检索结果-南通市图书馆

水开菲尔粒发酵草莓汁在冷藏期间品质稳定性分析

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

食品工业科技 2025年第2期46卷 301-307页

作者：尹琳琳陈志娜孙瑞雪刘娴雅王语馨淮南师范学院生物工程学院安徽淮南232038 资源与环境生物技术安徽普通高校重点实验室安徽淮南232038

为探究水开菲尔粒发酵草莓汁在冷藏期间的品质稳定性,本研究对发酵草莓汁在4℃下冷藏28 d期间的主要理化指标、活性物质、抗氧化能力、活菌数及感官特性的变化进行了综合检测。结果显示,在冷藏期间,发酵草莓汁的总酚、总黄酮和V_(C)含... 详细信息

为探究水开菲尔粒发酵草莓汁在冷藏期间的品质稳定性,本研究对发酵草莓汁在4℃下冷藏28 d期间的主要理化指标、活性物质、抗氧化能力、活菌数及感官特性的变化进行了综合检测。结果显示,在冷藏期间,发酵草莓汁的总酚、总黄酮和V_(C)含量均有下降,相应的其抗氧化能力包括SOD酶活性、DPPH自由基清除率和ABTS^(+)自由基清除率分别降低了16%、8.5%和28.3%。乳酸菌和酵母菌活菌数分别减少了12.8%和14%,醋酸菌活菌数增加了16%。感官评价中,除气味得分升高外,因L^(*)与a^(*)的降低,b^(*)的升高,发酵草莓汁色泽评分降低,同时,悬浮稳定性和pH的下降,使组织状态和滋味得分也出现降低,但得分均在6分以上。总体上,在冷藏期间,水开菲尔粒发酵草莓汁的主要理化指标和活性物质稳定性较强、乳酸菌等活菌数仍保持在6 lg CFU/mL以上,抗氧化能力仍保持65%以上的较高活性,感官评定也在可接受范围,说明水开菲尔粒发酵草莓汁的综合品质在冷藏28 d内可保持较高稳定性。

关键词：水开菲尔粒草莓汁冷藏品质

维普期刊数据库博看期刊

天然有机物与钙镁离子对水环境中氧化石墨烯稳定性的复合影响

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

生态环境学报 2025年

作者：方华王燕李璇章婷婷赵怡徐林南京信息工程大学环境科学与工程学院/江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究实验室/江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏省环境工程技术有限公司

氧化石墨烯（Graphene oxide,GO）是应用最为广泛的碳纳米材料，可造成潜在的水生态环境风险。进入水体后，GO将受各类环境因子的影响诱发凝聚和沉降而改变其稳定性和生态毒性。其中，最重要的影响因素为天然有机物（Natural organic ma... 详细信息

氧化石墨烯（Graphene oxide,GO）是应用最为广泛的碳纳米材料，可造成潜在的水生态环境风险。进入水体后，GO将受各类环境因子的影响诱发凝聚和沉降而改变其稳定性和生态毒性。其中，最重要的影响因素为天然有机物（Natural organic matters,NOMs）和电解质。目前NOMs特性及其与金属离子间复合作用对水中GO稳定性的影响机制尚不清晰。通过对水中GO凝聚、沉降和再分散过程的动力学分析，研究了典型NOMs和电解质对水中GO稳定性的复合影响。结果表明，电解质可压缩GO表面双电层引发其在水中凝聚。凝聚后GO可进一步沉降并从水中分离，沉降速度与凝聚速度呈正相关。相较于Mg2+,Ca2+与GO的亲和力更强，可使GO更快地凝聚和沉降。NOMs不会直接诱发GO凝聚，但可通过空间位阻作用抑制凝聚。相较于海藻酸钠，腐殖酸（Humic acid,HA）更易被GO吸附，抑制凝聚作用更强。HA可与Ca2+发生络合凝聚；GO、Ca2+和HA共存时，引发了多种凝聚过程的协同，使凝聚速度加快。有机物分子量越大，对GO凝聚和沉降的抑制作用越强。再分散过程使GO凝聚体分解，再分散后的GO可再次自发凝聚和沉降，但速度变慢。有机物存在进一步增强了再分散后GO在水中的稳定性。该研究可为全面评估GO在水中的稳定性和生态风险提供理论依据。

