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两阶段pH控制和碳氮源协同补加促进谷氨酸棒杆菌高产L-谷氨酰胺

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食品与发酵工业 2024年第1期50卷 7-13页

作者：刘畅陆丹丹浦军平张春枝陈明大连工业大学生物工程学院辽宁大连116034 张家港市华昌药业有限公司江苏苏州215635

为提高谷氨酸棒杆菌发酵产L-谷氨酰胺产量、糖酸转化率、生产强度等技术指标,该文通过响应面法优化了摇瓶发酵培养基中葡萄糖、(NH_(4))_(2)SO_(4)和玉米浆含量,并利用50 L发酵罐进行分批发酵,构建了菌体生长、底物消耗和产物生成动力... 详细信息

为提高谷氨酸棒杆菌发酵产L-谷氨酰胺产量、糖酸转化率、生产强度等技术指标,该文通过响应面法优化了摇瓶发酵培养基中葡萄糖、(NH_(4))_(2)SO_(4)和玉米浆含量,并利用50 L发酵罐进行分批发酵,构建了菌体生长、底物消耗和产物生成动力学模型,进而在50 L发酵罐中采用两阶段控制pH策略,并通过补加葡萄糖和(NH_(4))_(2)SO_(4),协同控制发酵液中碳氮源浓度,促进菌体高效合成L-谷氨酰胺。结果表明,优化后发酵培养基中葡萄糖、(NH_(4))_(2)SO_(4)和玉米浆含量分别为167、61、31 g/L,摇瓶发酵L-谷氨酰胺产量达到38.13 g/L,较优化前提高了34.12%;50 L发酵罐分批发酵80 h后L-谷氨酰胺产量达42.06 g/L,糖酸转化率达到25.85%,生产强度为0.53 g/(L·h);在50 L发酵罐中基于两阶段pH控制的碳氮源协同补加策略,显著促进了谷氨酸棒杆菌高产L-谷氨酰胺,发酵周期缩短至52 h,L-谷氨酰胺产量达68.01 g/L,糖酸转化率达33.93%,生产强度为1.31 g/(L·h)。该研究对促进L-谷氨酰胺的工业化生产具有重要参考价值。

关键词：谷氨酸棒杆菌 L-谷氨酰胺培养基优化 50 L发酵罐两阶段pH控制碳氮源协同补加

Ni/SiO_(2)催化剂催化2-甲基呋喃加氢性能

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精细化工 2024年第5期41卷 1060-1066,1075页

作者：方姿予张炜王金鼎种思颖张雅静王康军沈阳化工大学化学工程学院辽宁沈阳110142

以硝酸镍为镍源、酸/碱性硅溶胶为硅源,采用共沉淀法制备了2种Ni/SiO_(2)催化剂。采用固定床反应器,评价Ni/SiO_(2)催化剂对于2-甲基呋喃(2-MF)气相加氢合成2-甲基四氢呋喃(2-MTHF)的反应性能。通过XRD、N_(2)等温吸附-脱附、H_(2)-TPR... 详细信息

以硝酸镍为镍源、酸/碱性硅溶胶为硅源,采用共沉淀法制备了2种Ni/SiO_(2)催化剂。采用固定床反应器,评价Ni/SiO_(2)催化剂对于2-甲基呋喃(2-MF)气相加氢合成2-甲基四氢呋喃(2-MTHF)的反应性能。通过XRD、N_(2)等温吸附-脱附、H_(2)-TPR、NH3-TPD、XPS、FTIR和TEM对催化剂进行了表征。考察了硅溶胶的酸碱性对Ni/SiO_(2)催化剂结构及性能的影响。结果表明,以酸性硅溶胶为硅源制备的Ni/SiO_(2)催化剂以弱酸中心酸量为主且存在中强酸中心,比表面积、平均孔径大,因而该催化剂加氢活性和2-MTHF的选择性较高。Ni/SiO_(2)催化剂稳定性良好,在最优反应条件〔温度90℃、H_(2)压力2 MPa、质量空速4.4 g 2-MF/(g催化剂·h)、H_(2)与2-MF物质的量之比为4∶1〕下进行催化剂稳定性测试(200 h),2-MF的转化率达到99.8%,2-MTHF的选择性均保持在97.5%左右。

