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超高压提取月见草油工艺条件的优化及理化性质的研究被引量：7: 2019年; 以月见草籽为研究对象,使用超高压技术从月见草籽中提取植物油脂,并对所提取的天然植物油脂进行理化指标、脂肪酸含量的评定,以评价油脂的品质好坏。在单因素试验的基础上,设计响应面试验,优化油脂提取的工艺条件。结果表明:最佳提取工艺为以正己烷为提取溶剂,料液比1∶5.5(g/L),提取温度48℃,压力350 MPa,浸提时间9 min,在此条件下,月见草籽的出油率为23.6%。超高压提取工艺具有出油率高,油脂品质高等特点。; 王俊国袁泰增陈书曼宋玉卿; 关键词：月见草油超高压响应面优化理化性质

纳米镍的制备及氢化大豆油的分析被引量：6: 2018年; 以液相还原法制备纳米镍催化剂,并通过X-射线衍射、扫描电子显微镜、粒径分析及N_2吸附脱附等手段对催化剂进行表征。结果表明:纳米镍催化剂比表面积为42.35 m^2/g,平均粒径为30.0 nm,孔容为0.029 cm^3/g,表面附着表面活性剂使其成球性和分散性较好,有利于催化剂活性的提高。纳米镍氢化一级大豆油的活性是雷尼镍的2.01倍,当氢化油脂碘值约为90 g I/100 g时,纳米镍催化剂的亚油酸选择性为0.51,反式脂肪酸异构化的选择性为0.35,氢化油脂的反式脂肪酸相对含量较雷尼镍的低10.79%。; 王立琦李中宾刘芳于殿宇隋玉林; 关键词：纳米镍氢化活性大豆油反式脂肪酸

基于卡尔曼滤波的近红外光谱特征波长变量优选方法被引量：2: 2014年; 将经典的卡尔曼滤波器与近红外光谱分析技术相结合,提出了一种新的特征波长变量选择方法——卡尔曼滤波法。分析了卡尔曼滤波器用于波长优选的原理,设计了波长选择算法并将其应用到大豆油脂酸价的近红外光谱检测中。首先利用偏最小二乘法(PLS)对油脂不同吸收波段建模,初步筛选出4 472~5 000 cm^(-1)油脂酸价特征波段共132个波长点,然后进一步利用卡尔曼滤波器进行特征波长选择,从中优选出22个特征波长变量建立PLS校正模型,预测集决定系数R^2、预测误差均方根RMSEP分别为0.970 8和0.125 4,与利用132个波长点建立的校正模型预测结果相当,而波长变量数减少到原来的16.67%。该波长变量选择算法是一种确定性的迭代过程,无复杂的参数设置和变量选择的随机性,物理意义明确。优选出少数对模型影响较大的特征波长变量以代替全谱建模,在简化模型的同时提高了模型的稳健性,为开发专用油脂近红外光谱分析仪器提供了重要参考依据。; 王立琦葛慧芳李贵滨于殿宇胡立志江连洲; 关键词：卡尔曼滤波近红外光谱油脂酸价

食用油脂酸值近红外光谱特征波长优选被引量：8: 2016年; 以近红外光谱快速检测大豆油脂酸值为目标,研究间隔偏最小二乘（interval partial least square,i PLS）结合遗传算法（genetic algorithm,GA）及连续投影算法（successive projection algorithm,SPA）的特征波长变量优选方法。制备不同酸值的大豆油脂样品100个,并在4 000~12 000 cm^-1范围内采集了油样的近红外透射光谱。首先用i PLS法从原始光谱中初步筛选出4 540~5 346 cm^-1和6 807~7 004 cm^-1组合特征波段,R2和预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）分别为0.978 9和0.064 3;然后分别用GA和SPA从特征光谱区域中筛选出与油脂酸值密切相关的特征波长变量,从GA和SPA 2种选择结果中各选取前6个波长点,以12个特征波长变量建立PLS校正模型,其R2和RMSEP分别为0.985 9和0.045 1。研究表明,在油脂酸值近红外光谱分析中,采用i PLS-GASPA相结合的方法进行特征波长选择能有效去除冗余信息,降低模型复杂度,可为快速无损检测油脂酸值提供重要理论依据。; 王立琦刘亚楠张青崔月葛慧芳于殿宇; 关键词：近红外光谱遗传算法连续投影算法

