Энергетическая ценность минтай: Калорийность Минтай. Химический состав и пищевая ценность.

Энергетическая ценность минтай: Калорийность Минтай. Химический состав и пищевая ценность.

alexxlab 19.10.2020

Содержание

Калорийность Минтай. Химический состав и пищевая ценность.

Химический состав и анализ пищевой ценности

Пищевая ценность и химический состав «Минтай».

В таблице приведено содержание пищевых веществ (калорийности, белков, жиров, углеводов, витаминов и минералов) на 100 грамм съедобной части.

НутриентКоличествоНорма**% от нормы
в 100 г
% от нормы
в 100 ккал
100% нормы
Калорийность90 кКал1684 кКал5.3%5.9%1871 г
Белки20 г76 г26.3%29.2%380 г
Жиры1 г56 г1.8%2%5600 г
Вода81.9 г2273 г3.6%4%2775 г
Зола1.3 г~
Витамины
Витамин А, РЭ10 мкг900 мкг1.1%1.2%9000 г
Ретинол0.01 мг~
Витамин В1, тиамин0.11 мг1.5 мг7.3%8.1%1364 г
Витамин В2, рибофлавин0.11 мг1.8 мг6.1%6.8%1636 г
Витамин В6, пиридоксин0.1 мг2 мг5%5.6%2000 г
Витамин В9, фолаты4.9 мкг400 мкг1.2%1.3%8163 г
Витамин C, аскорбиновая0.5 мг90 мг0.6%0.7%18000 г
Витамин Е, альфа токоферол, ТЭ0.3 мг15 мг2%2.2%5000 г
Витамин РР, НЭ4.6 мг20 мг23%25.6%435 г
Ниацин1.3 мг~
Макроэлементы
Калий, K420 мг2500 мг16.8%18.7%595 г
Кальций, Ca40 мг1000 мг4%4.4%2500 г
Магний, Mg55 мг400 мг13.8%15.3%727 г
Натрий, Na40 мг1300 мг3.1%3.4%3250 г
Сера, S170 мг1000 мг17%18.9%588 г
Фосфор, Ph240 мг800 мг30%33.3%333 г
Хлор, Cl165 мг2300 мг7.2%8%1394 г
Микроэлементы
Железо, Fe0.8 мг18 мг4.4%4.9%2250 г
Йод, I150 мкг150 мкг100%111.1%100 г
Кобальт, Co15 мкг10 мкг150%166.7%67 г
Марганец, Mn0.11 мг2 мг5.5%6.1%1818 г
Медь, Cu130 мкг1000 мкг13%14.4%769 г
Молибден, Mo4 мкг70 мкг5.7%6.3%1750 г
Никель, Ni7 мкг~
Фтор, F700 мкг4000 мкг17.5%19.4%571 г
Хром, Cr55 мкг50 мкг110%122.2%91 г
Цинк, Zn1.12 мг12 мг9.3%10.3%1071 г
Незаменимые аминокислоты
Аргинин*1 г~
Валин0.9 г~
Гистидин*0.4 г~
Изолейцин1.1 г~
Лейцин1.3 г~
Лизин1.8 г~
Метионин0.6 г~
Метионин + Цистеин0.75 г~
Треонин0.9 г~
Триптофан0.2 г~
Фенилаланин0.7 г~
Фенилаланин+Тирозин1.3 г~
Заменимые аминокислоты
Аланин0.9 г~
Аспарагиновая кислота1.2 г~
Глицин0.8 г~
Глутаминовая кислота1.3 г~
Пролин0.6 г~
Серин0.7 г~
Тирозин0.6 г~
Цистеин0.15 г~
Стеролы (стерины)
Холестерин50 мгmax 300 мг
Насыщенные жирные кислоты
Насыщеные жирные кислоты0.2 гmax 18.7 г
14:0 Миристиновая0.01 г~
16:0 Пальмитиновая0.1 г~
18:0 Стеариновая0.03 г~
Мононенасыщенные жирные кислоты0.16 гmin 16.8 г1%1.1%
16:1 Пальмитолеиновая0.04 г~
18:1 Олеиновая (омега-9)0.08 г~
Полиненасыщенные жирные кислоты0.41 гот 11.2 до 20.6 г3.7%4.1%
18:2 Линолевая0.01 г~
18:3 Линоленовая0.01 г~
20:4 Арахидоновая0.03 г~
Омега-3 жирные кислоты0.2 гот 0.9 до 3.7 г22.2%24.7%
22:4 Докозатетраеновая, Омега-60.18 г~
22:6 Докозагексаеновая (ДГК), Омега-30.19 г~
Омега-6 жирные кислоты0.04 гот 4.7 до 16.8 г0.9%1%

Энергетическая ценность Минтай составляет 90 кКал.

Основной источник: Создан в приложении пользователем. Подробнее.

** В данной таблице указаны средние нормы витаминов и минералов для взрослого человека. Если вы хотите узнать нормы с учетом вашего пола, возраста и других факторов, тогда воспользуйтесь приложением
«Мой здоровый рацион».

Калорийность Минтай. Химический состав и пищевая ценность.

Минтай богат такими витаминами и минералами, как:

витамином B1 — 6666,7 %, витамином B2 — 5000 %, витамином B6 — 4850 %, витамином PP — 6500 %, калием — 16,8 %, магнием — 12,5 %, фосфором — 30 %, железом — 4444,4 %, йодом — 100 %, марганцем — 5000 %, медью — 13 %, фтором — 17,5 %, хромом — 100 %, цинком — 9166,7 %

  • Витамин В1 входит в состав важнейших ферментов углеводного и энергетического обмена, обеспечивающих организм энергией и пластическими веществами, а также метаболизма разветвленных аминокислот. Недостаток этого витамина ведет к серьезным нарушениям со стороны нервной, пищеварительной и сердечно-сосудистой систем.
  • Витамин В2 участвует в окислительно-восстановительных реакциях, способствует повышению восприимчивости цвета зрительным анализатором и темновой адаптации. Недостаточное потребление витамина В2 сопровождается нарушением состояния кожных покровов, слизистых оболочек, нарушением светового и сумеречного зрения.
  • Витамин В6 участвует в поддержании иммунного ответа, процессах торможения и возбуждения в центральной нервной системе, в превращениях аминокислот, метаболизме триптофана, липидов и нуклеиновых кислот, способствует нормальному формированию эритроцитов, поддержанию нормального уровня гомоцистеина в крови. Недостаточное потребление витамина В6 сопровождается снижением аппетита, нарушением состояния кожных покровов, развитием гомоцистеинемии, анемии.
  • Витамин РР участвует в окислительно-восстановительных реакциях энергетического метаболизма. Недостаточное потребление витамина сопровождается нарушением нормального состояния кожных покровов, желудочно- кишечного тракта и нервной системы.
  • Калий является основным внутриклеточным ионом, принимающим участие в регуляции водного, кислотного и электролитного баланса, участвует в процессах проведения нервных импульсов, регуляции давления.
  • Магний участвует в энергетическом метаболизме, синтезе белков, нуклеиновых кислот, обладает стабилизирующим действием для мембран, необходим для поддержания гомеостаза кальция, калия и натрия. Недостаток магния приводит к гипомагниемии, повышению риска развития гипертонии, болезней сердца.
  • Фосфор принимает участие во многих физиологических процессах, включая энергетический обмен, регулирует кислотно-щелочного баланса, входит в состав фосфолипидов, нуклеотидов и нуклеиновых кислот, необходим для минерализации костей и зубов. Дефицит приводит к анорексии, анемии, рахиту.
  • Железо входит в состав различных по своей функции белков, в том числе ферментов. Участвует в транспорте электронов, кислорода, обеспечивает протекание окислительно- восстановительных реакций и активацию перекисного окисления. Недостаточное потребление ведет к гипохромной анемии, миоглобиндефицитной атонии скелетных мышц, повышенной утомляемости, миокардиопатии, атрофическому гастриту.
  • Йод участвует в функционировании щитовидной железы, обеспечивая образование гормонов (тироксина и трийодтиронина). Необходим для роста и дифференцировки клеток всех тканей организма человека, митохондриального дыхания, регуляции трансмембранного транспорта натрия и гормонов. Недостаточное поступление приводит к эндемическому зобу с гипотиреозом и замедлению обмена веществ, артериальной гипотензии, отставанию в росте и умственном развитии у детей.
  • Марганец участвует в образовании костной и соединительной ткани, входит в состав ферментов, включающихся в метаболизм аминокислот, углеводов, катехоламинов; необходим для синтеза холестерина и нуклеотидов. Недостаточное потребление сопровождается замедлением роста, нарушениями в репродуктивной системе, повышенной хрупкостью костной ткани, нарушениями углеводного и липидного обмена.
  • Медь входит в состав ферментов, обладающих окислительно-восстановительной активностью и участвующих в метаболизме железа, стимулирует усвоение белков и углеводов. Участвует в процессах обеспечения тканей организма человека кислородом. Дефицит проявляется нарушениями формирования сердечно-сосудистой системы и скелета, развитием дисплазии соединительной ткани.
  • Фтор инициирует минерализацию костей. Недостаточное потребление приводит к кариесу, преждевременному стиранию эмали зубов.
  • Хром участвует в регуляции уровня глюкозы крови, усиливая действие инсулина. Дефицит приводит к снижению толерантности к глюкозе.
  • Цинк входит в состав более 300 ферментов, участвует в процессах синтеза и распада углеводов, белков, жиров, нуклеиновых кислот и в регуляции экспрессии ряда генов. Недостаточное потребление приводит к анемии, вторичному иммунодефициту, циррозу печени, половой дисфункции, наличию пороков развития плода. Исследованиями последних лет выявлена способность высоких доз цинка нарушать усвоение меди и тем способствовать развитию анемии.

ещескрыть

Полный справочник самых полезных продуктов вы можете посмотреть в приложении «Мой здоровый рацион».

Калорийность Минтай (мой). Химический состав и пищевая ценность.

НутриентКоличествоНорма**% от нормы
в 100 г
% от нормы
в 100 ккал
100% нормы
Калорийность56 кКал1684 кКал3.3%5.9%3007 г
Белки12.2 г76 г16.1%28.8%623 г
Жиры0.41 г56 г0.7%1.3%13659 г
Вода86.75 г2273 г3.8%6.8%2620 г
Зола1.36 г~
Витамины
Витамин А, РЭ3 мкг900 мкг0.3%0.5%30000 г
Ретинол0.003 мг~
Витамин В1, тиамин0.03 мг1.5 мг2%3.6%5000 г
Витамин В2, рибофлавин0.08 мг1.8 мг4.4%7.9%2250 г
Витамин В4, холин65 мг500 мг13%23.2%769 г
Витамин В5, пантотеновая0.237 мг5 мг4.7%8.4%2110 г
Витамин В6, пиридоксин0.069 мг2 мг3.5%6.3%2899 г
Витамин В9, фолаты3 мкг400 мкг0.8%1.4%13333 г
Витамин В12, кобаламин1.63 мкг3 мкг54.3%97%184 г
Витамин D, кальциферол0.2 мкг10 мкг2%3.6%5000 г
Витамин D3, холекальциферол0.2 мкг~
Витамин Е, альфа токоферол, ТЭ0.49 мг15 мг3.3%5.9%3061 г
Витамин РР, НЭ0.653 мг20 мг3.3%5.9%3063 г
Ниацин0.653 мг~
Макроэлементы
Калий, K160 мг2500 мг6.4%11.4%1563 г
Кальций, Ca15 мг1000 мг1.5%2.7%6667 г
Магний, Mg16 мг400 мг4%7.1%2500 г
Натрий, Na333 мг1300 мг25.6%45.7%390 г
Фосфор, Ph284 мг800 мг35.5%63.4%282 г
Микроэлементы
Железо, Fe0.22 мг18 мг1.2%2.1%8182 г
Марганец, Mn0.011 мг2 мг0.6%1.1%18182 г
Медь, Cu31 мкг1000 мкг3.1%5.5%3226 г
Селен, Se15.9 мкг55 мкг28.9%51.6%346 г
Цинк, Zn0.31 мг12 мг2.6%4.6%3871 г
Незаменимые аминокислоты
Аргинин*0.859 г~
Валин0.619 г~
Гистидин*0.259 г~
Изолейцин0.573 г~
Лейцин0.98 г~
Лизин1.118 г~
Метионин0.37 г~
Треонин0.536 г~
Триптофан0.166 г~
Фенилаланин0.471 г~
Заменимые аминокислоты
Аланин0.693 г~
Аспарагиновая кислота1.211 г~
Глицин0.545 г~
Глутаминовая кислота1.922 г~
Пролин0.462 г~
Серин0.499 г~
Тирозин0.453 г~
Цистеин0.129 г~
Стеролы (стерины)
Холестерин46 мгmax 300 мг
Жирные кислоты
Трансжиры0.016 гmax 1.9 г
мононенасыщенные трансжиры0.004 г~
полиненасыщенные трансжиры0.011 г~
Насыщенные жирные кислоты
Насыщеные жирные кислоты0.1 гmax 18.7 г
12:0 Лауриновая0.001 г~
14:0 Миристиновая0.004 г~
15:0 Пентадекановая0.001 г~
16:0 Пальмитиновая0.087 г~
17:0 Маргариновая0.001 г~
18:0 Стеариновая0.029 г~
Мононенасыщенные жирные кислоты0.079 гmin 16.8 г0.5%0.9%
14:1 Миристолеиновая0.001 г~
15:1 Пентадеценовая0.001 г~
16:1 Пальмитолеиновая0.004 г~
16:1 цис0.003 г~
16:1 транс0.001 г~
17:1 Гептадеценовая0.004 г~
18:1 Олеиновая (омега-9)0.052 г~
18:1 цис0.048 г~
18:1 транс0.004 г~
20:1 Гадолеиновая (омега-9)0.01 г~
22:1 Эруковая (омега-9)0.001 г~
22:1 цис0.001 г~
24:1 Нервоновая, цис (омега-9)0.005 г~
Полиненасыщенные жирные кислоты0.195 гот 11.2 до 20.6 г1.7%3%
18:2 Линолевая0.016 г~
18:2 транс-изомер, не определён0.011 г~
18:2 Омега-6, цис, цис0.004 г~
18:3 Линоленовая0.001 г~
18:3 Омега-3, альфа-линоленовая0.001 г~
18:4 Стиоридовая Омега-30.001 г~
20:2 Эйкозадиеновая, Омега-6, цис, цис0.001 г~
20:3 Эйкозатриеновая0.002 г~
20:3 Омега-30.001 г~
20:3 Омега-60.002 г~
20:4 Арахидоновая0.005 г~
20:5 Эйкозапентаеновая (ЭПК), Омега-30.049 г~
Омега-3 жирные кислоты0.2 гот 0.9 до 3.7 г22.2%39.6%
22:5 Докозапентаеновая (ДПК), Омега-30.004 г~
22:6 Докозагексаеновая (ДГК), Омега-30.116 г~

