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食品与发酵工业 2022年第17期48卷 256-264,I0011-I0014页

作者：张晨周佳马亚琴邓涂静王珺西南大学柑桔研究所国家柑桔工程技术研究中心重庆400712

比较宽皮柑橘(南丰蜜橘、椪柑)、橙类(脐橙、长叶香橙)、杂柑(爱媛38号、沃柑)和琯溪蜜柚中键合态、游离态香气物质的组成及含量的具体差异,为柑橘类水果制汁的风味特性提供科学依据。结合顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术(headspa... 详细信息

比较宽皮柑橘(南丰蜜橘、椪柑)、橙类(脐橙、长叶香橙)、杂柑(爱媛38号、沃柑)和琯溪蜜柚中键合态、游离态香气物质的组成及含量的具体差异,为柑橘类水果制汁的风味特性提供科学依据。结合顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术(headspace solid phase microextraction-GC-MS,HS-SPME-GC-MS)对4大类柑橘汁中键合态、游离态挥发性成分进行萃取,并采用主成分分析(principal component analysis,PCA)进行区分辨别。4大类柑橘汁中检出键合态、游离态香气物质共127种,其中烯烃类香气物质种类最多(50种),醇类、醛类、酯类香气物质种类较多(分别为20、19和17种),酮类、酚类香气物质种类则较少(分别为6、5种)。含量方面,烯烃类物质含量最多,占到总柑橘汁样品中香气物质总量的90%以上,其次由高到低分别为醇类、醛类、酯类、酮类、酚类。此外,以4大类柑橘汁为研究对象,对检测到的目标香气物质进行PCA,4大类柑橘汁均可被明显区分开。杂柑中所含游离态香气物质的含量远低于宽皮柑橘和橙类(二者含量相近),远高于琯溪蜜柚。但对于杂柑而言,其所含的游离态香气物质种类却较为丰富,其中以爱媛38号最为丰富,且远高于其他柑橘品种(其他柑橘品种所含游离态香气物质种类数相近)。此外,宽皮柑橘所含键合态香气物质的种类数最多,其次为橙类和杂柑(二者种类数相近),琯溪蜜柚最少。

关键词：顶空固相微萃取柑橘汁游离态香气物质键合态香气物质主成分分析

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新型二溴二甲海因复合保鲜剂的研制

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精细化工 2001年第5期18卷 307-309页

作者：李焰陈祖兴黄锦霞徐章煌湖北大学化学与材料科学学院湖北武汉430062

以二溴二甲海因为杀菌剂、以硬脂酸单甘酯及吐温 80为涂膜剂研制了一种新型水果和蔬菜复合保鲜剂 ,它具有高效低毒的特点。实验证实最佳保鲜条件为 :5 0kg脐橙使用w (二溴二甲海因 ) =0 0 5 %、w (硬脂酸单甘酯 ) =1 0 %和w (吐温 80... 详细信息

以二溴二甲海因为杀菌剂、以硬脂酸单甘酯及吐温 80为涂膜剂研制了一种新型水果和蔬菜复合保鲜剂 ,它具有高效低毒的特点。实验证实最佳保鲜条件为 :5 0kg脐橙使用w (二溴二甲海因 ) =0 0 5 %、w (硬脂酸单甘酯 ) =1 0 %和w (吐温 80 ) =2 .0 %～ 4.0 %的水基乳液进行保鲜处理后 ,贮藏三个月腐烂率仅 11% ,四个月后也只有 2 0 %的腐烂率。

关键词：二溴二甲海因保鲜剂涂膜柑桔

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掘进面风流远程智能监控虚拟现实系统设计

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煤炭工程 2023年第8期55卷 17-22页

作者：龚晓燕康瑞金李宇杰付浩然刘壮壮陈龙张红兵李昊西安科技大学机械工程学院陕西西安710054 渭南陕煤启辰科技有限公司陕西渭南714000

针对掘进面局部通风系统无法实时监测及智能调控风筒出风口风流状态而导致风场分配不合理,造成瓦斯超限和粉尘聚积等安全隐患问题,在课题组对掘进面风流智能调控装置的基础上,利用虚拟现实和远程监控技术对该物理装置虚拟映射远程监控... 详细信息

针对掘进面局部通风系统无法实时监测及智能调控风筒出风口风流状态而导致风场分配不合理,造成瓦斯超限和粉尘聚积等安全隐患问题,在课题组对掘进面风流智能调控装置的基础上,利用虚拟现实和远程监控技术对该物理装置虚拟映射远程监控系统进行设计。采用Unity3D对系统的虚拟场景模型构建;基于Sugar BI云平台对PC/Android端远程监控软件开发,包括了三维虚拟场景预览、实时数据及视频监控、预测预警机制、智能控制模块及支持信息子系统。以实验室模拟实验测试平台,对系统进行测试,结果表明系统运行可靠,各预期功能均可实现,从而提高了掘进面通风智能可视化程度。

