南美白对虾中氧化三甲胺热分解产甲醛的研究

为探究南美白对虾中氧化三甲胺(TMAO)高温分解产生甲醛的反应特性,以南美白对虾为原料,利用南美白对虾与TMAO模拟体系对比,研究加热温度、加热时间、pH值以及不同添加物质对南美白对虾和TMAO模拟体系中TMAO热分解反应的影响。结果表明,加热温度、加热时间、pH值对TMAO模拟体系和南美白对虾肌肉中TMAO热分解产生甲醛的影响一致。TMAO模拟体系和肌肉组织中TMAO热分解产生的甲醛含量均随加热温度的升高而显著增加(P0.05),在100℃条件下两者甲醛含量最高值分别为24.20μg·mg~(-1)、3.17 mg·kg~(-1);加热30 min前,TMAO模拟体系和南美白对虾肌肉中TMAO热分解产生的甲醛含量均随加热时间的延长而显著增加(P0.05);当pH值趋于6时,TMAO模拟体系和肌肉组织中TMAO热分解产生的甲醛含量越多。在不同添加物质中,Ca~(2+)、茶多酚对TMAO模拟体系和南美白对虾肌肉中TMAO热分解产生的甲醛相对抑制率均较高,能够有效抑制TMAO高温分解产生甲醛。本研究结果为抑制水产品中甲醛的产生提供了一定的理论依据和技术指导。     

复合生物保鲜剂在南美白对虾防黑变中的应用

为解决南美白对虾易腐易黑变问题,延长其货架期,通过响应面优化方法,利用植酸、壳聚糖和ε-聚赖氨酸进行复配。结果表明,该复配保鲜剂最佳配比为植酸0.07%;壳聚糖1.5%;ε-聚赖氨酸0.1%(质量分数)。利用该保鲜剂处理南美白对虾,在(4±1)℃条件下,通过对虾体进行感官、pH值、挥发性盐基氮(total volatile base nitrogen,TVB-N)、菌落总数和三甲胺(trimethylamine,TMA)指标的测定,表明了复合保鲜剂能够有效地保持南美白对虾的品质,使南美白对虾在(4±1)℃的货架期由原来的3～4d延长至7～8d,细菌总数在第10天才达到5.7lg(CFU/g),为生物保鲜剂的优化及南美白对虾保鲜技术的推广提供一定的技术支持。     

循环水养殖模式下鱼生长对水环境因子的响应模型构建

为探究鱼类生长对水环境的响应,预测鱼类在养殖水环境多因子协同作用下的生长速度,进行了室内曝气推流循环水养殖罗非鱼试验,试验持续周期为8周。结果表明,在一定范围内,随着溶解氧质量浓度的增加,鱼的食物转化效率和特定生长率均有所提高;随着非离子氨质量浓度的增加,鱼的食物转化效率和特定生长率均有所降低;而亚硝酸盐质量浓度由于变化不大且均处于安全质量浓度范围,该试验中对鱼的食物转化效率和特定生长率未产生显著影响。基于这一系列试验结果对罗非鱼特定生长率进行了非线性拟合,建立了鱼的生长预测模型,R2为0.82,并通过实测数据验证了模型的有效性和普适性。预测模型表明,养殖初始鱼质量、养殖密度、非离子氨以及亚硝酸盐质量浓度的增加,均会导致鱼生长速度减缓,而提高溶解氧质量浓度则可以提高鱼生长速度。该预测模型虽然是在曝气推流循环养殖模式下获得的,但对其他养殖模式同样适用,使鱼生长对水环境因子的响应变得可测,为促进养殖鱼类的健康发展、养殖系统的优化和养殖效益的提高提供了便利和参考。     

凡纳滨对虾海水高位池养殖水体理化因子变化与营养状况分析

2008年4月至8月,在广东汕尾红海湾对虾海水高位池高密度养殖基地对养殖全程池塘水体进行周期性连续采样测试。结果显示,养殖过程水温、盐度和溶解氧波动较大,pH值从8.95~9.37下降至7.21~7.27,透明度从38~78 cm下降至20 cm;COD在养殖前中期即达到较高的水平,在10 mg.L-1左右波动;氨氮和亚硝氮在养殖中期积累增加,养殖后期急剧上升。养殖水体营养状况经历了贫营养-磷限制中度营养-氮限制潜在性富营养-磷中等限制潜在性富营养-磷限制潜在性富营养的变化,活性磷酸盐先于无机氮在养殖中期积累增加,但无机氮在养殖后期积累更加快速。结果表明,水质因子的波动和水体营养的不平衡明显影响对虾的健康生长,养殖过程要加强环境营养调控和微生物调控手段,养殖前期适当提高水体营养水平,养殖中后期强化代谢产物降解转化,减轻富营养化程度,同时要密切监控和及时调控溶解氧、pH值、氨氮和亚硝氮的变化,营造有利于对虾健康生长的良好水环境。     