Калорийность Минтай филе. Химический состав и пищевая ценность.

Минтай филе богат такими витаминами и минералами, как:

холином — 13 %, витамином B12 — 54,3 %, витамином PP — 23 %, калием — 16,8 %, магнием — 13,8 %, фосфором — 30 %, йодом — 100 %, кобальтом — 150 %, медью — 13 %, селеном — 28,9 %, фтором — 17,5 %, хромом — 110 %

  • Холин входит в состав лецитина, играет роль в синтезе и обмене фосфолипидов в печени, является источником свободных метильных групп, действует как липотропный фактор.
  • Витамин В12 играет важную роль в метаболизме и превращениях аминокислот. Фолат и витамин В12 являются взаимосвязанными витаминами, участвуют в кроветворении. Недостаток витамина В12 приводит к развитию частичной или вторичной недостаточности фолатов, а также анемии, лейкопении, тромбоцитопении.
  • Витамин РР участвует в окислительно-восстановительных реакциях энергетического метаболизма. Недостаточное потребление витамина сопровождается нарушением нормального состояния кожных покровов, желудочно- кишечного тракта и нервной системы.
  • Калий является основным внутриклеточным ионом, принимающим участие в регуляции водного, кислотного и электролитного баланса, участвует в процессах проведения нервных импульсов, регуляции давления.
  • Магний участвует в энергетическом метаболизме, синтезе белков, нуклеиновых кислот, обладает стабилизирующим действием для мембран, необходим для поддержания гомеостаза кальция, калия и натрия. Недостаток магния приводит к гипомагниемии, повышению риска развития гипертонии, болезней сердца.
  • Фосфор принимает участие во многих физиологических процессах, включая энергетический обмен, регулирует кислотно-щелочного баланса, входит в состав фосфолипидов, нуклеотидов и нуклеиновых кислот, необходим для минерализации костей и зубов. Дефицит приводит к анорексии, анемии, рахиту.
  • Йод участвует в функционировании щитовидной железы, обеспечивая образование гормонов (тироксина и трийодтиронина). Необходим для роста и дифференцировки клеток всех тканей организма человека, митохондриального дыхания, регуляции трансмембранного транспорта натрия и гормонов. Недостаточное поступление приводит к эндемическому зобу с гипотиреозом и замедлению обмена веществ, артериальной гипотензии, отставанию в росте и умственном развитии у детей.
  • Кобальт входит в состав витамина В12. Активирует ферменты обмена жирных кислот и метаболизма фолиевой кислоты.
  • Медь входит в состав ферментов, обладающих окислительно-восстановительной активностью и участвующих в метаболизме железа, стимулирует усвоение белков и углеводов. Участвует в процессах обеспечения тканей организма человека кислородом. Дефицит проявляется нарушениями формирования сердечно-сосудистой системы и скелета, развитием дисплазии соединительной ткани.
  • Селен — эссенциальный элемент антиоксидантной системы защиты организма человека, обладает иммуномодулирующим действием, участвует в регуляции действия тиреоидных гормонов. Дефицит приводит к болезни Кашина-Бека (остеоартроз с множественной деформацией суставов, позвоночника и конечностей), болезни Кешана (эндемическая миокардиопатия), наследственной тромбастении.
  • Фтор инициирует минерализацию костей. Недостаточное потребление приводит к кариесу, преждевременному стиранию эмали зубов.
  • Хром участвует в регуляции уровня глюкозы крови, усиливая действие инсулина. Дефицит приводит к снижению толерантности к глюкозе.

ещескрыть

Полный справочник самых полезных продуктов вы можете посмотреть в приложении «Мой здоровый рацион».

Рецепт Минтай. Калорийность, химический состав и пищевая ценность.

Минтай богат такими витаминами и минералами, как:

витамином B1 — 14,5 %, холином — 15,1 %, витамином B12 — 60,8 %, витамином E — 23,8 %, витамином PP — 26,1 %, калием — 20,6 %, магнием — 20,1 %, фосфором — 41 %, хлором — 29,9 %, йодом — 111,8 %, кобальтом — 169 %, марганцем — 28,8 %, медью — 18 %, селеном — 38,9 %, фтором — 19,6 %, хромом — 123 %, цинком — 12,6 %

  • Витамин В1 входит в состав важнейших ферментов углеводного и энергетического обмена, обеспечивающих организм энергией и пластическими веществами, а также метаболизма разветвленных аминокислот. Недостаток этого витамина ведет к серьезным нарушениям со стороны нервной, пищеварительной и сердечно-сосудистой систем.
  • Холин входит в состав лецитина, играет роль в синтезе и обмене фосфолипидов в печени, является источником свободных метильных групп, действует как липотропный фактор.
  • Витамин В12 играет важную роль в метаболизме и превращениях аминокислот. Фолат и витамин В12 являются взаимосвязанными витаминами, участвуют в кроветворении. Недостаток витамина В12 приводит к развитию частичной или вторичной недостаточности фолатов, а также анемии, лейкопении, тромбоцитопении.
  • Витамин Е обладает антиоксидантными свойствами, необходим для функционирования половых желез, сердечной мышцы, является универсальным стабилизатором клеточных мембран. При дефиците витамина Е наблюдаются гемолиз эритроцитов, неврологические нарушения.
  • Витамин РР участвует в окислительно-восстановительных реакциях энергетического метаболизма. Недостаточное потребление витамина сопровождается нарушением нормального состояния кожных покровов, желудочно- кишечного тракта и нервной системы.
  • Калий является основным внутриклеточным ионом, принимающим участие в регуляции водного, кислотного и электролитного баланса, участвует в процессах проведения нервных импульсов, регуляции давления.
  • Магний участвует в энергетическом метаболизме, синтезе белков, нуклеиновых кислот, обладает стабилизирующим действием для мембран, необходим для поддержания гомеостаза кальция, калия и натрия. Недостаток магния приводит к гипомагниемии, повышению риска развития гипертонии, болезней сердца.
  • Фосфор принимает участие во многих физиологических процессах, включая энергетический обмен, регулирует кислотно-щелочного баланса, входит в состав фосфолипидов, нуклеотидов и нуклеиновых кислот, необходим для минерализации костей и зубов. Дефицит приводит к анорексии, анемии, рахиту.
  • Хлор необходим для образования и секреции соляной кислоты в организме.
  • Йод участвует в функционировании щитовидной железы, обеспечивая образование гормонов (тироксина и трийодтиронина). Необходим для роста и дифференцировки клеток всех тканей организма человека, митохондриального дыхания, регуляции трансмембранного транспорта натрия и гормонов. Недостаточное поступление приводит к эндемическому зобу с гипотиреозом и замедлению обмена веществ, артериальной гипотензии, отставанию в росте и умственном развитии у детей.
  • Кобальт входит в состав витамина В12. Активирует ферменты обмена жирных кислот и метаболизма фолиевой кислоты.
  • Марганец участвует в образовании костной и соединительной ткани, входит в состав ферментов, включающихся в метаболизм аминокислот, углеводов, катехоламинов; необходим для синтеза холестерина и нуклеотидов. Недостаточное потребление сопровождается замедлением роста, нарушениями в репродуктивной системе, повышенной хрупкостью костной ткани, нарушениями углеводного и липидного обмена.
  • Медь входит в состав ферментов, обладающих окислительно-восстановительной активностью и участвующих в метаболизме железа, стимулирует усвоение белков и углеводов. Участвует в процессах обеспечения тканей организма человека кислородом. Дефицит проявляется нарушениями формирования сердечно-сосудистой системы и скелета, развитием дисплазии соединительной ткани.
  • Селен — эссенциальный элемент антиоксидантной системы защиты организма человека, обладает иммуномодулирующим действием, участвует в регуляции действия тиреоидных гормонов. Дефицит приводит к болезни Кашина-Бека (остеоартроз с множественной деформацией суставов, позвоночника и конечностей), болезни Кешана (эндемическая миокардиопатия), наследственной тромбастении.
  • Фтор инициирует минерализацию костей. Недостаточное потребление приводит к кариесу, преждевременному стиранию эмали зубов.
  • Хром участвует в регуляции уровня глюкозы крови, усиливая действие инсулина. Дефицит приводит к снижению толерантности к глюкозе.
  • Цинк входит в состав более 300 ферментов, участвует в процессах синтеза и распада углеводов, белков, жиров, нуклеиновых кислот и в регуляции экспрессии ряда генов. Недостаточное потребление приводит к анемии, вторичному иммунодефициту, циррозу печени, половой дисфункции, наличию пороков развития плода. Исследованиями последних лет выявлена способность высоких доз цинка нарушать усвоение меди и тем способствовать развитию анемии.

ещескрыть

Полный справочник самых полезных продуктов вы можете посмотреть в приложении «Мой здоровый рацион».

Калорийность Минтай филе. Химический состав и пищевая ценность.

Химический состав и анализ пищевой ценности

Пищевая ценность и химический состав «Минтай филе».

В таблице приведено содержание пищевых веществ (калорийности, белков, жиров, углеводов, витаминов и минералов) на 100 грамм съедобной части.

