基于品种、年份和产地对绿豆矿物元素产地溯源的指标筛选

通过分析品种、年份与产地及其交互作用对绿豆矿物元素含量造成的差异,筛选有效特征指标,结合统计分析进行产地判别。以连续2年(2018—2019年)来自吉林白城、黑龙江泰来、黑龙江杜尔伯特蒙古、山东泗水地区的绿豆样本为研究对象,采用电感耦合等离子体质谱仪测定样品的52种元素。结果表明:Na、Mg、P、K、Mn、Cu、As和Se元素受产地影响较大;Na、As、Pd、B、Mn、Co、Cu、Pt、Pb和Lu元素受年份影响较大;P、Mn、Y、Cd、Cs、Ba、Lu、Ir和Pb元素受品种影响较大。实验对筛选到与产地直接相关的21种元素进行PCA分析和Fisher判别分析。7个主成分累计贡献率81.98%。建立的判别模型对4个产地的判别正确率为96.7%,交叉验证判别率为93.3%。说明由这些元素组成的模型可以对样本实现正确判别。

基于近红外光谱与矿物元素指纹信息融合对绿豆产地判别模型比较分析

为提高模型对绿豆产地的鉴别率,通过近红外光谱指纹信息和矿物元素指纹信息融合技术分析来自黑龙江省杜尔伯特蒙古自治县、吉林省白城市、黑龙江省泰来县、山东省泗水县绿豆样品中近红外光谱吸收强度和矿物元素含量,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)法建立融合这两种指纹信息的鉴别方法。结果表明,信息融合模型的绿豆产地鉴别准确率为100%,与单一光谱指纹信息模型(90.0%)和矿物元素指纹信息模型(96.7%)相比,分别提高了10.0%和3.3%。因此,采用PLS-DA法信息融合模型对绿豆产地进行鉴别是可行的,近红外光谱指纹信息和矿物元素指纹信息融合技术可以提高绿豆产地的鉴别效果。

四冲程摩托车油的开发

随着国民经济水平的提高,人们追求更加个性化的生活方式,摩托车的交通属性逐渐切换为休闲娱乐功能,驱动了四冲程摩托车市场的增长,而与之相匹配的四冲程摩托车油也将同步增长,未来具有广阔的市场潜力。摩擦特性(动摩擦特性指数,静摩擦特性指数及停止时间指数)是四冲程摩托车油最关键的性能,不同离合器(湿式离合器或干式离合器)的四冲程摩托车对摩托车油摩擦特性的要求不同。基于发动机油技术平台(P1和P2技术平台),用MTM试验,SRV试验及SAE No.2试验对四冲程摩托车油的摩擦特性进行了研究。借助于MTM试验及SRV试验,用添加分散剂或摩擦改进剂来调整摩托车油的摩擦特性是可行和有效的,并由此开发了系列摩擦特性满足JASO T903—2016规格中MA2和MB类别的四冲程摩托车油。

基于产地、品种和年份影响矿物元素含量的大米判别

通过分析品种、年份与产地及其交互作用对大米矿物元素含量造成的差异,筛选有效特征指标,结合统计分析进行产地判别。以连续3 a(2016—2018年)在查哈阳、五常和建三江地区种植9个品种的90份田间试验样本为研究目标,采用电感耦合等离子体质谱仪测定样品的52种元素。结果表明:Mg、Ca、Cr、Mn、Zn、As、Rb、Sr、Ag、Cd、Ba、La、Sm、Dy、Ho、Er、Pb、U受产地影响较大;Na、Mg、Al、Ca、Pb、U、V受年份影响较大;Na、Cr、Co、Ni、Tl、U、Mg、Al、La、Ho受品种影响较大。实验对筛选到与产地直接相关的18种元素进行主成分分析和判别分析。6个主成分累计贡献率80.333%。建立的判别模型对3个产地的判别正确率均为100%,交叉验证率为100%。说明由这些元素组成的模型可以对样本实现正确判别。

植物复合精油对5种稻谷霉变优势菌株抑菌作用研究

为了研究天然植物精油(百里香、丁香、肉桂)对霉变稻谷的抑菌效果,以5种稻谷霉变优势菌株为受试菌,以霉菌抑菌圈直径大小和最低抑菌浓度(MIC)为指标,通过混料设计方法建立复合精油抑菌模型,结合方差分析得到抑菌效果最佳的植物精油配比。结果表明,单一精油抑菌活性对亮白曲霉(A.candidus),杂色曲霉(A.versicolor)和聚多曲霉(A.sydowii)为肉桂精油>丁香精油>百里香精油;对稻黑孢霉(N.oryzae)为肉桂精油=丁香精油>百里精香油;对布罗克青霉菌(P.brocae)为丁香精油=百里香精油<肉桂精油。当肉桂精油∶丁香精油∶百里香精油的体积比为55.2%∶26.9%∶17.9%时,3种植物精油对5种菌株抑制效果最佳,复合抑制值大于90.9%。

