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研究啤酒发酵过程中酵母数、双乙酰、pH、还原糖、α-氨基氮、酒精度和发酵度的变化规律.结果发现:酵母数量与双乙酰含量在发酵的前三天快速上升,进而急剧下降,后期下降趋缓;还原糖和α-氨基氮在发酵前期被快速消耗,中后期消耗缓慢;pH值发酵初期会有明显下降,随后趋于稳定;酒精度前期上升幅度较大,随后平稳.试验结果表明啤酒发酵过程中主要理化指标的变化是有一定规律的,对啤酒实际生产有指导意义. 相似文献
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文章以牛乳为原料,采用超滤技术,探讨了开发低乳糖乳粉的可行性。试验结果表明,采用切割分之量为3万的有机膜,在0.22MPa、40℃条件下超滤,浓缩倍数可达2.5倍以上,脱脂乳平均透液通量提高30%左右。蛋白质截留率在92.52%以上,乳糖截留率在12.29%以下,钙、磷等矿质元素也有较高的截留率。牛乳经超滤后,再经真空浓缩、喷雾干燥、调制等工序,制作的低乳糖乳粉符合相关标准,是乳糖不耐症人群的理想乳制品。 相似文献
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酸析-混凝处理硫酸盐竹浆黑液 总被引:2,自引:0,他引:2
对硫酸盐竹浆蒸煮黑液进行了酸析一混凝处理,探索了此种黑液酸析处理时的最佳温度和pH值;以及酸析后的混凝的最佳pH值以及投药量。实验表明,采用酸析一混凝处理方法,不仅能有效地分离黑液中的木素,而且能大大地降低污染负荷。 相似文献
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高粱作为一种酿酒原料,其不同混合比例配比的高粱的淀粉含量会影响白酒的品质和产量。因此,准确高效地检测混合高粱中的淀粉含量对获得优质高产的白酒具有重要意义。本文基于可见光高光谱成像技术研究了混合高粱中的淀粉含量的快速检测方法。采用不同预处理方法对高粱样本的光谱数据进行预处理,并建立偏最小二乘法回归(partial least squares regression, PLSR)模型来确定最佳预处理方式。使用主成分分析(principal component analysis,PCA)、PLSR算法分别提取高粱样本的光谱特征。基于全波长和光谱特征分别建立了预测高粱淀粉含量的遗传算法-BP神经网络(genetic algorithm-back propagation neural network, GA-BPNN)和粒子群算法-支持向量机回归(particle swarm optimization -support vector regression, PSO-SVR)模型。对比模型性能发现,采用PCA方法提取的光谱特征建立的GA-BPNN模型最优,其直链淀粉的预测决定系数、预测均方根误差分别为0.992 2、0.041 6,支链淀粉的预测决定系数、预测均方根误差分别为0.151 9,0.933 6。研究结果表明,可见光高光谱成像技术结合优化算法可以快速预测不同混合比例配比下高粱的淀粉含量,为检测高粱的淀粉含量提供了一种新的方法。 相似文献
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