НутриентКоличествоНорма**% от нормы
в 100 г
% от нормы
в 100 ккал
100% нормы
Калорийность56 кКал1684 кКал3.3%5.9%3007 г
Белки12.19 г76 г16%28.6%623 г
Жиры0.41 г56 г0.7%1.3%13659 г
Вода86.7 г2273 г3.8%6.8%2622 г
Зола1.3 г~
Витамины
Ретинол3 мг~
Витамин В1, тиамин0.03 мг1.5 мг2%3.6%5000 г
Витамин В2, рибофлавин0.08 мг1.8 мг4.4%7.9%2250 г
Витамин В4, холин65 мг500 мг13%23.2%769 г
Витамин В5, пантотеновая0.237 мг5 мг4.7%8.4%2110 г
Витамин В6, пиридоксин0.069 мг2 мг3.5%6.3%2899 г
Витамин В9, фолаты3 мкг400 мкг0.8%1.4%13333 г
Витамин D, кальциферол0.2 мкг10 мкг2%3.6%5000 г
Витамин D3, холекальциферол0.2 мкг~
Витамин Е, альфа токоферол, ТЭ0.49 мг15 мг3.3%5.9%3061 г
Витамин РР, НЭ0.653 мг20 мг3.3%5.9%3063 г
Макроэлементы
Калий, K160 мг2500 мг6.4%11.4%1563 г
Кальций, Ca15 мг1000 мг1.5%2.7%6667 г
Магний, Mg16 мг400 мг4%7.1%2500 г
Натрий, Na333 мг1300 мг25.6%45.7%390 г
Фосфор, Ph284 мг800 мг35.5%63.4%282 г
Микроэлементы
Железо, Fe0.22 мг18 мг1.2%2.1%8182 г
Марганец, Mn0.011 мг2 мг0.6%1.1%18182 г
Медь, Cu0.031 мкг1000 мкг3225806 г
Селен, Se15.9 мкг55 мкг28.9%51.6%346 г
Цинк, Zn0.31 мг12 мг2.6%4.6%3871 г
Незаменимые аминокислоты
Аргинин*0.859 г~
Валин0.619 г~
Гистидин*0.259 г~
Изолейцин0.573 г~
Лейцин0.98 г~
Лизин1.118 г~
Метионин0.37 г~
Треонин0.536 г~
Триптофан0.166 г~
Фенилаланин0.471 г~
Заменимые аминокислоты
Аланин0.693 г~
Аспарагиновая кислота1.211 г~
Глицин0.545 г~
Глутаминовая кислота1.922 г~
Пролин0.462 г~
Серин0.499 г~
Тирозин0.453 г~
Цистеин0.129 г~
Стеролы (стерины)
Холестерин46 мгmax 300 мг
Насыщенные жирные кислоты
14:0 Миристиновая0.004 г~
15:0 Пентадекановая0.001 г~
16:0 Пальмитиновая0.087 г~
17:0 Маргариновая0.001 г~
18:0 Стеариновая0.029 г~
Мононенасыщенные жирные кислоты0.079 гmin 16.8 г0.5%0.9%
Полиненасыщенные жирные кислоты0.195 гот 11.2 до 20.6 г1.7%3%
18:3 Линоленовая0.004 г~
18:3 Омега-3, альфа-линоленовая0.001 г~
18:3 Омега-6, гамма-линоленовая0.002 г~
20:2 Эйкозадиеновая, Омега-6, цис, цис0.001 г~
20:3 Эйкозатриеновая0.001 г~
20:5 Эйкозапентаеновая (ЭПК), Омега-30.049 г~
22:6 Докозагексаеновая (ДГК), Омега-30.116 г~

Энергетическая ценность Минтай филе составляет 56 кКал.

Основной источник: Создан в приложении пользователем. Подробнее.

** В данной таблице указаны средние нормы витаминов и минералов для взрослого человека. Если вы хотите узнать нормы с учетом вашего пола, возраста и других факторов, тогда воспользуйтесь приложением
«Мой здоровый рацион».

Калорийность Минтай замороженный. Химический состав и пищевая ценность.

Минтай замороженный богат такими витаминами и минералами, как:

холином — 13 %, витамином B12 — 54,3 %, витамином PP — 23 %, калием — 16,8 %, магнием — 13,8 %, фосфором — 30 %, йодом — 100 %, кобальтом — 150 %, медью — 13 %, селеном — 28,9 %, фтором — 17,5 %, хромом — 110 %

  • Холин входит в состав лецитина, играет роль в синтезе и обмене фосфолипидов в печени, является источником свободных метильных групп, действует как липотропный фактор.
  • Витамин В12 играет важную роль в метаболизме и превращениях аминокислот. Фолат и витамин В12 являются взаимосвязанными витаминами, участвуют в кроветворении. Недостаток витамина В12 приводит к развитию частичной или вторичной недостаточности фолатов, а также анемии, лейкопении, тромбоцитопении.
  • Витамин РР участвует в окислительно-восстановительных реакциях энергетического метаболизма. Недостаточное потребление витамина сопровождается нарушением нормального состояния кожных покровов, желудочно- кишечного тракта и нервной системы.
  • Калий является основным внутриклеточным ионом, принимающим участие в регуляции водного, кислотного и электролитного баланса, участвует в процессах проведения нервных импульсов, регуляции давления.
  • Магний участвует в энергетическом метаболизме, синтезе белков, нуклеиновых кислот, обладает стабилизирующим действием для мембран, необходим для поддержания гомеостаза кальция, калия и натрия. Недостаток магния приводит к гипомагниемии, повышению риска развития гипертонии, болезней сердца.
  • Фосфор принимает участие во многих физиологических процессах, включая энергетический обмен, регулирует кислотно-щелочного баланса, входит в состав фосфолипидов, нуклеотидов и нуклеиновых кислот, необходим для минерализации костей и зубов. Дефицит приводит к анорексии, анемии, рахиту.
  • Йод участвует в функционировании щитовидной железы, обеспечивая образование гормонов (тироксина и трийодтиронина). Необходим для роста и дифференцировки клеток всех тканей организма человека, митохондриального дыхания, регуляции трансмембранного транспорта натрия и гормонов. Недостаточное поступление приводит к эндемическому зобу с гипотиреозом и замедлению обмена веществ, артериальной гипотензии, отставанию в росте и умственном развитии у детей.
  • Кобальт входит в состав витамина В12. Активирует ферменты обмена жирных кислот и метаболизма фолиевой кислоты.
  • Медь входит в состав ферментов, обладающих окислительно-восстановительной активностью и участвующих в метаболизме железа, стимулирует усвоение белков и углеводов. Участвует в процессах обеспечения тканей организма человека кислородом. Дефицит проявляется нарушениями формирования сердечно-сосудистой системы и скелета, развитием дисплазии соединительной ткани.
  • Селен — эссенциальный элемент антиоксидантной системы защиты организма человека, обладает иммуномодулирующим действием, участвует в регуляции действия тиреоидных гормонов. Дефицит приводит к болезни Кашина-Бека (остеоартроз с множественной деформацией суставов, позвоночника и конечностей), болезни Кешана (эндемическая миокардиопатия), наследственной тромбастении.
  • Фтор инициирует минерализацию костей. Недостаточное потребление приводит к кариесу, преждевременному стиранию эмали зубов.
  • Хром участвует в регуляции уровня глюкозы крови, усиливая действие инсулина. Дефицит приводит к снижению толерантности к глюкозе.

ещескрыть

Полный справочник самых полезных продуктов вы можете посмотреть в приложении «Мой здоровый рацион».

Что делает минтая Поллоком: подход машинного зрения

Транскрипция

1 Что делает Поллока Поллока: подход машинного зрения Лиор Шамир Факультет математики и информатики, Технологический университет Лоуренса W Ten Mile Rd., Саутфилд, Мичиган Телефон: Факс: Аннотация Джексон Поллок представил революционный художественный стиль капания краски на горизонтальный холст.Здесь мы изучаем уникальный художественный стиль Поллока, используя вычислительные методы для описания низкоуровневых числовых различий между оригинальными рисунками Поллока и рисунками других художников, которые пытались имитировать его фирменный стиль рисования каплями. Четыре тысячи двадцать четыре числовых дескриптора содержания изображения были извлечены из каждого рисунка и сравнены с использованием классификации «Взвешенное ближайшее соседство», так что в качестве весов использовались дискриминантные оценки Фишера дескрипторов содержания.В 93% случаев компьютерный анализ позволил отличить оригинал от неоригинального рисунка Поллока. Наиболее отличительными дескрипторами содержания изображения, которые были уникальными для работы Поллока, были фрактальные особенности, но другие числовые дескрипторы содержания изображения, такие как полиномы, текстуры Харалика и статистика Чебышева, показывают существенные различия между оригинальными и неоригинальными рисунками Поллока. Эти эксперименты показывают, что уникальность стиля рисования капель Поллока отражается не только фракталами, но и другими числовыми дескрипторами содержания изображения, которые отражают визуальное содержание.Код и программное обеспечение, использованные для эксперимента, общедоступны и могут использоваться для изучения работ других художников. Ключевые слова: Поллок, капельные рисунки, Искусство, компьютерное зрение Биографические заметки: Лиор Шамир — доцент кафедры компьютерных наук в Технологическом университете Лоуренса. Получил докторскую степень в области вычислительной науки и техники в Мичиганском технологическом университете и работал научным сотрудником в Национальном институте старения Национального института здоровья. 1

Here we study Pollock s unique artistic style by using computational methods for characterizing the low-level numerical differences between original Pollock drip paintings and drip paintings of other

2 1 Введение Абстрактный экспрессионист Джексон Поллок разработал новый художественный стиль капания краски на большой холст, лежащий на полу (Herczyrisky et al., 2011; Чернуски, 1992). Этот революционный метод живописи стал важной техникой, признанной движением абстрактного экспрессионизма. Анализ капельных рисунков Минтая был сосредоточен на материалах (Lake, Ordonez & Schilling, 2004), методах капания (Landau, 1989; Friedman, 1995), гидродинамике (Herczyrisky et al., 2011), а также была проделана значительная работа. с использованием низкоуровневого компьютерного анализа визуального контента (Taylor, Micolich & Jonas, 1999; Stork, 2009). В то время как ранние работы по компьютерному анализу искусства были основаны на поиске и анализе подписей и метаданных (Mattison, 2004; Tsai, 2007), другие исследования пытались выполнить автоматический анализ визуального содержания искусства (Postma, Herik & Lubbe , 2007; Аист, 2009; Хуртут, 2010).Автоматический анализ визуального искусства в основном сосредоточен на классификации картин по авторам (van den Herik & Postma, 2000; Keren, 2002; Widjaja et al., 2003; Johnson et al., 2008; Shen, 2009; Zujociv et al. ., 2009) или автоматическое объединение картинок с подписями и ключевыми словами (Barnard & Forsyth, 2001; Lewis et al., 2004; Vrochidis et al., 2008). Более поздние исследования также показали, что компьютеры могут оценивать сходство между художественными стилями художников и, таким образом, автоматически связывать художников, которые разделяют похожие художественные стили или связаны с одними и теми же школами искусства (Shamir et al., 2010). В других исследованиях также применялся компьютерный анализ для определения методов рисования (Kammerer et al., 2007; Roussopoulos et al., 2010). В то время как подавляющее большинство работ по компьютерному анализу визуального искусства основано на двух измерениях, трехмерные методы также использовались, чтобы продемонстрировать, что компьютерный анализ может применяться для эстетического и научного анализа скульптур (Бернардини и др. , 2000) и художественная визуализация трехмерных объектов (Gooch et al., 2001).Естественно, компьютерный анализ визуального искусства сразу нашел применение в аутентификации искусства. Возможно, наиболее заметное обсуждение компьютерной аутентификации в искусстве было сосредоточено на рисунках Джексона Поллока (Taylor, Micolich & Jonas, 1999; Mureika, Cupchik & Dyer, 2004; Jones-Smith & Mathur, 2006; Taylor et al., 2007; Stork, 2009) из-за их высокой денежной стоимости и противоречивой аутентичности некоторых картин, но другие применения компьютерного зрения для аутентификации искусства включают картины Эжена Делакруа (Kroner & Lattner, 1998), Питера Брейгеля (Лю, Рокмор и Фарид , 2004) и Винсент Ван Гог (Li et al., 2012). Восприятие человеком визуального искусства — сложная когнитивная задача, в которой задействованы различные центры обработки в мозгу (Zeki, 1999; Ramachandran & Herstein, 1999; Solso, 2000, 1994). Исследование, более конкретное для работы Джексона Поллока, показало уникальные физиологические и неврологические реакции человека на капельницы Поллока (Taylor et al., 2011). Хотя человеческий глаз и мозг ограничены тем, что они могут ощущать и воспринимать (Canosa, 2009), вполне возможно, что компьютерный анализ может предоставить инструменты, которые анализируют визуальный контент таким образом, который позволяет обнаруживать и количественно оценивать особенности, которые нелегко найти. замеченный или количественно оцененный невооруженным глазом.Примером может служить фрактальный анализ, примененный к картинам Поллока, который показал, что работа Поллока имеет определенную фрактальность, которая изменилась за время его карьеры (Taylor, 2

Analysis of Pollock drip paintings has focused on the materials (Lake, Ordonez & Schilling, 2004), dripping techniques (Landau, 1989; Friedman, 1995), fluid dynamics (Herczyrisky et al.

