Methods for extracting, separating, identifying and quantifying daidzein and genistein

建立了大豆苷元和染料木素的提取、分离以及定性、定量的方法.首先用正己烷对豆粕脱脂，脱脂豆粕再用70％的乙醇提取，浓缩乙醇提取液至无醇，然后用与水相相同体积的乙酸乙酯萃取3次，合并并浓缩乙酸乙酯相.用GF254层析板，并以甲苯-氯仿-丙酮(V V V=4 1.8 1.8)为展开剂对乙酸乙酯相进行薄层层析，然后对Rf＝0.50和Rf＝0.63的荧光斑进行高效液相色谱分析，并与大豆苷元和染料木素标准品的HPLC色谱图对比，证实Rf＝0.50的物质为大豆苷元，Rf＝0.63的物质为染料木素，用紫外-可见分光光度法进行定量.在本实验条件下，大豆苷元和染料木素提取率相对标准偏差分别为1.40%和0.87%，含量测定值的相对偏差分别为3.69％和3.52％，表明本实验建立的大豆苷元和染料木素的提取分离方法稳定有效，定量方法准确可靠. 图1 表4 参

运动发酵单孢菌发酵生产乙醇研究进展

运动发酵单孢菌与传统酵母相比具有发酵速率快、糖利用率高等优点,但发酵底物范围窄。其发酵过程的生物量与葡萄糖浓度和酵母膏添加量有重要关系。应用固定化、共固定化技术,多菌株混合发酵,或利用基因工程技术可提高运动发酵单孢菌的发酵产酒精性能,提高发酵产乙醇量

钒钛磁铁精矿直接还原过程中金属铁颗粒长大特性

通过钒钛磁铁矿精矿直接还原实验,研究了不同还原剂和添加剂对还原过程金属铁颗粒长大的影响。提高还原温度能促进还原产物中金属铁颗粒的长大,金属铁颗粒中V含量也显著增加。与用无烟煤和褐煤还原产物相比,用烟煤还原产物中金属铁颗粒明显长大,这是由烟煤中高灰分含量所引起的。金属铁颗粒长大机理的研究表明:Na_2CO_3和Na_2SiO_3的熔点较低,且能破坏铁橄榄石和铁尖晶石的结构,并生成一些低熔点物质,而SiO_2能与铁橄榄石形成低共熔混合物。这些低熔点物质都有助于改善金属铁相的扩散,从而促进金属铁颗粒长大

钒钛磁铁精矿直接还原过程中金属铁颗粒长大特性

通过钒钛磁铁矿精矿直接还原实验,研究了不同还原剂和添加剂对还原过程金属铁颗粒长大的影响。提高还原温度能促进还原产物中金属铁颗粒的长大,金属铁颗粒中V含量也显著增加。与用无烟煤和褐煤还原产物相比,用烟煤还原产物中金属铁颗粒明显长大,这是由烟煤中高灰分含量所引起的。金属铁颗粒长大机理的研究表明:Na_2CO_3和Na_2SiO_3的熔点较低,且能破坏铁橄榄石和铁尖晶石的结构,并生成一些低熔点物质,而SiO_2能与铁橄榄石形成低共熔混合物。这些低熔点物质都有助于改善金属铁相的扩散,从而促进金属铁颗粒长大

微重力池沸腾中的气泡和传热行为数值模拟

基于标准动量传输方程、连续性方程以及能量方程,建立了单个气泡的二维数值模型,考察了微重力过冷核态池内沸腾中的气泡动力学和传热行为.在动量传输方程中耦合了表面张力和Marangoni力,连续性方程和能量方程中耦合了相变效应,考虑了加热面上过热液体层的影响,并引入相场函数捕捉气液界面的动态变化.结果表明:气泡在生长过程中,形状由最初的半球形变为椭球形,最后变为脱附时的梨形;气泡在加热面上自由迁移,呈非轴对称结构,并且气泡上部的温度场呈现为蘑菇云状;气泡的脱附直径正比于g~(-0.488),脱附周期正比于g~(-1.113),加热面上的平均热通量正比于g~(0.229)

