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81.
以木薯(Manihot esculenta)为试材,分别用正交设计法和均匀设计法考察木薯生料发酵转化乙醇工艺参数,分析讨论了这两种设计的特点,得出在多水平多因素的条件下,均匀设计具有实施试验少、效果好等优势,并得到以乙醇产量为指标的生料发酵转化乙醇最佳工艺参数:料水比1:1.8,初始pH3.5,温度32℃,酵母添加量3.5×107cell/mL,(NH4)2SO4 0.5g,转速140r/min,糖化酶添加量200 u/g,淀粉酶添加量12 u/g,纤维素酶添加量25 u/g, 发酵周期120 h,此时乙醇得率达到15.7%(正交设计最优结果为9.2%)。 相似文献
82.
83.
本文研究利用460μg/mlNa_2CO _3—1000μg/mlCa_(2+)复合溶液作石墨炉原子吸收法(GFAAS)直接测定植物样品中微量钼的基体改良剂,详细讨论了该改良剂的作用、特性、钼原子化条件和基体干扰情况。使用本试验推荐的基体改良剂,在一定的浓度范围内能彻底消除钼的记忆效应,大大提高测定灵敏度,钼的原子吸收信号增加104.6%,特征性浓度为0.5ng/mlMo,相对偏差(RSD)为2.4%。 相似文献
84.
85.
86.
为了解决饲料生产过程中入仓原料种类采用人工取样感官识别所存在的问题,实现原料种类自动识别,以玉米、麸皮、小麦、豆粕、鱼粉等大宗饲料原料为研究对象,自主设计搭建了多通道入仓原料种类自动识别装置,采集饲料原料图像数据集,并使用数据增强的方法增加样本多样性。基于ResNet18网络模型加入通道注意力机制、增加Dropout函数,并嵌入余弦退火法的Adam优化器,引入迁移学习机制训练模型,构建适用于饲料原料种类识别的CAM-ResNet18网络模型。CAM-ResNet18网络模型的原料种类验证准确率达99.1%,识别时间为2.58ms。与ResNet18、ResNet34、AlexNet、VGG16等网络模型相比,模型验证集准确率分别提升0.6、0.2、3.7、1.1个百分点。针对混淆矩阵结果分析,测试集识别平均准确率达99.4%,具有较高的精确度和召回率。结果表明,构建的CAM-ResNet18网络模型在饲料原料种类识别方面具有较高的识别精度和较快检测速度,自主研发的多通道入仓原料种类自动识别装置具有实际应用价值。 相似文献
87.
为了探究不同外包滤料条件下的暗管排水性能和土壤脱盐效果,基于室内试验研究成果,在田间设置4种暗管排水系统(各系统中暗管埋深均为80 cm,间距均为20 m),所用外包滤料分别为68 g/m2土工布(L)、砂滤料(S)、68 g/m2土工布+砂滤料(LS)和无外包滤料(W),以当地常规明沟排水(CK)作为对照,通过田间试验分析了春灌过程中各暗管系统的排水性能指标及土壤脱盐效率.结果表明:相比处理W,处理L,S和LS平均排水速率提升了7.44%,12.55%和15.75%,平均流量衰减度降低4.07%;处理S和LS累积排水量提高了5.11%和8.31%(P<0.05).各暗管处理春灌后平均土壤脱盐率均达47%以上,较CK提升显著,其中处理LS效果最优,为50.94%.综上,应优先选择处理LS作为河套灌区暗管排水系统外包滤料布设方案.该研究结果可为河套灌区暗管排盐技术的推广应用提供理论支撑和科学指导. 相似文献
88.
草类物料压缩试验研究中的突破性进展 总被引:2,自引:1,他引:2
在国内外草物料压缩试验研究的基础上,对新鲜草物料压缩流变进行试验研究,总结出了草物料压缩试验研究过程中几个带有突破性的进展,较系统地展示了草物料压缩研究逐步深入的历程和规律,对草物料压缩基础研究的发展有重要意义。在国外研究“闭式压缩”很长时间后,我国开始了“开式压缩”试验研究。从实验室的局部过程的试验研究,发展到压缩工程全过程的试验研究;从一般工程力学的研究,推进入到压缩过程流变学试验研究;从理论上的阶跃历程的流变学试验研究,跨越到工程上任意历程的流变学试验研究,将草物料压缩流变研究推向新阶段。最后又提出了变断面积的压缩流变试验研究,继续推进草物料压缩工程和草物料加工流变学发展。 相似文献
89.
90.
Influence of non-cellulose structural carbohydrate composition on plant material decomposition in soil 总被引:1,自引:0,他引:1
Sophie Gunnarsson Håkan Marstorp A Sigrun Dahlin Ernst Witter 《Biology and Fertility of Soils》2008,45(1):27-36
The C mineralisation pattern during the early stage of decomposition of plant materials is largely determined by their content
of different carbohydrates. This study investigated whether detailed plant analysis could provide a better prediction of C
mineralisation during decomposition than proximate analysis [neutral detergent solution (NDF)/acid detergent solution (ADF)].
The detailed analysis included sugars, fructans, starch, pectin, cellulose, lignin and organic N. To determine whether differences
in decomposition rate were related to differences in hemicellulose composition, the analysis particularly emphasised the concentrations
of arabinose and xylose in hemicelluloses. Carbon dioxide evolution was monitored hourly in soil amended with ten different
plant materials. Principal component and regression analysis showed that C mineralisation during day 1 was closely related
to free sugars, fructans and soluble organic N components (R
2 = 0.83). The sum of non-cellulose structural carbohydrates (intermediate NDF/ADF fraction) was not related to C mineralisation
between days 1 and 9. In contrast, a model including starch and protein in addition to the non-cellulose structural carbohydrates,
with the hemicelluloses replaced by arabinose and xylose, showed a strong relationship with evolved CO2 (R
2 = 0.87). Carbon mineralisation between days 9 and 34 was better explained by xylan, cellulose and lignin (R
2 = 0.72) than by lignocellulose in the ADF fraction. Our results indicated that proximate analyses were not sufficient to
explain differences in decomposition. To predict C mineralisation from the range of plant materials studied, we propose a
minimum set of analyses comprising total N, free sugars, starch, arabinose, xylan, cellulose and lignin. 相似文献