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1.
2.
酒花及酒花制品在啤酒工业中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文阐述了酒花在啤酒酿造中的作用,并论述了酒花制品在啤酒工业中的应用。 相似文献
3.
不同溶剂酒花多酚提取物清除羟自由基活性的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
分别用70%丙酮水溶液和50%乙醇水溶液对酒花中的多酚类化合物进行提取,并采用福林酚法测定提取液中总多酚的含量,发现70%丙酮对酒花多酚提取量(40.15 mg/g酒花)比50%乙醇对酒花多酚提取量(31.18 mg/g酒花)高出11%。选用水杨酸法测定了以上两种酒花多酚提取物对羟自由基的清除率,并以抗坏血酸和茶多酚做阳性对照。结果表明,酒花多酚对羟自由基具有较强的清除作用,其清除率在0~100μg/mL的多酚浓度范围内随浓度的增加而增大,呈现明显的线性关系,各试样对羟自由基清除力大小顺序依次为:50%乙醇酒花多酚(IC50值为11.8μg/mL)>抗坏血酸(IC50值为33.5μg/mL)>茶多酚(IC50值为42.0μg/mL)>70%丙酮酒花多酚(IC50值为58.4μg/mL)。当试样浓度达到0.2 mg/mL时,50%乙醇酒花多酚对羟自由基清除率为99.7%,与Vc和茶多酚没有显著差异,但显著高于70%丙酮酒花多酚(清除率为93.8%)。结论:极性大的酒花多酚组分其抗氧化活性高于极性小的酒花多酚组分。 相似文献
4.
5.
6.
目的:解决白酒传统摘酒方法“看花摘酒”的主观性和不稳定性,以及现有机器视觉酒花分类方法难以满足实时分类的问题。方法:轻量型YOLOv5以YOLOv5s作为初始模型,使用K-mean聚类的锚框取代默认锚框,以提高模型检测精度和稳定性,使用ShuffleNetV2网络替换YOLOv5s主干网络进行特征提取,以达到轻量化模型的目的,并增加CBAM注意力机制使模型更加关注酒花特征。结果:与YOLOv5s初始模型相比,轻量型YOLOv5模型占用内存减少92.5%,参数量减少93.7%,计算量降低63.4%,检测精度提升2.8%,FPS高达526。结论:轻量型YOLOv5降低了对硬件配置的要求,可以很好地实现酒花实时检测分类。 相似文献
7.
酒花中β—酸综合利用的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
张浩 《广州食品工业科技》1999,15(3):60-61,11
本文回顾了国内外啤酒工业的发展,介绍了酒花和β-酸的成分,阐述了β-酸的加工现状和发展趋势,对推动我国啤酒工业的发展有积极的作用。 相似文献
9.
采用气相色谱仪测定酒花油中的主要香气物质,利用多点内标法,方法的线性关系、数据精密度、回收率都很好。但本方法不能测定各物质的绝对含量,只能表示为相对百分含量。不同酒花品种的主要香气物质之间差异较大,一般以石竹烯与律草烯的比值为鉴定依据。 相似文献
10.