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991.
为提高小麦粉生产设备的整体利用率和小麦粉加工效率,在对某小麦粉企业单条生产线生产过程研究的基础上,收集生产相关数据,结合应用系统建模与仿真技术,选用Flexsim仿真软件建立了小麦粉单生产线加工流程模型并进行仿真实验。结果发现:在小麦粉加工过程中,小麦清理和研磨设备的利用率较低,设备阻塞率达24.1%和26.9%,是生产过程的瓶颈;经仿真数据分析和多次仿真提出改善方案,对模型进行优化,优化后小麦清理和研磨设备阻塞率下降至13.5%和15.6%;另外,单包小麦粉生产数量由10 645个上升至21 290个,设备的整体利用率得到了明显提高。研究结论能够在一定程度上为此类小麦粉加工企业提供参考。 相似文献
992.
993.
994.
995.
禽流感是A型流感病毒引起的接触性传染病,是人畜共患疾病。多种类型的禽流感病毒存在于各种水鸟体中体表,并可通过各种水鸟周期性地传播到其他鸟类、禽类和包括人类在内的哺乳动物,由于病毒毒力的不同,可从无症状感染到比较高的死亡率。高致病性禽流感可引起95%~100%的感染率和致死率,发病急,死亡迅速,无法及时治疗和有效控制,全群可集中在2天内全部死亡,往往只能采用全群扑杀销毁进行控制。为了比较有效地实行禽流感预防,在了解禽流感的传播特性和发病特点的基础上,实行对饲养地点进行环境控制是当前优先选择的禽流感预防方法,也是最有效… 相似文献
996.
优质水果的生产和销售离不开水果品质检测,传统的水果品质检测手段精度低、成本高、时效性差、破坏性强。近年来,随着科学技术的不断进步,低成本、高效率的水果品质无损检测技术得到飞速发展。其中,高光谱成像技术逐渐成为研究热点。综述了该技术在水果品质无损检测方面的技术原理、应用和发展现状,探讨其在水果品质无损检测领域的应用潜力、存在问题、发展趋势以及应用前景。整体来看,高光谱成像技术能够实现不同水果种类、多个水果品质指标的无损、高效检测,如成熟度、糖度、酸度、红色指数等;受硬件技术限制,其发展侧重于数据挖掘方向,即在硬件发展有限的情况下,通过不断更新和优化的针对性算法获得精准的解析结果;另一方面,设备昂贵、数据处理复杂、模型普适性较差是该技术需要进一步优化和改进的主要问题;其未来发展将基于云计算和人工智能的高效数据处理、适用范围更广的水果品质高光谱检测设备研发、多源综合无损检测等研究方向。随着技术的不断发展,高光谱成像技术在水果品质无损检测方面的应用前景广阔,未来将成为水果品质检测的重要手段之一。 相似文献
997.
为探究稻虾共作体系中不同龙虾品种和养殖密度对稻田温室气体排放的影响,本研究通过设置不同龙虾品种和养殖密度试验,采取密闭静态箱-气相色谱法研究稻虾共作对温室气体排放规律、排放量及综合增温潜势(GWP)的影响。结果表明:在整个稻虾共作期间,各处理CH4和N2O排放规律基本一致,均在拔节期出现排放高峰; CH4累积排放量表现为DZ(水稻单作) >DA(水稻澳龙共作) >DD(水稻低密度克氏原螯虾共作) >DG(水稻高密度克氏原螯虾共作),而N2O累积排放量表现为DG>DD>DA>DZ; GWP表现为DZ>DA>DD>DG,与DZ处理相比,DG、DD和DA处理GWP分别降低36.9%、30.7%和18.1%。土壤氧化还原电位、水体溶解氧、铵态氮、硝态氮与CH4排放呈显著负相关(P<0.05),与N2O排放呈显著正相关(P<0.05)。研究表明,稻虾共作降低稻田CH4排放,增加N2O排放,减少GWP,其中DG处理减缓GWP效果最好。在稻虾共作体系中,为了更有效降低稻田系统中温室气体的排放,需要考虑龙虾品种和养殖密度的选择。 相似文献
998.
基于适宜环境的果品冷链物流精准调控云平台框架设计 总被引:1,自引:1,他引:0
【目的】冷链物流已成为维持果品采后品质、降低产品损耗的重要手段;采集因素单一、调控参数静态、信息共享度低已成为物流信息技术发展中面临的重要问题。【方法】文章在分析冷链物流信息技术发展及问题的基础上,从温度和相对湿度两方面总结了主要果品的冷链适宜环境,提出了果品冷链物流精准调控云平台,并探讨了技术实现的可行性。【结果】以主要果品的冷链仓储和冷链运输为研究环节,以不同果品冷链需求特征为核心数据,研制冷链环境监控终端,实现温湿度、气体、位置、开门状态等信息的实时感知;开发果品冷链物流精准调控云平台,实现动态跟踪、实时监测、货架预测、异常报警、冷链反演、产品追溯、统计分析等智能处理功能;开发冷链管理APP,实现参数设定、状态监测、预警处置等功能。【结论】基于适宜环境的果品冷链物流精准调控云平台,既较好考虑了冷链调控中的多参数特性和动态特性,又有利于实现冷链数据的充分共享;该文的框架设计可为后期平台实现提供技术支撑。 相似文献
999.
1000.
水稻萌发期和幼苗期耐低温指标体系构建及综合评价 总被引:4,自引:0,他引:4
为探究水稻品种间耐低温性鉴定方法,以8个水稻品种和3个自育品系为材料,以种子萌发和幼苗生长指标的相对值作为耐低温性评价指标,在主成分分析的基础上,利用模糊数学中的隶属函数法对11个水稻品种进行耐低温性综合评价,16个鉴定指标中筛选出5个主成分,其中发芽势、发芽率、发芽指数、株高、根干重、根表面积和根体积可作为水稻品种耐低温性的鉴定指标。加权隶属函数法评价出11个水稻材料耐低温性强弱顺序,聚类分析结果将11个水稻材料耐低温性聚为3类,第Ⅰ类耐低温性较强,第Ⅱ类耐低温性中等,第Ⅲ类耐低温性最弱。结果为水稻材料耐低温性评价方法和这11个水稻品种的生产应用提供一定的依据。 相似文献