3 2002). Дальнейшая работа также предложила возможность того, что работы Джексона Поллока имеют общие математические дескрипторы, которые значительно больше похожи на работы Ван Гога по сравнению с другими художниками (Shamir, 2012).Здесь мы используем алгоритмы компьютерного зрения, которые извлекают тысячи числовых дескрипторов содержимого изображения из картин Джексона Поллока и сравнивают эти особенности с визуально похожими рисунками капель, которые не были нарисованы Джексоном Поллоком, чтобы идентифицировать числовые дескрипторы содержимого изображения, уникальные для Поллока. фирменный художественный стиль. В Разделе 2 мы описываем набор данных картин, использованных в эксперименте, в Разделе 3 мы кратко описываем методы компьютерного анализа, а в Разделе 4 обсуждаются экспериментальные результаты.2 Набор данных изображений Набор данных включает 26 картин Джексона Поллока, которые были загружены из различных источников через Интернет и использовались в предыдущих исследованиях (Shamir et al., 2010; Shamir, 2012). Картины капель, которые не были нарисованы Поллоком, также были загружены из различных онлайн-источников, но следует отметить, что эти картины не являются подделками подлинных работ Поллока, а работы художников, которые были сильно вдохновлены Поллоком и пытались производят аналогичные картины, в большинстве случаев с целью продажи их как работ, вдохновленных Поллоком, но не как оригинальных.Третий набор данных включал 26 рисунков Поллока, которые были нарисованы в период с 1950 года до Фреймов, а другие визуальные элементы, которые не являются самой картиной, были удалены, и все изображения были преобразованы в формат файла изображения TIFF без потерь. Поскольку изображения были загружены из разных источников, их размеры существенно различались. Следовательно, все изображения были нормализованы пропорционально размеру 640 000 пикселей, так что соотношение сторон всех изображений было сохранено, а содержание изображения не было принесено в жертву.3 Метод анализа изображений Метод анализа изображений, используемый в этом исследовании, основан на методе wnd-charm (Shamir et al., 2008; Shamir, 2008; Shamir et al., 2009a), который первоначально был разработан для компьютерных биомедицинских изображений. анализ, но его полнота оказалась эффективной и для количественного анализа изобразительного искусства (Shamir et al., 2010; Shamir, 2012). Wnd-charm использует большой и исчерпывающий набор числовых дескрипторов содержимого изображения, отражающих очень многие аспекты визуального содержимого, такие как текстуры, цвета, края, формы, фракталы, полиномиальное разложение изображения и статистическое распределение интенсивностей пикселей.Набор особенностей изображения подробно описан в работах (Шамир и др., 2008; Шамир, 2008; Орлов и др., 2008; Шамир и др., 2009а, 2010). Набор включает функции преобразования, статистику краев, статистику объектов, фрактальные особенности, 3

2012).

4 Статистика Чебышева, фильтры Габора, текстуры Тамуры и Харалика, полиномы, многомасштабные гистограммы и первые четыре момента.Исходный код, реализующий эти функции, общедоступен для бесплатной загрузки (Shamir et al., 2008). Чтобы повысить полноту набора дескрипторов содержимого изображения, функции извлекаются не только из необработанных пикселей, но также из преобразований изображений и преобразований изображений второго порядка, что позволяет извлекать больше информации из визуального содержимого, как продемонстрировали предыдущие эксперименты. с общими наборами данных изображений (Орлов и др., 2008; Шамир и др., 2009b) и, в частности, с наборами данных изображений визуального искусства (Шамир и др., 2010). Используемые преобразования изображения: преобразование Фурье, преобразование Чебышева, преобразование вейвлета (симлет 5, уровень 1), преобразование цвета (Shamir, 2006), преобразование оттенка (которое является просто компонентом оттенка триплетов HSV) и преобразование величины края. . Подробное описание характеристик изображения и преобразований изображения можно найти в (Шамир и др., 2008; Шамир, 2008; Шамир и др., 2010). Как сделано в (Shamir et al., 2010), каждое изображение было разделено на 16 плиток одинакового размера, так что дескрипторы содержимого изображения вычисляются для каждой из 16 плиток, обеспечивая 16 векторов признаков для каждого рисунка в наборе данных.Поскольку размер всех изображений, используемых в эксперименте, составляет 640 000 пикселей, каждая из 16 плиток имеет размер 40 000 пикселей. После вычисления числовых дескрипторов содержимого изображения каждому дескриптору присваивается дискриминантный балл Фишера (Bishop, 2006), который отражает его способность различать оригинальные картины Джексона Поллока и рисунки других художников. Оценка дискриминанта Фишера определяется уравнением 1 W f = N (T f T f, c) 2 c = 1 N c = 1 σ2 f, c, (1) где W f — оценка дискриминанта Фишера, N — число классов (установлено на 2 в эксперименте, описанном в этой статье), T f — это среднее значение характеристики f во всем обучающем наборе, а T f, c и σf, c 2 — среднее значение и дисперсия значений признака f среди всех обучающих образов класса c.Цель дискриминантных оценок Фишера состоит в том, чтобы ранжировать различные дескрипторы числового содержания изображения по их способности различать рисунки с каплями полтая и другие. То есть числовому дескриптору контента изображения, который имеет уникальные значения при вычислении из исходной работы Поллока, будет назначен более высокий вес по сравнению с дескрипторами контента изображения, которые не имеют разных значений для картин Поллока и картин, не относящихся к сайту, и, следовательно, не отражают различия между оригинальными картинами Джексона Поллока и работами других художников, которые пытались воспроизвести его фирменный художественный стиль.После того, как оценки дискриминанта Фишера вычислены для всех дескрипторов контента, 75% наименее информативных дескрипторов контента изображения отклоняются. Цель отклонения 75% функций состоит в том, чтобы игнорировать неинформативные дескрипторы содержимого изображения, которым был присвоен низкий вес, но их совокупное влияние на оценку может быть значительным из-за большого количества неинформативных функций. Когда классифицируется вектор признаков тестового изображения, используется простое правило взвешенного ближайшего соседа, так что оценки Фишера используются как веса 25% от 4

To increase the comprehensiveness of the set of image content descriptors, the features are extracted not just from the raw pixels, but also from the image transforms and second-order image

5 оставшихся числовых дескрипторов содержимого изображения.То есть оценки дискриминанта Фишера используются не только для фильтрации неинформативных признаков, но также для присвоения весов другим характеристикам изображения, которые определяют влияние признака на решение о классификации. Решение о классификации для данного тестового изображения затем принимается по правилу большинства индивидуальных решений классификации 16 фрагментов этого изображения, как описано в (Shamir et al., 2010). Более подробно этот метод классификации описан в (Shamir et al., 2008, 2010).Исходный код wnd-charm общедоступен и может быть загружен по адресу: 4 результата. Чтобы проверить, может ли компьютер автоматически различать подлинные рисунки Поллока и рисунки, вдохновленные Поллоком, мы использовали 20 рисунков каждого класса для обучения, а остальные шесть для тестирования. Эксперимент повторяли 40 раз, так что в каждом прогоне разные картины случайным образом распределялись для обучающей и тестовой выборок. Поскольку каждое изображение в наборе данных было разделено на 16 плиток одинакового размера, как объяснялось в разделе 3, если определенное изображение было выделено для обучения или тестовых наборов, все его плитки были выделены этому набору, чтобы предотвратить смещение, вызванное автоматическим сопоставлением плиток выделены для тестирования тайлам, взятым из того же изображения, но выделенным в обучающий набор.Точность классификации определялась количеством подлинных картин Поллока, которые были автоматически классифицированы алгоритмом, когда картины Поллока добавлялись к количеству рисунков, вдохновленных Поллоком, автоматически классифицируемых как вдохновленные Поллоком, деленным на общее количество тестовых образцов. Окончательная точность классификации представляла собой среднюю точность всех 40 прогонов, и дискриминантные оценки Фишера также были усреднены для всех прогонов. Экспериментальные результаты показывают, что компьютерный алгоритм имеет 93% точности в автоматическом распознавании подлинного Поллока по рисунку, вдохновленному Поллоком, что свидетельствует о том, что стиль Поллока уникален и отличается от работ других художников, несмотря на их попытки имитировать его работы. и создавать картины, которые визуально максимально похожи на фирменный стиль капельной живописи Поллока.Дескрипторы содержания числовых изображений, которые обладают наибольшей различающей способностью между рисунком Поллока и рисунками, не относящимися к нему, указаны на рисунке 1. Для простоты визуализации на рисунке представлены только дескрипторы с оценкой Фишера выше 1,0. Как показано на рисунке, широкий диапазон числовых дескрипторов содержимого изображения различает оригинальные рисунки Поллока и неоригинальные рисунки Поллока. Ясно, что фрактальные особенности, которые использовались в эксперименте (Chen, Daponte & Fox, 1989), предоставили самый сильный отличительный сигнал между подлинными рисунками Поллока и рисунками капель, вдохновленными Поллоком, что согласуется с предыдущими исследованиями (Taylor, Micolich & Jonas, 1999; Тейлор, 2002).В дополнение к фрактальным характеристикам, график также показывает, что текстуры и полиномы Харалика, извлеченные из различных преобразований изображения, также обеспечивают сильный различительный сигнал между краской Поллока и краской, не относящейся к минтаю — 5

classification decision.

6 шт. Статистика Чебышева и первые четыре момента статистического распределения пикселей, вычисленных по преобразованию Фурье картин, также обеспечивают сильный дискриминационный сигнал, демонстрируя, что разница между оригинальными рисунками Поллока и рисунками, вдохновленными Поллоком, не отражается просто фрактальностью. работы.Тот факт, что фракталы — не единственные особенности, которые различают оригинальные и неоригинальные рисунки капель Поллока, согласуется с результатами Stork (2009), который показал, что использование нефрактальных характеристик повысило точность классификации от почти случайности до 81%. Несовершенную точность можно объяснить тем фактом, что набор данных картин Поллока включал рисунки капель, написанные в течение относительно длительного периода времени, с начала 1940-х до середины 1950-х годов. Поскольку стиль Поллока значительно изменился на протяжении его жизни (Taylor, 2002), набор данных о капельных рисунках, вдохновленных Поллоком и Поллоком, вносит определенные различия.Чтобы уменьшить различия в художественном стиле рисунков Поллока, мы провели аналогичный эксперимент, с той разницей, что набор данных оригинальных рисунков Поллока был заменен набором, который содержал только картины Поллока, написанные в первой половине 1950-х годов. . В этом эксперименте точность классификации между оригинальными картинами Поллока и произведениями искусства, вдохновленными Поллоком, составила 100%, а числовые дескрипторы контента с самым сильным дискриминационным сигналом указаны на рисунке 2.Как и на рисунке 1, график включает не все дескрипторы контента, а только дескрипторы контента с дискриминантной оценкой Фишера выше 3. Как показывает график, дискриминантная сила дескрипторов контента изображения значительно выше, чем на рисунке 1. Кроме того, фрактальные особенности, извлеченные из преобразования Фурье преобразования Чебышева, предоставили очень сильный сигнал классификации по сравнению с другими дескрипторами содержимого изображения. Кроме того, полиномы, текстуры Харалика и статистика Чебышева также обеспечивают сильный сигнал классификации.Как и результаты на Рисунке 1, эксперимент показывает, что картины Поллока, написанные в 1950-е годы, уникальны не только в смысле фракталов, но и по нескольким другим числовым дескрипторам содержания изображения, которые отражают визуальное содержание искусства. 5 Заключение Восприятие визуального искусства человеком — сложный когнитивный процесс, который очень трудно количественно оценить или проанализировать вручную систематическим и объективным образом. Здесь мы использовали комплексный анализ машинного зрения, чтобы сравнить числовые дескрипторы содержимого изображения, вычисленные на основе подлинной работы Джексона Поллока и работ других художников, которые пытались следовать его фирменному стилю рисования каплями.Анализ показывает, что числовые дескрипторы содержания изображения в работе Поллока отличаются от вдохновленных Поллоком капельных картин. Этот анализ показывает, что работа Поллока уникальна, и попытки воспроизвести его работу не увенчались успехом в его уникальном фирменном стиле. Анализ также показывает, что уникальность художественного стиля Поллока отражается в широком диапазоне числовых дескрипторов содержания изображения. Эти дескрипторы включают фракталы, 6

The fact that fractals are not the only features that distingiush between an original and non-original Pollock drip paintings is in agreement with the results of Stork (2009), who showed that te use

7, которые обеспечивают самый сильный различающий сигнал, а также полиномиальную декомпозицию изображения, такую ​​как и статистика Чебышева, а также текстуры Харалика и первые четыре момента распределения интенсивности пикселей при различных преобразованиях изображения и многопорядковых преобразованиях изображения.Комплексность метода позволяет использовать его для аналогичных экспериментов с другими художниками для выявления уникальных черт художественного стиля других художников. Исходный код и программное обеспечение, использованные для эксперимента, описанного в этой статье, доступны для бесплатного скачивания по адресу «Благодарность». Мы хотели бы поблагодарить Стива Холетца за предоставленный нам набор данных картин Джексона Поллока. Ссылки Barnard, K., Forsyth, D.A. (2001) Clustering Art, Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol.2, стр. Бернардини, Ф., Мартин, И., Миттельман, Дж., Рашмайер, Х., Таубин, Г. (2000) Создание цифровой модели флорентийской Пьеты Микеланджело, Компьютерная графика и приложения IEEE, стр. Бишоп К. (2006) Распознавание образов и машинное обучение, Springer. Берлин, Германия. Каноса, Р.Л. (2009) Видение реального мира: Выборочное восприятие и задача, Транзакции ACM по прикладному восприятию, Vol. 6, 2. Чернуски, К. (1992) Джексон Поллок: значение и значение, 1-е издание, Harper Collins Pub., Нью-Йорк, Нью-Йорк.Chen, C.C., Daponte, J.S., Fox, M.D. (1989) анализ и классификация характеристик в медицинской визуализации, IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 8, No. 2, стр. Friedman, B.H. (1995) Джексон Поллок: энергия стала видимой, Da Capo Press, Нью-Йорк, Нью-Йорк. Гуч, Б., Рейнард, Э., Молдинг, К., Ширли, П. (2001) Художественная композиция для создания изображений, В: Материалы 12-го семинара Еврографики по рендерингу, Лондон, Великобритания, стр. Hurtut, T. (2010) ) Анализ художественных 2D-образов, контент-опрос v2 7

The comprehensiveness of the method allows it to be used for similar experiments with other painters for identifying unique features in the artistic style of other painters.