超高压处理对南美白对虾在冷藏过程中贮藏特性的影响

该文以不同的超高压条件(200,400,600,700MPa)对南美白对虾进行处理,通过考察与比较不同压力处理组冷藏过程中感官、微生物以及各化学指标的变化情况,揭示超高压技术对南美白对虾冷藏特性的影响。结果表明:超高压处理可以有效地杀灭南美白对虾中绝大多数微生物,抑制贮藏过程中挥发性盐基氮的积累,延缓pH值的变化,从而延长南美白对虾的货架期,且处理压力越高延长效果越显著;超高压处理会给鲜虾带来不同程度上的煮熟虾的风味;400MPa和600MPa处理使虾在冷藏过程的黑变提前,而700MPa处理可以完全抑制南美白对虾黑变现象的发生;超高压能够改变腺苷三磷酸(ATP)及其代谢产物的代谢情况,但不影响腺苷酸(AMP)的代谢途径。因此超高压处理可以改善南美白对虾在冷藏过程中的品质,对南美白对虾冷藏具有潜在的应用价值。     

基于AT89C51水产养殖环境参数自动监测系统设计与实现

针对水产养殖中溶解氧、pH值、温度等重要水质参数的监测,采用PC机为上位机,AT89C51微控制器为下位机,设计了一种水产养殖环境参数自动监测系统。该系统实现了对溶解氧、pH值、温度的实时采集、显示和存储,同时还提供了超限报警、历史数据查询等功能。试验结果表明,系统运行稳定、能够准确地采集和显示水产养殖环境参数,且具有操作简便、界面友好、性价比高和易扩展等优点。     

基于窄带物联网的养殖塘水质监测系统研制

为了促进水产养殖信息化的发展,更加准确、便捷地对水产养殖塘进行监测,该文研发了一种基于窄带物联网(narrow band Internet of Things,NB-IoT)技术的养殖塘水质监测系统,实现了对多传感器节点信息(温度、pH值、溶解氧等环境参数)的远程采集和数据存储功能,以及对养殖塘的智能控制和集中管理。系统利用STM32L151C8单片机和传感器终端实时采集温度、pH值、溶解氧等水质信息,通过NB-IoT技术实现数据汇总和远距离传输至IoT电信云平台,Keil工具实现NB无线通信模组数据格式的设计以及数据的发送,Java用于开发访问云平台、控制底层设备和本地数据处理的后台监测应用,其既能够发送HTTP请求对云平台数据进行监测,也可以向底层控制模块下发命令,控制增氧机等设备的启动和关闭。试验结果表明:该系统可实时获取温度、pH值、溶解氧等水质参数信息,温度控制精度保持在?0.12℃,平均相对误差为0.15%,溶解氧控制精度保持在?0.55mg/L以内,平均相对误差为2.48%,pH值控制精度保持在?0.09,平均相对误差为0.21%。系统整体运行稳定,数据传输实时、准确,能够满足实际生产需要,为进一步水质调节和水产养殖生产管理提供了有力的数据和技术支持。     

基于Activiti和Drools的水产养殖自动决策流程管理系统

针对目前水产养殖过程管理中缺乏有效的流程化管理、养殖业务规则不明确、养殖决策效率低、人工经验判断操作失误率高等问题,阐述了工作流技术和规则引擎技术结合应用于水产养殖流程管理的设计思想。首先提出了一种基于规则引擎的智能工作流管理系统体系结构,并对系统进行总体框架设计。然后在分析和总结出水产养殖业务流程步骤繁琐不明确、受时间限制、多循环、多并发和存在大量养殖业务决策等特点的基础上,以南美白对虾养殖流程为例,通过Activiti可视化流程设计器对南美白对虾养殖流程进行流程定义和设计,构建水产养殖工作流模型;通过Drools规则引擎制定南美白对虾养殖关键流程业务规则库,制定过程包括养殖规则的分析、定义、设计、编写和触发。最后,将Activiti工作流引擎和Drools规则引擎与当今主流的SSH框架进行整合,开发基于Activiti和Drools的水产养殖自动决策流程管理系统。通过初期试验运行表明,该系统能有效实现水产养殖全流程业务状态的实时监控和养殖关键流程的规则决策,能有效增加养殖产量14.8%,降低饵料系数11.4%,减少人工管理成本30%,使得整体经济效益增加29.3%,初期试验效果良好,为水产养殖信息化过程管理提供了一种切实可行的流程化、自动化、精细化养殖的新策略。     

