基于电场感应的水下无线电力传输

为了验证水下电能传输的可行性和研究影响传输效率的因素,采用电场耦合原理进行了简单的无线充电电路设计,对电场耦合式无线电能传输的系统结构和基本工作原理进行介绍,分析了其相比于磁场耦合方式的特点,以及由此带来的相应优势,通过多物理场仿真模拟极板间电场分布,设计了一种LC双边的CPT系统,采用单片机组成脉宽调制控制电路并用功率放大电路模块组成发射端和接收端。结果表明了运用电场耦合原理进行无线充电的可行性,在研究中发现极板间的传输距离是影响水下无线充电效率的一个因素,而且两个电极之间的杂散电容也会影响极板间的功率,所以由于极板间隙的存在极板间的功率损耗较大。所提出的LC双边CPT系统,不仅实现了水下无线电能传输,还保证了在一定距离和频率下传输效率的稳定。     

CdS修饰低密度TiO2纳米棒阵列复合膜的制备及光电性能

为了提高CdS光敏层在TiO₂一维纳米棒阵列中的填充率,在TiO₂种子层的基础上,采用水热法于FTO导电玻璃表面生长了棒长较短、棒间距较大的低密度TiO₂一维纳米棒阵列膜,通过化学浴沉积在TiO₂纳米棒表面包覆CdS种子层,以此为基底采用水热法于TiO₂一维纳米阵列中生长CdS光敏层。采用SEM,XRD及紫外-可见吸收光谱对不同CdS水热生长时间的TiO₂/CdS复合膜结构进行了表征,并对其光电性能进行了研究。结果表明,低密度TiO₂纳米棒阵列有利于CdS生长液在阵列中渗入形成完全包覆的CdS种子层,CdS光敏层通过水热过程在整个TiO₂纳米棒表面均匀生长,逐渐形成CdS对TiO₂纳米棒阵列的完全填充和包覆,并在阵列顶端形成由CdS纳米短棒组成的花状修饰层;CdS的修饰将TiO₂一维纳米阵列膜的光吸收拓展至可见光区,水热生长7 h所得到的TiO₂/CdS复合膜具有最高光电流。所制备的CdS修饰低密度TiO₂纳米棒复合膜在太阳电池器件中具有很好的应用前景。     

优选发酵毕赤酵母与酿酒酵母混合发酵的葡萄酒酿造应用潜力

实验基于主要发酵副产物的生成含量评价优选发酵毕赤酵母与酿酒酵母混合发酵对葡萄酒质量的影响。采用优选发酵毕赤酵母Z9Y-3和商业酿酒酵母F33设计同时和顺序两种接种方式启动模拟葡萄汁的酒精发酵,以酿酒酵母和发酵毕赤酵母单菌株发酵为对照。琥珀酸和乳酸利用高效液相色谱法测定,甘油采用高碘酸钠氧化法分析,挥发酸采用水蒸气蒸馏法测定。结果显示,优选菌株参与下的发酵没有显著影响酒精发酵的进程,但在发酵过程中发酵毕赤酵母生长速率低于酿酒酵母。与酿酒酵母纯发酵相比,混合发酵提高了甘油的含量,降低了挥发酸的含量,其中顺序接种的发酵过程中酿酒酵母活菌数最高,发酵毕赤酵母存活期最长(7d),发酵过程中甘油累积量最高(2.7g/L),挥发酸含量最低(0.2g/L)。不同发酵处理中,琥珀酸和乳酸含量均呈现先增后降的趋势,但其最终含量变化不显著。综上可得,优选发酵毕赤酵母和酿酒酵母的混合发酵具有应用于葡萄酒酿造的应用潜力。     

食品源单增李斯特菌喹诺酮类抗生素耐药机制研究

以945株食品源单核细胞增生李斯特菌(Listeria monoocytogens,LM)作为研究对象,分析其对喹诺酮类抗生素耐药的分子机制。采用KB法筛选出喹诺酮类耐药的LM,利用PCR检测喹诺酮耐药决定区(quinolone resistance-determining region,QRDR)的基因突变以及质粒介导喹诺酮耐药(plasmid-mediated quinolone resistance,PMQR)基因的分布情况,结合最小抑菌浓度(MIC)值和外排泵抑制剂利血平分析其外排泵的作用,多位点序列分型(multilocus sequence typing, MLST)结合血清组对耐药菌株进行遗传多样性分析。结果表明:32株耐药菌株中gyrA、gyrB、parC与parE的QRDR均未发生氨基酸突变,且未检测到PMQR相关基因;而7株fepR基因发现新的氨基酸突变位点,其作用机制有待阐明;外排泵基因lde在耐药LM中皆有检出,78.1%(25/32)LM加入利血平后MIC值降低至原MIC的1/2以下,lde可能是导致LM对喹诺酮耐药的重要因素。血清组分析发现32株耐药菌株分属血清组I.1、I.2、II.1、II.2和III,MLST共分为10种ST型,其中ST87、ST9和ST8为优势株,具有一定的致病能力。结果表明,lde是LM产生喹诺酮耐药的重要因素,但LM潜在喹诺酮耐药分子机制仍有待阐明,同时其潜在的致病性应引起重视。     

