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为实现白酒生产过程中出窖酒醅智能化配粮,该文开发了一套在线近红外光谱监测系统,实时在线检测出窖酒醅配粮前的水分、淀粉及酸度,实时检测结果转化为4~20 mA电控输入信号,解决酒醅智能配粮问题。通过将在线近红外分析系统与台式近红外分析仪相结合,在四川宜宾六尺巷酒厂开展酒醅在线监测与配粮智能化应用。结果表明,台式仪器检测水分、淀粉、酸度的平均误差分别为-0.25%、0.38%和0.29 mmol/10 g,检测水分、淀粉、酸度的预测标准差(SEP)分别为0.60%、0.75%和0.18 mmol/10 g;在线仪器检测酒醅水分、淀粉、酸度的平均误差分别为-0.75%、0.48%、0.29 mmol/10 g,检测水分、淀粉、酸度的SEP分别为0.66%、0.97%、0.22 mmol/10 g。相比台式近红外分析结果,在线结果的平均误差及SEP均有所放大,但在线分析的准确度能满足酒醅在线配粮控制的精度要求。 相似文献
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基于Ziegler-Natta催化剂的氯硅烷功能化非共轭α,ω-双烯烃与丙烯共聚,在水的引发下脱水缩合可有效地形成长支链结构的聚丙烯树脂.而氢气常作为丙烯聚合中的链转移剂,调控聚丙烯的分子量,基于此,研究了氢气对氯硅烷功能化非共轭α,ω-双烯烃与丙烯共聚物链结构的影响.核磁共振氢谱(~1H-NMR)测试结果表明,氢气抑制了氯硅烷功能化非共轭α,ω-双烯烃的插入,随着氢气用量的增加,共聚物分子链中端基乙烯基含量由0.12 mol%降低到0.05 mol%.熔体流变行为测试结果显示,聚合物熔体的储能模量、损耗模量和零剪切黏度均随着氢气用量增加而降低,这主要是由于相对分子质量减小和长支链密度的减少. 相似文献
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以磁性多壁碳纳米管(Fe3O4-MWCNTs)为吸附剂,建立了简单、快速和高效的磁性固相萃取方法,结合超高效液相色谱-串联质谱实现了对农产品中22种真菌毒素的同时检测。将Fe3O4纳米颗粒引入MWCNTs中制备Fe3O4-MWCNTs作为吸附剂,不仅可以提高多种目标真菌毒素的富集效率,还可通过外磁场进行分离,有效缩短了样品前处理时间。对影响磁性固相萃取前处理效率的提取溶液、吸附剂类型、吸附剂用量和洗脱溶液类型进行了优化。在最佳前处理条件下,结合超高效液相色谱-串联质谱进行检测,结果表明,22种真菌毒素在各自的浓度范围内均具有良好的线性关系(R2≥0.9966),方法检出限(LOD, S/N=3)为0.0008~1.6337 ng/g,定量限(LOQ, S/N=10)为0.0025~5.4457 ng/g,低、中、高3个浓度水平的加标回收率为71.5%~118.4%,日内精密度为1.3%~10.9%(n=6),日间精密度为2.3%~11.6%(n=3)。本方... 相似文献
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水热法合成了1个一维配位聚合物[Fe2L2(btc)(H2O)2]n(L为邻菲咯啉衍生物 (2-(2-chloro-6-fluorophenyl)-1H-imidazo[4,5-f][1,10]phenanthroline,btc为苯四甲酸根),并对该化合物进行了元素分析、红外,热重和单晶X-射线表征。该化合物属于三斜晶系,空间群P1,晶胞参数a=0.756 11(5) nm,b=1.003 63(4) nm,c=1.482 79(9) nm,α=91.190(1)°,β=100.569(2)°,γ=106.966(1)°,V=1.054 68(10) nm3,Z=2,R=0.035 0,wR=0.094 5。在该化合物中,苯四甲酸连接着Fe(Ⅱ)原子形成一维链状结构,链与链之间又进一步地通过π-π相互作用形成二维层状超分子结构,氢键进一步地稳定了此层状结构。 相似文献
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在水热条件下,我们利用邻菲咯啉衍生物配体(L=2-(3-fluorophenyl)-1H-imidazo[4,5-f][1,10]phenanthroline)和1,3-间苯二甲酸(1,3-H2BDC)反应得到了一维配位聚合物[Cd2(L)2(1,3-BDC)2]n,并对该化合物进行了元素分析、红外和单晶X-射线表征。该化合物属于三斜晶系,空间群Pī,晶胞参数a=1.080 8(4)nm,b=1.149 5(4)nm,c=1.924 8(7)nm,α=106.482(5)°,β=99.436(6)°,γ=93.093(6)°,V=2 249.2(14)nm3,Z=4,C27H15CdFN4O4,Mr=590.83,Dc=1.745 g.cm-3,F(000)=1 176,μ(Mo Kα)=1.024 mm-1,R=0.044 5和wR=0.111 7。该化合物为一维链状结构,链与链之间又进一步地通过CH-π相互作用形成二维层状超分子结构。 相似文献
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物质的太赫兹光谱包含着非常丰富的物理和化学信息。它对化合物晶体具有高的灵敏度、 单光子能量低等特点。但受到检测人员知识背景、 背景噪声、 识别算法精度等因素的影响,光谱样本识别准确率和效率较低。为了提高对太赫兹光谱的检测能力,提出应用基于凸组合核函数的support vector machines(SVM)对化合物的THz脉冲透射谱进行分类。在使用小波变换对数据进行滤波预处理之后,提取了传统波峰、 波谷位置特征和term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) 最大间隔特征。TF-IDF方法使用信息论的原理确定每个采样点的权重,选择权重较大的点作为特征。针对太赫兹透射谱特征相似、 维数较低带来的分类困难问题,构建基于凸组合核函数的SVM分类模型。并利用核评价的方法,通过高维非线性规划方程求解最优凸组合参数。当最优凸组合参数被确定时,构建分类模型进行分类和预测。相比较于单一核函数,凸组合核函数将透射谱特征与分类模型融合起来。对于不同的检测样本,数据经过凸组合核函数映射到高维空间后,特征具有更显著的区分度。使用不同的太赫兹透射谱样本进行分类实验,结果表明,分类准确率得到极大提高。 相似文献
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