8 Герцириски, А., Чернуски, К., Махадеван, Л. (2011) Рисование каплями, струями и листами, Physics Today, Vol. 64, стр. Johnson, C.R., Hendriks, E., Berezhnoy, I., Brevdo, E., Hughes, S., Daubechies, I., Li, J., Postma, E., Wang, J.Z. (2008) Обработка изображений для идентификации художника — Компьютеризированный анализ мазков кисти Винсента Ван Гога, журнал IEEE Signal Processing, Vol. 25, No. 4, стр. Джонс-Смит, К., Матур, Х. (2006) Анализ: пересмотр рисунков Поллока на капельницах, Nature, Vol. 444, стр. Каммерер, П., Леттнер, М., Золда, Э., Саблатниг, Р. (2007) Идентификация инструментов рисования путем классификации текстурных и граничных особенностей штрихов, Письма о распознавании образов, Vol. 28, стр. Керен, Д. (2002) Идентификация художника с использованием местных особенностей и наивного Байеса, Материалы 16-й Международной конференции по распознаванию образов, Vol. 2, стр. Кронер, С., Латтнер, А. (1998) Аутентификация рисунков, выполненных от руки, методами распознавания образов, Proc. 14-й Int. Конф. по распознаванию образов Vol. 1, Ландау, Э.(1989) Джексон Поллок, Темза и Гудзон, Лондон. Лейк, С., Ордонез, Э., Шиллинг, М. (2004) Техническое исследование красок, использованных Джексоном Поллоком в его картинах с капельным или наливным маслом, Современное искусство, новые музеи: вклад в Конгресс Бильбао, стр. Мартинез К., Абас и др. (2004) Интегрированная система поиска на основе контента и метаданных для искусства, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 13, No. 3, стр. Li, J., Yao, L., Hendriks, E., Wang, J.Z. (2012) Ритмичные мазки, отличающие Ван Гога от его современников: результаты, полученные с помощью автоматического извлечения мазков, транзакции IEEE по анализу образов и машинному интеллекту, в печати.Лю С., Рокмор Д., Фарид Х. (2004) Цифровой метод аутентификации произведений искусства, Proc. Национальной академии наук, Vol. 101, стр. Mattison, D. (2004) В поисках хорошего поиска художественных изображений, Searcher, Vol. 12, № 9, стр. Мурейка, Дж., Купчик, Г., Дайер, К. (2004) Мультифрактальные отпечатки пальцев в изобразительном искусстве, Леонардо, Vol. 37, стр. Орлов, Н., Шамир, Л., Джонстон, Дж., Макура, Т., Экли, Д.М., Голдберг, И.Г. (2008) WND-CHARM: Многоцелевая классификация изображений с использованием преобразований составных изображений, Pattern Recognition Letters, Vol.29, стр. Postma, E., Herik, J., Lubbe, J. (2007) Распознавание образов в культурном наследии и медицинских приложениях, Письма о распознавании образов, Vol. 28, No. 6. Рамачандран В.С., Херштейн В. (1999) Наука об искусстве: неврологическая теория эстетического опыта, Журнал исследований сознания, Vol. 6, пп

(2008) Image processing for artist identification - Computerized analysis of Vincent van Gogh s painting brushstrokes, IEEE Signal Processing Magazine, Vol. 25, No. 4, pp. 37 48. Jones-Smith, K.

9 РУССОПУЛОС, П., АРАБАДЖИС, Д., ЭКСАРХОС, М., ПАНАГОПУЛОС, М. Анализ изображений и узоров для определения метода рисования знаменитых настенных росписей тера около 1650 г. до н.э., ACM Journal on Computing and Cultural Heritage, 3 (2). Шамир, Л. (2006) Цветовая сегментация на основе человеческого восприятия с использованием нечеткой логики, Intl. Конф. по обработке изображений, компьютерному зрению и распознаванию образов, Vol. 2, стр. Шамир, Л., Макура, Т., Орлов, Н., Экли, Д. М., Голдберг, И. (2010) Импрессионизм, экспрессионизм, сюрреализм: автоматическое признание художников и художественных школ, ACM Transactions on Applied Perception, Vol.7 (2). Шамир, Л. (2012) Компьютерный анализ показывает сходство художественных стилей Ван Гога и Поллока, Леонардо, Vol. 45, No. 2. Шамир, Л., Орлов, Н., Макура, Т., Экли, Д.М., Джонстон, Дж., Голдберг, И.Г. (2008) Wndchrm — Утилита с открытым исходным кодом для анализа биологических изображений, BMC — Исходный код для биологии и медицины, Vol. 3, 13. Шамир, Л. (2008) Оценка наборов данных лиц как инструментов для оценки эффективности методов распознавания лиц, Международный журнал компьютерного зрения, Vol.79, № 3, стр. Шамир, Л., Линг, С., Скотт, В., Бос, А., Орлов, Н., Макура, Т., Экли, Д.М., Голдберг, И.Г. (2009a) Метод анализа рентгеновского изображения коленного сустава для автоматического обнаружения остеоартрита, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 56, No. 2, с. Шамир, Л., Орлов, Н., Гольдберг, И.Г. (2009b) Оценка информативности многоуровневых преобразований изображений, Международная конференция по обработке изображений, компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. J. (2009) Стохастическое моделирование западных картин для эффективной классификации Покупка, Распознавание образов, Vol.42, стр Solso, R.L. (1994) Познание и визуальные искусства. MIT Press. Кембридж, Массачусетс. Солсо, Р.Л. (2000) Когнитивная нейробиология искусства: предварительное fmri-наблюдение, Journal of Consciousness Studies, Vol. 7, стр. Сторк, Д.Г. (2009a) Аутентификация картин Джексона Поллока на основе обучения, SPIE Professional, 109. Stork DG (2009b) Компьютерное зрение и анализ компьютерной графики картин и рисунков: Введение в литературу, Лекционные заметки на компьютере Наука, Vol. 5702, стр Тейлор, Т.П., Миколич, А.П., Йонас, Д. (1999) анализ капель Поллока, Nature, Vol. 399, стр. Тейлор Р. (2002) Построение капельных картин, Леонардо, т. 35, пп

on Image Processing, Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 2, pp. 496 505. Shamir, L., Macura, T., Orlov, N., Eckley, D. M., Go

10 Taylor et al. (2007) Аутентификация картин Поллока с использованием фрактальной геометрии, Письма о распознавании образов, Vol. 28, стр. Тейлор, Р.П., Спехар, Б., Ван Донкелаар, П. Хагерхолл, К.М. (2011) Перцепционные и физиологические реакции на фракталы Джексона Поллока, Front.Гм. Neurosci. Vol. 5, pp. 60. Tsai, C. (2007) Обзор методов поиска изображений для цифровых ресурсов культурного наследия, Online Information Review, Vol. 31, No. 2, стр. Van den Herik, J.H., Postma, E.O. (2000) Обнаружение визуальной подписи художников, В: Касабов, Н. (Ред.), Будущие направления интеллектуальных систем и информационных наук. Будущее технологий речи и изображений, мозговых компьютеров, WWW и биоинформатики, Physica Verlag (Springer-Verlag), Гейдельберг, Германия. pp Врочидис, С., Doulaverakis, C., Gounaris, A., Nidelkou, E., Makris, L., Kompatsiaris, I. (2008) Гибридная онтология и модель визуального поиска для мультимедийных коллекций культурного наследия, Международный журнал метаданных, семантики и Онтологии, Vol. 3, стр. Widjaja, I., Leow, W.K., Wu, F.C. (2003) Идентификация художников по цветовым профилям пятен на коже при рисовании изображений, В: Труды Международной конференции по обработке изображений, Vol. 1, стр. Зеки, С. (1999) Inner Vision, Oxford University Press, Оксфорд, Великобритания.Зуйович, Дж., Ганди, Л., Фридман, С., Пардо, Б., Папас, Т. (2009) Классификация картин по художественным жанрам: анализ характеристик и классификаторов, Труды Международного семинара IEEE по обработке мультимедийных сигналов 10

(2007) A review of image retrieval methods for digital cultural heritage resources, Online Information Review, Vol. 31, No. 2, pp. 185 198. Van den Herik, J.H., Postma, E.O. (2000) Discovering the visual signature of painters, In: Kasabov, N.

11 баллов Фишера Граничная статистика Характеристика Статистика Габора Фильтры Край + Вейвлет Edge Edge + БПФ Чебышёва + Вейвлет БПФ + Вейвлет БПФ + Чебышевский вейвлет + БПФ БПФ Вейвлет Чебышева + БПФ Оттенок + Чебышевский оттенок + БПФ Оттенок Преобразование Необработанные пиксели Преобразование цвета Дескрипция содержимого изображения 1: Дискриминантные оценки Фишера, отражающие силу различных дескрипторов числового содержания изображения при различении оригинальных рисунков Поллока и рисунков в стиле Поллока

Pixels Color Transform Image content descriptors Figure 1: Fisher discriminant scores reflecting the power of the different

12 баллов Фишера Граница фильтров Габора + Граница вейвлета + БПФ Чебышева + Вейвлет БПФ + Чебышевское БПФ + Вейвлет-вейвлет + БПФ БПФ Вейвлет Чебышев Чебышев + БПФ оттенок + Чебышевский оттенок + БПФ Преобразование оттенка Необработанные пиксели Преобразование цвета Дескрипторы содержимого изображения Рисунок 2: Показатели дискриминантной мощности Фишера различных числовых дескрипторов содержания изображения для различения оригинальных рисунков Поллока, написанных в начале 50-х годов, и рисунков, вдохновленных Поллоком

Image content descriptors Figure 2: Fisher discriminant scores reflecting the power of the different numerical image content
.

энтальпия решетки (энергия решетки)

РЕШЕТЧАТАЯ ЭНТАЛЬПИЯ (РЕШЁТЧНАЯ ЭНЕРГИЯ)


 

На этой странице представлены энтальпии решетки (энергии решетки) и циклы Борна-Габера.

Энтальпия решетки и энергия решетки обычно используются так, как если бы они означают одно и то же — вы часто найдете оба термина, используемые в одной и той же статье учебника или на веб-сайте, в том числе на университетских сайтах.

Фактически, между ними существует разница, которая связана с условиями, при которых они рассчитываются.Однако разница мала и ничтожна по сравнению с разными значениями энтальпии решетки, которые вы найдете из разных источников данных.

Если вы не продолжите изучать химию на уровне ученой степени, разница между этими двумя терминами вряд ли вас беспокоит.


Примечание: Пока я писал этот раздел, разные значения для одного и того же фрагмента данных из разных источников сводили меня с ума, потому что нет простого способа узнать, какие данные являются самыми последними или наиболее точными.

В приведенных ниже циклах Борна-Габера я использовал числа, которые дают последовательный ответ, но, пожалуйста, не думайте, что они обязательно являются наиболее точными. Если вы проводите курс для подростков 16-18 лет, все это не имеет особого значения — вы просто используете цифры, которые вам даны.