应用铅同位素比值和元素含量分析法识别有机鸡样品真实性

探究了鸡中铅同位素与相关元素在有机养殖和常规养殖中的差异性,以探讨有机鸡样品溯源的可能性。相同品种的鸡分别采用有机养殖和常规养殖2种不同的饲养方式,利用电感耦合等离子体质谱分别对有机鸡和普通鸡样品中的铅同位素比值和相关元素含量进行测定。方差分析结果表明,铅同位素比值²⁰⁴Pb/²⁰⁶Pb和P、Zn、Fe、Mn、Mg、Ca、Cu、Na、K元素含量具有显著性差异(p＜0.05);主成分分析初步表明,Zn、Mn、Mg、Ca、Cu、Na、K为有机鸡和普通鸡样品中的特征无机元素;聚类分析可将鸡样品分为有机养殖和常规养殖两大类,通过判别分析所得模型的初始分组正确率为100.0%,交叉验证正确率为90.0%。利用铅同位素比值(²⁰⁴Pb/²⁰⁶Pb)、相关元素(P、Zn、Fe、Mn、Mg、Ca、Cu、Na、K)含量分析能够对有机鸡进行有效溯源识别,研究结果可为有机鸡的鉴别研究提供新的方法。     

香菇菌汤煮制工艺优化及其非挥发性特征风味物质研究

通过单因素实验和正交试验以感官评定及固形物溶出率为评价指标对香菇菌汤煮制工艺进行优化,并采用高效液相色谱技术对煮制后香菇及汤液中非挥发性特征风味物质进行测定。结果表明,当煮制温度为120℃、煮制时间为45min、香菇质量浓度为0.050g/mL时,香菇菌汤感官评价及固形物溶出率较好。在煮制过程中,香菇中风味物质逐渐向汤液中转移,使得汤液中可溶性糖醇、有机酸、呈味核苷酸等非挥发性风味物质含量显著高于煮制后香菇中含量。除此之外,在煮制后汤液中,特征性风味氨基酸含量也显著高于煮制后香菇中含量。但是,与新鲜香菇相比风味氨基酸在煮制后汤液及香菇中绝大多数含量有所降低。     

4株水果采后链格孢属真菌的rDNA ITS区序列与碳源代谢指纹图谱差异性分析

从采后贮藏过程中发病的冬枣、樱桃、杏及蓝莓果实中分离到4株丝状病原真菌231#、320#、322#和333#。由形态学特征观察可确定4株病原菌均为链格孢属真菌(Alternaria Nees),rDNA ITS区序列进化树分析结果表明樱桃320#和杏322#与A. alternata (AY625056.1)处于同一分枝,置信度达100%;而蓝莓333#与A. tenuissima (KP324980.1)处于同一分枝,冬枣231#与蓝莓333#和A. tenuissima (KP324980.1)的亲缘性很近,在同一分支上的置信度达100%。对95种碳源的代谢指纹图谱分析的结果表明,4株链格孢属真菌对吐温80、N-乙酰-D-葡萄糖胺、N-乙酰-β-D-甘露糖胺等86种碳源的代谢特征相同,包括78种最适碳源和8种不可利用碳源,其中冬枣231#与A. alternata (Fr.) Keissl的代谢指纹图谱最为相近。4株链格孢属真菌的ITS区序列系统进化树分类与碳源代谢聚类分析结果存在一定差异。     

红薯糯米酒发酵与贮存阶段品质分析

研究了红薯糯米酒发酵过程中可溶性固形物、pH值及酒精度变化,以及不同条件下各贮存阶段红薯糯米酒各成分变化及抗氧化活性。研究结果表明:发酵第3天为红薯糯米酒发酵关键时期;不同贮存条件下可溶性固形物、总酯、总酚含量变化不大,而酒精度、黄酮、维生素C含量随温度及果胶酶添加量的变化有明显差异,其中在贮存温度4℃,果胶酶添加量2%条件下,能保存红薯糯米酒品质和提高风味,降低杂醇油生成。抗氧化活性测定表明,随果胶酶添加量增加,贮存酿液抗氧化能力和总还原能力明显提高。     

植物乳杆菌发酵苦荞芽苗茶饮料加工工艺研究

萌发后的苦荞芽苗富含黄酮等有益成分,采用植物乳杆菌对苦荞芽苗和苦荞茶汁进行发酵,通过单因素实验和响应面法确定优化的发酵工艺条件和配方,并对产品的总黄酮含量、透光率和pH值进行测定。实验结果显示,较优的苦荞芽苗与苦荞茶汁比例为1∶6,较优的上清液稀释比例为1∶10,产品的总黄酮含量可达(0.193±0.006)mg/mL。优化的发酵工艺条件为:菌剂添加量0.6%,发酵时间24h,果葡糖浆添加量6%,该条件下感官评分的平均值达91.50±0.29,较适的pH值为3.87±0.05。优化的稳定剂配方为:黄原胶添加量0.06%,羧甲基纤维素钠(CMC-Na)添加量0.08%,海藻酸钠添加量0.05%,该条件下感官评分的平均值达93.60±0.32,透光率为91.37%±0.45%。发酵后的苦荞芽苗茶饮料富含黄酮和益生菌等有益成分,口感醇正、澄清透明、风味独特。     

基于均匀设计和BP神经网络的花生油SFE-CO2萃取预测

利用均匀设计和BP神经网络相结合的方法,研究了SFE-CO₂萃取花生油工艺。以半烘烤并粉碎之后的花生为原料,针对萃取压力、温度、时间和CO₂流量4个因素,每个因素10个水平安排实验,利用均匀设计的实验数据作为网络训练样本,构造花生油SFE-CO₂萃取的BP神经网络预测模型,对萃取过程进行预测,分析各实验因素与出油率之间的关系,确定较优的工艺条件。最后确定4-9-1的BP神经网络模型,利用该模型所得出油率的预测值与实验值相接近,相对误差(绝对值)小于2%;构造的BP神经网络模型能较好地预测萃取过程中各参数影响下花生出油率的变化趋势。结果显示,当萃取压力30MPa,温度40.5℃,时间125min,CO₂流量187L/(h·kg)时花生出油率可达期望值47.5%。该方法为实现预测与控制SFE-CO₂萃取花生油过程奠定了可靠的理论基础。