历久弥香说黄酒

黄酒的起源 黄酒是用谷物作原料,用麦曲或小曲作糖化发酵剂制成的酿造酒.在历史上,黄酒的生产原料在北方用粟(在古代,粟是秫、梁、稷、黍的总称,有时也称为梁,现在也称为谷子,去除壳后的叫小米),在南方,普遍用稻米(尤其是襦米为最佳)为原料酿造黄酒.     

中国生鲜鹿血酒

石家庄市陆生野生动物繁育研究基地依据传统中医理论,参照祖国医学宝库中宫廷秘方、民间验方之精华,结合现代中药学最新科研成果,将应用“商业性活鹿采血技术”采得的具有生物活性特质的雄性梅花鹿生鲜血液,佐以人参、冬虫夏草、沉香、海狗肾等十余味名贵中药材,用高粱、碗豆精酿原浆白酒作溶媒,经现代工艺加工成45°(V/V)的补酒.该酒上部橙黄透亮、底部沉有生鲜鹿血,经初步使用验证,具有强身固本、补肾壮阳、调和气     

海上油田蒸汽吞吐化学增效技术研究

在海上油田蒸汽吞吐技术的探索与实践过程中,由于部分稠油油田的地质油藏特性、钻完井方式、平台空间及操作成本等因素的制约,导致海上油田蒸汽吞吐的应用难度高于陆上油田。蒸汽吞吐化学增效技术通过在传统蒸汽吞吐注入流体的基础上添加化学增效复合药剂的方式,能够在热采效果的基础上,扩大波及体积、提高热采洗油效率以及降低原油黏度,从而改善稠油油田的蒸汽吞吐开发效果。从化学增效机理、室内物理模拟以及渤海某油田数值模拟实例的角度,探讨并评价了该技术的提高采收率效果和经济性。基于渤海油田某区块矿场试验方案数值模拟计算结果显示,经过7个周期热采化学增效剂吞吐,在常规热采基础上增油幅度达16%,投入产出比达1∶6.3(油价按40美元/桶计)。该技术成果为深入开展海上油田热采技术开发奠定了基础,并为海上稠油高效开发提供了新的思路和方法。     

GO/PPy/Pb3O4修饰电极的制备及其在电化学传感中的应用

通过制备氧化石墨烯/聚吡咯/四氧化三铅(GO/PPy/Pb₃O₄)复合材料,用于构建电化学传感器,以实现对对苯二酚的电化学检测。通过利用π-π共轭效应,实现吡咯单体在氧化石墨烯表面的原位聚合。以GO/PPy纳米复合材料为基底,通过水热反应制备得到具有微/纳结构的GO/PPy/Pb₃O₄复合材料。以扫描电镜(SEM),傅里叶红外(FTIR)和X射线衍射(XRD)等对复合材料进行表征,用差分脉冲伏安法研究对苯二酚在修饰电极上的电化学行为。通过对比不同修饰电极的电化学传感性能,发现GO/PPy/Pb₃O₄修饰电极展示了良好的导电性和优异的电催化性能。结果表明,该电化学传感器在1.0~35 μg/L范围内与其氧化峰电流呈良好的线性关系,其检测限为0.3 μg/L。此外,该电化学传感器还具有良好的重现性和稳定性。     

自适应小波阈值去噪在重力仪信号处理中的应用

为了有效地消除各种外界干扰噪声对高精度海洋重力仪测量值的影响，提高重力异常测量值的精度，在分析了小波阈值及自适应小波阈值去噪算法的基础上，将其应用到高精度海洋重力仪系统数据处理中，并与自适应卡尔曼滤波做了对比，以处理后信号的信噪比作为衡量3种数据处理方法优劣的依据。理论分析和仿真实验表明，自适应小波阈值去噪方法、传统的小波阈值去噪方法和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上消除噪声信号对重力仪测量信号的影响，但在相同情况下，自适应小波阈值去噪方法具有明显的优越性。     

英国可再生能源技术管理与开发调研

介绍了硅微谐振器系统的工作原理，重点给出了一种基于新型的DDS器件AD9954的智能谐振系统设计与实现。详细分析了AD9954作为智能精密驱动源的粗细搜索两种阶段工作流程并给出与DSP器件的数字接口技术。结合实验数据和扫频曲线，得出在不同真空度环境下谐振器的两种扫频结果，并对谐振系统的工作情况给予评价。     

马尾松速生材的表面强化工艺观察

对马尾松速生材汽蒸预处理后,热压干燥至一定的中间含水率,再用不同的树脂进行进行表面强化改性处理。由于汽蒸处理时间、热压温度、压力、涂胶前木材的含水率、胶的种类、涂胶量对木材的干燥速度、体积收缩系数、抗弯弹性模量(MOE)、抗弯强度(MOR)等质量指标有不同的影响,故分别以其为单一质量评价指标,确定相应的最佳工艺。     

缺陷对左手材料内部能量分布的影响

研究了以金属铜六边形开口谐振环（split ring resonators, SRRs）和铜线为基本结构单元的左手材料内部能量分布状态.利用波导测量线法测量了受X波段（8—12GHz）微波作用时左手材料及含空位和线缺陷左手材料内部电磁场能量分布.实验发现左手材料样品只对其谐振频率9.6GHz及附近发生介电响应，而对非谐振区频率几乎没有响应.引入空位和线缺陷后，导致左手材料内部的电磁场能量幅值整体减小，最大下降幅度达23%. 认为缺陷的引入破坏了左手材料的周期性有序结构，导致SRRs和铜线间的相互作用改变，从而引起其内部电磁场能量变化.     

BP神经网络在围岩变形预测中的应用

利用神经网络，建立了围岩变形预测的BP神经网络模型，采用围岩变形的实测数据对网络进行了训练，以此训练好的BP神经网络对围岩变形进行了预测。预测结果表明，该模型具有很高的预测精度，为预测围岩变形提供了一种新的方法。