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老板中午回家吃饭的时候从家里带了几个土豆给我——要用科研经费去买土豆还挺麻烦,老板又不愿意背上要我们自己买实验材料的恶名,就自己贡献了。实验当然很简单。拿了个烧杯在加热板上烧开水,烧杯上放了个铁丝网。等到水开了,蒸汽不停往上冒的时候,切了片土豆放在上面,过一会儿(为了显得正式一点,还记了时,忘了是15秒还是30秒),土豆片上就出现了黏糊糊的一层。把那片土豆从中间切开,叠在一起,嘿,果然粘在一起了。
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下一步就是看看“表面处理”能否洗掉那层糨糊了。拿了三杯溶液,分别是纯水对照、一种常用的表面活性剂和一种表面活性好的蛋白质。为了效果明显,还弄了相当高的浓度。分别把蒸过的土豆片放进去涮涮,拿出来看——毫无区别,同样地黏。
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下一组,把切好的土豆片在上述的液体里涮涮再蒸,结果——三种液体洗过的土豆片结果一样:几乎都不再发黏了。
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然后,一本正经地把那个下午干的事情写成一份实验报告,结论:由于土豆片变黏是渗出的淀粉受热产生的,一旦产生就不易去除,建议在蒸之前用水洗去土豆片表面的淀粉。
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吃的真相2 我奶奶都能做的事
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奶奶只知道怎么泡,而他们想知道的是在不同的条件下,能浸进去多少糖;或者,浸进去同样的糖,可不可以有不同的条件实现,哪种条件成本最低。
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在学校的时候,有一天老板走进我的办公室。
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老板:××公司要我们给他们做些实验……
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我:干什么?
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老板:他们用糖浆浸泡胡萝卜和西兰花,然后捞出来装好了卖……
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我:这玩意儿好吃吗?有人买吗?
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老板:这就不是我们关心的了……他们想研究一下糖浆的浓度、温度和浸泡时间怎么影响效果,有多少糖浸进去……
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我:这有什么难的,我奶奶都能做……他们为什么自己不做?
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老板:你奶奶那是experience,工业界要的是technology……
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我:technology?
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老板:比如说吧,你奶奶只知道怎么泡,而他们想知道的是在不同的条件下,能浸进去多少糖;或者,浸进去同样的糖,可不可以有不同的条件实现,哪种条件成本最低;还有,如果生产中条件有波动,对最后结果有多大影响……这就是technology,technology好的公司就可以用低的成本,生产出同样的东西来。
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我:不过,这既没技术难度又没学术难度的,做起来没有什么意思……没法发文章,你也没法用来写项目计划……要不在你上课那班上找个本科生,我带他做就行了吧……
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老板:人家专门说了,不能找本科生糊弄,至少要高年级研究生来做,他们会按照相应的标准付钱……
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在这个世界上,永远是钱说话好使。再牛气的教授,也只能按照出资者的意愿去做研究,何况是我老板那样还算不上大牛的教授。对他来说,找到钱来运转实验室,才是最核心的事情。没有大的课题,这样无聊的研究也就聊胜于无,至少可以跟公司混个脸熟,有了大项目的时候能想起他来。
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拿人钱财,替人消灾。实验很简单:称一磅西兰花或者胡萝卜,泡在糖浆里,放在某个温度下的房间里,放到一定的时间,捞起来,滴干糖浆,再称重;然后放到一个低温烤箱里,烤到水分完全蒸发,再称重。根据预先测过的蔬菜的含水量,算出来渗出了多少水,浸进了多少糖。那段时间,我干的事情就是变换糖浆浓度、变换温度、变换泡的时间,翻来覆去地测量。在浸泡和烤干的那几个小时里,就回到办公室干别的事情,上网灌灌水,或者务点正业,诸如写个程序、解解方程之类。如是一个半月,把两种蔬菜、若干温度、若干浓度和若干时间的组合做了一遍,收集了厚厚的一摞数据,画了若干曲线,准备交差。
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我:数据分析是不是做个统计拟合就可以了,他们拿到拟合方程,把条件参数往里一代,就可以算出有多少糖浸进去了,有多少糖泡出来了……
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老板:那种统计模型,是没办法的时候才采用的。分析这种数据用起来不是很好的……
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我:为什么?工业上经常这么干啊。
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