基于SVM的大豆油脂色泽近红外光谱分析被引量：4: 2015年; 针对罗维朋比色计在油脂色泽测定中存在的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的大豆油脂色泽近红外光谱分析方法。首先采用C-SVM对3种不同罗维朋黄值的大豆油脂进行模式识别,设计出适合油脂色泽近红外光谱识别的SVM分类器,识别正确率达到100%。然后利用ε-SVR对不同罗维朋黄值的大豆油脂近红外光谱数据与罗维朋红值进行回归,分别建立了不同级别大豆油脂色泽的SVM校正模型,预测误差均在0.2个罗维朋单位以内。研究表明,利用近红外光谱技术实现油脂色泽的定性定量分析是可行的,为进一步实现油脂色泽在线监测和调控提供参考。; 王立琦崔月张欢刘飞李贵滨葛慧芳于殿宇; 关键词：近红外光谱油脂色泽支持向量机

超临界CO_2条件下大豆油极度氢化的研究被引量：2: 2016年; 以机榨大豆油为原料,在超临界CO_2体系中,选取Pd/C作为催化剂催化极度氢化反应,通过单因素试验,确定催化剂添加量、氢气压力、反应时间、反应温度及搅拌速度的最适量。在最优条件下制备出极度氢化大豆油的碘值为2.6 gI_2/100 g,反式脂肪酸含量为0.23%(可看作零反式脂肪酸含量),VE含量186.7 mg/kg。与常规极度氢化反应相比,反应温度降低了70℃,反应时间缩短了60 min,提高了极度氢化油的质量。Pd/C催化剂可回收重复使用6次,降低了生产成本。; 于殿宇齐晓芬张如春姜洋刘天一; 关键词：超临界CO2 碘值

固体聚合物电解质大豆油氢化反应器中膜电极制备条件的研究: 2017年; 利用固体聚合物电解质氢化反应器,在60℃和常压条件下氢化大豆油。对固体聚合物电解质氢化反应器的核心关键部件膜电极的制备条件进行了优化研究。膜电极最佳制备条件为使用RuO_2为阳极催化剂,40%Pt/C为阴极催化剂,催化剂的载量均为0.6 mg/cm^2,其中阳极和阴极黏合剂占催化层总质量的30%,膜电极最佳热压压力为2 MPa。利用优化条件下制备的膜电极获得了碘值为110 g I/100 g油、反式脂肪酸仅为1.55%的氢化大豆油。; 刘欣姜洋关忠于殿宇江连洲郑环宇; 关键词：大豆油

超临界CO_2氢化大豆油工艺优化及动力学分析被引量：3: 2017年; 以自制Ni-Ag/SBA-15为催化剂,在超临界CO_2条件下对氢化大豆油的工艺进行研究,其最佳工艺条件为CO_2压力8.0 MPa、氢气分压3.40 MPa、氢化温度100℃、催化剂用量0.20%、搅拌速率300 r/min、氢化时间90 min,产品碘值为86.0 g I_2/100 g,反式脂肪酸(trans fatty acids,TFAs)含量为11.7%;利用氢化动力学方程,运用MATLAB软件编辑运算程序,研究超临界CO_2氢化大豆油的反应速率与选择性,与常规状态下氢化进行比较,发现超临界CO_2状态氢化反应速率较快,且对亚麻酸及亚油酸有更好的氢化选择性。同时,在超临界CO_2条件下进行氢化,氢化大豆油产品中的TFAs和硬脂酸含量更低,分别为11.7%和9.4%。; 王文华任悦王玉琦屈岩峰江连州于殿宇王立琦; 关键词：超临界CO2 动力学反应速率常数

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国家自然科学基金(31271886)