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红外光谱快速测定油茶籽油中主要功能活性成分含量的模型建立与评价被引量：7: 2018年; 以从企业采集的50个油茶籽油样品为试验材料,通过扫描获取红外光谱并筛选特征波段,利用偏最小二乘法(PLS)建立油茶籽油中甾醇、维生素E和类胡萝卜素含量的预测模型,并通过系列参数对模型进行评价。结果表明:在400~1 850 cm^(-1)波数范围内,甾醇、维生素E和类胡萝卜素校正集相关系数(R_C)分别为0.978 9、0.980 1和0.949 9,交叉验证均方根误差(RMSECV)分别为42.38、25.64、0.84 mg/kg,经对模型进行验证,上述3种成分预测集相关系数(R_P)分别为0.993 4、0.997 4和0.959 0,预测均方根误差(RMSEP)分别为13.31、6.24、0.18 mg/kg,RPD分别为7.742、12.696和2.889。可见,模型的预测效果较好,说明红外光谱法可应用于油茶籽油中甾醇、维生素E和类胡萝卜素等功能活性成分含量的快速检测。; 吴雪辉王泽富; 关键词：油茶籽油红外光谱活性成分偏最小二乘法

油茶籽油微乳的制备及其性质研究被引量：3: 2017年; 为制备油茶籽油微乳,采用伪三元相图法研究了不同乳化剂和助乳化剂、水与助乳化剂(W/A)质量比对油茶籽油微乳区面积的影响,并采用单因素实验建立油茶籽油微乳黏度与电导率随W/A添加量变化的模型,对油茶籽油微乳的水、油渗滤阈值进行预测。结果表明:油茶籽油微乳的最佳配方为乳化剂Tween80、助乳化剂丙三醇、W/A质量比1∶1;模型预测油茶籽油微乳的水、油渗滤阈值(W/A添加量)分别为40.75%、74%,对应的黏度、电导率分别为6 325.3 m Pa·s、86.166μS/cm。; 容欧吴雪辉龙婷江盛宇王泽富; 关键词：油茶籽油微乳黏度电导率

微波辅助提取辣木籽油的工艺研究被引量：4: 2017年; 以辣木籽为原料,在单因素实验的基础上通过正交实验优化微波辅助提取辣木籽油的工艺条件,并将最佳条件下的辣木籽油得率及其品质与超声波辅助法、溶剂浸出法的进行对比分析。结果表明:微波辅助提取辣木籽油的最佳工艺条件为微波功率密度5 W/g、微波辐射时间6 min、提取温度50℃、提取时间30 min,在此条件下辣木籽油得率为36.45%;与超声波辅助法和溶剂浸出法相比,微波辅助法得率最高,所得辣木籽油的碘值最大,植物甾醇、多酚、黄酮含量最多,过氧化值最低,是一种应用前景广阔的辣木籽油提取方法。; 吴雪辉龙婷容欧王泽富江盛宇; 关键词：微波辅助提取得率

基于红外光谱快速鉴别压榨油茶籽油与浸出油茶籽油的研究被引量：4: 2018年; 为规范油茶籽油市场、维护消费者权益,建立了快速、准确鉴别压榨油茶籽油和浸出油茶籽油的方法。通过傅里叶变换红外光谱仪对大量压榨油茶籽油和浸出油茶籽油样品进行扫描,提取特征波段数据,运用Savitzky-Golay平滑(SG)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、一阶导数(FD)和二阶导数(SD)方法进行预处理,然后结合偏最小二乘法(PLS)、支持向量机(SVM)和BP人工神经网络(BPANN)建立鉴别模型。结果表明,偏最小二乘法和BP人工神经网络建模时,SG平滑预处理方法最好,得到的SG-PLS和SG-BPANN两模型的验证集相关系数、验证集均方根误差、鉴别准确率分别为0. 767 9和0. 921 2、0. 322 6和0. 205 9、88. 46%和100%;支持向量机建模宜采用SNV预处理,建立的SNV-SVM模型验证集相关系数、验证集均方根误差和鉴别准确率分别为0. 761 4、0. 882 1、88. 46%。因此,红外光谱技术用于鉴别压榨油茶籽油和浸出油茶籽油是可行的。; 王泽富吴雪辉; 关键词：红外光谱油茶籽油压榨 BP人工神经网络

红外光谱快速测定油茶籽油脂肪酸组成的模型建立被引量：4: 2022年; 通过气相色谱和傅里叶红外光谱仪测定86个油茶籽油样本的脂肪酸组成和红外光谱图,采用支持向量机(SVM)和BP人工神经网络(ANN)的非线性建模方法,构建油茶籽油中主要脂肪酸的定量回归模型。结果表明:ANN建立的油酸和棕榈酸定量回归模型精确度比SVM高,校正集的相关系数(R)分别为0.9987和0.9451,预测集的相关系数分别为0.9557和0.9262,相对标准偏差分别小于1%和5%;SVM和ANN建立的亚油酸定量分析模型精确度都非常高,相对标准偏差均小于1%。说明红外光谱用于油茶籽油中主要脂肪酸的快速检测是完全可行的。; 吴雪辉何俊华王泽富; 关键词：油茶籽油脂肪酸组成红外光谱支持向量机人工神经网络

油茶籽热泵干燥特性及模型的研究被引量：11: 2018年; 为设计、制造油茶籽热泵干燥机提供理论依据,研究不同温度和相对湿度条件下油茶籽的热泵干燥特性,采用7个常用的干燥数学模型和BP神经网络模型对油茶籽热泵干燥过程进行拟合。结果表明,油茶籽的热泵干燥分加速和降速两个阶段,以降速阶段为主,温度越高,相对湿度越低,干燥时间越短,有效水分扩散系数越大,相对湿度为10%和50%时,50、60、70℃下干燥至干基含水量2%所需的时间、最大干燥速率、有效水分扩散系数分别为:21.5、22.5 h,14、17 h,10、14 h,14.0、13.8 g·(g·h)^(-1),18.6、17.0 g·(g·h)^(-1),25.0、20.1 g·(g·h)^(-1),2.830×10^(-9)、2.809×10^(-9)m^2/s,3.784×10^(-9)、3.470×10^(-9)m^2/s,6.503×10^(-9)、4.963×10^(-9)m^2/s;油茶籽热泵干燥所需的活化能为32.0 kJ/mol,从油茶籽中去除1 kg水分需要的最低能量是1 778 kJ,耗电约0.49 kW·h。常用的7种干燥数学模型中Midilli模型的平均R^2值最大、平均RMSE值、SSE值和平均χ~2最小,拟合度最高,所得理论值和实验值之间的平均相对误差为8.97%;而BP神经网络模型在训练、校验、测试过程中,模型拟合度均达0.999以上,仿真结果与实验值间的平均相对误差为4.57%,说明BP神经网络模型能更好的表征油茶籽热泵干燥过程,更准确的预测油茶籽热泵干燥过程中含水量的变化规律。; 吴雪辉龙婷龙婷王泽富; 关键词：油茶籽干燥温度相对湿度热泵数学模型 BP神经网络

红外光谱快速检测油茶籽油有关指标的研究被引量：7: 2018年; 寻找油茶籽油有关指标的快速检测方法,本研究应用红外光谱分析技术,结合人工神经方法,预测不同氧化程度油茶籽油的酸价、过氧化值和碘值。油茶籽油红外光谱经SG方法平滑,一阶导数等预处理。光谱数据和氧化指标实测值作为神经网络输入和输出,建立油茶籽油有关指标的定量模型。结果表明,酸价、过氧化值和碘值模型的相关系数(R)分别为0.914 2、0.964 9和0.964 2;均方根差(RMSE)分别为0.196 9 mg KOH/g、0.392 6 mmol/kg和1.010 5 g I/100 g。对模型进行仿真应用,酸价、过氧化值和碘值模型预测结果的相关系数(R)分别为0.981 9、0.993 0和0.983 3,预测标准偏差(RMSEP)分别为0.203 0 mg KOH/g、0.241 8 mmol/kg和0.602 8 g I/100 g。表明建立的模型可靠,预测效果好,能满足油茶籽油有关指标的快速检测要求。; 王泽富吴雪辉江盛宇章文蓝梧涛; 关键词：油茶籽油人工神经网络酸价过氧化值碘值红外光谱

高良姜残渣黄酮的分离纯化及其抗氧化活性被引量：4: 2018年; 本研究以提取挥发油后的高良姜残渣为原料提取黄酮,采用7种大孔树脂进行静态吸附和解吸试验,筛选出最佳分离纯化树脂,再通过柱层析的动态吸附和洗脱试验,优化出分离纯化条件,并测定纯化前后的黄酮纯度和抗氧化活性。结果表明,XDA-6树脂最适合分离纯化高良姜黄酮,最佳纯化条件为上样流速2 BV/h,上样液浓度2 mg/m L,上样液体积31.6 BV,洗脱液为70%(v/v)乙醇,洗脱液流速2.5 m L/min,洗脱液用量3.1 BV,在此条件下,黄酮的纯度由43.55%±0.15%提高到85.42%±0.64%;纯化后的高良姜黄酮对DPPH与超氧阴离子自由基的清除率和还原能力均有所提升,清除DPPH和超氧阴离子的IC50值分别由纯化前的0.014、0.222 mg/m L降低到纯化后的0.012、0.186 mg/m L。; 江盛宇吴雪辉王泽富章文蓝梧涛; 关键词：黄酮大孔树脂分离纯化抗氧化活性

油茶叶多酚的提取工艺优化及其体外抗氧化性的研究被引量：13: 2019年; 以油茶叶为原料提取多酚,在单因素试验的基础上,采用响应面试验优化提取条件,并测定油茶叶多酚与VC清除DPPH·、ABTS^+·、O_2^-·的能力。结果表明:油茶叶多酚的最佳提取条件为提取时间35 min、提取温度69℃、乙醇体积分数32%、料液比1∶69,在此条件下,油茶叶多酚提取量为67. 31 mg/g;油茶叶多酚对DPPH·、ABTS+·、O_2^-·的最大清除率分别为90. 2%、100%、99. 04%,且体外抗氧化能力均优于VC。; 蓝梧涛吴雪辉章文王泽富王泽富; 关键词：多酚响应面体外抗氧化

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王泽富

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