Если вы воспользуетесь моей книгой по химическим расчетам, вы найдете несколько другой набор чисел. Они взяты из Книги данных по химии, изданной Старком и Уоллесом, опубликованной Джоном Мюрреем. Ценности этой уже довольно старой книги часто немного отличаются от более поздних источников.

Не беспокойтесь об этом. Это никак не влияет на принципы. Только не думайте, что любой бит данных, который вам предоставлен (даже мной), обязательно «правильный»!



 

Что такое энтальпия решетки?

Два разных способа определения энтальпии решетки

Есть два разных способа определения энтальпии решетки, которые прямо противоречат друг другу, и вы найдете оба широко используемых.Фактически, есть простой способ разобраться в этом, но многие источники его не используют.

Я объясню, как вы можете это сделать, но сначала давайте посмотрим, как возникает проблема.

Энтальпия решетки — это мера силы сил между ионами в ионном твердом теле. Чем больше энтальпия решетки, тем сильнее силы.

Эти силы полностью разрушаются только тогда, когда ионы присутствуют в виде газообразных ионов, разбросанных так далеко друг от друга, что между ними существует незначительное притяжение.Вы можете показать это на простой диаграмме энтальпии.

Для хлорида натрия твердое вещество более стабильно, чем ионы в газе, на 787 кДж / моль. -1 , и это показатель силы притяжения между ионами в твердом теле. Помните, что энергия (в данном случае тепловая энергия) выделяется, когда создаются связи, и она необходима для разрыва связей.

Итак, энтальпия решетки может быть описана двумя способами.

  • Вы можете описать это как изменение энтальпии, когда 1 моль хлорида натрия (или чего-то еще) образовался из его рассеянных газообразных ионов.Другими словами, вы смотрите на стрелку вниз на диаграмме.

    В случае хлорида натрия это будет -787 кДж / моль -1 .

  • Или вы можете описать это как изменение энтальпии, когда 1 моль хлорида натрия (или чего-то еще) распадается с образованием рассеянных газообразных ионов. Другими словами, вы смотрите на стрелку вверх на диаграмме.

    В случае хлорида натрия это будет +787 кДж / моль -1 .

Обе относятся к одной и той же диаграмме энтальпии, но одна рассматривает ее с точки зрения образования решетки, а другая — с точки зрения ее разрушения.

К сожалению, оба из них часто называют «энтальпией решетки».


 

Это абсурдно запутанная ситуация, которую легко разрешить. Я предлагаю вам никогда не использовать термин «энтальпия решетки» без его уточнения.

  • Вам следует говорить об «энтальпии диссоциации решетки», если вы хотите говорить о количестве энергии, необходимом для разделения решетки на рассеянные газообразные ионы.

    Для NaCl энтальпия диссоциации решетки составляет +787 кДж · моль -1 .

  • Вам следует говорить об «энтальпии образования решетки», если вы хотите говорить о количестве энергии, выделяемой при образовании решетки из рассеянных газообразных ионов.

    Для NaCl энтальпия образования решетки составляет -787 кДж · моль -1 .

Это немедленно устраняет любую возможность путаницы.

Итак. . .

Энтальпия диссоциации решетки — это изменение энтальпии, необходимое для преобразования 1 моля твердого кристалла в его рассеянные газообразные ионы.Энтальпии диссоциации решетки всегда положительны.

 
Энтальпия образования решетки — это изменение энтальпии, когда 1 моль твердого кристалла образуется из его рассеянных газообразных ионов. Энтальпии образования решетки всегда отрицательны.

Примечание: Узнайте, какую из этих версий ваша программа, скорее всего, хочет, чтобы вы знали (даже если они просто называют это «энтальпией решетки»), и сконцентрируйтесь на этой версии, но помните о путанице!

Между прочим, если вы когда-нибудь не уверены, какая версия используется, вы можете сказать это по знаку обсуждаемого изменения энтальпии.Если, например, знак положительный, он должен относиться к разрыву связей и, следовательно, к энтальпии диссоциации решетки.



 

Факторы, влияющие на энтальпию решетки

Двумя основными факторами, влияющими на энтальпию решетки, являются заряды ионов и ионные радиусы (которые влияют на расстояние между ионами).

Заряды на ионах

Хлорид натрия и оксид магния имеют точно такое же расположение ионов в кристаллической решетке, но энтальпии решетки сильно различаются.


Примечание: На этой диаграмме и аналогичных диаграммах ниже меня не интересует, определяется ли энтальпия решетки как положительное или отрицательное число — меня просто интересуют их относительные размеры. Строго говоря, поскольку я не добавил знак к вертикальной оси, значения относятся к энтальпиям диссоциации решетки. Если вы предпочитаете энтальпию образования решетки, просто мысленно поставьте перед каждым числом отрицательный знак.


Вы можете видеть, что энтальпия решетки оксида магния намного больше, чем у хлорида натрия. Это потому, что в оксиде магния ионы 2+ притягивают ионы 2-; в хлориде натрия притяжение составляет только между ионами 1+ и 1-.


 

Радиус ионов

Энтальпия решетки оксида магния также увеличена по сравнению с хлоридом натрия, поскольку ионы магния меньше ионов натрия, а ионы оксидов меньше ионов хлорида.

Это означает, что ионы расположены ближе друг к другу в решетке, и это увеличивает силу притяжения.

Вы также можете увидеть влияние размера иона на энтальпию решетки, спускаясь по группе вниз в Периодической таблице.

Например, когда вы переходите вниз по группе 7 Периодической таблицы от фтора к йоду, вы ожидаете, что энтальпии решетки их натриевых солей будут падать по мере увеличения отрицательных ионов — и это так:

Притяжение определяется расстоянием между центрами противоположно заряженных ионов, и это расстояние, очевидно, тем больше, чем больше отрицательный ион.

И вы можете увидеть точно такой же эффект, когда вы спускаетесь по группе 1. Следующая гистограмма показывает энтальпии решетки хлоридов группы 1.


Примечание: Чтобы избавить кого-либо от необходимости связываться со мной, чтобы указать на это, было бы не совсем справедливо включать хлорид цезия в этот список. Хлорид цезия имеет другое расположение ионов в кристалле, что мало влияет на энтальпию решетки.Эффект достаточно мал, чтобы фактически не повлиять на тренд.



 

Расчет энтальпии решетки

Невозможно измерить изменение энтальпии, начиная с твердого кристалла и конвертируя его в его рассеянные газообразные ионы. Еще труднее представить, как можно было бы сделать обратное — начать с рассеянных газообразных ионов и измерить изменение энтальпии, когда они преобразуются в твердый кристалл.

Вместо этого всегда необходимо рассчитывать энтальпии решетки, и это можно сделать двумя совершенно разными способами.

Вы можете использовать цикл закона Гесса (в данном случае называемый циклом Борна-Габера), включающий изменения энтальпии, которые можно измерить . Рассчитанные таким образом энтальпии решетки описываются как экспериментальные значения.

Или вы можете провести расчеты в стиле физики, выясняя, сколько энергии будет выделено, например, когда ионы, рассматриваемые как точечные заряды, объединяются, чтобы образовать решетку.Они описаны как теоретические значения. Фактически, в этом случае то, что вы фактически вычисляете, правильно описывается как энергия решетки .


Примечание: Если вы не уверены в циклах закона Гесса, вам следует перейти по этой ссылке перед тем, как продолжить: Essential .


Экспериментальные значения — циклы Борна-Габера

Стандартные энтальпии распыления

Прежде чем мы начнем говорить о циклах Борна-Габера, есть дополнительный термин, который нам нужно определить.То есть энтальпия распыления , ΔH ° a .

Стандартная энтальпия атомизации — это изменение энтальпии, когда 1 моль газообразных атомов образуется из элемента в его стандартном состоянии. Изменение энтальпии распыления всегда положительное.

Вам всегда придется подавать энергию, чтобы разбить элемент на отдельные газообразные атомы.

Все следующие уравнения представляют изменения, связанные с энтальпией распыления:

Обратите особое внимание на то, что «моль -1 » дается на моль образованных атомов, а НЕ на моль элемента, с которого вы начинаете.Довольно часто вам придется записывать дроби в левую часть уравнения. Сделать это неправильно — распространенная ошибка.


 

Циклы Борна-Габера

Я собираюсь начать с рисования цикла Борна-Габера для хлорида натрия, а затем тщательно его обсудить. Вы увидите, что я произвольно решил изобразить это для энтальпии образования решетки. Если бы вы хотели изобразить его для энтальпии диссоциации решетки, красная стрелка была бы перевернута — указывала вверх.


 


 

Сфокусируйтесь для начала на верхней из двух более толстых горизонтальных линий. Мы начинаем здесь с элементов натрия и хлора в их стандартных состояниях. Обратите внимание, что нам нужна только половина моля газообразного хлора, чтобы получить 1 моль NaCl.

Стрелка, направленная вниз от этой линии к нижней толстой линии, представляет изменение энтальпии образования хлорида натрия.

Цикл Борна-Габера теперь представляет собой образование хлорида натрия как происходящее в целом ряде небольших изменений, для большинства из которых нам известны изменения энтальпии — за исключением, конечно, энтальпии решетки, которую мы хотим вычислить.

  • +107 — энтальпия распыления натрия. Мы должны произвести газообразные атомы, чтобы использовать следующую стадию цикла.

  • +496 — это первая энергия ионизации натрия. Помните, что первые энергии ионизации переходят от газовых атомов к газообразным однозарядным положительным ионам.

  • +122 — энтальпия распыления хлора. Опять же, мы должны произвести газообразные атомы, чтобы мы могли использовать следующую стадию цикла.

  • -349 — первое сродство к электрону хлора. Помните, что первое сродство к электрону передается от газообразных атомов к газообразным однозарядным отрицательным ионам.

  • И, наконец, у нас есть положительные и отрицательные газообразные ионы, которые мы можем преобразовать в твердый хлорид натрия, используя энтальпию образования решетки.


Примечание: Если вы забыли об энергиях ионизации или сродстве к электрону, перейдите по этим ссылкам, прежде чем продолжить.


Теперь мы можем использовать закон Гесса и найти два разных маршрута вокруг диаграммы, которые мы можем приравнять.

Как я нарисовал, два маршрута очевидны. Схема настроена так, чтобы между жирными линиями отображались два разных маршрута.

Итак, вот снова цикл с вычислением прямо под ним. . .

-411 = +107 + 496 + 122-349 + LE

LE = -411 — 107 — 496 — 122 + 349

LE = -787 кДж моль -1


Примечание: Обратите внимание, что в расчетах мы не делаем никаких предположений о знаке энтальпии решетки (несмотря на то, что он явно отрицательный, потому что стрелка указывает вниз).В первой строке расчета я только что написал «+ LE» и оставил это на усмотрение расчета, чтобы определить, что это отрицательный ответ.


Как бы это было по-другому, если бы вы нарисовали на диаграмме энтальпию диссоциации решетки? (Возможно, потому, что это то, чего требует ваша программа.)

Теперь ваша диаграмма будет выглядеть так:

Единственное различие на диаграмме — это направление стрелки энтальпии решетки.Это, конечно, означает, что вам нужно найти два новых маршрута. Вы не можете использовать исходный, потому что это будет противоречить направлению стрелки энтальпии решетки.

На этот раз оба маршрута начнутся с элементов в их стандартных состояниях и закончатся у газообразных ионов.

–411 + LE = +107 + 496 + 122–349

LE = +107 + 496 + 122–349 + 411

LE = +787 кДж моль -1

И снова цикл сортирует за вас знак энтальпии решетки.


Примечание: Вы найдете больше примеров расчетов с использованием циклов Борна-Габера в моей книге расчетов по химии. Сюда входят и более сложные циклы с участием, например, оксидов.

Если вы сравните цифры в книге с приведенными выше цифрами для NaCl, вы обнаружите небольшие различия — основной причиной является сродство хлора к электрону, хотя есть и другие небольшие отличия. Не беспокойтесь об этом — значения в книге взяты из более старого источника данных.На экзамене вы просто будете использовать заданные вами значения, так что это не проблема.


Теоретические значения энергии решетки

Предположим, что соединение полностью ионное. Предположим также, что ионы являются точечными зарядами — другими словами, что заряд сосредоточен в центре иона. Выполняя вычисления в стиле физики, можно рассчитать теоретическое значение ожидаемой энергии решетки.

И нет — я не забываю об этом! Расчеты такого рода заканчиваются значениями энергии решетки , а не энтальпии решетки . Если вы знаете, как это сделать, вы можете довольно легко конвертировать между ними.

