中式烹饪用时间温度积分器的构建与验证

蛋白质变性能够较广泛地表征烹饪加热品质变化,因而寻找到一种z值为7.36℃的耐高温α-淀粉酶,与蛋白质热变性z值5~10℃相近。以该酶溶液为指示剂,在玻璃毛细管中封装后置入烹饪耐受性高的、特定形状的魔芋凝胶(g-KGM)载体,从而构建了烹饪研究用时间温度积分器(time temperature integrators,TTIs)装置。随后,在模拟烹饪过程而设定的对流传热条件下,通过传热学试验结合非稳态传热以及酶失活动力学数学模型计算得到剩余酶活,与TTIs装置指示剂酶活实测值比较,两者误差小于2.24%。进一步,应用该TTIs装置测定了实际烹饪爆炒过程的表面换热系数。所构建的TTIs装置,结合数值模拟,可以分析测量常规试验传热学方法无法应用的激烈烹饪中流体-颗粒的传热过程,也可应用于其他领域的移动颗粒传热学研究。     

中式烹饪热/质传递过程数学模型的构建

中式烹饪是中国传统食品技术的核心内容之一,2010年烹饪消费金额在3.0万亿元以上。烹饪产业出现快速发展局面,急需基础研究。通过解析烹饪过程,认为典型中式烹饪是开放容器中流体-颗粒食品的传热、传质、相对运动和品质变化过程,过程传递-反应动力学-食品品质变化是烹饪的核心原理。针对典型烹饪过程中热源→容器→液体→食品颗粒传热,通过热质平衡建立了烹饪过程中热/质传递的代表性控制方程组,其中针对烹饪中的液体-颗粒建立了热/质传递的多相多孔介质模型。上述方程组可以应用于烹饪过程的控制参数分析、烹饪传热现象解释、品质动力学计算。在此基础上,总结了烹饪热/质传递的一些最基本特征。     

猪里脊肉烹饪终点成熟值的测定

为测定烹饪综合终点成熟值及成熟品质因子的zM值,在选定的不同试验条件下,以猪里脊肉为对象,针对其颜色、气味、口感3种成熟品质,采用感官评价差异检验中的选择法从具有不同成熟值的一系列样品中确定成熟样,对成熟样的成熟值求平均,获得相应的平均终点成熟值,结合专家给予的权重,加权平均得到综合终点成熟值。通过成熟品质因子的zM不同取值,得到各系列的终点成熟值的标准偏差,其值最小时则为合理的zM值。试验结果证实了对特定来源和特定的人群,终点成熟值存在且稳定,原料种类、厚度、形状、初始温度、不同油温和加热介质种类等因素对其影响符合成熟值理论的定义,支持了成熟值理论。A偏红和B偏白的猪里脊肉的综合终点成熟值分别为0.51和0.31 min,成熟品质因子的zM值为10℃。     

加工温度及存放时间对富共轭亚油酸牛乳脂脂肪酸的影响

随着富共轭亚油酸(CLA)原料乳生产技术的日趋成熟,为研究CLA牛乳加工温度及其贮藏期内CLA含量变化对CLA牛乳终端产品的影响,对不同处理温度及存放时间的牛乳进行脂肪酸分析,试验结果表明,不同温度处理对牛乳中c9t11CLA影响差异不显著(p>0.05);75℃和135℃处理后的不同存放期内乳中c9t11CLA变化差异也不显著(p>0.05);但在120℃处理后的保存期内,c9t11CLA含量有升高趋势(p=0.045)。试验未发现一定加工温度及保存时间引起富CLA牛乳中c9t11CLA含量大幅度降低现象,因此,富CLA牛乳适合终端产品开发。     

冷链物流过程中温度和时间对冰鲜带鱼品质的影响

为了解冷链物流过程中水产品品质与温度-时间的关联性,该文以冰鲜带鱼为研究对象,对其冷链物流过程进行模拟试验,对冷链物流各环节温度进行实时监测,并对冰鲜带鱼物流过程中冰的融化情况进行考察。同时通过感官评分、K值、细菌总数、肠杆菌数、挥发性盐基氮（total volatile basic nitrogen, TVB-N）、三甲胺氮（trimethylamine nitrogen, TMA-N）、pH值及硫代巴比妥酸值（2-thiobarbituric acid,TBA）的检测,研究了冷链物流各环节冰鲜带鱼品质变化。结果表明,在20℃冷链断链流通条件下经搬运2 h及运输24 h后,泡沫箱内的碎冰融化较快,其融化成水的平均速度为56.54 mL/h,冰融化的体积约占总体积的25.79%;由于冰水浸泡,冰鲜带鱼感官品质下降较明显,腹部出现破裂,微生物数量急剧上升,达到5.64 lg (CFU/g),约是同期2℃冷链流通组带鱼的13倍。由于模拟冷链物流过程中的搬运、运输、配送3个环节的断链是在20℃环境下,断链流通中的冰鲜带鱼K值、TVB-N、TMA-N等反映带鱼新鲜程度的理化指标均高于同期2℃冷链流通下的带鱼,且在随后4℃铺冰上销售的货架期比2℃冷链流通带鱼短2～3 d。     

基于温度-时间的好氧堆肥通风控制系统的设计与运行效果

通风控制是强制通风静态好氧堆肥系统的技术关键。本研究开发了基于温度-时间的工业控制计算机好氧堆肥通风控制系统(TTime)，并实现了软硬件的配套。该文详细阐述了系统的设计思路、研究方法、功能和实现过程。运行试验表明，系统运行稳定、可靠，能保证堆肥过程的顺利进行，同时，加强了畜禽场废弃物堆肥过程的在线监控，降低了堆肥系统的运行费用，适合在大中型畜禽场推广应用。     