关键词： 2-甲基四氢呋喃 2-甲基呋喃共沉淀法 Ni/SiO_(2) 酸碱性催化技术

Cu/ZnO催化剂的金属载体相互作用及其对糠醛加氢制糠醇反应性能的影响

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燃料化学学报（中英文） 2024年第8期52卷 1045-1056页

作者：于欣瑞张金玉杨海兴种思颖刘蝈蝈张雅静王康军沈阳化工大学化学工程学院辽宁沈阳110142

采用共沉淀法制备了系列Cu/Zn比不同的Cu/ZnO催化剂,研究了Cu/Zn比与金属载体强相互作用(SMSI)的关系及其对糠醛气相加氢制糠醇催化反应性能的影响。XRD、H2-TPR、SEM、HRTEM和XPS等表征结果显示,Cu/ZnO催化剂中的金属载体强相互作用改... 详细信息

采用共沉淀法制备了系列Cu/Zn比不同的Cu/ZnO催化剂,研究了Cu/Zn比与金属载体强相互作用(SMSI)的关系及其对糠醛气相加氢制糠醇催化反应性能的影响。XRD、H2-TPR、SEM、HRTEM和XPS等表征结果显示,Cu/ZnO催化剂中的金属载体强相互作用改变了催化剂的微观结构。ZnO载体对活性金属Cu颗粒具有不同程度的几何修饰,影响了Cu表面的电子状态。不同Cu/Zn比的Cu/ZnO催化剂的SMSI作用顺序为:20Cu/ZnO>40Cu/ZnO>60Cu/ZnO>80Cu/ZnO。在同一反应条件下,20Cu/ZnO催化剂的糠醛转化率高于80%的时间仅为5 h,而60Cu/ZnO催化剂的糠醛转化率高于80%的时间可以达到28 h,表明适当的SMSI作用有利于提升Cu/ZnO催化剂在糠醛加氢反应中的稳定性,而过强的SMSI作用会抑制其催化活性。

关键词： Cu/ZnO催化剂金属载体强相互作用几何修饰作用糠醛加氢糠醇

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人类活动对辽河口海岸线和海岸带景观演变影响

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生态科学 2024年第2期43卷 58-66页

作者：庞庆庄郭建超崔盼盼苏芳莉海南省水利水电勘测设计研究院海口570204 沈阳农业大学水利学院沈阳110866 辽宁双台河口湿地生态系统国家定位观测研究站盘锦124112

海岸线和海岸带景观对于维系河口海岸带生态系统稳定意义重大。利用遥感(remote sensing,RS)和地理信息系统(geographic information system,GIS)技术,获取辽河口海岸线1985-2017年Landsat遥感影像数据,对海岸线长度变化、岸线属性变化... 详细信息

海岸线和海岸带景观对于维系河口海岸带生态系统稳定意义重大。利用遥感(remote sensing,RS)和地理信息系统(geographic information system,GIS)技术,获取辽河口海岸线1985-2017年Landsat遥感影像数据,对海岸线长度变化、岸线属性变化以及海岸带景观类型演变特征进行分析。结果表明:(1)1985-2017年辽河口海岸线呈淤积的趋势,海岸线总体向海迁移,海岸线类型由天然岸线向人工岸线转变。海岸线长度减少5.09 km,海岸线蜿蜒形态无明显变化。人类活动是辽河口海岸线迁移和转变的主要因素。(2)辽河口潮滩的边缘密度整体下降;道路的斑块密度总体PD上升0.15,最低值为0.01(1985);自然景观斑块所占面积比例逐渐下降,农田的PLAND值逐渐升高;人为景观的面积加权平均斑块分维数指数逐渐变小表明人类活动对辽河口海岸带景观的干扰逐渐变强。(3)1985-2017年间,泥滩和河流面积减少,养殖、城镇、水库、油井、农田、道路等用地面积增长7975.42 hm^(2),增长占比为11.37%。1994年出的现农田和水库岸线,且均由自然岸线转化而来。

关键词：辽河口海岸线土地利用人类活动

中间球海胆氨基酸代谢酶GDH基因表达及其功能受HIF-1α基因调控的机制

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大连海洋大学学报 2024年

作者：宁冰玉王皓霖孙景贤赵谭军常亚青湛垚垚大连海洋大学农业农村部北方海水增养殖重点实验室

为了阐明中间球海胆氨基酸代谢酶（Glutamate dehydrogenase，GDH）基因表达及其功能受转录因子HIF-1α基因调控的分子机制，利用基因步移、双荧光素酶报告基因检测及RNA干扰等技术，克隆分析了中间球海胆GDH基因的启动子序列及其结构... 详细信息