Существует несколько различных уравнений различной степени сложности для вычисления энергии решетки таким способом. От вас не ожидается, что вы сможете выполнять эти вычисления на этом уровне, но вы можете ожидать, что прокомментируете их результаты.

Есть две возможности:

  • Имеется разумное согласие между экспериментальным значением (рассчитанным по циклу Борна-Габера) и теоретическим значением.

    Хлорид натрия — вот такой случай — теоретические и экспериментальные значения совпадают с точностью до нескольких процентов. Это означает, что для хлорида натрия предположения о том, что твердое вещество является ионным, достаточно хороши.

  • Экспериментальные и теоретические значения не совпадают.

    Часто цитируемым примером этого является хлорид серебра AgCl. В зависимости от того, откуда вы получаете свои данные, теоретическое значение энтальпии решетки для AgCl примерно на 50–150 кДж / моль -1 меньше значения, полученного по циклу Борна-Габера.

    Другими словами, рассмотрение AgCl как 100% ионного вещества значительно занижает его энтальпию решетки.

    Объяснение заключается в том, что хлорид серебра на самом деле имеет значительное количество ковалентных связей между серебром и хлором, потому что между ними недостаточно разницы в электроотрицательности, чтобы обеспечить полный перенос электрона от серебра к хлору.

Сравнение экспериментальных (цикл Борна-Габера) и теоретических значений энтальпии решетки — хороший способ оценить, насколько кристалл чисто ионный.


Примечание: Если вы забыли об электроотрицательности, возможно, вам стоит пересмотреть его сейчас, перейдя по этой ссылке.



 

Почему хлорид магния MgCl 2 ?

Этот раздел может выходить за рамки того, что требует ваша программа.Прежде чем тратить на это время, проверьте свою программу (а также, если возможно, прошлые экзаменационные работы), чтобы убедиться в этом.

Возникает вопрос, почему с энергетической точки зрения хлорид магния представляет собой MgCl 2 , а не MgCl или MgCl 3 (или любую другую формулу, которую вы можете выбрать).

Оказывается, MgCl 2 — это формула соединения, которое имеет наиболее отрицательное изменение энтальпии образования — другими словами, оно является наиболее стабильным по отношению к элементам магнию и хлору.

Давайте посмотрим на это с точки зрения циклов Борна-Габера.

В циклах на этот раз мы заинтересованы в том, чтобы выяснить, каким будет изменение энтальпии образования для воображаемых соединений MgCl и MgCl 3 .

Это означает, что нам придется использовать теоретические значения энтальпий их решетки. Мы не можем использовать экспериментальные, потому что этих соединений явно не существует!

Я беру теоретические значения энтальпии решетки для этих соединений, которые я нашел в Интернете.Я не могу подтвердить это, но все другие значения, использованные этим источником, были точными. Точные значения в любом случае не имеют большого значения, потому что результаты очень четкие.

Мы начнем с соединения MgCl, потому что этот цикл точно такой же, как и цикл NaCl, который мы уже рассмотрели.


 

Цикл Борна-Габера для MgCl

Найдите два пути вокруг этого, не встречая стрелок против течения. Это просто:

ΔH f = +148 + 738 + 122 — 349 — 753

ΔH f = -94 кДж моль -1

Таким образом, соединение MgCl определенно энергетически более стабильно, чем его элементы.

Я очень грубо нарисовал этот цикл в масштабе, но это будет становиться все труднее и труднее, когда мы рассмотрим две другие возможные формулы. Итак, я собираюсь переписать его в виде таблицы.

Из диаграммы видно, что изменение энтальпии образования можно найти, просто сложив все другие числа в цикле, и мы можем сделать это точно так же в таблице.

кДж
энтальпия атомизации Mg +148
1-й IE Mg +738

00 900 Энтальпия атомизации 93220712219

сродство к электрону Cl -349
энтальпия решетки -753
расчетное ΔH f -94

 

Цикл Борна-Габера для MgCl 2

Уравнение изменения энтальпии образования на этот раз:

Так как это меняет числа в цикле Борна-Габера?

  • Вам нужно добавить вторую энергию ионизации магния, потому что вы получаете ион 2+.

  • Вам нужно умножить энтальпию распыления хлора на 2, потому что вам нужно 2 моля газообразных атомов хлора.

  • Вам нужно умножить сродство хлора к электрону на 2, потому что вы получаете 2 моля хлорид-ионов.

  • Очевидно, вам нужно другое значение энтальпии решетки.

рассчитано ΔH f

кДж
энтальпия распыления Mg +148
1-й ИЭ Mg +738
2-й ИЭ

19 900 + 2

энтальпия атомизации Cl (x 2) +244
сродство к электрону Cl (x 2) -698
энтальпия решетки -253
-643

Вы можете видеть, что при производстве MgCl 2 выделяется гораздо больше энергии, чем при производстве MgCl.Это почему?

Вам нужно вложить больше энергии, чтобы ионизировать магний и получить ион 2+, но гораздо больше энергии выделяется в виде энтальпии решетки. Это потому, что между ионами 1- и 2+ существует более сильное ионное притяжение, чем между ионами 1- и 1+ в MgCl.

Так что насчет MgCl 3 ? Энергия решетки здесь была бы еще больше.


 

Цикл Борна-Габера для MgCl 3

Уравнение изменения энтальпии образования на этот раз:

Так как же это изменит числа в цикле Борна-Габера на этот раз?

  • Вам нужно добавить третью энергию ионизации магния, потому что вы получаете ион 3+.

  • Вам нужно умножить энтальпию распыления хлора на 3, потому что вам нужно 3 моля газообразных атомов хлора.

  • Вам нужно умножить сродство хлора к электрону на 3, потому что вы получаете 3 моля хлорид-ионов.

  • Вам снова нужно другое значение энтальпии решетки.

кДж
энтальпия распыления Mg +148
1-й ИЭ Mg +738
2-й ИЭ

19 900 + 2

3-й ИЭ Mg +7733
энтальпия атомизации Cl (x 3) +366
сродство к электрону Cl (x 3) -1047
энтальпия решетки -5440
расчетная ΔH f +3949

На этот раз соединение чрезвычайно энергетически нестабильно как по отношению к его элементам, так и по отношению к другим соединениям, которые могут образоваться.Чтобы получить 1 моль MgCl 3 , вам потребуется около 4000 кДж!

Посмотрите внимательно на причину этого. Энтальпия решетки является самой высокой для всех этих возможных соединений, но она недостаточно высока, чтобы компенсировать очень большую третью энергию ионизации магния.

Почему третья энергия ионизации такая большая? Первые два электрона, которые нужно удалить из магния, приходят с уровня 3s. Третий идет от 2п. Он находится ближе к ядру, и ему также не хватает экранирующего слоя — и для его удаления требуется гораздо больше энергии.

3s-электроны экранированы от ядра электронами 1-го и 2-го уровней. Электроны 2p экранируются только уровнем 1 (плюс небольшая помощь со стороны 2s электронов).


 

Заключение

Хлорид магния — это MgCl 2 , потому что это комбинация магния и хлора, которая дает наиболее энергетически стабильное соединение — соединение с наиболее отрицательным изменением энтальпии образования.


 

 

Куда бы вы сейчас хотели пойти?

В меню химической энергетики.. .

В меню «Физическая химия». . .

В главное меню. . .


 


© Джим Кларк, 2010 (изменено в июле 2013 г.)

.

Список значений электроотрицательности элементов

Электроотрицательность — это химическое свойство, которое описывает, насколько хорошо атом может притягивать электрон к себе. Значения электроотрицательности варьируются от 0 до 4. Электроотрицательность используется, чтобы предсказать, будет ли связь между атомами ионной или ковалентной. Его также можно использовать, чтобы предсказать, будет ли полученная молекула полярной или неполярной. Эта таблица представляет собой список значений электроотрицательности элементов.

Periodic Table of Electronegativity Periodic Table of Electronegativity Загрузите эту таблицу в формате PDF, чтобы просмотреть этот список в виде таблицы Менделеева.

Y

Rh

Eu

Tm

Re

НОМЕР СИМВОЛ ЭЛЕМЕНТ ЭЛЕКТРОНЕГАТИВНОСТЬ
1 H Водород 2.20
2 He Гелий нет данных Li Литий 0,98
4 Be Бериллий 1,57
5 B Бор 2.04
6 C Углерод 2,55
7 N Азот 3,04
8 O Кислород 3,44
9 F Фтор 3,98
10 Ne Неон нет данных
11 Na Натрий 0.93
12 Mg Магний 1,31
13 Al Алюминий 1,61
14 Si Кремний 1,90
15 P Фосфор 2,19
16 S Сера 2,58
17 Cl Хлор 3.16
18 Ar Аргон нет данных
19 K Калий 0,82
20 Ca Кальций 1,00
21 Sc Скандий 1,36
22 Ti Титан 1,54
23 V Ванадий 1.63
24 Cr Хром 1,66
25 Mn Марганец 1,55
26 Fe Железо 1,83
27 Co Кобальт 1,88
28 Ni Никель 1,91
29 Cu Медь 1.90
30 Zn Цинк 1,65
31 Ga Галлий 1,81
32 Ge Германий 2,01
33 As Мышьяк 2,18
34 Se Селен 2,55
35 Br Бром 2.96
36 Kr Криптон 3,00
37 Rb Рубидий 0,82
38 Sr Стронций 0,95
39 Иттрий 1,22
40 Zr Цирконий 1,33
41 Nb Ниобий 1.6
42 Mo Молибден 2,16
43 Tc Технеций 1,9
44 ​​ Ru Рутений 2,2
45 Родий 2,28
46 Pd Палладий 2,20
47 Ag Серебро 1.93
48 Cd Кадмий 1,69
49 In Индий 1,78
50 Sn Олово 1,96
51 Sb Сурьма 2,05
52 Te Теллур 2,1
53 I Йод 2.66
54 Xe Ксенон 2,6
55 Cs Цезий 0,79
56 Ba Барий 0,89
57 La Лантан 1,10
58 Ce Церий 1,12
59 Pr Празеодим 1.13
60 Nd Неодим 1,14
61 Pm Прометий 1,13
62 Sm Самарий 1,17
63 Европий 1,2
64 Gd Гадолиний 1,2
65 Tb Тербий 1.22
66 Dy Диспрозий 1,23
67 Ho Гольмий 1,24
68 Er Эрбий 1,24
69 Тулий 1,25
70 Yb Иттербий 1,1
71 Lu Лютеций 1.27
72 Hf Гафний 1,3
73 Ta Тантал 1,5
74 W Вольфрам 2,36
75 Рений 1,9
76 Os Осмий 2,2
77 Ir Иридий 2.2
78 Pt Платина 2,28
79 Au Золото 2,54
80 Hg Меркурий 2,00
81 Tl Таллий 1,62
82 Pb Свинец 2,33
83 Bi Висмут 2.02
84 Po Полоний 2,0
85 At Астатин 2,2
86 Rn Радон нет данных
87 Fr Франций 0,7
88 Ra Радий 0,89
89 Ac Актиний 1.1
90 Th Торий 1,3
91 Па Протактиний 1,5
92 U Уран 1,38
93 Np Нептуний 1,36
94 Pu Плутоний 1,28
95 Am Америций 1.3
96 Cm Кюрий 1,3
97 Bk Berkelium 1,3
98 Cf Калифорний 1,3
99 Es Эйнштейний 1,3
100 Fm Фермий 1,3
101 Md Менделевий 1.3
102 Нобелий 1,3
103 Lr Лоуренсий нет данных
104 Rf Резерфорд нет данных
105 Db Дубний нет данных
106 Sg Seaborgium нет данных
107 Bh Bohrium нет данных
108 Hs Калий нет данных
109 Mt Meitnerium нет данных
110 Ds Darmstadtium нет данных
111 Rg Roentgenium нет данных
112 Cn Copernicium нет данные
113 Nh Nihonium нет данных
114 Fl Flerovium нет данных
115 Mc Moscovium нет данных
116 Lv Livermorium нет данных
117 Ts Tennessine нет данных
118 Og Oganesson нет данных

.

Что такое U-значение? Объяснение тепловых потерь, тепловой массы и онлайн-калькуляторов

Несмотря на то, что в настоящее время основное внимание в экологических характеристиках зданий уделяется использованию углерода, по-прежнему необходимо рассматривать тепловые характеристики строительных материалов как способствующий фактор. Тепловые характеристики измеряются с точки зрения потерь тепла и обычно выражаются в строительной отрасли как коэффициент теплопередачи или коэффициент сопротивления. При разработке стратегии строительства обязательно потребуются расчеты U-значения.Некоторые термины имеют схожее значение, и в Интернете можно найти противоречивые толкования. В этой статье объясняются различные термины и их взаимосвязь.

