李娟
- 作品数：15 被引量：89H指数：6
- 供职机构：河南工业大学生物工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省科技计划工业攻关项目国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程理学化学工程环境科学与工程更多>>
- 壳聚糖-醋酸改性对小麦面筋蛋白溶解度的影响及蛋白质二级结构的分析研究被引量：2
- 2012年
- 以自制的小麦面筋蛋白为原料,采用壳聚糖与醋酸共同作用改善小麦面筋蛋白的溶解性能.确定最佳工艺条件为:醋酸pH值为3、壳聚糖添加量为0.1%(占小麦面筋蛋白干基的质量,W/W)、加热温度为70℃、搅拌时间为50 min.在此奈件下,小麦面筋蛋白的溶解度由原来的0.35 g/L提高到了7.69 g/L.此外,红外光谱分析表明,在壳聚糖添加量为0.1%时,壳聚糖对面筋蛋白产生的仅仅是物理作用而不是化学接枝作用.
- 李娟刘国琴陈洁
- 关键词：小麦面筋蛋白壳聚糖红外分析
- 花生油中棕榈油检测方法的研究
- 针对21种花生油、20种棕榈油及2种调和有棕榈油的花生油,采集傅立叶变换红外吸收光谱,提取1099cm<,-1>、1118cm<,-1>、1746cm<,-1>、2853cm<,-1>处的吸收峰的面积作为红外特征信息。通...
- 吴娜娜范璐樊丽井银成王美美李娟
- 关键词：气相色谱脂肪酸花生油棕榈油
- 文献传递
- 气相色谱法SIMCA模式识别9种植物油脂的可行性研究被引量：8
- 2009年
- 通过Soft IndependentModeling ofC lassAnalogy(SIMCA)模式识别方法区分花生油、大豆油、米糠油、棕榈油、菜籽油、玉米油、棉籽油、葵花籽油和芝麻油9种植物油脂.采用气相色谱法分析9种植物油脂219个样品的脂肪酸,用面积归一化法得到每个植物油脂的各脂肪酸相对含量.以每种植物油脂中9个脂肪酸的相对含量为变量,采用SIMCA分析技术进行数据预处理,随机取2/3的样品作定标集,1/3作验证集,对9种植物油脂的训练集进行主成分分析(PCA),并通过交互验证建立各油脂种类的PCA模型,再利用训练集样本建立的SIMCA判别模型对验证集样本进行验证.结果显示,SIMCA可以对9种植物油脂分别聚类和识别,各种植物油脂的SIMCA分析的聚类精度均为100%,除了芝麻油的验证识别准确率为75%外,其他均为100%.
- 黄月华范璐李娟
- 关键词：植物油脂脂肪酸气相色谱SIMCA
- 超滤处理脱毛废水的性能及参数控制被引量：4
- 2009年
- 研究超滤法处理制革过程中的脱毛废水并进行回用,探讨了超滤处理的操作压力、膜面流速、浓缩倍数和温度等参数,对膜通量的影响以及超滤膜对COD等污染物质的去除率。结果表明:超滤处理的最佳操作压力为0.06MPa,膜面流速0.75m/s,超滤对COD的去除率达到90%以上,透过液完全可以回用于脱毛工段。
- 牛涛涛汪建根李娟闫晓
- 关键词：超滤膜通量
- 近红外光谱法SIMCA分析七种植物油脂
- 本文采用近红外光谱技术，结合SIMCA模式识别技术，研究区分花生油、大豆油、棉籽油、菜籽油、米糠油、芝麻油以及棕榈油等七种植物油脂的测定方法。以植物油脂的光谱信息作变量，应用NIR Cal 5.2软件的SIMCA分析技术...
- 李娟范璐邓德文周展明吴存荣唐怀建
- 关键词：近红外光谱植物油脂模式识别
- 脂肪酸组成结合SIMCA模式识别9种植物油脂的可行性研究
- 本文通过SIMCA模式识别方法区分花生油、大豆油、米糠油、棕榈油、菜籽油、玉米油、棉籽油、葵花籽油和芝麻油9种植物油脂。采用气相色谱法分析九种植物油脂219个样品的脂肪酸.用面积归一化法得到每个植物油脂的各脂肪酸相对含量...
