米香白酒舒适度量表分析及舒适度与挥发性风味成分相关性研究

为更加科学的评估消费者端对酒样的喜好,区别酒样品质差异,建立米香型白酒挥发性风味成分与舒适度关系,该研究采用调查问卷的方式对白酒饮用者饮酒1 h的感受进行调查,并对酒样主要挥发性风味成分进行定量测定,利用主成分分析(PCA)及建立回归模型的方式探索饮酒舒适度与白酒中主要挥发性风味成分的相关性。调查问卷结果显示,白酒饮后1 h常出现的典型症状为嗜睡、头晕、心悸、注意力不集中、疲倦、心跳加速问题;PCA结果表明,正丙醇、异戊醇、己酸乙酯、正已酸是影响所选五款酒样白酒风味的主要成分,且通过PCA可以将不同的酒样进行区分。建立了舒适度量表与白酒主要挥发性风味成分之间的回归方程,说明正性量表及负性量表综合得分与白酒挥发性风味综合指标之间呈现较好的拟合关系,三次方回归和多元线性回归关系良好。该研究初步探索了基于调查问卷、色谱分析及统计学分析的白酒饮后评价方法,为饮酒舒适度提升提供参考。

基于主成分分析的温室内水面蒸发量估算模型构建及验证

【目的】估算温室无风环境下的水面蒸发量(Ep)。【方法】基于温室内2020年与2022年3—7月的实测水面蒸发量(Ep)与气象数据,采用主成分分析法对Ep的影响因素进行分析,利用提取出的主成分与Ep构建多元回归模型,并对估算结果进行验证。【结果】试验期间Ep随试验时间的延长呈上升趋势,2020年3月与2022年3月的Ep日平均值分别为1.84 mm与1.94 mm,6月分别增加至3.77 mm与5.15 mm;辐射、湿度对温室无风环境下水面蒸发量的影响占主要地位,其中光合有效辐射与水面蒸发量的相关性最高,相关系数为0.852(P<0.01),其次为太阳辐射与湿度,相关系数分别为0.811与-0.770(P<0.01)。第一主成分的太阳辐射、光合有效辐射以及湿度对水面蒸发量影响较大,特征值为4.44,其中太阳辐射对水面蒸发量影响最明显,得分系数最高,为0.328;湿度与光合有效辐射次之,得分系数分别为0.311与-0.321。基于主成分分析结果建立了水面蒸发量估算模型,水面蒸发量估算值与实测值显著正相关(P<0.01),方程相关系数R2为0.908,MBE为0.10,RMSE为0.48 mm/d,一致性指数较高(d=0.94)。【结论】在温室无风环境下太阳辐射、光合有效辐射与湿度对水面蒸发量影响较高。

电感耦合等离子体原子发射光谱法测定—高铝质、粘土质熟料中主次成分、微量成分

采用电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)同时测定高铝质、粘土质熟料中Al2O3、SiO2、Fe2O3、TiO2、CaO、MgO、K2O、Na2O等主量及微量成分。通过实验确定了熔样方法,仪器最佳参数,ICP分析条件、分析谱线等。结果表明该方法的相对标准偏差<3%,测定值与标准值一致。

思茅松产脂量相关生态因子的主成分分析

为探讨生态因子对思茅松产脂量的影响,基于56个思茅松天然林样方调查资料,对思茅松产脂量、6个地理因子和19个生物气候因子进行相关性研究及主成分分析。结果显示:思茅松产脂量与经度、纬度、坡度、坡向呈负相关,与海拔、坡位呈正相关,但均未达到显著相关的水平(P>0.05);思茅松产脂量与年均气温、最冷月最低气温、湿季平均气温、暖季平均温度成显著的负相关关系(P<0.05);通过主成分分析,温度因子、雨季水分因子、旱季水分因子和地形因子4个主成分可以反映25个生态因子的特征,其特征值均大于1,累计贡献率达86.44%。研究结果可为思茅松高产脂人工林的林地选择提供依据。

基于三维设计主成分分析的电网工程算量信息权重提取方法

提出一种基于三维设计主成分分析的协方差三维矩阵分解方法,提取电网工程算量的信息权重。采用高阶张量奇异值分解方法去除非主成分,保留主成分形成新的三维矩阵,得出要提取权重的信息的初始位置,并采用区域生长法,获取完整的电网工程算量的信息内容;依据电网工程算量的信息内容获取电网工程算量信息主成分指标,依据指标评分之间的线性关系,通过建立权重模型获取主成分特征值和初始因子载荷,完成各指标权重指数提取。测试结果表明,该方法能够提取各单项指标算量信息的权重指数,且单项指标信息权重提取准确率和效率分别高于98.5%、96.0%。

