随着农业大数据时代的来临，传统串行程序及关系数据库已经不能满足对大数据处理的需求，使用分布式平台对数据进行处理逐渐取代传统的数据处理技术。本文使用 Hadoop 分布式平台，结合非关系型数据库 Hbase 和并行编程模型 MapReduce，对香格里拉地区酿酒葡萄种植区的环境数据的存储和计算进行了设计，测试了 Hbase 对数据的存储性能以及 MapReduce 用于回归分析的性能，并将 MapReduce 并行计算程序与单机串行程序进行了性能对比。结果表明，通过对 Hbase 进行合适的配置，数据写入时间随着节点的增加而减少，存储性能具有良好的扩展性；MapReduce 在处理少量数据时效率低于串行程序，但随着数据量增加，其计算效率明显优于串行程序。
本发明公开了清香型白酒蒸馏装置，包括工作箱、隔板和进水管，工作箱外侧设有电机，进水管内设有第一控制阀，隔板设置在工作箱内，并竖直隔断工作箱形成蒸馏箱和收集箱，蒸馏箱顶端为倾斜状，蒸馏箱顶端设有若干个通槽，每个通槽内设有玻璃层，相邻两个通槽之间设有通管，位于蒸馏箱顶端低处的通槽朝向收集箱，进水管设置在蒸馏箱顶端，进水管设有出水口和进水口，蒸馏箱内设有叶轮，叶轮固定在电机的输出轴上，叶轮上设有若干个叶片，叶片上设有接水槽，接水槽内设有温度传感器，接水槽底部设有加热板，出水口朝向叶轮，还包括微处理器，温度传感器电连接微处理器，微处理器分别电连接第一控制阀和电机。保证了酒量不会损失。
通过单因素试验筛选新鲜啤酒花的干燥方法,并以干酒花为原料,采用响应面法对微波提取α-酸的工艺参数进行优化研究,建立预测性良好的乙醇浓度、料液比和微波时间三因素与α-酸含量之间的数学模型.结果表明,常温鼓风干燥至新鲜啤酒花失重70%时适于α-酸的提取;微波提取啤酒花α-酸的最优工艺条件为:乙醇浓度70.74%,料液比1:20.93,微波时间79.62 s,在此条件下,提取液中的α-酸含量最高可达14.023 3%.
本发明公开了一种采用粳高粱与糯小麦为原料酿造纯粮固态白酒的工艺，解决了现有技术中以粳高粱为原料无法经纯粮固态白酒酿造工艺得到高品质白酒的技术问题。本方法以粳高粱与糯小麦混合物为粮食原料，通过粮食原料配比控制与在发酵过程中调整疏松剂用量，解决了粳高粱酿造白酒入口糙辣、邪味较重的缺点。在此基础上本方法进一步从条件控制着手优化酿造工艺，主要包括备料、蒸粮、糖化、发酵四道工序的条件控制，特别解决了蒸粮时间、糖化时间、发酵时间等关键性工艺条件的科学计量问题。本发明方法能够节约纯粮固态白酒酿造中对糯高粱的消耗，在大幅度降低酿酒原料成本的同时保证出酒品质，并且方法对包括发酵窖池在内的传统酿酒设备均无特殊要求。
本实验以全麦、辅料、小麦、黑麦4种啤酒废弃酵母泥为研究对象,采用对比分析和L16(45)正交试验设计方法,着重探讨了啤酒废弃酵母泥除杂、脱苦工艺与其RNA提取技术参数.研究发现:当采用酵母浓度8%,过80目筛两次除杂,5%酒石酸脱苦30min时,可获得纯净啤酒酵母细胞的得率为23%～46%;采用高温盐析法提取废弃啤酒酵母泥中RNA的最佳工艺条件为:提取时间5h,提取温度100℃,酵母浓度4%,NaCl浓度12%.提取率高达13.8%.
以发酵性能优良的酿酒酵母Y1和风味优良的酿酒酵母HM为亲本菌株,通过对原生质体融合中各种技术条件进行研究,结果表明:含2.0mg/ml CuSO4的完全培养摹为区别两亲本Y1(n)和HM(n)的选择性培养基;在最佳酶解条件下,亲本Y1(n)原生质体的形成率和再生率为94.2%和27.1%,亲本HM(n)原生质体的形成率和再生率为95.4%和22.2%;将Y1(n)原生质体在60℃水浴中火活20min,可完全抑制其活性;对融合子酿造蜂蜜桑椹酒的感官品质和主要香气成分进行分析,采用模糊综合评判法,最终优选出了融合子F6和F10;并对融合子进行了细胞体积、DNA含量和抗药性能方面的鉴定.融合子F6和F10具有发酵能力强、风味优良的双亲优点,为适合酿造蜂蜜桑椹酒的酵母菌株.
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