- 黄月华范璐李娟
- 关键词：植物油脂脂肪酸气相色谱模式识别
- 文献传递
- 化学计量学方法及其在油脂识别分析中的应用被引量：6
- 2010年
- 综述了一些常见的化学计量学方法(主成分分析、聚类分析、判别分析和SIMCA等)在油脂识别分析中的应用。化学计量学方法主要用于光谱分析和色谱分析中的数据处理,从而最大限度地从中获取油脂的成分、结构及其他相关信息,解决一些常规数据处理方法无法解决的问题,使得同时识别不同的油脂成为可能。
- 张骊王亚瑞范璐李娟
- 关键词：化学计量学油脂数据处理
- 气相色谱法SIMCA模式识别6种植物油脂的可行性研究
- 本文通过Soft Independent Modeling of Class Analogy(SIMCA)模式识别方法区分花生油、大豆油、米糠油、棕榈油，棉籽油和菜籽油六种植物油脂。采用气相色谱法分析六种植物油脂127个...
- 黄月华范璐李娟
- 关键词：植物油脂脂肪酸气相色谱法模式识别
- 文献传递
- 红外、近红外光谱-簇类的独立软模式方法识别植物调和油脂被引量：24
- 2010年
- 用IR,NIR光谱法结合簇类的独立软模式(SIMCA)识别方法对植物油脂进行分类识别,建立了识别二元、三元植物调和油脂的测定方法。应用NIRCal5.2软件的SIMCA技术,分别为所制备的植物调和油脂建立了IR和NIR识别模型,并讨论了光谱处理和数据处理方法来提高模型的分类识别效果。分别以各种植物调和油脂的IR和NIR光谱为变量,随机抽取2/3的样本作训练集,建立了各个调和油的主成分分析(Princi-pal component analysis,PCA)模型;1/3作验证集,对所建模型进行验证识别。用聚类分析-主成分分析(CLU-PCA)方法考察调和油的IR,NIR光谱信息与其纯油的主成分分布。结果显示,在4000～10000cm-1光谱范围内,SIMCA可以对15种二元调和油和2种三元调和油的NIR光谱分别聚类并识别;并对10种二元调和油和2种三元调和油的IR光谱分别聚类并识别。IR以4个波数1099,1119,1746与2855cm-1的吸收值作为分析基础,选择不同的主成分数及数据预处理方法。各种油脂的SIMCA分析的分类精度均为100%,调和油的验证识别准确率100%,最低识别比例为1%,且IR识别灵敏度高于NIR。
- 李娟范璐毕艳兰屈凌波周展明吴存荣
- 关键词：红外光谱近红外光谱
- 气相色谱分析和傅里叶变换红外吸收光谱识别花生油中棕榈油被引量：16
- 2008年
- 利用脂肪酸分析和傅里叶变换红外吸收光谱,针对21种花生油、20种棕榈油及4种调和油进行数据处理,并进行识别.以它们在傅里叶变换红外吸收光谱1 099 cm-1、1 118 cm-1处的吸收峰的面积作为红外特征信息;通过气相色谱分析得到每种植物油脂的脂肪酸组成,峰面积归一化法计算各脂肪酸的百分含量,以每种油脂的棕榈酸(C16∶0)和硬脂酸(C18∶0)百分含量的比值为横坐标,亚油酸(C18∶2)和油酸(C18∶1)的百分含量的比值为纵坐标,用Origin 7.5软件作图;再组合红外特征信息和脂肪酸特征信息,A1099 cm-1/A1118 cm-1为横坐标,AC16∶0/AC18∶0为纵坐标,用Origin 7.5作图.结果显示,花生油和棕榈油信息点均有各自分布区域,调和油的信息点在分布图中呈线性分布趋势.
- 范璐吴娜娜霍权恭李娟王美美樊丽
- 关键词：气相色谱脂肪酸花生油棕榈油