X射线荧光光谱法分析玻璃纤维中主、次量元素成分

采用粉末压片-波长色散X射线荧光光谱法分析了中碱及无碱玻璃纤维中硅、铝、钙、镁、铁、钛、钾、钠、砷、氟等10种主、次量元素成分含量。以6个标准样品并结合两个参考样品建立校准曲线,采用De Jongh模式方程有效校正玻璃基体中元素间的吸收-增强效应和重叠效应。该方法测定10个元素的精密度和准确度均较好,其相对标准偏差在0．35%～2．86％之间,对实际样品的分析结果与化学法相吻合,可应用于玻璃纤维中多元素成分的快速分析。

ICP-OES法分析高铝质耐火材料中次量及微量成分

采用电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)法同时测定高铝质(w(A l2O3)>75%)耐火材料中SiO2、Fe2O3、TiO2、CaO、MgO、K2O、Na2O等次量及微量成分。通过试验确定了熔样方法、仪器最佳工作参数、ICP分析条件、分析谱线等。结果表明,该方法的相对标准偏差<3%,测定值与标准值一致。

X射线荧光光谱法测定白炭黑中主、次、微量成分

采用偏硼酸锂熔融制样的方法,建立了白炭黑中二氧化硅、三氧化二铝、氧化钠、氧化钾、三氧化二铁、氧化钙、氧化镁、二氧化钛、氧化锰的X射线荧光光谱分析方法。熔融实验结果表明,以碘化铵作为脱模剂,熔剂和样品质量比为5∶1,在1 100℃下熔融10 min可得到较好的熔样效果。选用与白炭黑基体类似的硅质砂岩标准物质,同时将其与光谱纯二氧化硅按不同比例混合配制成组分含量有一定梯度的校准样品,有效地解决了白炭黑XRF测定的校准样品缺失的问题,并采用变化的理论α影响系数法对基体效应进行了考察。精密度实验结果表明,各组分的相对标准偏差（RSD,n=11）在0.33%-7.71%。用本方法对实际样品中上述成分进行测定,与湿法化学分析法结果一致。

基于主成分回归分析法的回采工作面瓦斯涌出量预测

以预测回采工作面瓦斯涌出量为目的,通过主成分分析方法得到了影响回采工作面瓦斯涌出量的主成分,并采用主成分分量进行多步线性回归来预测回采工作面瓦斯涌出量。结果表明,采用的主成分回归分析方法减少了回归分析需要考虑的变量个数,结果具有较好的精确度。

X射线荧光光谱法测定铁矿石中全铁及18个次量成分

采用X射线荧光光谱法测定铁矿石中主量成分(TFe)及18个次量成分(P、SiO2、Al2O3、CaO、MgO、Mn、TiO2、V2O5、K2O、S、Cr2O3、Ni、Co、Zn、Pb、Cu、Na2O、As)。以固定理论α影响系数法校正基体效应,使各成分的适用检测范围都得到较大拓宽;采用熔融方法制样,消除了试样的粒度效应和矿物效应。为了避免S的损失,样品经预氧化后灼烧,由软件计算或准确测定样品的烧失量。精密度试验表明,各成分的标准偏差(SD)为0.001%～0.268%。方法用于铁矿石实际样品分析,结果与其他方法结果相吻合。

参考作物腾发量主成分神经网络预测模型

为解决采用神经网络模型预测参考作物蒸发蒸腾量ET0研究中预测能力不足的问题,将气象因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数、气压、水汽压、相对湿度和风速进行主成分分析,提取主成分,建立了基于主成分的三层BP神经网络模型。选取崇川水利科学试验站2001年到2004年的旬气象资料,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测,并以传统BP网络模型作为对照。结果表明,主成分网络模型能够很好地反映诸多影响因子与ET0之间的关系,尤其对训练样本以外的验证样本,主成分网络模型具有显著优于传统BP网络模型的识别能力,取得更为可靠的预测结果。

基于主成分分析的参考作物腾发量预测研究

为准确估算作物需水量,提高水分利用效率,采用RBF神经网络预测参考作物腾发量,由于参考作物蒸发蒸腾量的影响因子很多,且各影响因子间的相关性很大,运用主成分分析的原理,将影响参考作物蒸发蒸腾量的因子降低维数。以山西省某灌区的参考作物腾发量为例,运用DPS软件找出了3个综合因子来代表众多因子并作为RBF人工神经网络的输入,运用Matlab7.0进行编程,对参考作物腾发量进行预测。结果发现其预测结果与用Pen-man-Monteith公式算得的值具有很高的一致性,与BP神经网络相比,RBF神经网络具有学习速度快等优点,将此方法用于参考作物腾发量的预测可以收到理想的效果。

中药汤剂的研究——不同粒度和制法对主成分煎(浸)出量的影响

本文以中药主要活性成分煎出量为指标,比较不同粒度和制备方法制备黄芩(复方)、防己、茯苓、厚朴汤剂的煎出量。结果说明:1.粗末煎制汤剂,黄芩(复方),防己的主成分煎出量均有提高;茯苓与饮片汤剂相近;厚朴则大为减少。2.粗末采用暖瓶浸泡法,黄芩(复方)与直火煎相近,防己则有提高;茯苓略有减少,但经统计处理无差异;厚朴的浸出率很低。