母质土壤对大米矿物元素含量的影响

研究母质土壤对大米矿物元素含量影响。以2018年在查哈阳、五常和建三江种植实验田得到的90份样品(龙粳31)和对应的母质土壤为实验样本。检测分析三产地母质土壤基本理化性质,采用电感耦合等离子质谱仪和X荧光射线光谱仪测定样品中元素的含量。结合方差分析和相关性分析,筛选到Mg、Sr、Te、Nd、Gd、Yb和U 7种元素与母质土壤相关。利用筛选到的特征元素进行判别分析,结果表明:模型对三产地的正确判别率为96.7%、100%和100%,交叉验证产地正确判别率分别为96.7%、100%和100%,说明筛选得到的与母质土壤相关的7种元素可作为大米产地判别的可靠判别指标,建立的模型对查哈阳、建三江和五常大米具有有效的判别力。

肉桂-丁香-百里香精油微胶囊的制备及表征

为了获得用于不同运输条件下对稻谷中的霉菌具有天然抑菌效果的精油微胶囊,以肉桂、丁香和百里香精油为芯材,以明胶、阿拉伯胶为壁材,采用复凝聚法制备肉桂-丁香-百里香精油微胶囊。通过热重分析法和扫描电镜分析精油微胶囊的结构和理化特性,并对精油微胶囊在霉变稻谷中的缓释抑菌效果进行比较。结果表明,制备精油微胶囊的最优工艺条件为:复凝聚pH 3.6,明胶∶阿拉伯胶=2∶3,壁材质量浓度1%,芯壁比1∶1,搅拌速率450 r/min,在此工艺条件下制备的精油装载量为58.61%,包埋率为82.52%,微胶囊产率为67.42%。精油微胶囊为表面光滑、囊壁完整的球形结构,可减缓精油的释放过程,对在霉变稻谷中主要的5种菌株(Aspergillus sydowii、Aspergillus candidus、Nigrospora oryzae、Aspergillus versicolor、Penicillium brocae)具有长久的抑菌效果。

基于大米特征矿物元素产地鉴别建模方法比较研究

基于前期实验筛选到的与产地和母质土壤直接相关的23种特征矿物元素作为产地判别特征指标,比较Fisher判别模型和前馈神经网络预测模型的适用性。以连续3年随机采集的五常、查哈阳和建三江地理保护区274份样本作为建模对象,以模型的判别率为指标,采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和X射线荧光光谱仪测定样本中特征矿物元素含量(Mg、Ca、Cr、Mn、Zn、As、Rb、Sr、Ag、Cd、Sb、Te、Ba、La、Nd、Sm、Gd、Dy、Ho、Er、Yb、Pb、U),结合线性(一般线性判别分析)和非线性(前馈神经网络训练方法)模型构建方法用于产地鉴别。结果表明,Fisher判别分析模型对训练集判别率为81.5%,交叉检验判别率为78.8%,测试集总体判别率为87.5%。前馈神经网络预测模型对大米产地识别结果平均相对误差值为17.14%,产地的整体识别准确率为100%。筛选到的特征矿物元素携带了足够多的产地信息,通过前馈神经网络法建立的判别模型具有更优的判别能力,能解决小距离相似自然环境产地样本难以识别的问题。

液压油绝缘性能的影响因素

应用于电力和通讯等领域的绝缘型高空作业车对所使用的液压油的电绝缘性能有特殊的要求,要求液压油的击 穿电压不低于20 kV。从基础油,添加剂,水分,清洁度和老化因数等五个方面对液压油击穿电压的影响进行了探讨。水分和 清洁度是影响液压油击穿电压的关键因素。有灰型复合添加剂调配的液压油在使用过程中表现出了更好的电绝缘性能。液 压油的抗氧化性能和抗磨损性能将会直接影响到液压油电绝缘性能的保持能力.

学习活动观指导下的初中英语阅读教学实践

阐述学习活动观的含义及其指导下的初中英语阅读教学设计。分析初中英语阅读教学存在的问题。结合教学实例,提出学习活动观指导下的初中英语阅读教学实施的原则,即深入性原则、精准性原则、递进性原则、主题性原则、实践性原则。认为学习活动观的提出为整合课程内容、实施深度教学、落实课程目标提供了有力保障,也为变革学生的学习方式、提升英语教与学的效果提供了可操作的途径。

Affinity adsorption mechanism studies of adsorbents C1-Zn(Ⅱ) for uremic middle molecular peptides containing Asp-Phe-Leu-Ala-Glu sequence

To exploit efficient adsorbents for removing middle molecular peptides containing DFLAE (DE5, a typical peptide sequence accumulated in uremic serum) sequence by hemoperfusion, we designed and synthesized three affinity adsorbents (C1-Zn^2+, C2-Zn^2+ and C3-Zn^2+) that could have high affinity to DE5. Subsequently, we evaluated the corresponding adsorption ability of each adsorbent by static adsorption experiments and isothermal titration calorimetry (ITC). The results showed that C1-Zn^2+ bad the best adsorption ability to DE5-containing peptides and the adsorption capacity for DE5 was 8.52 mg/g. By changing the adsorption conditions, the adsorption mechanism was elucidated. The main driving force of the adsorption is metal-carboxyl coordination and the hydrophobic force affords the cooperative effect. It is expected that our present work can provide basic understanding for the design of adsorbents with high affinity and selectivity towards oligopeptides.