浓度40 mmol/L,ρ(酶液)=200 g/L,在该条件下,反应10 h后,(R)-2-羟基-4-苯基丁酸乙酯〔(R)-HPBE〕产率达93.4%,光学纯度(e.e.)为96.2%。连续反应12批次,固定化脂肪酶仍可使(R)-HPBE产率维持在80%以上。     

基于优化哈达玛矩阵的图像重构算法研究

基于传统的压缩感知理论,提出了一种置乱块哈达玛矩阵,对图像进行非相干测量。将测量矩阵中的部分块进行哈达玛变换并随机交换列,使得矩阵中的元素服从零均值和方差的正态分布。通过对多种类型的图像样本进行重构实验,比较分析置乱块哈达玛矩阵在BP、OMP、StOmp等不同重构算法下的重构效果,以及OMP算法在分别以随机矩阵、托普利兹矩阵、循环矩阵和置乱块哈达玛矩阵为测量矩阵时的重构效果。实验结果表明,以置乱块哈达玛矩阵为测量矩阵,图像重构的信噪比更高、压缩成像的效果更好、运算所需时间更短。     

基于支持向量机的叶片图像分割

针对自然环境下的叶片图像分割,提出了一种基于支持向量机的叶片图像分割算法。该方法首先将图像少量像素点分别标记为叶片前景样本和叶片背景样本,然后根据样本数据建立支持向量机分类决策模型,最后根据预测模型对整个图像像素点进行分类,将叶片图像从背景中分割出来。实验结果表明,该方法能够对含有反光区域的叶片实现准确分割,相比基于聚类的叶片分割算法分割精度更好,算法耗费时间更短。     

苔藓植物在园林中应用前景

苔藓植物虽然体型较小,但能够生活于其它植物不宜生存的生如林地,树干,石面等,而且色泽嫩翠,越冬能力强,因此在园林中有广泛的利用价值。本文还介绍了常用的苔藓植物种类及其栽培。     

风道结构对自提冷冻冷藏柜热性能的影响研究

冷冻冷藏柜依靠风机推动内部气流强制循环来实现柜内的冷却,通过优化风道结构可显著改善其热环境. 论文借助CFD仿真软件将某自提冷冻冷藏柜内部温度场及气流组织等结果可视化,探究风道结构对柜内热性能的影响规律. 通过改变风机方向、风道宽度及风道倾角建立多个模型进行对比,筛选出最优的结构模型. 研究结果表明:风机垂直于地面设置,风道宽度为8 cm、倾角为1.8°的冷柜内部热性能最为理想.     

长武地区低渗透油层损害因素与增产措施研究

长武地区三叠系延长组油层具有低孔隙度、低渗透率和多种敏感性的特点,导致开采难度大。分析了延长组油层的敏感性特征和对储层的损害因素,提出了酸化处理的优选配方和防护措施,为提高长武地区低渗透油层的整体工业生产能力提供科学依据。     

基于改进Kalman滤波l1模加速算法的语音信号重构

为求解欠定噪声方程组,需要从噪声和抽样不足的数据中重建高维离散信号。压缩感知矩阵的零空间特性保证了可以通过l1最小化来恢复信号的稀疏表示。文章在Kalman滤波l_1模算法(KML1算法)的基础上通过采用基于Aitken的delta-squared过程外推法对其进行改进,提出了一种改进的Kalman滤波l_1模加速算法(加速算法),并运用于语音信号重构中。实验结果表明:在高维情况下,KML1算法经过500次迭代后,重构的解基本接近真实值,而加速算法经过100次迭代后,重构的解与真实值基本一致;与传统的正交匹配追踪(OMP)算法相比,加速算法的恢复时间比OMP算法缩减了将近20倍。具有外部阈值的l_1最小化Kalman滤波器为x重构提供了更短的时间和更高的精确度。