生香酵母在液体窖泥中的应用

在浓香型白酒生产中,窖泥中己酸菌数量的多少及其质量的优劣直接影响酒质。研究生香酵母与己酸菌复合培养制作的复合液体窖泥应用于浓香窖池养护,试验结果表明,生香酵母与己酸菌的复合培养,可进一步提高液体窖泥中己酸菌数量及代谢产物,有利于浓香型白酒生产中窖池的养护效果,对提高浓香型白酒的产量和优质酒率有促进作用。     

一种复合型窖泥养护方法的研究及应用

主要对复合型窖泥养护方法与传统窖泥养护方法的进行对比研究,该方法中加入了豆粕发酵液、复合菌液、高腐殖质窖泥等物质,主要是为窖泥中有益微生物提供所需的营养物质,创造有利的生长环境,同时在窖泥中进行接种,补充功能菌的作用,并保证生产酿造白酒风格与老窖一致。该窖泥的养护方法能有效的提升窖泥的质量,特别对新建的窖池的窖泥的质量提升有很好的作用。     

金种子浓香型大曲微生物群落结构及其挥发性组分分析

为明确并对比金种子浓香型大曲曲皮和曲心中的微生物群落结构及其挥发性组分特征，采用MiSeq高通量测序技术解析大曲微生物群落结构，运用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术(HSSPME-GC-MS)进行挥发性组分分析。结果表明：曲皮中的优势真菌属为Rhizopus（根霉菌属，62.77%），优势细菌属为Weissella（魏斯氏菌属，31.84%）；曲心中的优势真菌属为Thermoascus（嗜热子囊菌属，44.90%）和Thermomyces（嗜热菌属，44.61%），优势细菌属为Pantoea（泛菌属，40.19%）；在曲皮和曲心中均定量检测出27种挥发性组分，分别为酸类、醛类、酯类、呋喃类、含氮化合物和芳香族化合物，在曲心中检测到的3种吡嗪类化合物可作为曲心区别于曲皮的特殊组分。研究有助于明确金种子浓香型大曲的微生物群落结构及其组分特征，为大曲的培养工艺调整及质量调控提供参考。     

基于物联网在线监测白酒固态发酵实验装置的设计与实现

在白酒酿酒实验过程中，通常使用受外部影响较小且所需原辅料用量较少的固态发酵设备，以模拟白酒固态发酵过程，同时采集发酵过程中的相关指标。分析与探讨了一种基于物联网在线监测的白酒固态发酵实验装置，该装置包括发酵装置、取样装置、保温装置、物联网在线监测系统等部分。其中，发酵装置由桶体、桶盖、排气孔、篦子板、黄浆水收集仓、排水口1、取样孔等部分组成，保温装置由加热水箱、输送水管、水泵、进水口、排水口2、保温夹层等部分组成，物联网在线监测系统由检测器和物联网监测系统组成。该装置能最大程度模拟白酒固态发酵，同时能够及时对发酵过程中的水分、酸度、温度和二氧化碳排放量等数据进行收集。该装置设计合理，符合设备安全要求，可以满足白酒固态发酵的工艺要求。     

高产酒精酵母Y7的筛选及其制曲工艺优化

从清香型酒醅中分离得到一株高产酒精酵母Y7，用于酵母麸曲制备。以麸曲发酵力作为考察指标，在单因素确定原料配比的基础上，通过响应面试验确定酵母麸曲的最佳培养条件。试验结果表明，酵母麸曲的最佳原料配比为：麸皮35 g，稻壳10 g，小麦粉4 g。采用响应面试验法进行酵母麸曲培养条件优化，得到麸曲最佳培养条件组合为：水分34%，接种量8%，培养时间48h，培养温度35℃。     

电力计划和市场双轨制运行中部分协调问题探讨

在中国电力计划与市场双轨制运行过程中，同时存在优先发电、优先购电、电网代理购电、市场化交易等多种机制，研究其协调运行的关键实施策略具有重要意义。为实现从计划向市场体制的平稳过渡，提出了计划与市场分类平衡的基本思路，对双轨制运行中的电量平衡、电力平衡、收支平衡、保障优先发电和优先购电战略目标实现、保障发电充裕性等问题进行了系统分析，提出了保障多种机制协调运行的关键实施策略，并通过案例予以说明。研究表明，基于问题范围的界定，坚持以计划机制解决计划范围内的问题，以市场机制解决市场范围内的问题，是当前双轨制协调运行的关键，也是电力市场稳定发展的基础。     

基于脉冲序列光场相机的脉冲间隔时间误差校正方法

针对脉冲序列光场相机中存在的脉冲间隔时间误差问题,提出了一种校正的方法。造成脉冲间隔波动的原因包括时间误差和场景变化,基于此将脉冲间隔序列划分为子序列,各子序列中只存在由时间误差造成的波动。利用每个子序列中波动的比例对脉冲间隔时间误差进行校正。在静态场景实验中,光强为400lux、1700lux和3500lux的均匀光图像信噪比分别从14.6225、12.2986和10.5854提高到14.6881、15.7925和15.9416。在动态场景实验中,转速为10r/min、100r/min和1000r/min的转盘图像标准差分别从36.0759、35.1094和34.8353降低到33.8838、32.9750和32.8458。在静态和动态场景中图像缺失的灰度值都得到了补充。实验结果表明,该方法能有效校正脉冲间隔时间误差,提高图像质量。     

基于脉冲图像传感器的高精度高速目标追踪

针对脉冲图像传感器，提出一种高精度高稳定性的高速目标追踪算法。首先，介绍脉冲图像传感器的原理；其次，结合传感器脉冲密度特性改进传统视觉背景提取（Vibe）算法，去除传统Vibe算法中存在的鬼影和空洞问题，提高运动检测的完整性；然后，结合运动检测，对传统均值漂移（MS）追踪算法进行改进，提高目标追踪的精度和稳定性；最后，通过图像重构完成场景再现与目标追踪。在3个高速场景的实验中：与直接应用于图像序列的传统MS算法相比，所提算法对高速目标的最大追踪误差分别从11.0454降低至2.2361，从14.1421降低至5.0000，从26.1725降低至5.0990；目标追踪的位置标准差从7.9879降低至2.0393，从12.0790降低至2.7454，从14.4591降低至3.5654。综上所述，所提算法能够有效提高目标的追踪精度和追踪稳定性，能更好地适用于脉冲图像传感器。