闷黄工艺是黄茶形成"黄汤黄叶"品质特征的关键工艺。本研究采用相同原料基础,对闷黄工艺中叶温、在制叶含水率、闷黄环境相对湿度、通气频率等工艺因子对黄茶品质形成的影响作用进行了系统研究。同时,深入分析工艺因子与黄茶...闷黄工艺是黄茶形成"黄汤黄叶"品质特征的关键工艺。本研究采用相同原料基础,对闷黄工艺中叶温、在制叶含水率、闷黄环境相对湿度、通气频率等工艺因子对黄茶品质形成的影响作用进行了系统研究。同时,深入分析工艺因子与黄茶主要滋味贡献物质变化的相关性,进而探索黄茶滋味品质的工艺调节机制。结果表明,在传统闷黄温度及在制叶含水率范围内,基于同一原料基础,通气状况与闷黄环境相对湿度是闷黄工艺优化的关键因子,一定范围内适当提高通气频率及闷黄环境相对湿度能够明显提升黄茶品质。同时主成分分析显示,通气频率与闷黄环境相对湿度与多种儿茶素组分(CG、ECG、GCG等)、主要黄酮组分Myr-rha、Que-gal,以及多种氨基酸组分(茶氨酸、Ser、Gln、Arg、His、GABA)具有较高相关性,说明闷黄工艺因子通过调控滋味化学组分进而影响黄茶滋味的醇厚度和甘爽度。综合感官审评及滋味化学分析表明,在闷黄叶温为(45±2)℃、在制叶含水率为(37±3)%、环境相对湿度为(80±5)%、通气频率为每10 min 1次的参数下进行闷黄处理,形成的黄茶风格特征明显,内质滋味甘润、醇厚。展开更多
基于具有长短时记忆功能的深度循环神经网络(Deep Recurrent neural network with Long-short term memory,DRNN-LSTM),利用某厂650 MW燃煤锅炉一个月的历史运行数据,建立了SCR烟气脱硝系统出口NOx排放预测模型。DRNN-LSTM网络同一隐藏...基于具有长短时记忆功能的深度循环神经网络(Deep Recurrent neural network with Long-short term memory,DRNN-LSTM),利用某厂650 MW燃煤锅炉一个月的历史运行数据,建立了SCR烟气脱硝系统出口NOx排放预测模型。DRNN-LSTM网络同一隐藏层的所有循环体中的参数矩阵相同,需要学习的参数个数少,训练模型具有很高的稳定性。测试结果与定量分析表明:DRNN-LSTM模型计算时间与其他传统数据模型相近,但拟合效果与预测精度明显高于其他模型,说明该模型收敛速度快、泛化能力强,可准确描述SCR脱硝系统的反应过程,能够有效应用于电厂烟气脱硝系统出口NOx浓度的预测中。展开更多
文摘闷黄工艺是黄茶形成"黄汤黄叶"品质特征的关键工艺。本研究采用相同原料基础,对闷黄工艺中叶温、在制叶含水率、闷黄环境相对湿度、通气频率等工艺因子对黄茶品质形成的影响作用进行了系统研究。同时,深入分析工艺因子与黄茶主要滋味贡献物质变化的相关性,进而探索黄茶滋味品质的工艺调节机制。结果表明,在传统闷黄温度及在制叶含水率范围内,基于同一原料基础,通气状况与闷黄环境相对湿度是闷黄工艺优化的关键因子,一定范围内适当提高通气频率及闷黄环境相对湿度能够明显提升黄茶品质。同时主成分分析显示,通气频率与闷黄环境相对湿度与多种儿茶素组分(CG、ECG、GCG等)、主要黄酮组分Myr-rha、Que-gal,以及多种氨基酸组分(茶氨酸、Ser、Gln、Arg、His、GABA)具有较高相关性,说明闷黄工艺因子通过调控滋味化学组分进而影响黄茶滋味的醇厚度和甘爽度。综合感官审评及滋味化学分析表明,在闷黄叶温为(45±2)℃、在制叶含水率为(37±3)%、环境相对湿度为(80±5)%、通气频率为每10 min 1次的参数下进行闷黄处理,形成的黄茶风格特征明显,内质滋味甘润、醇厚。
文摘基于具有长短时记忆功能的深度循环神经网络(Deep Recurrent neural network with Long-short term memory,DRNN-LSTM),利用某厂650 MW燃煤锅炉一个月的历史运行数据,建立了SCR烟气脱硝系统出口NOx排放预测模型。DRNN-LSTM网络同一隐藏层的所有循环体中的参数矩阵相同,需要学习的参数个数少,训练模型具有很高的稳定性。测试结果与定量分析表明:DRNN-LSTM模型计算时间与其他传统数据模型相近,但拟合效果与预测精度明显高于其他模型,说明该模型收敛速度快、泛化能力强,可准确描述SCR脱硝系统的反应过程,能够有效应用于电厂烟气脱硝系统出口NOx浓度的预测中。