为了阐明中间球海胆氨基酸代谢酶（Glutamate dehydrogenase，GDH）基因表达及其功能受转录因子HIF-1α基因调控的分子机制，利用基因步移、双荧光素酶报告基因检测及RNA干扰等技术，克隆分析了中间球海胆GDH基因的启动子序列及其结构特征，验证了中间球海胆中GDH基因启动子区与HIF-1α基因的结合位点及调控关系，解析了GDH基因表达受HIF-1α基因调控进而对中间球海胆体腔细胞和性腺能量产生的影响。结果表明：中间球海胆GDH基因启动子全长为1067 bp，包含12种基本调控元件、14种不同转录因子的结合位点以及1个CpG岛，启动子核心区为－984～－363 bp；在GDH基因启动子区（-683～-649 bp；-280～-264 bp）中存在与HIF-1α基因的结合位点且两者存在正调控关系；抑制中间球海胆HIF-1α基因表达后，中间球海胆体腔细胞和性腺中的GDH基因的相对表达（mRNA和蛋白水平）及相对总GDH酶活力均呈现下降趋势且伴有ATP相对含量的显著降低。研究表明，海胆中HIF-1α基因可通过正向调控GDH基因的转录活性影响该基因的表达，最终影响海胆不同组织中的能量（ATP）水平。

关键词：缺氧诱导因子-1α GDH基因启动子中间球海胆转录调控能量产生

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基于全局补偿注意力机制的战场图像去雾方法

兵工学报 2024年第4期45卷 1344-1353页

作者：林森王金刚高宏伟沈阳理工大学自动化与电气工程学院辽宁沈阳110159

在现代化战争中,广泛利用图像等载体获取信息,但雾天环境下得到的图像不仅影响场景呈现,而且会掩盖重要特征。为提高雾天图像在现代化战争的利用价值,提出一种基于全局补偿注意力机制的战场图像去雾方法。构建全局补偿模块保证输出图像... 详细信息

在现代化战争中,广泛利用图像等载体获取信息,但雾天环境下得到的图像不仅影响场景呈现,而且会掩盖重要特征。为提高雾天图像在现代化战争的利用价值,提出一种基于全局补偿注意力机制的战场图像去雾方法。构建全局补偿模块保证输出图像的完整性,并加入通道下采样恢复清晰图像;使用密集残差模块学习退化图像和清晰图像的非线性映射,同时加入注意力机制提高网络的灵活处理能力;通过提升输入图像的通道数量确保网络充分学习特征信息。实验结果表明,与经典和新颖图像去雾方法比较,所提方法在主观和客观评价上均取得出色成绩,说明该方法将注意力机制和全局补偿模块充分结合,有效缓解了战场图像退化问题,同时注重特征增强,使信息得以完整呈现,具有更优越的性能。

关键词：战场图像去雾全局补偿注意力机制密集残差模块

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溶液燃烧法制备Ce^(3+)掺杂LaAlO_(3)粉体及其荧光性能研究

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稀有金属与硬质合金 2024年第3期52卷 29-33,39页

作者：邰越许凌子吴静孟竺储刚辽宁石油化工大学石油化工学院辽宁抚顺113001 辽宁石油化工大学工程训练中心辽宁抚顺113001

以La(NO_(3))_(3)·6H_(2)O、Al(NO_(3))_(3)·9H_(2)O、Ce(NO_(3))_(3)·6H_(2)O为原料,C_(2)H_(5)NO_(2)为还原剂,采用溶液燃烧法合成La_(1-x)Ce_(x)AlO_(3)(x=0.01,0.02,0.03,0.04,0.05)样品。采用XRD、SEM、UV-Vis DRS、XPS和XRF对实验样品进行分析。结果表明,在825℃下保温4 h制备的La_(0.97)Ce_(0.03)AlO_(3)相比其他温度或Ce掺杂量的LaAlO_(3)而言,XRD特征峰更加突出和明显,其颗粒分散,轮廓清晰,晶粒尺寸为21.59 nm;其在紫外-可见光区域吸收变强,带隙宽度为4.86 eV。Ce^(3+)进入LaAlO_(3)晶格中占据了部分La^(3+)的位置,Ce^(3+)最佳掺杂浓度为0.03,其发射光谱的最强特征峰出现在525 nm处,发黄绿色光。

