湿热处理对玉米淀粉理化性质及消化性的影响

在不同的水分含量下对普通玉米淀粉进行了湿热处理,研究了湿热处理对玉米淀粉颗粒形貌、黏度、热力学性质、结晶性和消化性的影响.结果表明:湿热处理玉米淀粉的颗粒外形仍保持完整,但颗粒表面出现破损,偏光十字仍存在,高水分含量下处理时部分偏光十字消失;经湿热处理后,淀粉起糊温度提高,峰值黏度、终止黏度和崩解值下降,淀粉糊化过程吸热焓变减小;结晶度随湿热处理水分含量先增加后减小,在高水分含量下处理的淀粉中出现A+V型结晶峰,表明形成了淀粉脂质复合物;抗性和慢消化淀粉含量随湿热处理水分含量的提高而增加.     

抗性淀粉的生物学功效及在食品加工中的应用

抗性淀粉是一种具有多种生物学功效的新型膳食纤维,且兼具类似于淀粉的优良加工特征,适合于开发品种多样的高膳食纤维功能性食品。抗性淀粉的研究与应用目前已成为国内外食品行业的热点,介绍了抗性淀粉的分类,及其在糖代谢、脂代谢、体重控制,作为益生元和防治直肠癌方面的生物学功效;分析了抗性淀粉在面包糕点、油炸食品、面条、益生菌类食品加工领域中的应用。     

An Adaptive Multiscale Ensemble Learning Paradigm for Nonstationary and Nonlinear Energy Price Time Series Forecasting

For forecasting nonstationary and nonlinear energy prices time series, a novel adaptive multiscale ensemble learning paradigm incorporating ensemble empirical mode decomposition (EEMD), particle swarm optimization (PSO) and least square support vector machines (LSSVM) with kernel function prototype is developed. Firstly, the extrema symmetry expansion EEMD, which can effectively restrain the mode mixing and end effects, is used to decompose the energy price into simple modes. Secondly, by using the fine‐to‐coarse reconstruction algorithm, the high‐frequency, low‐frequency and trend components are identified. Furthermore, autoregressive integrated moving average is applicable to predicting the high‐frequency components. LSSVM is suitable for forecasting the low‐frequency and trend components. At the same time, a universal kernel function prototype is introduced for making up the drawbacks of single kernel function, which can adaptively select the optimal kernel function type and model parameters according to the specific data using the PSO algorithm. Finally, the prediction results of all the components are aggregated into the forecasting values of energy price time series. The empirical results show that, compared with the popular prediction methods, the proposed method can significantly improve the prediction accuracy of energy prices, with high accuracy both in the level and directional predictions. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

天然高分子絮凝剂的研究进展

介绍了天然高分子改性絮凝剂——淀粉类、木质素类、甲壳素类、植物胶类以及纤维素类絮凝剂的研究及应用现状,包括絮凝剂合成的原料、方法,各种类型絮凝剂的特点、应用范围及存在的不足;对天然高分子絮凝剂的发展趋势进行了展望。     

基于原子模型的非局域连续模型

在传统的连续模型中,本构关系,例如胡克定律、热传导的傅立叶定律是宏观现象的表征.在原子尺度下,传统连续模型具有很大的局限性,其中一个原因就是传统连续模型忽略了原子间相互作用的非局域性.本文在不采用任何经验的本构假设和局部均匀变形假设(如Cauchy-Born假设)的情况下,严格基于原子模型,构造了一个连续模型,将原子间相互作用力的非局域性和非线性性自然地嵌入到模型中.此模型可以有效表现原子尺度的非均匀变形.     

IC厌氧反应器处理马铃薯淀粉废水特征研究

采用IC(厌氧内循环)法,通过自行研制的IC反应器,研究了马铃薯淀粉废水处理效果,结果表明:初次启动历时25 d,二次启动仅仅历时6d,COD去除率均可保持在80％以上;反应器所能耐受的最大有积负荷为40.57 kg COD/(m3·d);最经济有效的停留时间为5h,最佳负荷为28.75 kg COD/(m3·d).     

海藻酸/淀粉/羧甲基纤维素共混膜的结构与性能研究

利用溶液共混法制备了新型共混膜:海藻酸/淀粉/羧甲基纤维素共混膜,通过红外光谱、X-射线衍射、原子吸收光谱、扫描电镜、热重分析和差示量热扫描等对共混膜的结构进行了表征,并测定了不同配比共混膜的透光率、抗张强度、断裂伸长率、水蒸汽透过率和吸水率.结果表明:共混膜中海藻酸、淀粉和羧甲基纤维素之间具有较强的相互作用和良好的相容性.共混膜具有良好的力学性能,在生物材料领域有潜在利用价值.     

炒制裸燕麦淀粉的提取及理化特性研究

通过单因素实验及正交试验,确定碱法提取炒制裸燕麦淀粉的最佳工艺,并测定其理化特性.结果表明,炒制裸燕麦淀粉较佳提取条件是料液比为1:18,pH值为9.5,提取温度为50℃,提取时间为60min.在此条件下,炒制裸燕麦淀粉提取率可达57.54%.理化特性研究表明,炒制裸燕麦淀粉中直链淀粉含量、蓝值及糊化温度均低于未炒制裸燕麦淀粉.     

淀粉选择性氧化研究

以高碘酸钠对玉米淀粉进行选择性氧化,详细考察了酸的种类、反应时间、pH、温度、投料物质的量比等对反应的影响,并从热力学、电化学等角度进行了理论解释.发现高碘酸钠与淀粉的物质的量比为1∶1,用稀硫酸调节pH为3.5,25℃下反应6 h,获得的双醛含量能达到99.7%.并且在此最佳工艺条件下,当物质的量比小于1时,双醛含量与投料比符合线性关系,高碘酸钠能够完全反应,因此,可以通过控制高碘酸钠与淀粉的物质的量比来严格控制产物氧化度.红外证明双醛淀粉的醛基主要以缩醛或半缩醛的形式存在,SEM分析了淀粉的形态变化.     

改性淀粉絮凝去除铜绿微囊藻及其机理初探

选取水体富营养化中最为常见、难去除、危害大的铜绿微囊藻为除藻处理对象,研究了以天然高分子淀粉通过丙烯酰胺与二甲基二烯丙基氯化铵接枝共聚改性,制备除藻絮凝剂,研究其对铜绿微囊藻除藻效果.实验结果表明,淀粉接枝共聚物对含藻水体有较好的治理效果,并初步分析了淀粉接枝共聚物对藻细胞的絮凝机理.