动态高压微射流处理对方竹笋膳食纤维理化及结构特性的影响

以方竹笋中提取的膳食纤维为研究对象，采用动态高压微射流（dynamic high-pressure micro-fluidization, DHPM）在不同压力条件（0，50，100，150，200 MPa）下进行处理，探究其对竹笋膳食纤维（bamboo shoots dietary fiber, BSDF）理化和结构特性的影响。结果表明，随着处理压力的增大，BSDF粒径先增大后减小，当处理压力为150 MPa时，粒径最小，为（370±11） nm，此条件下BSDF的持水力、持油力和膨胀力达到最大，较对照组分别提高了47.74%，50.54%，61.27%，且差异显著（P<0.05）。红外光谱分析表明DHPM处理不会改变BSDF的官能团，但会使BSDF内部的部分氢键断裂和半纤维素、木质素等发生降解；X射线衍射和热重分析表明DHPM处理不会引起BSDF的晶体结构改变，但晶体有序度会下降，进而导致其热稳定性降低；微观结构分析显示DHPM处理会使BSDF颗粒尺寸减小、表面粗糙、组织松散，且当处理压力为200 MPa时，颗粒发生团聚。综上，DHPM可以有效改善BSDF的理化性质，在膳食纤维改性方面具有一定的应用价值。     

液-液分散性质的研究概况

多相接触器,如反应器、萃取器,其性能无不与相分散的性质有关。分散相尺寸及其分布、相界面积,必然影响两相的流体力学性质、分散相滞存率(hold up)分布和停留时间分布。对于液-液系统而言,液滴的破碎及凝聚速率,对传质效果有重要影响。近年来,溶剂萃取塔的数学模型已有很大进     

振动筛板槽中某些液液分散性质的研究

本文主要对液液分散动力学中的某些重要函数,进行了实验研究.在理论分析及实验数据的基础上,对振动筛板槽中的液滴破碎概率与振动频率、振幅、液滴直径、体系的物理性质以及筛板孔径的关系,进行了关联.探讨了液滴可能发生破碎的临界条件,并根据实验结果,建立了液滴在发生破碎后子滴数的关系式.此外,采用激光平行光技术并与微机结合,在线测量Sauter液滴直径.实验结果与理论计算值相近,并研究了振动频率与振幅对液滴直径的影响.     

一种新型高粘性物料萃取设备

本文讨论了多种形式塔盘结构对粘度高达187～2426cP物料萃取效果的影响。对塔内径为142mm及500mm的萃取塔,分别对转盘、栅板塔盘、齿形塔盘、多孔转盘以及网格塔盘进行静态传质实验。结果说明,网格塔盘传质效果最好。此外,还对塔内径为152mm、高为2m的转盘塔和网格塔进行两相逆流传质实验并进行比较,证明新型网格塔传质效率可提高一倍以上。并获得网格塔传质单元高度与转速、流率、粘度及滞存率等各因素的关联式。     

振动筛板槽中液滴分散动力学的研究——(Ⅱ)实验结果及Monte-Carlo模拟技术的应用

本文根据前文(I)报的理论分析,采用Monte-Carlo方法对实验数据进行模拟.液滴直径的测量采用照相法及透光法.所测得的液滴直径分布数据及平均液滴直径的数据,在微机上进行拟合归纳,得到了振动筛板槽中液滴直径分布模型及液滴平均直径的关联式.模型计算结果与实测值拟合较好.应用Monte-Carlo模拟技术对液滴破碎和凝聚这一随机过程进行了模拟及参数估计,得到了液滴破碎速率及凝聚速率参数.     

振动筛板槽中液滴分散动力学的研究(Ⅰ)实验研究及理论分析

本文通过实验观察发现,液滴的破碎只有在液滴与振动筛板孔口发生碰撞时才发生.基于这个实验现象,建立了振动筛板槽内液滴破碎的新模型.把筛板孔口附近的剪应力作为破碎力,破碎速率可表示为:G(d)=C_12Af/H(?)~n_4(d/d_h)~n_5[1-(d_(cr)/d)~(2n_1+1)]~0.5n(d)液滴的凝聚可以按气体分子碰撞过程来处理.凝聚速率可以用下式表示:ω(d_1,d_2)=C_Ⅱ(d_1+d_2)~(7/3)∈~（1/3)[β_d∈~(2/3)d_1+d_2/σ(d_1+d_2）~（1/3）]~n_6n(d_1)n(d_2)     

复杂碳酸盐岩礁滩气藏三维地质建模研究

针对传统建模思路与流程的不足,进行三维地质建模研究。研究中采用"关键构造面+层序节点控制技术"定义骨架三维模型,对区域构造及旋回特征进行精细刻画,建立起地层构造模型;利用"层序格架内地震约束+井控沉积微相"建立沉积微相精细模型,并在此基础上利用"相控+地震储层预测技术"建立储层属性模型。所建模型能够对地层构造形态加以准确刻画,可展现出复杂礁滩纵向多旋回沉积序列。     

Apriori算法在图书推荐服务中的应用与研究

数据挖掘是近年来数据库领域研究的热点问题之一.当今数字图书馆个性化服务已成为图书馆服务模式的主流,图书推荐服务是其重点之一.关联规则Apriori算法是数据挖掘的关键技术之一,主要是找出数据库中的所有频繁项集,然后由频繁项集产生关联规则.针对传统的Apriori算法存在的缺陷,利用"分割-整合"的思想改进了Apriori算法.将改进后的Apriori算法应用到图书推荐服务应用模型当中,并进行数据挖掘测试,通过与传统Apriori算法进行对比,改进后的Apriori算法的实际运行效果有明显的改进.     

水文模型参数的灵敏度分析

利用RSA和Sobol’两种全局灵敏度分析方法,对新安江模型中的主要产汇流参数进行了灵敏度分析,分析中采用Latin超立方采样方法,设定了模型参数的合理取值范围。参数灵敏度分析结果表明,两种方法得到的结果比较一致,流域蓄水容量是最敏感的参数,其次为汇流参数。灵敏度分析为水文模型有效的参数率定提供了技术支持。