摘要：本发明涉及一种酱油的过滤方法。一种酱油的过滤方法，包括如下步骤：1)将酱油原料加入加剂罐；2)添加助滤剂进行搅拌；3)搅拌后的浆液泵入烛式过滤机进行第一次涂布；4)步骤3)得到的浆液再次进入加剂罐，此时补加助滤剂；5)补加助滤剂后的浆液再次泵入烛式过滤机进行第二次涂布；6)将最终得到的酱油清澄液放出；上述所用的助滤剂为珍珠岩，两次添加的珍珠岩总量与酱油原料的重量比例为1∶30～1∶10。与现有技术相比，本发明具有以下优点：1)在确保各项指标酱油总氮、氨基酸态氮、盐分、糖度、色素等成分损耗最少的前提下，减少酱油沉淀。2)涂布时间短，生产效率高。

摘要：本发明涉及一种降低焦糖色中二氧化硫含量的方法。一种降低焦糖色中二氧化硫含量的方法，其特征在于包括如下步骤：1)原料准备：将待处理的焦糖色加入夹层锅；2)加水稀释：加水稀释并搅拌；3)添加氢氧化钙：加入氢氧化钙并搅拌；4)加热反应：溶液加热至55～60℃，并保温20～40分钟；5)静置沉淀：经过沉淀后上层清液即为终产品。本发明的优点如下：1)通过添加氢氧化钙使其与焦糖中的二氧化硫充分反应生成亚硫酸钙，经过静置沉淀后，产生的亚硫酸钙沉淀容易被去除，不会对焦糖产生影响，处理后的焦糖中二氧化硫含量由1000ppm左右下降至300ppm以下，降低了70％左右。2)添加到酱油产品中，在满足产品着色要求的前提下，酱油中二氧化硫含量可降至20ppm以下，产品质量提高，满足了高端产品的要求。

摘要：本发明提供了一种导电玻璃粉及其制备方法，该玻璃粉包括玻璃氧化物和10~40wt%的金属锂或银的卤族化合物。本发明还提供一种包含该导电玻璃粉的晶体硅太阳能电池铝导电浆料极其制备方法。本发明提供的导电玻璃粉制备得到铝导电浆料，能提高晶体硅太阳电池的光电转换效率，形成的铝膜方块电阻小，填充因子高，电池片弯曲度小，硅铝层光滑、附着力良好，普通单晶硅电池的平均光电转化效率大于18.20%。

摘要：本发明提供了一种腐蚀性载体及其制备方法，该腐蚀性载体包括腐蚀剂、氧化剂、增稠剂和溶剂，其中，以腐蚀性载体的总质量为基准，腐蚀剂的含量为1.0~10wt%，氧化剂的含量为0.2~8.0wt%，增稠剂的含量为5.0~15wt%，溶剂的含量为75~95wt%。本发明还提供一种含有该腐蚀性载体的晶体硅太阳能电池正/背面银导电浆料及其制备方法。本发明提供的晶体硅太阳能电池正/背面银导电浆料，制得电极更容易与光伏焊带焊接，焊接强度也高，得到的太阳能电池串联电阻小，光电转化效率也高。

摘要：本发明提供了一种晶体硅SE太阳电池向光面种子层浆料及其制备方法，所述种子层浆料中含有功能粉体、无机玻璃粉和有机载体；所述功能粉体中含有A粉、B粉和C粉，所述A粉选自锡粉或/和铅粉，所述B粉为硅粉，所述C粉为铋粉或/和锑粉。本发明还提供了采用该种子层浆料制备晶体硅SE太阳电池片的方法以及由该方法制备得到的晶体硅SE太阳电池片。采用本发明提供的种子层浆料烧结后形成电极栅线，其细密度较高，且与硅片附着力良好，电镀后焊接性能好，串阻低，在电极线下形成选择性发射极（SE）区域，形成的晶体硅SE太阳电池片的光电转化效率得到明显提高。同时，该种子层浆料中不使用或少量使用金属银，能有效降低SE太阳电池片正面电极的制作成本。

摘要：本发明公开了一种酱油酿造方法，该方法以黄豆、黑豆皮、面粉、麸皮为原料，经减压蒸煮、以米曲霉为菌种制曲、发酵而得。本发明以价格相对便宜的黄豆为主要酿造原料，适当调整黄豆的浸泡时间、降低蒸煮强度、在设计酱醪配方时辅以较高的盐分等工艺条件，酿造出风味与黑豆酱油相似的黑豆风味酱油，即低成本地酿造黑豆风味酱油。

摘要：本发明公开了一种酱油原沉淀自沉工艺，包括以下步骤：(1)低温沉降：将酱油原油放置在自沉罐中，15‑25℃恒温自沉6‑10天；(2)高温沉降：升温至45℃以上恒温自沉6‑10天。该工艺主要通过控制自沉时间和自沉温度，促进微生物自溶和蛋白质水解，减少原油中沉淀，不仅提高酱油澄清度，还降低了过滤成本。

摘要：本发明公开了一种利用酵母自溶发酵生产酱油的方法，对酱油原液进行酵母自溶处理，而后静置沉降分层，取上清液制成酱油成品，其中，所述的酵母自溶处理条件为pH6.0‑6.5，40‑50℃保温45‑60min。与现有的技术相比，本发明可获得滋味更醇厚的酱油，而且可以再利用自溶后的营养物质进行酱醪后发酵，提高蛋白质利用率。

摘要：本发明提出了一种高盐稀态酱油酿造过程监控方法，包括以下步骤：用方差分析的方法分析不同影响因素对高盐稀态酱油酿造过程主要理化指标的影响程度；根据影响显著的因素，将数据分类汇总酿造过程改理化指标的变化情况，制作酿造过程折线图并标注出概率为95％的指标范围，此折线范围则为高盐稀态酿造酱油理化指标差异不显著范围，下简称为理化指标模型；后续在此法下监控酿造过程的过程中，通过将每次监控数据补入理化指标模型，可持续对理化指标模型进行优化，不断提升模型准确性。本发明提出的针对高盐稀态酿造酱油理化指标监控方式的误报率更低且灵敏度更高。

摘要：本发明公开了一种流式数据的异常检测方法、系统、设备及存储介质，本方法通过对流式数据集进行预处理，得到预处理后的流式数据集；通过引入相关系数构建迭代最优的变分模态分解方法，并采用迭代最优的变分模态分解方法对预处理后的流式数据集进行分解，得到最优数量的内禀模态函数分量；基于排序配对学习构建排序配对的自适应麻雀搜索算法；采用排序配对的自适应麻雀搜索算法对GRU网络中的超参数进行优化，构建流式数据的异常检测模型；将最优数量的内禀模态函数分量输入至异常检测模型中进行流式数据的异常检测，得到异常检测结果。本发明能够有效降低数据时变性、非线性和非平稳对异常检测的影响，提高异常检测的准确度。