一株运动发酵单胞菌Zy-1快速生产乙醇

经多次实验优化,得到运动发酵单胞菌Zy发酵葡萄糖生产乙醇较合适的条件.Zy的诱变菌株Zy-1在该条件下发酵葡萄糖生产乙醇比原始菌株更有较大优势.当葡萄糖浓度为200gL-1时,发酵48h,乙醇浓度96.5gL-1,残糖2.3gL-1,发酵效率为94.42%.Zy-1发酵天然原料米粉、木薯、红薯干等,发酵时间44h,乙醇浓度达95gL-1以上,发酵效率92%以上.发酵液用DNS法测定,还原糖约2gL-1,残总糖因原料种类不同,其值有所差异(5~20gL-1).经薄层层析分析,发酵液无葡萄糖,而是二糖、三糖

初期通气和震荡培养提高高浓度乙醇发酵的乙醇浓度和产率(英文)

研究了氧气和震荡条件对酿酒酵母高浓度乙醇发酵的影响.结果表明,震荡是提高发酵液乙醇浓度和产率的最重要因素.与静止培养相比,在不通气情况下震荡培养使乙醇浓度提高了69%(从75.8gL-1提高到128.1gL-1),在通气条件下乙醇浓度提高了68.7%(从85.2gL-1提高到to 143.8gL-1).在最优条件下,两次补料,经54h发酵,发酵液中乙醇浓度达到143.8gL-1,乙醇产率与理论产率的比值为0.471g/g(即92.2%).经分析,通气和震荡条件提高了发酵液中酿酒酵母的生物量和细胞活力.图

关于暂态稳定分析算例筛选的评述 = Review on case filtering in transient stability analysis

算例筛选环节通过定性的机器学习或者定量的近似评估，快速识别出尽量多的稳定算例及失稳算例，以减少需要详细分析的算例数及总计算量。文中评述暂态稳定分析中的算例筛选所采用的假设、特征变量、分类规则及泛化能力。讨论数据驱动与模型驱动的融合，包括将因果元素引入分类器，将数据统计范式与模型仿真范式深度融合来提取知识。在稳定性理论指导下，建议两层框架的分类器:下层由若干个并行环节组成，各自采用不同近似程度的定量算法，取其输出数据作为上层分类器的输入。这些数据已经按近似的因果关系整合了大部分原始数据对暂态稳定性的影响，不但可提高分类器的正确识别率和强壮性，并可揭示误差机理、评估可信度及可接受度。In the case filtering link, as many stable and unstable cases as possible can be identified rapidly through qualitative machine learning or quantitative approximate analysis so that the number of cases requiring detailed analysis and the total computational burden can be reduced. This paper discusses the adopted assumptions, characteristic variables, classification rules and generalization ability of case filtering in transient stability analysis. The integration of data driven and model driven is analyzed, which includes the introduction of causal elements, the deep integration of data statistic paradigm and model simulation paradigm for knowledge extraction. Based on the stability mechanism, a two-layer classifier is proposed: the lower layer contains several parallel links, and each link utilizes quantitative algorithm with different degrees of approximation. Their output data are regarded as the input of the upper layer. According to the approximate causality, it can reflect the influence of most original data on transient stability. Therefore not only the correct recognition rate and robustness of the classifier can be both enhanced, but also the error mechanism, evaluation credibility and acceptability can be revealed.Published versio

中国被子植物濒危等级的评估

本文基于文献和标本信息收集以及专家提供的数据,运用IUCN濒危物种红色名录方法首次对中国范围内所有已知被子植物进行灭绝风险评估。结果显示,在评估的30,068种被子植物中,灭绝等级(含灭绝、野外灭绝、地区灭绝)共计40种;受威胁等级(极危、濒危、易危)3,363种,受威胁比例为11.18%。从空间分布看,我国受威胁被子植物主要集中分布在西南地区以及台湾、海南等岛屿,且主要分布在中低海拔地区。对受威胁物种的分析结果表明,包括原生植被破坏在内的生境丧失及破碎化是我国被子植物濒危的首要因子,涉及约84.1%的受威胁物种;过度采挖和物种内在系统问题位列致危因子的第二、三位,分别涉及38%和14%的物种。其他的致危因子包括外来入侵种在内的种间竞争、环境污染、自然灾害和全球气候变化等。一个物种的致危因子往往是多方面的。本次评估与2004年红色名录相比,生境变化、实施保护措施及分类学新修订使一些物种的濒危等级发生了变化,这也印证了红色名录是一个动态的系统,需要根据最新信息进行更新,以便为生物多样性保护提供实时准确的基础数据