关键词：掘进面风流智能调控远程监控虚拟现实 Unity3D

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Performance and calibration of quark/gluon-jet taggers using 140 fb^(-1) of pp collisions at √s=13 TeV with the ATLAS detector

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Chinese Physics C 2024年第2期48卷 1-25页

作者： G. Aad B. Abbott K. Abeling N.J. Abicht S.H. Abidi A. Aboulhorma H. Abramowicz H. Abreu Y. Abulaiti B.S. Acharya C. Adam Bourdarios L. Adamczyk S.V. Addepalli M.J. Addison J. Adelman A. Adiguzel T. Adye A.A. Affolder Y. Afik M.N. Agaras J. Agarwala A. Aggarwal C. Agheorghiesei A. Ahmad F. Ahmadov W.S. Ahmed S. Ahuja X. Ai G. Aielli A. Aikot M. Ait Tamlihat B. Aitbenchikh I. Aizenberg M. Akbiyik T.P.A. Åkesson A.V. Akimov D. Akiyama N.N. Akolkar K. Al Khoury G.L. Alberghi J. Albert P. Albicocco G.L. Albouy S. Alderweireldt M. Aleksa I.N. Aleksandrov C. Alexa T. Alexopoulos F. Alfonsi M. Algren M. Alhroob B. Ali H.M.J. Ali S. Ali S.W. Alibocus M. Aliev G. Alimonti W. Alkakhi C. Allaire B.M.M. Allbrooke J.F. Allen C.A. Allendes Flores P.P. Allport A. Aloisio F. Alonso C. Alpigiani M. Alvarez Estevez A. Alvarez Fernandez M. Alves Cardoso M.G. Alviggi M. Aly Y. Amaral Coutinho A. Ambler C. Amelung M. Amerl C.G. Ames D. Amidei S.P. Amor Dos Santos K.R. Amos V. Ananiev C. Anastopoulos T. Andeen J.K. Anders S.Y. Andrean A. Andreazza S. Angelidakis A. Angerami A.V. Anisenkov A. Annovi C. Antel M.T. Anthony E. Antipov M. Antonelli F. Anulli M. Aoki T. Aoki J.A. Aparisi Pozo M.A. Aparo L. Aperio Bella C. Appelt A. Apyan N. Aranzabal S.J. Arbiol Val C. Arcangeletti A.T.H. Arce E. Arena J-F. Arguin S. Argyropoulos J.-H. Arling O. Arnaez H. Arnold G. Artoni H. Asada K. Asai S. Asai N.A. Asbah J. Assahsah K. Assamagan R. Astalos S. Atashi R.J. Atkin M. Atkinson H. Atmani P.A. Atmasiddha K. Augsten S. Auricchio A.D. Auriol V.A. Austrup G. Avolio K. Axiotis G. Azuelos D. Babal H. Bachacou K. Bachas A. Bachiu F. Backman A. Badea P. Bagnaia M. Bahmani A.J. Bailey V.R. Bailey J.T. Baines L. Baines O.K. Baker E. Bakos D. Bakshi Gupta V. Balakrishnan R. Balasubramanian E.M. Baldin P. Balek E. Ballabene F. Balli L.M. Baltes W.K. Balunas J. Balz E. Banas M. Bandieramonte A. Bandyopadhyay S. Bansal L. Barak M. Barakat E.L. Barberio D. Barberis M. Barbero M.Z. Barel K.N. Barends T. Barillari M-S. Barisits T. Barklow P. Baron D.A. Baron Mo The ATLAS Collaboration

The identification of jets originating from quarks and gluons,often referred to as quark/gluon tagging,plays an important role in various analyses performed at the Large Hadron Collider,as Standard Model measurements and searches for new particles decaying to quarks often rely on suppressing a large gluon-induced *** paper describes the measurement of the efficiencies of quark/gluon taggers developed within the ATLAS Collaboration,using √s=13 TeV proton–proton collision data with an integrated luminosity of 140 fb^(-1) collected by the ATLAS *** taggers with high performances in rejecting jets from gluon over jets from quarks are studied:one tagger is based on requirements on the number of inner-detector tracks associated with the jet,and the other combines several jet substructure observables using a boosted decision tree.A method is established to determine the quark/gluon fraction in data,by using quark/gluon-enriched subsamples defined by the jet *** in tagging efficiency between data and simulation are provided for jets with transverse momentum between 500 GeV and 2 TeV and for multiple tagger working points.

关键词： ATLAS JET QUARK GLUON TAGGING

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