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21.
市场上部分新型白酒口感上香和味分离,浮香突出,质量不稳定,严重败坏了新型白酒的名声.研究重点为应用华根霉(Rhizopus chinesis)技术即采用生物酯化的方法合成香料,生产调味酒,代替化工合成香料,解决新型白酒浮香味,通过洋河试验酒与市售中档酒的比较,找出提高新型白酒质量的措施. 相似文献
22.
中国白酒风味物质研究的现状与展望 总被引:9,自引:3,他引:6
简要回顾了中国白酒微量成分分析的历史与现状.从微量成分的种类上看,中国白酒中已经检测到的微量成分达300种以上,包括醇类、酸类、酯类、氨基酸类、羟基化合物、缩醛、含氮化合物、含硫化合物、呋喃类化合物、酚类化合物、醚类等.近年来,真空浓缩技术、液液萃取、正相色谱分离技术、固相微萃取、GC/O和AEDA技术已经开始被用于白酒香味成分的研究.应用GC/O和固相微萃取技术,在中国白酒中已经发现了近90种的香味化合物.这些技术的应用,必将对中国白酒风味物质以及特征香味成分的研究起到决定性的作用. 相似文献
23.
发电机失步预测保护能从整个电网的稳定运行出发,根据系统初始状态与故障严重程度,发出相应的操作指令,以确保电网安全、可靠运行.对目前常用的几种发电机失步预测保护的设计思想与判据进行分析与归类,介绍不同原理的失步预测保护在实际应用中的优缺点,并指出失步预测保护的发展方向. 相似文献
24.
25.
以放电等离子烧结(TiB_(2)+TiB)增强Ti_(2)AlNb基复合材料为初始材料,在Gleeble-3800热模拟实验机上开展了(TiB_(2)+TiB)/Ti-22Al-25Nb复合材料的热压缩变形实验,研究了变形温度1060~1150℃、应变速率0.05~5 s^(-1)范围内复合材料的热变形行为。通过对流变应力-应变数据分析,构建了复合材料在B2单相区内的本构方程,分析了不同Zener-Hollomon(Z)参数下复合材料的组织演变规律。结果表明:(Ti B_(2)+TiB)/Ti-22Al-25Nb复合材料的峰值应力随变形温度的升高和应变速率的降低而降低,压缩曲线存在不连续屈服现象。Z值对复合材料的组织演变和变形机制均有重要影响。当ln Z值处于较高水平(35.88)时,复合材料出现局部塑性流动变形失稳区,动态再结晶程度较低,再结晶晶粒平均尺寸为3.82μm,增强颗粒粒径平均尺寸为6.93μm。当ln Z值处于较低水平(29.11~31.28)时,复合材料心部区域均发生完全动态再结晶。随着Z值降低,当ln Z为29.11时,动态再结晶晶粒长大,其平均尺寸增至9.16μm,并且由于B元素扩散的加快,促进了烧结残余TiB_(2)颗粒向Ti B晶须(Ti Bw)转变,原位反应更加充分,增强颗粒平均尺寸减小至2.77μm,TiBw的团簇现象明显减弱。 相似文献
26.
捕收剂在煤表面等温吸附的数学模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
利用染料-捕收剂络合物形成法测定捕收剂在煤表面的吸附量,验证了利用界面化学二阶 段吸附理论所建立的捕收剂在煤表面等温吸附的数学模型,探索了捕收剂在煤表面等温吸附的普 遍规律。 相似文献
27.
28.
2014年注定是不平凡的一年,是全面深化改革破题之年,也是实现“十二五”发展目标的关键一年。在党中央的领导下,我国石油和化工行业将在改革道路上迈出坚实的脚步。跨入2014年的石油和化工行业,也将面临新问题、新挑战。去年底召开的2015年中央经济工作会议,在提出今年经济工作主要任务的同时,也列出了我国经济发展的若干关键词,比如宏观调控、结构调整、科技创新、保障民生等。这些关键词与石油和化工行业发展的契合度很高,甚至可以说息息相关。那么在新的一年里,为实现中央定下的这些发展目标,全行业该如何发力?又该怎样在全面深化改革中完成提档升级?为此,本刊编辑部特刊发《定调2014》组稿,希望能为行业企业在新的一年里的改革发展,提供有益的参考。 相似文献
29.
车辆重识别作为智能交通系统的关键技术之一,旨在从不同监控场景下识别同一车辆,对构建平安智慧城市起着重要作用。随着计算机视觉技术的不断发展,使用监督学习的重识别方法存在训练过程对人工标注依赖强、场景泛化能力弱的问题,因此无监督学习的车辆重识别逐渐成为近年来研究的重点。首先,介绍了当前主流的车辆重识别数据集以及常用的模型评价指标。然后,系统梳理了近几年基于无监督学习的车辆重识别方法,根据目前的研究思路将这些方法归纳为生成对抗网络和聚类算法两大类;从域偏差、跨视域偏差以及数据样本信息不足的问题出发,将前者进一步分为风格转换、多视角生成和数据增强三类;又针对标签的问题,将后者分为伪标签的无监督域适应和无需标签信息两类;以解决问题为着手点,总结出每类方法的基本原理、优缺点以及在主流数据集上的性能结果。最后,讨论分析了目前无监督学习的车辆重识别所面临的挑战,并对该研究方向的未来工作进行展望。 相似文献
30.
随着光伏并网容量的不断增加,准确的光伏功率预测对电网安全稳定运行意义重大。本文提出一种基于季节性分解与MMoE多任务学习的区域多光伏电站超短期功率联合预测方法。首先,通过季节性分解获得光伏功率的周期分量、剩余分量与趋势分量。其次,提出MMoE-LSTM-Attention网络来挖掘同一区域内不同光伏电站剩余分量与趋势分量之间的相关性,进行剩余分量与趋势分量的预测。最后,将分量进行汇总,得到光伏电站超短期功率预测结果。相较于传统基于硬共享机制的多任务学习模型,MMoE模型能够自动调整任务目标和任务间关系的参数权重。注意力机制能够进一步优化子任务的特征提取能力。在DKASC数据集上进行了算例实测,分别验证了季节性分解、MMoE多任务学习模型及注意力机制在区域多光伏电站功率预测问题上的有效性。 相似文献