试点评食用酒精GB10343-2002理化指标

GB10343－2002与GB10343－89相比，理论指标作了大幅度的调整。1，将乙醇含量分为3个等级。2，硫酸试验中将普级酒精由80号改为60号。3，普级酒精氧化时间由15min改为20min，特级酒精为40min。4，增加了正丙醇指标；将普级酒精“异丁醇＋异戊醇”由80mg/L改为30mg/L。5，甲醇含量优级酒精≤50mg/L；普级≤150mg/L .6,增加酯的指标。。7，严格规定了特级酒精的理化指标。新国标更有利于提高酒精纯净度，改善感官质量，向纯净，优质，卫生发展。     

GB 5296.4—2012强标转推标的分析和建议

为帮助相关纺织品服装企业正确认识强制性标准GB 5296.4—2012《消费品使用说明第4部分:纺织品和服装》转推荐性标准后带来的影响,阐述了GB/T 5296.4-2012标准中使用说明内容与相关法律法规、明示产品执行标准之间的关系,对使用说明的其他标注内容和依据进行分析,建议生产企业继续标注使用说明,同时还需关注其他强制性标准、明示产品执行标准以及有关法律法规中对使用说明的特殊规定内容。     

国标GB 23350-2009与白酒的过度包装

随着白酒市场的竞争越激烈,白酒企业越来越追求包装的新、奇、特、豪,而包装的新、奇、特、豪就意味着制作成本更高,推动白酒过度包装愈演愈烈。为了限制白酒等食品的过度包装,国家出台了国标GB23350-2009《限制商品过度包装要求食品和化妆品》,但由于白酒的消费观念不够成熟、以经销商为导向开发产品导致的误区及标准本身的不足,对防止白酒的过度包装起到了积极的作用,但并没能完全杜绝。随着消费市场的成熟及理性消费的回归,消费者对穿着"华丽"外衣的白酒品牌越来越抵触,更加关注的是白酒的内在品质,因此白酒包装回归实用性是必然。     

辐照对腐乳理化指标的影响

试验采用<'60>Co-γ射线对腐乳进行辐照处理,定期对其蛋白酶活力及理化指标进行测定.研究表明:在辐照剂量小于3kGy的时候,蛋白酶活力由26.86U/g增大到33.60U/g,辐照剂量大于3kGy时,蛋白酶活力由33.60U/g减小到31.78U/g;随着辐照剂量的增大,水溶性蛋白质和氨基酸态氮含量增加,总酸含量不断减小,水分含量降低,食盐含量升高.     

学习啤酒新国标GB4927、4928—91的体会

通过学习啤酒新国标,作者阐述了对修订国标指导思想的再认识,对标准中有关条款的理解,整理了新、旧国标的差异对照表,以及贯彻新标准应组织实施的工作。(冯唐)     

馒头贮存过程中理化指标变化的研究

研究贮存过程中与馒头品质有关的理化指标的变化，如各层水分含量、还原糖呈下降趋势；水分活度、蛋白酶和淀粉酶活力上升；pH值和维生素B6呈波动变化。     

GB/T 22853—2019《针织运动服》新标准解读

文中对GB/T 22853—2019《针织运动服》新标准进行了解读,并将其与GB/T 22853—2009《针织运动服》标准进行对比,详细介绍了适用范围、术语定义、质量要求、产品适用说明等指标,为规范针织运动服装产品的销售市场,同时指导企业的产品创新和生产提供参考依据。     

纺织品服装执行GB18401—2010现存的主要问题

针对纺织品服装检测中出现的不符合GB18401—2010《国家纺织产品基本安全技术规范》等问题，分析了产生的主要原因，并且提出控制的措施。     

馒头贮存过程中理化指标变化的研究

研究贮存过程中与馒头品质有关的理化指标的变化 ,如各层水分含量、还原糖呈下降趋势 ;水分活度、蛋白酶和淀粉酶活力上升 ;pH值和维生素B6呈波动变化。     

芽菜腌制过程中理化指标的动态研究

以芽菜为原料,分别采用盐酸萘乙二胺法、直接滴定法、甲醛滴定法、酸碱中和法对芽菜的亚硝酸盐、还原糖、氨基氮、总酸等理化指标进行测定.结果表明,芽菜中亚硝酸盐含量远远低于国家标准规定的酱腌菜亚硝酸盐小于20.00mg/kg的标准,还原糖、氨基氮、总酸也呈良好的变化规律,并符合中华人民共和国供销合作行业标准.     

