基于智能感官和气相色谱-质谱联用技术研究食盐添加量对风干肠风味特征的影响

来源 :食品科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mulang608
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
将智能感官技术(电子舌和电子鼻)与气相色谱-质谱仪相结合研究食盐添加量(2.50%、2.00%、1.75%和1.50%)对风干肠风味特征的影响.结果表明,随食盐添加量的减少,水分含量、水分活度和乳酸菌总数逐渐升高,pH值逐渐下降(P<0.05).电子舌和电子鼻结果表明,食盐添加量为2.00%和1.75%的处理组滋味和气味特征最为接近.此外,挥发性物质含量受食盐添加量影响显著(P<0.05),整体而言,低盐处理促进了来源于碳水化合物代谢的挥发性化合物的形成,而降低了源于酯化反应的挥发性化合物的形成.最后,感官评定表明,在食盐添加量为2.00%和1.75%时的总体可接受性最佳,但1.75%的食盐添加量咸味稍有不足.
其他文献
为准确预测锅炉过热器的出口壁温,对某超临界机组受热面出口温度的影响因素进行分析,利用灰色关联分析法得到各影响因素与壁面金属温度的关联度,选取关联度大于0.7的10个变量作为反向传播(BP)神经网络的输入变量;针对火电厂数据样本的变化特征,通过滑动窗口数据判断,提取多个稳定负荷区段并对区段内的多个输入变量进行聚类,得到清洗后的数据样本;然后通过长短期记忆(LSTM)神经网络方法构建壁面金属温度的预测模型.以某350 MW等级超临界锅炉过热器管壁温度为预测对象,预测值与实际测量值的最大误差为4.9℃,证明了该
为保障发电机组安全稳定运行,需要对机组产生故障的原因进行深入分析.利用发电厂非计划停机事件的分析报告,对非计划停机事件的影响因素进行归纳总结,最终形成预测电厂非计划停机的贝叶斯网络图.通过发电厂非计划停机的贝叶斯网络分析,对各种影响因素对于非计划停机的影响程度进行因果推断分析.结果表明,当对设备老化评估不足时,由于设备发生故障而导致停机事件发生的概率会大幅提升.当设备长期处于恶劣环境中时,老化故障的概率会迅速增大.通过贝叶斯网络分析,明确各种影响因素对非计划停机事件的影响概率情况,为发电企业的能源大数据分
对鸟类的群集行为进行研究,观察到在初始阶段鸟类的飞行是随机的,但随着观察时间的增长,外围要素表现出向群的核心移动的趋势.将这种特征特性与传统粒子群算法相结合,开发出一种改进型粒子群算法,增强了算法的全局开发和局部探索能力.通过不同光照条件下的光伏阵列对仿真算法进行对比验证,给出了最大功率点计算值和实测值的跟踪曲线.结果证明所提出的算法在部分遮蔽及变化光照下均能快速、稳定地在线寻得全局最大功率点,较好地解决了传统最大功率跟踪技术容易陷入局部最大功率的问题.
1 工程概况rn空心薄壁的工作原理为:电动机开启使用电动机启动,利用高压油泵机器将油液推送至千斤顶的位置.油压产生作用,千斤顶发挥作用推动操作系统向上升压.通过电磁的换向阀作用使油回流,压力使千斤顶把油液从中排出,再次回到油泵中.如此循环往复,在千斤顶的作用下,不断升高操作和模板.在整个过程中,因为各个系统是相连的,所以,系统平台作用于与千斤顶,千斤顶也反作用于平台,这样使钢筋混凝土滑升施工的均衡与连续性做到了提升作用.
期刊
近年来,社会经济的不断发展以及城市化的不断进步,人们生活水平的不断改善,促使建筑工程的不断增多,然而人们对绿色施工管理的了解也越来越多.因此,在绿色施工理念中,加大对整体施工内容的监督、管控和控制,成为促成工程管控更新的切入点,确保整体建筑施工安全和稳定性.绿色施工观念聚焦建筑资源的使用,这导致绿色施工能够降低建筑资源浪费的情况,并且,减少对周围自然界环境的干扰和损坏,因此,在全方位落实绿色动工理念中,要根据稳定性和安全性原则,考量项目经济收益,社会效益和生态效益,唯有如此,才能够提高建筑工程的管理效能.
近年来,我国建筑市场新建工程规模大、开发周期长.住建部文件强调工程建设信息化管理深入发展,推动BIM技术应用.根据BIM技术在工程建设全过程中的表现、数据可视化、实际操作、工程施工模拟和时间等,具体指导建筑行业发展.为此,本文具体论述了BIM技术在高速公路服务区结构设计中的应用,便具有一定的价值.
为探讨普洱茶茶褐素对代谢综合征大鼠生长过程中的差异表达基因信息的影响,研究基于前期已获得的高质量代谢综合征大鼠肝脏转录组数据,用Short Time-series Expression Miner(STEM)软件,先对差异基因(DEGs)进行趋势分析,然后对显著上调和下调趋势包含的DEGs进行GO和KEGG富集分析.趋势分析结果显示3009个DEGs共聚类在7个显著基因表达模式.其中,493个DEGs聚类在1个显著上调趋势(profile19);248个DEGs聚类在1个显著下调趋势(profile0).
由于循环流化床(CFB)机组在动态过程中缺乏有效的污染物生成与还原模型的指导,导致变负荷能力在一定程度上受到污染物排放水平的制约.提出了一种基于数据驱动的循环流化床机组SO2质量浓度动态模型,应用极限学习机建立基础模型,根据循环流化床污染物生成与还原机理,选择合适的输入变量,并应用遗传算法对该模型加以改进,使该模型具有较高的精度,并在动态工况下有较好的建模结果.该模型可以为SO2质量浓度控制系统提供有效指导.同时,在所提出的模型基础之上,在智能平行控制理论框架下,虚拟系统与实际系统相结合形成平行系统,提出
随着挤压技术的发展,以大豆蛋白为主要原料经过挤压加工制成具有明显组织化结构的素肉制品技术以及蛋白组织化结构形成机制越来越受到学者的关注.近几年的研究表明大豆蛋白微观结构的变化对大豆素肉的宏观组织化结构具有至关重要的作用.本文对挤压过程中大豆蛋白构象及其对组织化结构影响的研究进行综述,概述大豆蛋白分子构成,并总结了挤压对大豆蛋白构象和功能性的影响,重点阐述了挤压参数对大豆蛋白分子结构和功能性的影响和大豆蛋白挤压组织化形成机制,并概括了挤压大豆蛋白构象表征手段,旨在为大豆蛋白挤压组织化的工业应用提供理论支撑.
随着碳中和背景下以新能源为主体的新型电力系统的加速构建和社会环保意识的增强,火电机组需要在极端的工况下运行,但传统的机理建模很难实现对循环流化床锅炉床温的精准预测.基于平行控制系统理论构造与实际系统对应的虚拟系统,以计算试验的方式为实际系统的运行提供指导.虚拟系统构建采用基于时序注意力机制的长短期记忆(TPA-LSTM)神经网络模型,通过引入时序关注的注意力机制,提高传统的长短期记忆神经网络模型对工业过程中特定时序段的识别能力;采用灰度关联分析法对实际系统的数据进行筛选,提高了虚拟系统计算试验的准确性.实