Коэффициент теплопроводности или коэффициент теплопередачи (обратный значению R)

Коэффициент теплопередачи, также известный как коэффициент теплопередачи, — это скорость передачи тепла через конструкцию (которая может быть из одного материала или из композитного материала), деленная на разницу температур в этой конструкции.Единицы измерения — Вт / м²K. Чем лучше изолирована конструкция, тем ниже будет коэффициент теплопередачи. Стандарты изготовления и установки могут сильно повлиять на коэффициент теплопередачи. Если изоляция установлена ​​плохо, с зазорами и мостиками холода, то коэффициент теплопередачи может быть значительно выше желаемого. Коэффициент теплопередачи учитывает потери тепла из-за теплопроводности, конвекции и излучения.

Расчет U-значения

Базовый расчет U-значения относительно прост.По сути, значение U можно вычислить, найдя обратную величину суммы тепловых сопротивлений каждого материала, составляющего рассматриваемый строительный элемент. Обратите внимание, что помимо сопротивления материала внутренняя и внешняя поверхности также имеют сопротивления, которые необходимо добавить. Это фиксированные значения.

Существует ряд стандартов, регулирующих методы расчета коэффициента теплопередачи. Они перечислены в разделе «Полезные ссылки и ссылки» в конце этой статьи.

Простые расчеты коэффициента теплопередачи можно выполнить следующим образом, послойно рассматривая конструкцию строительного элемента. Обратите внимание, однако, что это не учитывает мостик холода (например, стенные стяжки), воздушные зазоры вокруг изоляции или различные тепловые свойства, например минометные швы . В этом примере рассматривается полая стена:

Материал Толщина Электропроводность
(значение k)
Сопротивление = толщина ÷ проводимость
(R-значение)
Наружная поверхность 0.040 К м² / Вт
Кирпич глиняный 0,100 м 0,77 Вт / м⋅K 0,130 К м² / Вт
Стекловата 0,100 м 0,04 Вт / м⋅K 2,500 К м² / Вт
Бетонные блоки 0,100 м 1,13 Вт / м⋅K 0,090 К м² / Вт
Гипс 0.013 кв.м 0,50 Вт / м · К 0,026 К м² / Вт
Внутренняя поверхность 0,130 К м² / Вт
Итого 2,916 K м² / Вт
Значение U = 1 ÷ 2,916 = 0,343 Вт / м² · K

Обратите внимание, что в приведенном выше примере удельная электропроводность (k-значения) строительных материалов находится в свободном доступе в Интернете; в частности от производителей.Фактически, использование данных производителя повысит точность, если конкретные указанные продукты известны на момент расчета. Хотя можно учесть швы раствора в приведенном выше расчете, оценив процентную площадь раствора по отношению к заложенной в нем блочной кладке, следует иметь в виду, что это грубый метод по сравнению с более надежным методом, изложенным в BS EN ISO 6946 I .

Измерение значения U

Хотя проектные расчеты являются теоретическими, можно также провести измерения после строительства.У них есть то преимущество, что можно учитывать качество изготовления. Расчеты теплопередачи для крыш или стен можно проводить с помощью измерителя теплового потока. Он состоит из датчика термобатареи, который прочно прикреплен к испытательной зоне и контролирует тепловой поток изнутри наружу. Коэффициент теплопередачи получается путем деления среднего теплового потока (потока) на среднюю разницу температур (внутри и снаружи) за непрерывный период около 2 недель (или более года в случае плиты первого этажа из-за аккумулирования тепла в помещении). земля).

Точность измерений зависит от ряда факторов:

  • Величина разницы температур (больше = точнее)
  • Погодные условия (облачно лучше, чем солнечно)
  • Хорошая адгезия термобатареи к испытательной зоне
  • Продолжительность мониторинга (большая продолжительность позволяет получить более точное среднее значение)
  • Больше контрольных точек обеспечивает большую точность для предотвращения аномалий

Два усложняющих фактора, которые могут повлиять на свойства теплопередачи материалов, включают:

  • Температура окружающей среды, в том числе из-за скрытой теплоты
  • Воздействие конвекционных потоков (усиление конвекции способствует тепловому потоку)

Калькуляторы коэффициента теплопередачи

Поскольку расчет U-значений может занять много времени и быть сложным (особенно там, где, например, необходимо учитывать холодный мостик), было выпущено множество онлайн-калькуляторов U-value.Однако многие из них доступны только по подписке, а те, которые бесплатны, как правило, слишком упрощены. Другой вариант — запросить расчет, например, у производителя изоляции, продукт которого указывается.

Утвержденные строительные нормы и правила

Документы L1A, L2A, L1B и L2B в Англии и Уэльсе относятся к публикации BR 443 Соглашения для расчета U-значения II для утвержденных методологий расчета, а в сопутствующем документе U-value соглашения в практика.Рабочие примеры с использованием BR 443 III служат полезным руководством.

R-value, или теплоизоляция (обратная U-value)

Теплоизоляция — коэффициент теплопередачи, обратный; другими словами, способность материала сопротивляться тепловому потоку. R-значения чаще используются в определенных частях мира (например, в Австралии), в отличие от Великобритании, предпочитающей U-значения. Единицами измерения коэффициента теплопередачи являются м²K / Вт, и, опять же, более высокое значение указывает на лучшую производительность (в отличие от более низкого значения, требуемого для значения U).

значение k или теплопроводность (также известное как значение лямбда или λ; величина, обратная удельному тепловому сопротивлению)

Теплопроводность — это способность материала проводить тепло. Следовательно, высокая теплопроводность означает, что передача тепла через материал будет происходить с более высокой скоростью; обратите внимание, что это также зависит от температуры. Единицы теплопроводности — Вт / м⋅К. Однако, в отличие от значений U и R, значения k не зависят от толщины рассматриваемого материала.

Значение Y, или теплопроводность, или коэффициент теплопередачи

Способность материала поглощать и отдавать тепло из внутреннего пространства при изменении температуры этого пространства называется теплопроводностью (или коэффициентом теплопередачи ) и определяется в BS EN ISO 13786: 2007 Тепловые характеристики строительных элементов IV . Это также является основой для «динамической модели агрегата» в CIBSE Guide A: Environmental design V , который используется для расчета охлаждающей нагрузки и летних температур в помещении.Чем выше теплопроводность, тем выше будет тепловая масса. Теплопроводность аналогична коэффициенту теплопередачи (и используются те же единицы измерения). Однако он измеряет теплоемкость материала, то есть способность материала сохранять и выделять тепло в течение определенного периода времени, обычно 24 часа. Как и коэффициент теплопередачи, единицы измерения — Вт / м²K.

Обратите внимание, что коэффициент теплопроводности «значение Y» не следует путать с коэффициентом теплового моста «значение y» , который определен в приложении K к стандартной процедуре оценки (SAP) как полученный из линейного коэффициента теплопередачи.

Psi (Ψ), или линейный коэффициент теплопередачи

Мера тепловых потерь из-за теплового моста называется линейным коэффициентом теплопередачи (в отличие от коэффициента теплопередачи «площади», который иначе называется значением U), с единицами измерения, опять же, Вт / м²K. Значения Psi используются для получения значений y (коэффициент теплового моста ) в Приложении K Стандартной процедуры оценки.

Удельное термическое сопротивление (обратное теплопроводности)

Термическое сопротивление — это способность материала сопротивляться теплопроводности через него.Как и значение k, это свойство не зависит от толщины рассматриваемого материала. Единицы измерения удельного теплового сопротивления — Км / Вт.

Теплопроводность (обратная термическому сопротивлению)

Это относится к количеству тепла, проводимого через материал заданного объема в единицу времени, то есть скорости теплопроводности. Таким образом, единицы измерения — Вт / К.

Тепловое сопротивление (обратное теплопроводности)

Это мера того, насколько хорошо материал может сопротивляться теплопроводности через него, и измеряется в К / Вт.Как и в случае с теплопроводностью, это мера скорости переноса для данного объема.

Тепловая масса

До сих пор в строительной отрасли Великобритании в значительной степени игнорировалось, тепловая масса (в отличие от теплопроводности) выводится из удельной теплоемкости (способность материала накапливать тепло относительно своей массы), плотности и теплопроводность (насколько легко тепло может проходить через материал). Теплопроводность используется SAP 2009 в форме значения «k» (или каппа) при расчете параметра тепловой массы (TMP).Значение k — это теплоемкость на единицу площади «термически активной» части конструктивного элемента (только первые 50 мм или около того толщины элемента оказывают реальное влияние на тепловую массу, поскольку она уменьшается с увеличением глубины до элемент; за пределами 100 мм эффект незначителен). Следует отметить, что значение «k» является приблизительным, поскольку сделаны предположения о степени термически активных объемов материала; кроме того, он игнорирует эффект теплопроводности при расчете периода, в течение которого тепло поглощается и выделяется из материала.BS EN ISO 13786 VI обеспечивает более эффективный метод определения тепловой массы. Не следует путать тепловую массу с изоляцией.

Значение тепловой массы невозможно переоценить, как показано на следующих примерах:

Строительство стен Значение U Тепловая проводимость Тепловая масса
  • кирпич 200мм
  • «Мокрая» штукатурка 13 мм
2 Вт / м² · K 4.26 Вт / м² · K 169 кДж / м² · K
  • Кирпич 100мм
  • Полость, заполненная минеральной ватой 150 мм
  • Газобетонный блок 100мм
  • Гипсокартон толщиной 13 мм на штукатурке 10 мм
0,19 Вт / м² · K 1,86 Вт / м² · K 9 кДж / м² · K

Обратите внимание на низкую тепловую массу современной полой стены по сравнению с массивной кирпичной стеной.Однако, заменив сухую штукатурку толщиной 13 мм «мокрой» штукатуркой, пропускную способность можно существенно увеличить:

Наращивание стены Значение U Тепловая проводимость Тепловая масса
  • Кирпич 100мм
  • Полость, заполненная минеральной ватой 150 мм
  • Газобетонный блок 100мм
  • «Мокрая» штукатурка 13 мм
0.19 Вт / м² · K 2,74 Вт / м² · K 60 кДж / м² · K

Таким образом, можно увидеть, что такое разделение гипсокартона позволяет почти полностью удалить эффективную тепловую массу в доме, построенном в соответствии с современными стандартами и технологиями.

Использование тепловой массы для борьбы с перегревом в летнее время обсуждается более подробно в серии статей Адаптация к изменению климата в зданиях: Избыточное тепло , часть первая VII и две VIII .

Декремент

Описывает, каким образом плотность, теплоемкость и теплопроводность материала могут замедлять передачу тепла от одной стороны к другой, а также уменьшать это усиление при прохождении через него. Следовательно, это влияет на тепловые характеристики здания в более теплые периоды. Они называются задержкой декремента и коэффициентом декремента соответственно.

Химическая фаза

Когда материал меняет состояние с твердого на жидкое или с жидкости на газ, теплопроводность этого материала может измениться.Это происходит из-за поглощения и выделения скрытой теплоты, а также может происходить в меньших масштабах, что может быть выгодно при строительстве.

Становятся все более доступными материалы, способные обеспечить высокую тепловую массу при малых объемах. Эти вещества, известные как материалы с фазовым переходом (PCM), могут накапливать и выделять скрытое тепло при плавлении и затвердевании соответственно в узком диапазоне температур. Эти материалы могут быть микрокапсулированы в определенных типах строительных материалов, таких как гипс или глина, с образованием обшивочных плит или потолочных плит.Они также могут быть макроинкапсулированы, например, в Пластины теплообменника для использования в охлаждающих и вентиляционных установках и исследуются на предмет включения в пенополиуретановые панели для таких применений, как композитные облицовочные панели с металлическим покрытием. Преимущество ПКМ в том, что они могут обеспечивать значительное количество тепловой массы, будучи сами по себе очень тонкими; то есть , тепловая масса кажется непропорционально большой по сравнению с физической толщиной материала.

Модули

PCM могут предложить практическое решение для повторного использования тепловой массы в легких зданиях для противодействия перегреву и более подробно рассматриваются в серии статей Адаптация к изменению климата в зданиях: Избыточное тепло (часть вторая) IX .

Заинтересованы в большем количестве подобного контента? Подпишитесь на информационный бюллетень NBS eWeekly.

Зарегистрируйтесь сейчас

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *