2024年, 第39卷, 第03期　
刊出日期：2024-06-25

  

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  纳米纤维素复合水凝胶的制备及其在食品工业中的研究进展

  刘鹏涛, 樊荣, 汪文雪

  天津科技大学学报. 2024, 39(03): 1-8. https://doi.org/10.13364/j.issn.1672-6510.20230088

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  随着石油基聚合物的过度消耗、地球资源的日渐减少，能源枯竭、环境污染等问题逐渐显现。为了解决这些问题，寻求可持续资源、开发低成本材料的研究迫在眉睫。纳米纤维素复合水凝胶在兼具传统水凝胶良好的柔韧性、高比表面积的基础上结合了纳米纤维素具有的独特纳米级结构以及相容性好、可再生、可降解等优点，同时表现出机械增强和许多其他理想的性能，从而被广泛应用于生物医药、组织工程、药物递送等领域，近年来其在食品工业中的研究也逐渐兴起。本文总结了纳米纤维素复合水凝胶的不同制备方法，介绍其在食品活性包装、智能包装和食品安全传感等方面的应用，并对纳米纤维素复合水凝胶未来的发展进行展望，为纳米纤维素复合水凝胶在食品工业中的实际应用提供参考。
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  甲醛对甲醛裂合酶结构的修饰作用研究

  韩庚, 张翠英, 朱蕾蕾

  天津科技大学学报. 2024, 39(03): 9-14+63. https://doi.org/10.13364/j.issn.1672-6510.20230116

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  为了探究甲醛对甲醛裂合酶的影响及导致该酶失活的原因，将甲醛裂合酶与不同浓度甲醛溶液(300 mmol/L和1 mol/L)孵育不同时间(1 h、2 h和3 h)后检测该酶的活性，再将孵育后的甲醛裂合酶进行液相色谱–串联质谱(LC-MS/MS)检测，分析甲醛对该酶的修饰/交联位点。结果表明：在甲醛溶液中孵育后的甲醛裂合酶存在明显的交联和结构修饰现象，且甲醛浓度越高孵育时间越长，酶的交联程度越高；使用LC-MS/MS分析确定了甲醛裂合酶N186、K228两个甲醛修饰位点以及潜在的甲醛交联片段。甲醛分子通过与天冬酰胺、赖氨酸等氨基酸发生交联反应，破坏其局部结构并改变整体的聚集状态，从而使其失活。本研究为提高甲醛裂合酶的甲醛耐受性提供了潜在半理性设计的改造位点和思路。
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  十二种有色糙米理化特性及食味品质的比较分析

  任亮, 王芳, 朱崴

  天津科技大学学报. 2024, 39(03): 15-20. https://doi.org/10.13364/j.issn.1672-6510.20230105

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  为了探究不同品种糙米的理化特性及食味品质的差异，运用皮尔逊相关性分析法对13个指标之间的关系进行分析，采用主成分分析法对12种糙米的品质进行综合评价。结果表明：糙米的食味值与蛋白质含量、直链淀粉含量呈负相关(P<0.01)，硬度与直链淀粉含量呈正相关(P<0.05)，黏度与蛋白质含量、直链淀粉含量呈负相关(P<0.05)。通过主成分分析确定了3种主成分，累计贡献率达到88.50%，用这3个主成分评价不同糙米的品质。主成分1综合了质构指标，主成分2综合了理化指标，主成分3综合了食味值、蛋白质含量和水分含量这3个指标。根据各指标的贡献率及综合评分，12种糙米的品质由高到低排名为津育粳1(小粒米)、津育特28(SF28)、津育特1(SF1)、津育特7(SF7)、津育特20(SF20)、津特优140(TD140)、津特优1(TZ1)、津育特39(SF39)、津特优6(TZ6)、津特优139(TD139)、津育特8(SF8)、津育粳2(降糖米)。本研究为优质糙米的筛选提供一定的理论依据。
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  挤压对柚皮可溶性膳食纤维理化、功能及结构特性的影响

  袁志宁, 霍栓, 严嘉恬, 张容, 郑捷

  天津科技大学学报. 2024, 39(03): 21-27+71. https://doi.org/10.13364/j.issn.1672-6510.20230096

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  为了探究挤压技术对柚皮可溶性膳食纤维(SDF)理化、功能及结构特性的影响，对柚皮的SDF进行提取后，对SDF进行理化特性、比表面积测定，观察SDF微观结构，进一步测定分析SDF的生物活性。结果表明：与对照组相比，挤压(螺杆转速160 r/min，挤出温度140℃)处理后，SDF的提取得率提高了214%，比表面积增大到原来的1.63倍；持水力、持油力和膨胀力分别提高了13.1%、160.5%和25.1%；葡萄糖吸附能力和阳离子交换能力分别提高了180.3%和70.5%；亚硝酸盐吸附能力在pH为2时提高了19.1%，在pH为7时提高了36.2%;DPPH和ABTS自由基清除率分别提高了88%和22%。挤压处理后SDF的热稳定性更高，结构疏松，表面凹凸不平，颗粒化明显，化学基团暴露数量被改变但未产生新的基团。
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  涂布液体石蜡对植物纤维基地膜纸的影响

  杨维红, 刘忠, 朱荣耀, 刘晓岚, 杨博文, 姚娜

  天津科技大学学报. 2024, 39(03): 28-34+80. https://doi.org/10.13364/j.issn.1672-6510.20230141

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  以漂白针叶木浆为纤维原料，在打浆度为89°SR，助剂聚酰胺多胺环氧氯丙烷(PAE)、烷基烯酮二聚体(AKD)、阳离子淀粉添加量分别为2.0%、0.4%、1.0%(相对绝干浆质量)的条件下，制备定量为(40±2)g/m~2的涂布原纸，然后通过表面涂布液体石蜡制备植物纤维基地膜纸，提高地膜纸的透光率、抗水性，降低透气度。结果表明：液体石蜡的最佳涂布量为7 g/m~2，涂布后样品的定量为48.16 g/m~2，干抗张指数为70.91 N·m/g，撕裂指数为5.99 m N·m~2/g，耐破指数为5.12 kPa·m~2/g，透光率为82.82%，透气度为0.003 0μm/Pa·s,300 s之后的可勃值为15.8 g/m~2；在水中浸泡12 h后，涂布后样品的湿强度比未涂布样品提高14.34%。
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  TiO_2-BiOBr复合材料的制备及其光催化性能

  张淑娟, 冯巧林, 李昱卓, 贾蕊萌

  天津科技大学学报. 2024, 39(03): 35-40. https://doi.org/10.13364/j.issn.1672-6510.20230140

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  为了提高BiOBr的可见光光催化性能，利用微波法将不同物质的量比的TiO_2与BiOBr进行复合形成TiO_2-BiOBr，研究催化剂TiO_2-BiOBr对有机污染物罗丹明B降解效果的影响。采用扫描电子显微镜(SEM)、粉末X射线衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)和紫外可见吸收光谱(UV-vis)等手段对所制备的催化剂进行表征。结果表明：相较于纯TiO_2和BiOBr,TiO_2-BiOBr在可见光区的光催化能力有了较大提高且可见光催化降解效率最高的物质的量比为n(TiO_2)∶n(BiOBr)=1∶12。TiO_2-BiOBr复合催化剂光催化活性的提高是由于TiO_2粒子在BiOBr层状结构上附着并使结构向外生长，有利于具有光催化活性的BiOBr(110)晶面产生优势生长；TiO_2和BiOBr之间形成了独特的异质结构，两者都有效地提高了光生电子与空穴的分离效率。
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  不同外加纤维对烟草复合滤嘴棒用纸性能的影响

  殷沛沛, 刘莹莹, 赵梦醒, 刘洪斌, 周桂园

  天津科技大学学报. 2024, 39(03): 41-48+55. https://doi.org/10.13364/j.issn.1672-6510.20230147

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  为了提高烟草复合滤嘴棒用纸的性能指标，采用6种外加纤维(漂白针叶木浆、漂白竹浆、马尼拉麻浆、棉浆、绒毛浆和未漂针叶木浆)对烟梗浆进行替代。由于外加纤维具有不同的纤维特性，所以分别研究外加纤维的打浆度和替代比对烟草复合滤嘴棒用纸物理指标的影响。研究结果表明：随着外加浆料替代比的增加，烟草复合滤嘴棒用纸的强度和伸长率均有所提升，其中马尼拉麻浆替代的烟草复合滤嘴棒用纸的性能优于其他5种外加纤维。当马尼拉麻浆的打浆度为50°SR、马尼拉麻浆替代比为90%时，烟草复合滤嘴棒用纸的抗张指数为76.3 N·m/g，伸长率为3.10%。因此，本研究为烟草复合滤嘴棒用纸的开发奠定了理论基础。
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  基于CSNet网络的肺炎图像分类研究