国家标准GB 19522-2010介绍及解读

介绍了国标GB 19522-2010《车辆驾驶人员血液、呼气酒精含量阈值与检验标准》的全文内容,并重点说明了饮酒驾车和醉酒驾车的具体标准,即车辆驾驶人员血液中的酒精含量大于或者等于20mg/100mL,小于80mg/100mL的驾驶行为为饮酒驾车;车辆驾驶人员血液中的酒精含量大于或者等于80mg/100mL的驾驶行为为醉酒驾车。     

点评互助青稞酒GB 19331-2003标准

GB 19331-2003是互助青稞酒的国家标准，该标准明确了原产地域保护范围，对酿造环境、原料要求、生产工艺、感官、理化指标等方面作了详尽的规定。对于保护互助青稞酒的品牌，提高产品质量，特别是保护企业的无形资产具有重大意义。(陶然)     

解析GB 5296.4-2012《消费品使用说明 第4部分:纺织品和服装》

文章详细解读分析了GB 5296.4-2012《消费品使用说明第4部分:纺织品和服装》新版标准的内容,并与GB5296.4-1998《消费品使用说明纺织品和服装使用说明》旧版标准内容作了比较,总结了新旧版标准的差异,同时指出了纺织服装企业在执行标准时需注意的问题,并给出了合理建议。     

对GB／T8918－1995《钢丝绳》标准的理解

ＧＢ／Ｔ８９１８－１９９５（钢丝绳》标准较以往的钢丝绳标准水平更高，更能适应生产需要。本文对新标准的部分条款作了叙述，突出难点，阐述深入，有助于对新标准的统一认识和理解。     

对GB／T8918－1995《钢丝绳》标准的理解

ＧＢ／Ｔ８９１８－１９９５（钢丝绳》标准较以往的钢丝绳标准水平更高，更能适应生产需要。本文对新标准的部分条款作了叙述，突出难点，阐述深入，有助于对新标准的统一认识和理解。     

不同加工方式镇江香醋不同季节理化指标

试验比较不同季节生产的传统手工和现代工艺镇江香醋主要理化指标的差异,以更好指导实际生产。以不同季节生产的传统手工和现代工业镇江香醋为对象,对还原糖、总酸、氨基酸态氮、有机酸、游离氨基酸等含量的差异进行研究,得到冬季生产的镇江香醋中还原糖、氨基酸态氮和游离氨基酸含量均为最高,而夏季生产的食醋还原糖、总酸、氨基酸态氮、有机酸和游离氨基酸含量均为最低,说明冬季生产的镇江香醋口感更柔和;4个季节生产的手工醋中还原糖含量均比工业醋低,而手工醋中总酸、氨基酸态氮、有机酸和游离氨基酸含量均比工业醋高,说明手工醋的口感更柔和、醇厚。     

GB 2757—2012《食品安全国家标准蒸馏酒及其配制酒》跟踪评价及分析

目的 对GB 2757—2012《食品安全国家标准蒸馏酒及其配制酒》发布以来的标准跟踪评价意见进行分析,以掌握标准执行过程中的主要问题,为标准修订提供依据。方法 收集食品安全国家标准管理平台“常态跟踪评价”板块中2016评价板块年对该标准的意见,使用Excel 2019软件对数据进行导入及分析,对反馈较多的重点问题进行讨论,提出标准修订方向和思路。结果 该标准共收到827条有效意见,剔除“无意见”后,其中对“理化指标”章节的意见最多（占47.95%）,主要针对甲醇、氰化物指标,表明对配制酒的微生物风险、分类、特征性指标、理化指标等是否增加等问题值得深入讨论和研究。结论 该跟踪评价意见反映出了GB 2757—2012执行过程中的重点问题,今后应在科学评估的基础上,适时启动标准修订工作。同时提示今后应当做好标准的宣贯培训和咨询答复工作,提高标准使用者正确理解和应用标准的能力水平。     

高温加热大豆油中反式脂肪酸分析及理化指标变化研究

采用毛细管柱气相色谱法分离检测大豆油不饱和脂肪酸高温加热异构化形成的反式脂肪酸(TFA)种类及含量,并比较分析TFA与酸价、羰基价和极性组分等油脂理化指标随加热时间的变化情况。大豆油经220℃高温加热后形成了大量的TFA,加热12 h时TFA含量由对照组的0.075 g/100 g增加至5.691 g/100 g,其种类主要为反式亚油酸和反式亚麻酸。酸价、羰基价和极性组分等理化指标在220℃下随着加热时间的延长而极显著增加(P0.01),且需要较长的加热时间(48 h以上)才能超过限量值。TFA的含量在加热时间12 h内积累到推荐限量(2 g/100g)的2倍以上。本研究结果为建立高温烹调来源的食用油中TFA限量指标及其控制措施提供科学依据。     

基于近红外光谱的腌制期咸鸭蛋理化指标无损检测

以高邮麻鸭蛋为研究对象,采集整个腌制期咸鸭蛋近红外光谱数据,对比测定其理化指标值,建立咸鸭蛋关键品质指标（蛋黄含水率、蛋黄氯化钠浓度和咸蛋黄指数）的无损快速检测模型。为尽可能削弱外部其他因素对样本光谱采集过程的影响,使用多元散射校正、归一化等预处理方法,结合竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）和非信息变量剔除（uninformative variables elimination,UVE）3种特征选择算法建立偏最小二乘回归模型,并在一次特征波段选取基础上提取二次特征波长,再建立偏最小二乘回归模型。结果表明,蛋黄含水率、蛋黄氯化钠浓度和咸蛋黄指数的最优波长选择方法均是二次特征波段提取法UVE+SPA,发现二次特征波段选择综合表现最优。经对比分析,蛋黄含水率、蛋黄氯化钠浓度、咸蛋黄指数最优模型结构分别是标准化-UVE+SPA-PLSR、卷积平滑-UVE+SPA-PLSR、均值中心化-UVE+SPA-PLSR,训练集相关系数...