关键词：溶液燃烧法 LaAlO_(3) Ce^(3+) 掺杂荧光

跨模态交互融合与全局感知的RGB-D显著性目标检测

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软件学报 2024年第4期35卷 1899-1913页

作者：孙福明胡锡航武景宇孙静王法胜大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

近年来,RGB-D显著性检测方法凭借深度图中丰富的几何结构和空间位置信息,取得了比RGB显著性检测模型更好的性能,受到学术界的高度关注.然而,现有的RGB-D检测模型仍面临着持续提升检测性能的需求.最近兴起的Transformer擅长建模全局信息... 详细信息

近年来,RGB-D显著性检测方法凭借深度图中丰富的几何结构和空间位置信息,取得了比RGB显著性检测模型更好的性能,受到学术界的高度关注.然而,现有的RGB-D检测模型仍面临着持续提升检测性能的需求.最近兴起的Transformer擅长建模全局信息,而卷积神经网络(CNN)擅长提取局部细节.因此,如何有效结合CNN和Transformer两者的优势,挖掘全局和局部信息,将有助于提升显著性目标检测的精度.为此,提出一种基于跨模态交互融合与全局感知的RGB-D显著性目标检测方法,通过将Transformer网络嵌入U-Net中,从而将全局注意力机制与局部卷积结合在一起,能够更好地对特征进行提取.首先借助U-Net编码-解码结构,高效地提取多层次互补特征并逐级解码生成显著特征图.然后,使用Transformer模块学习高级特征间的全局依赖关系增强特征表示,并针对输入采用渐进上采样融合策略以减少噪声信息的引入.其次,为了减轻低质量深度图带来的负面影响,设计一个跨模态交互融合模块以实现跨模态特征融合.最后,5个基准数据集上的实验结果表明,所提算法与其他最新的算法相比具有显著优势.

关键词：显著性目标检测跨模态全局注意力机制 RGB-D检测模型

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基于两阶段学习的多行为推荐

软件学报 2024年第5期35卷 2446-2465页

作者：严明时程志勇孙静王法胜孙福明大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600 山东省人工智能研究院山东济南250014

多行为推荐系统旨在利用用户多种行为的交互数据来提升系统的推荐性能.现有的多行为推荐方法通常将多行为数据直接作用于共享的初始化用户表征上,并在任务中糅合了对用户偏好的挖掘和对不同行为间联系的建模.然而,这些算法忽视了不同交... 详细信息

多行为推荐系统旨在利用用户多种行为的交互数据来提升系统的推荐性能.现有的多行为推荐方法通常将多行为数据直接作用于共享的初始化用户表征上,并在任务中糅合了对用户偏好的挖掘和对不同行为间联系的建模.然而,这些算法忽视了不同交互行为中存在的数据不平衡问题(不同行为交互数据量差别较大)以及适配上述两种任务而引起的信息损失问题.事实上,用户偏好是指用户在不同行为中表现出来的喜好(例如,浏览的喜好),而各行为间的联系表现为用户偏好在不同行为间潜在的转化关系(例如,浏览转换为购买).在多行为推荐中,对用户偏好的挖掘和对行为间联系的建模可以看作两个阶段的任务.基于上述讨论,提出基于两阶段学习的多行为推荐.两阶段策略设计的优势是解耦了前述两种任务.两阶段策略采取固定参数交替训练的方式实现,并同时保留了模型端到端的结构.(1)第1阶段专注于不同行为下的用户偏好建模:先利用所有交互数据(不区分行为类别)对用户的全局喜好进行建模,以最大程度缓解数据稀疏性问题,再分别利用各行为的交互数据细化该特定行为下的用户偏好(局部偏好),以减轻不同行为之间的数据不平衡问题造成的影响.(2)第2阶段专注于对不同行为间联系的建模,通过解耦对用户偏好的挖掘和对不同行为间联系的建模,以缓解因适配两种任务而引起的信息损失问题.这种两阶段模式能够显著提升系统对目标行为的预测能力.大量实验结果表明,所提模型在性能上远优于最先进的基线模型,在Tmall和Beibei两个真实基准数据集上的性能提升平均可以达到103.01%和33.87%.

关键词：多行为推荐协同过滤两阶段策略图卷积网络多任务学习