清香型白酒的主要微量成分及其量比关系对感官质量的影响

从汾酒香味物质的检测数据归纳统计可知,清香型白酒的主要微量成分及其量比关系与感官品尝质量密切相关,在实际勾调时,通过严格的品评认可,可以找到微量成分量比关系的平衡点,掌握这些平衡点,可使基础酒香气纯正,口味协调。但要进一步做到香味复合,酒体完美,风格突出,必须有多种复杂的微量成分相互衬托,这些极其微量的复杂成分,用各种调香、调味酒来弥补,可使酒体更加完美。

基于主成分分析的变压器状态量权重方法研究

针对变压器状态评估中在缺少数据来源的条件下,状态量的选取缺少综合衡量指标的情况,提出一种变压器状态量权重确定的方法,首先根据状态评估导则及故障模式和缺陷分析得到变压器综合状态量和对应的单项状态量,然后利用主成分分析法建立状态量权重模型进行权重的确定;最后以变压器绝缘老化为例验证了此方法的可行性,在实际工程中具有较强的实用性。

基于HS-SPME-GC-MS分析不同基酒装量对美乐葡萄蒸馏酒挥发性成分的影响

以胶东半岛产区美乐葡萄为酿酒原料进行基酒发酵,考察蒸馏工艺中基酒装量(150、200、250 L)对美乐葡萄蒸馏酒挥发性成分的影响,以期对美乐葡萄蒸馏酒的蒸馏工艺条件进行优化。本研究采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用等方法对不同基酒装量的蒸馏酒酒身挥发性物质进行了定性定量分析,并结合主成分分析(principal component analysis,PCA)和偏最小二乘法判别分析(orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)两种统计学方法对3个不同基酒装量的蒸馏酒酒身进行统计学分析。结果表明,基酒装量为150、200、250 L时的蒸馏酒酒身分别检测出67、67、64种香气物质,种类最多的均是酯类物质,各37种,基酒装量为150 L时的蒸馏酒酒身中酯类含量最高,显著高于200 L和250 L。根据PCA结果,并运用OPLS-DA统计学方法验证,对基酒装量150、200、250 L蒸馏酒酒身有积极影响的物质分别有13、1、1种。本研究为生产高品质美乐葡萄蒸馏酒奠定基础,并有助于推动我国葡萄酒行业的发展。

基于主成分分析的灌区参考作物蒸发蒸腾量预测模型研究

由于参考作物蒸发蒸腾量的影响因子众多,而且存在信息重叠,首先利用DPS软件对众多因子进行主成分分析,然后建立多元线性回归模型和BP神经网络模型对灌区参考作物蒸发蒸腾量进行预测,并将预测结果与Pen-man-Monteith公式计算值进行比较,结果发现多元线性回归模型预测的平均相对误差为10.05%,而BP神经网络模型预测的平均相对误差仅为2.71%,通过比较,BP神经网络模型能更好地满足灌区参考蒸发蒸腾量的预测要求。

基于自适应化学理论甲烷预混燃烧的非主量成分的数值计算

麻省理工学院的Green教授提出了自适应化学理论(AdapChem)的概念。它采用相容分割法将守恒方程划分为化学方程和流动方程两个有机的部分。根据反应条件的不同,这种方法分别使用多个简化化学反应模型,而非复杂的详细基元反应机理进行区域内的数值模拟。它提供了在保证化学精度条件下,避免效率浪费的一条有效途径。针对CH4/空气预混火焰,应用自适应化学理论对其燃烧行为进行了合理的重现,并对几种重要的非主量成分进行了预测,得到了较为理想的模拟结果。

烟台地区水面蒸发量主成分分析法研究

考虑到水面蒸发气象影响因子之间普遍存在显著相关,若应用所有气象因子建立水面蒸发量计算模型则存在信息重叠问题,而主成分分析方法可以解决该问题。烟台地区水面蒸发气象影响因子的主成分分析表明,前3个主成分累计贡献率已达88.32%,故提取3个主成分已能满足要求。第1主成分代表空气冷热状况;第2主成分代表空气动力状况;第3主成分代表太阳辐射。利用3个主成分建立三元一次回归方程,并与应用所有气象影响因子建立的多元线性回归方程相比较,结果显示,主成分分析方法建立的回归方程的偏回归系数均通过t检验,达到极显著水平,多元线性回归方程,虽拟合效果稍优于主成分分析方法,但偏回归系数b3未通过t检验,系数显著性水平不如主成分分析法。图3,表7,参8。

微量量热法研究中药茵陈及其有效成分对大肠杆菌的代谢作用

从中草药茵陈中提取其有效成分黄酮化合物、有机酸化合物 ,测定了不同浓度的有效成分药液对大肠杆菌代谢作用的热功率—时间曲线 ,运用Logistic方程计算出细菌的生长速率常数 ,建立了生长速率常数与药物浓度间的关系 ,进而确定了最佳浓度 .