Construction of mathematical model for heat and mass transfer of Chinese cooking

中式烹饪是中国传统食品技术的核心内容之一,2010年烹饪消费金额在3.0万亿元以上。烹饪产业出现快速发展局面,急需基础研究。通过解析烹饪过程,认为典型中式烹饪是开放容器中流体－颗粒食品的传热、传质、相对运动和品质变化过程,过程传递-反应动力学-食品品质变化是烹饪的核心原理。针对典型烹饪过程中热源→容器→液体→食品颗粒传热,通过热质平衡建立了烹饪过程中热/质传递的代表性控制方程组,其中针对烹饪中的液体-颗粒建立了热/质传递的多相多孔介质模型。上述方程组可以应用于烹饪过程的控制参数分析、烹饪传热现象解释、品质动力学计算。在此基础上,总结了烹饪热/质传递的一些最基本特征。     

基于数字信号处理技术的枸杞烘干炉温度模糊控制

针对国内传统枸杞烘干的弊端和烘干的温度难以及时有效控制的问题,研究总结出枸杞干燥温度参数的基于数字信号处理技术(DSP)的模糊控制系统。实际应用结果表明：该系统稳定可靠,控制效果良好。达到枸杞干燥不同时段需要不同温度值的干燥工艺要求,提高了枸杞干果的质量,收到了较好的经济效益。     

荔枝皮原花青素对模拟食品体系中糖基化终产物的抑制效果

为控制美拉德反应过程中生成的晚期糖基化终末产物(advanced glycation end products,AGEs),该文研究了荔枝皮原花青素(litchi pericarp procyanidins,LPPC)对模拟食品体系中AGEs的抑制作用。采用α-乳糖/L-赖氨酸模拟食品体系,考察了不同反应时间、温度时LPPC对AGEs的抑制效果,并探讨了多种金属离子对抑制作用的干预。结果表明:在80℃加热2.5 h时,1 mg/m L LPPC对模拟食品体系中AGEs的抑制率达到最大,为79.92%±5.21%;而100℃加热30 min时,LPPC的最大抑制率为63.37%±4.12%。当向模拟体系中加入金属离子(Al~(3+)、Ca~(2+)、Cu~(2+)、Fe~(2+)、Mg~(2+)、Zn~(2+))时,低浓度金属离子表现出抑制AGEs生成的作用,高浓度下反而促进其生成。与仅添加LPPC相比,金属离子在低浓度时减弱了LPPC对AGEs的抑制能力,在高浓度时则无显著影响(P0.05)。研究结果为天然AGEs抑制剂LPPC的研发提供了理论参考。     

基于作物积温理论的温室节能控制策略探讨

为了探讨现代化温室节能与环境控制技术问题,该文对以积温理论为基础的温室节能技术研究进展,以及对基于积温理论管理新技术进行了系统的综述,在此基础上分析了积温理论在中国温室产业发展中应用的可能性,对于温室节能乃至中国现代化温室产业的发展具有重要的指导意义。     

基于粮温统计特征的粮仓库存状态检测方法

粮仓历史库存状态的准确检测可以为清仓查库工作提供线索,该文通过分析粮温统计特征,提出了一种基于历史粮温统计特征的粮仓库存状态(主要包括空仓、新粮、通风3种状态)检测方法。利用粮堆上下相邻层温差和粮温的新异众比例检测空仓态,利用相邻层温差和粮温标准差检测新粮态,利用层温变化率和粮温标准差变化率检测通风态。提出了一种类多变量决策树的粮仓库存状态检测方法;通过分析11个粮仓历史粮温的统计特征,确定了决策树节点特征参数的最优阈值。最后选择7个不同省份的粮仓,利用提出的检测方法进行库存状态检测试验,试验结果显示空仓态、新粮态、通风态的查准率分别为78%、74%、91%,查全率分别为82%、70%、88%。试验结果表明基于历史粮温统计特征的粮仓库存状态检测方法能够较好的实现对空仓态和通风态的检测,能够基本实现对新粮态的检测。     

基于数据仓库和数据挖掘技术的温室决策支持系统(简报)

农业领域的专家知识多是描述性和经验性的知识,难以进行精确的数学描述,这给农业决策支持系统的构建带来了一定的困难。为解决这种传统的决策支持系统的不足,介绍了基于数据仓库技术和数据挖掘技术构建的温室决策支持系统。该系统通过建立数据仓库来存储各种来自异质的信息源的数据,利用联机分析处理实现多维数据分析,然后通过数据挖掘技术从数据仓库中获得新的农业知识,以丰富决策支持系统的知识库。在系统的实现过程中,采用了SQL Server分析服务,实现数据挖掘与数据仓库以及应用程序的紧密耦合,从而大大提高了数据挖掘效率。将数据仓库、联机分析处理、数据挖掘三者结合起来形成了一种新的温室决策支持系统。     

基于均生函数-最优子集回归模型的短期电力负荷预测方法

为进一步提高电力负荷预测的精度和运算速度,针对短期负荷预测样本数据既有趋势性又有波动性的特点,采用均生函数-最优子集回归（mean generating function-optimal subset regression,MGF-OSR）建立预测模型。相对于均生函数主成分回归（mean generating function-principal component analysis,MGF-PCA）模型,该方法引入了一阶、二阶差分序列对高频部分进行拟合,又建立累加生成序列拟合其趋势,通过均值生成函数（MGF）将上述所有序列构建出预测因子矩阵,采用双评分准则进行粗选,剔除评分较低的因子,其他预报因子经组合寻优后得到最优子集并以此建立预测模型。实例分析表明,该模型预测的平均相对误差可低至2.42%,明显优于主成分回归模型的预测精度。