  刘玉良, 白玉洁

  天津科技大学学报. 2024, 39(03): 49-55. https://doi.org/10.13364/j.issn.1672-6510.20230170

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  X射线图像是肺炎疾病诊断的重要影像依据。由于肺部疾病的多样性，肺炎诊断的准确率有待进一步提高。本文在ConvNeXt网络模型的基础上进行改进，提出一个新的卷积神经网络模型CSNet，用于对X射线肺炎图像进行四分类。CSNet网络模型在ConvNeXt网络模型的基础上改变了原有的图像预处理部分和池化层，在卷积块中添加了一个特征通道注意力模块，以突出特征图中的肺炎信息。在注意力模块的基础上修改激活函数并进行比较，最终选择SMU激活函数。消融实验证明各模块的有效性，并与7个网络进行对比实验证明该网络的有效性。实验结果表明，与其他网络模型相比，本文模型的准确率最高，达到99.0%，同时精确率和召回率更高。
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  基于探针稀疏注意力机制的门控Transformer模型

  赵婷婷, 丁翘楚, 马冲, 陈亚瑞, 王嫄

  天津科技大学学报. 2024, 39(03): 56-63. https://doi.org/10.13364/j.issn.1672-6510.20230145

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  在强化学习中，智能体对状态序列进行编码，根据历史信息指导动作的选择，通常将其建模为递归型神经网络，但其存在梯度消失和梯度爆炸的问题，难以处理长序列。以自注意力机制为核心的Transformer是一种能够有效整合长时间范围内信息的机制，将传统Transformer直接应用于强化学习中存在训练不稳定和计算复杂度高的问题。门控Transformer-XL(GTr XL)解决了Transformer在强化学习中训练不稳定的问题，但仍具有很高的计算复杂度。针对此问题，本研究提出了一种具有探针稀疏注意力机制的门控Transformer(PS-GTr)，其在GTrXL中的恒等映射重排和门控机制的基础上引入了探针稀疏注意力机制，降低了时间复杂度和空间复杂度，进一步提高了训练效率。通过实验验证，PS-GTr在强化学习任务中的性能与GTrXL相当，而且训练时间更短，内存占用更少。
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  基于十字形窗口的生成对抗网络模型

  王丹, 王鹏程, 张桉祺, 王子涵

  天津科技大学学报. 2024, 39(03): 64-71. https://doi.org/10.13364/j.issn.1672-6510.20230084

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  由于传统的生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)都是以卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)作为基本框架，CNN无法处理远程依赖关系，因此会导致图片特征分辨率低和精细细节损失的问题。CSWin Transformer中的十字形窗口自注意力机制可以有效捕获图像组件之间的远程依赖关系，本文提出一种基于CSWin Transformer的生成对抗网络模型CTGAN(CSWin Transformer GAN)，模型在CIFAR-10数据集和更高分辨率的CelebA数据集上进行测试，模型表现出了较好的生成效果，可以生成保真度高且细节丰富的图片。
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  基于对比学习的深度残差网络图像超分辨率方法

  陈亚瑞, 徐肖阳

  天津科技大学学报. 2024, 39(03): 72-80. https://doi.org/10.13364/j.issn.1672-6510.20230129

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  传统的基于对比学习的图像超分辨率方法，一般将原始图像作为正样本，将退化图像或其他类图像作为负样本，存在对纹理细节恢复差的问题。本文提出基于对比学习的深度残差网络图像超分辨率(depthresidualimagesuperresolution based on contrast learning,CEDSR)方法，针对残差超分辨率模型，采用对高分辨率图像锐化后的图像作为正样本，对高分辨率图像轻微模糊的图像作为负样本，利用正负样本下的对比损失提升对纹理细节的恢复增强。增强锐化后的正样本图像携带更丰富的纹理信息，基于不同函数生成的模糊负样本图像刻画了纹理模糊特征，正负样本构建的对比损失有利于图像超分辨率图像对纹理细节的恢复。本文模型在4个标准数据集DIV2K、Set14、BSDS100和Urban100上与经典算法进行实验对比，定性和定量实验结果均表明本文模型可以获得效果更好的超分辨率图像。