甘蓝提取物对魔芋葡甘聚糖凝胶流变特性的影响

为探究天然甘蓝提取物（red cabbage extract,RCE）对魔芋葡甘聚糖（konjac glucomannan,KGM）凝胶流变特性的影响,将不同浓度的RCE添加到KGM溶胶中,通过旋转流变仪考察KGM/RCE复合体系的静态与动态流变特性,利用扫描电镜与傅里叶变换红外光谱对其复合凝胶微观结构进行表征。结果表明：KGM/RCE复合凝胶均呈现剪切稀化现象,复合体系的表观黏度随着RCE添加量的增加而降低。动态黏弹性结果表明,储能模量（G′）与损耗模量（G″）均表现出较强的频率依赖性,且RCE添加后,两者数值均下降,表明RCE对凝胶体系中分子的缠绕起阻碍作用。此外,随着RCE添加量的增加,G′与G″的交叉点沿低频方向偏移,可知体系分子间氢键作用加强,使得KGM分子链在移动过程中受到更大阻力,松弛时间延长,导致G′与G″的交点向低频方向移动,凝胶呈现出弹性特征。傅里叶变换红外光谱与扫描电镜结果显示,随着RCE含量的增加,RCE的增塑作用加强,大分子链间的聚集作用被削弱,复合凝胶网络结构稳定性下降从而对复合凝胶的流变学特性起消极作用。     

冷链温度在线计量的不确定度动态评定

温度测量过程具有时变性、随机性以及自相关性的特点，传统的不确定度评定方法并不适用。针对冷链温度在线计量的不确定度动态评定这一难点，提出一种结合马尔科夫链蒙特卡洛的数据融合贝叶斯估计方法。按历史数据设定先验分布，对当前样本数据应用最大似然估计方法获得似然函数，以先验分布和似然函数的联合概率密度函数为状态转移函数构造马氏链，并使用Metropolis-Hastings算法进行抽样，以抽样后的结果作为该次评定结果及下次评定的先验信息，实现信息的继承与更新。分别使用GUM法、传统贝叶斯不确定度评定方法和所提方法对冷库工况下温度测量数据进行评价。结果表明所提方法较传统贝叶斯方法改善了41.67%，且精准度更高、稳定性更好，有助于提高测量结果价值和实现动态不确定度评定。