关键词：氧化石墨烯天然有机物钙镁离子凝聚动力学沉降动力学再分散

ZIF-67/g-C3N4室温活化过硫酸盐高效降解亚甲基蓝

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

化工新型材料 2025年

作者：刘冬梅李喆周星辰赵贵连徐杰姜淮莉南京师范大学中北学院生命科学与环境工程学院南京师范大学中北学院环境生物技术研究中心

沸石咪唑骨架材料ZIF-67与石墨相氮化碳(g-C3N4)形成的复合材料具有一定的催化活性。为了进一步提升其活化过硫酸盐降解亚甲基蓝（MB）的性能，在复合过程中加入十六烷基三甲基溴化铵（CTAB）合成新复合材料ZIF-67/g-C3N4。通过傅立叶... 详细信息

沸石咪唑骨架材料ZIF-67与石墨相氮化碳(g-C3N4)形成的复合材料具有一定的催化活性。为了进一步提升其活化过硫酸盐降解亚甲基蓝（MB）的性能，在复合过程中加入十六烷基三甲基溴化铵（CTAB）合成新复合材料ZIF-67/g-C3N4。通过傅立叶变换红外光谱（FT-IR）、场发射扫描电镜（SEM）、X射线光电子能谱（XPS）和比表面分析仪（BET）对材料进行表征。结果表明：ZIF-67/g-C3N4结构和形貌相较于ZIF-67发生较大变化，最可几孔径从2.58nm增至4.17nm，活性位点的结合能数值减小0.32eV。当MB浓度为20mg/L，降解温度25℃，pH为7，复合材料投加量为0.1g/L时，PMS浓度为0.3g/L，反应10min后MB的降解率高达99.2%。其降解过程符合准一级动力学模型且催化剂具有良好的稳定性和可回收性。

关键词： ZIF-67 g-C N ZIF-67/g-C N 过硫酸盐亚甲基蓝

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

面向CPS时空规则验证制导的安全强化学习

计算机科学与探索 2025年第2期19卷 513-527页

作者：印婵祝义王金永陈小颖郝国生江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 徐州工程学院信息工程学院江苏徐州221018 南京大学计算机科学与技术系南京210023

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导... 详细信息

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导的安全强化学习方法。提出了时空规则通信顺序进程(CSR-TCSP)对系统进行建模,并结合时空规约语言(STSL)和模型检测工具FDR对进程代数模型进行验证。利用系统环境模型形式化奖励状态机的结构,提出了时空规则奖励状态机(STR-RM)以指导强化学习中奖励函数的设置。此外,为了监测系统的运行并确保输出决策的安全性,设计了一个监控器及安全动作决策算法以获得更安全的状态行为策略。通过一个自动驾驶系统中的避障与变道超车实例,证明所提方法的有效性。

关键词：信息物理融合系统形式化方法进程代数安全强化学习自动驾驶

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

无钴双元素掺杂尖晶石型锰酸锂研究进展

稀有金属 2025年第02期 259-270页

作者：李济澜马佳柔六盘水师范学院化学与材料工程学院大连大学环境与化学工程学院

随着经济社会的发展，发展绿色环保的清洁能源日益成为人类社会的共识。锂离子电池（LIBs）由于对环境无害已经成为现代社会最重要的二次电源，广泛应用在便携式电子设备和电动汽车上。但是锂离子电池由于高昂的价格和有限的能量密度限... 详细信息

随着经济社会的发展，发展绿色环保的清洁能源日益成为人类社会的共识。锂离子电池（LIBs）由于对环境无害已经成为现代社会最重要的二次电源，广泛应用在便携式电子设备和电动汽车上。但是锂离子电池由于高昂的价格和有限的能量密度限制了其商业化应用的进一步发展，含钴的正极材料价格高昂是锂离子电池成本太高的重要原因，因此，发展无钴的正极材料是降低锂离子电池价格的重要方向。尖晶石型锰酸锂（Li Mn2O4）具有高能量密度、高工作电压、以及低廉的成本等优点而成为锂离子电池正极材料发展的热门材料之一。然而，尖晶石型锰酸锂（Li Mn2O4）材料还存在Jahn-Teller畸变、歧化反应2Mn3+→Mn2++Mn4+导致Mn的溶解、充放电循环寿命太短等问题，限制了其商业化应用。针对锰酸锂（Li Mn2O4）存在的问题，目前主要采用表面修饰和体相掺杂来进行改性，以求改善锰酸锂的性能。单元素体相掺杂改性的LiMn2O4材料已经有许多文献综述报道，而近年来涌现出大量的双元素掺杂的文献报道还少有总结。因此，对近年来双元素掺杂的无钴尖晶石型锰酸锂材料研究进展进行总结，并分析在锰位、锂位、氧位各种双元素掺杂的材料的优缺点以及未来发展趋势。

关键词：锂离子电池(LIBs)正极材料尖晶石型锰酸锂单元素掺杂双元素掺杂

膜蒸馏技术用于垃圾渗滤液处理的研究进展与挑战

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

现代化工 2025年第1期45卷 62-65,71页

作者：黎耀文李潜朱静张国伟丁丹妮李杰梅丹娅江苏大学环境与安全工程学院江苏镇江212013

综述了膜蒸馏(MD)技术在垃圾渗滤液反渗透浓水处理及渗滤液原液处理方面的应用研究进展,从无机、有机、生物污染3个方面系统分析了MD技术用于工业化垃圾渗滤液处理所面临的膜污染问题,并进一步从污水预处理、抗污染膜材料组件开发和膜... 详细信息

综述了膜蒸馏(MD)技术在垃圾渗滤液反渗透浓水处理及渗滤液原液处理方面的应用研究进展,从无机、有机、生物污染3个方面系统分析了MD技术用于工业化垃圾渗滤液处理所面临的膜污染问题,并进一步从污水预处理、抗污染膜材料组件开发和膜污垢清洗方面对MD技术用于垃圾渗滤液处理的膜污染控制进行了探讨与建议。

关键词：垃圾渗滤液原液反渗透浓水膜蒸馏技术废水处理膜污染

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于电镀工艺改进的创新创业教育实践

电镀与精饰 2025年第1期47卷 I0002-I0003页

作者：罗马亚刘一鸣朱箐竹刘权好洪良遇江苏第二师范学院招生就业处江苏210000 山东劳动职业技术学院汽车工程系山东250399 山东劳动职业技术学院劳动经济系山东250399 山东劳动职业技术学院智能制造系山东250399 西交利物浦大学人文社科学院江苏210000

电镀工艺作为现代制造业的重要技术,在航空航天、汽车制造、电子产品等领域具有广泛应用。然而,传统电镀工艺因高污染、高能耗等问题,面临着环保法规和市场需求的双重压力。同时,随着绿色制造和智能制造发展的兴起,电镀行业正处于技术... 详细信息

电镀工艺作为现代制造业的重要技术,在航空航天、汽车制造、电子产品等领域具有广泛应用。然而,传统电镀工艺因高污染、高能耗等问题,面临着环保法规和市场需求的双重压力。同时,随着绿色制造和智能制造发展的兴起,电镀行业正处于技术升级与模式转型的关键阶段。这一背景下,基于电镀工艺改进的创新创业教育实践应运而生。通过将绿色电镀、智能化技术和高效化工艺融入教学实践,学生不仅能够掌握先进工艺技术,还能在解决实际问题中培养创新意识和创业能力。

关键词：电镀工艺电镀行业绿色电镀创新创业教育智能制造电子产品航空航天技术升级

苏州某污水处理厂GHG排放综合分析及减排路径

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

环境科学 2025年第1期46卷 118-128页

作者：黄来来郜龙威李瀚翔李祎頔李勇苏州科技大学环境科学与工程学院苏州215011 江苏省环境科学与工程重点实验室苏州215011

以江苏省苏州市某生活污水处理厂为例,采用碳元素平衡法和排放因子法核算了污水处理系统中产生的温室气体(GHG)排放量.采用生命周期评价法、成本效益法和数据包络分析模型对污水处理厂不同处理单元的环境影响和经济性作出分析,并提出减... 详细信息

以江苏省苏州市某生活污水处理厂为例,采用碳元素平衡法和排放因子法核算了污水处理系统中产生的温室气体(GHG)排放量.采用生命周期评价法、成本效益法和数据包络分析模型对污水处理厂不同处理单元的环境影响和经济性作出分析,并提出减排路径.结果表明,苏州某生活污水处理厂GHG排放总量(以CO_(2)计)为6653.08 kg·(104 m^(3))^(−1),其中直接、间接GHG排放量分别占29.22%和74%,尾水回用实现了3.3%的减排.生物处理阶段和污泥处理阶段为苏州某污水处理厂GHG排放源的主要影响环节,其中生物处理阶段中的大功率设备鼓风机消耗的电力和污泥处理阶段中聚合硫酸铁药剂的使用是GHG排放的主要因素.由生命周期评价分析可知,污水厂的电耗、直接排放的CO_(2)、出水的污染物浓度以及化学药剂的使用会对全球变暖、大气酸化和水体富营养化产生负面影响.经计算,污水处理厂每处理10000 m^(3)的污水可获得13630元的净效益,但2023年4~5月污水处理厂的规模效益小于1,表明期间污水厂产出增加的比例少于投入增加的比例,投入产出的结构不合理.6月份后通过提高整体运行负荷,推进技术改进和管理工作,实现了规模效益的最优化.苏州某生活污水处理厂可通过安装高效能的泵和风机、利用太阳能光伏和水源热泵系统、工艺改进等措施实现污水处理厂“绿色低碳”的目标.

关键词：污水处理厂温室气体(GHG) 环境影响经济性减排路径

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

机器学习在有机固体废物资源化的应用进展

工程科学学报 2025年第3期47卷 550-561页

作者：马鸿志刘忆婵赵继华费凡高明汪群慧北京科技大学能源与环境工程学院北京100083 工业典型污染物资源化处理北京市重点实验室北京100083 伊犁师范大学资源与环境学院伊宁835000

机器学习(ML)方法,以其卓越的数据解析和模式识别能力,已在有机固体废物(OSW)处理领域展现出显著的应用潜力.随着对OSW处理需求的日益增长及技术革新的推进,ML在该领域的应用正迅速普及.聚焦ML技术在OSW资源化处理中的应用,首先界定了OS... 详细信息

机器学习(ML)方法,以其卓越的数据解析和模式识别能力,已在有机固体废物(OSW)处理领域展现出显著的应用潜力.随着对OSW处理需求的日益增长及技术革新的推进,ML在该领域的应用正迅速普及.聚焦ML技术在OSW资源化处理中的应用,首先界定了OSW的范畴,针对OSW处理中存在的异质性和复杂性问题,指出了传统处理技术在进行OSW产量预测和条件优化时的局限性.通过对2018—2023年相关学术成果进行系统梳理和分析,揭示了ML在OSW处理中的研究趋势和潜力.特别是发现以人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)、决策树(DT)、随机森林(RF)和极端梯度提升(XGBoost)为代表的常用模型结合遗传(GA)优化算法,成为提高OSW处理效率和资源回收率的研究热点.分析了这些模型在源头产生与分类、热化学转化处理、厌氧生物处理和好氧堆肥等具体应用中的现状及应用频率,同时评估了它们的优缺点及适用性.研究发现,ML技术能够有效提高OSW处理的预测精度和工艺优化能力,尤其是在废物特性预测和生物处理过程模拟方面展现出显著优势.然而,数据质量、模型的泛化能力以及算法选择仍然是ML技术应用中的关键挑战.为此,提出开发综合模型、加强跨学科技术融合等一系列解决策略,以期为OSW资源化提供科学指导和技术支持.

关键词：有机固体废物机器学习资源化高效处理建模预测过程优化