基于改进极限学习机的水体溶解氧预测方法

为了有效地指导水产养殖生产，提高溶解氧浓度预测的精度，提出了基于因子筛选和改进极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）的水产养殖溶解氧预测模型。首先，利用皮尔森相关系数法计算各影响因子与溶解氧浓度间的相关系数，提取强关联因子，降低预测模型的输入量维度；采用偏最小二乘算法（Partial Least Square, PLS）优化传统ELM神经网络，避免网络中隐含层共线性问题，保障输出权值的稳定性；然后，结合新型激活函数，构建水体溶解氧浓度预测模型。最后，将SPLS-ELM（Selection Based Partial Least Square Optimized Extreme Learning Machine）预测模型应用到江苏省无锡市南泉基地某试验池塘的水体溶解氧预测中。试验结果表明：该模型的预测均方根误差为0.3232，与最小二乘支持向量机（Least Square Support Vector Machine，LSSVM）、BP神经网络、粒子群（Particle Swarm Optimization，PSO）优化LSSVM和遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化BP神经网络相比分别降低40.98%、44.48%、34.73%和44.18%。且该模型的运行时间仅0.6231s，预测精度和运行效率明显优于其他模型。该模型的溶解氧预测曲线接近真实溶解氧变化曲线，能够满足水产养殖实际生产对水体溶解氧预测的要求。     

0℃贮藏下南美白对虾品质变化研究

为分析冰藏冷链运输条件下南美白对虾品质和微观结构的变化,本研究测定了0℃贮藏条件下南美白对虾的色差、质构、挥发性盐基氮(TVB-N)及其组分含量和蛋白质图谱的变化情况,并对其肌肉的微观结构进行观察。结果表明,随着0℃贮藏时间的延长,南美白对虾L^*值、质构以及肌原纤维蛋白和肌基质蛋白含量呈下降趋势。0℃贮藏条件下,TVB-N值与贮藏时间呈正相关;贮藏4 d后南美白对虾色泽、质构和肌肉微观结构开始出现明显变化,肌原纤维蛋白和肌基质蛋白含量明显下降,而碱溶性蛋白含量呈增加趋势;贮藏6 d后蛋白条带降解明显。综合考虑,建议0℃贮藏条件下南美白对虾的货架期为4 d。本研究结果为冷藏条件下南美白对虾提供了品质评价的方法。     

基于物质平衡的对虾高位池循环水养殖系统设计与试验

为建立一种高效、低成本的高位池循环水养殖系统构建技术,采用物质平衡相关原理,结合水净化设施构建技术,精准设计确立水处理系统物理过滤设施体积、生物过滤设施体积、循环量及供氧量等关键参数,并优化系统结构,建立融斜管沉淀设施、流化床生物过滤设施、增氧于一体的设施型高位池循环水养殖系统。应用该系统开展凡纳滨对虾运行试验,结果表明:p H值7.43~8.03,溶解氧5.32~7.82 mg/L,氨氮值0.06~0.54 mg/L,水质调控良好;系统养殖负荷2.26 kg/m3,饲料系数1.17,成活率81.3%,取得高效养殖生长结果;单茬利润3.34万元,亩均年利润2.67万元(按1年3茬计),获得良好经济效益。该研究系统主要参数设定值(预期值)与实测值吻合较好,可为高位池养殖模式可持续发展提供借鉴。     

脱氮副球菌的好氧反硝化特性及对养殖水体中氮素的控制

以一株脱氮副球菌（Paracoccus denitrificans）为试验菌株,研究了其在好氧环境下的最适生长条件以及在不同溶氧条件下对NO2--N、NO3--N的转化去除情况。结果表明,脱氮副球菌好氧下的最适生长温度为30℃,最适生长pH值为7.0。在溶解氧比较充足的情况下（6.6～7.3mg.L-1）,脱氮副球菌对NO2--N、NO3--N的去除以同化吸收为主,少部分是经由反硝化作用去除,最大去除率可达100%和97.58%。随着溶氧的降低,脱氮副球菌的反硝化能力增强,NO2--N、NO3--N通过反硝化作用去除的比例增加。将活菌数≥109个.mL-1的脱氮副球菌按1.0、2.5mg.L-1的浓度加入养殖水体,在10d内可使养殖水体中的NH4＋-N下降41.89%～49.23%,NO2--N下降33.33%～42.86%,NO3--N下降48.28%～67.74%,对养殖水体中的氮素污染具有较好的控制效果。研究显示,脱氮副球菌的好氧反硝化作用可以为养殖水体有氧条件下的脱氮提供一条新的思路。     

大型海藻江蓠对养殖池塘水质污染修复的研究

通过对菊花江蓠(Gracilaria lichenoides)与南美白对虾(Penacus vannamei)、青石斑鱼(Epinephelusawoara)混养池塘水质的跟踪监测,研究了不同养殖模式下江蓠对池塘水质的修复效果。结果表明:江蓠对水中无机氮(IN)、无机磷(IP)有较好的净化作用,能使养殖池中水体保持很低的IN、IP浓度和较高的溶解氧(DO)浓度,维持良好的水质状况;江蓠与虾或鱼混养,对水质均有改善作用。大型海藻江蓠易调控、无二次污染、有较好的经济价值,同时其对水质调节作用优于微藻等。利用江蓠进行生态养殖,可减少药物投放量,提高产品的质量和市场竞争力,促进海水养殖业的可持续发展。     

基于无线传感器网络的水产养殖水质监测系统开发与试验

为解决目前水产养殖水质自动监测系统存在布线困难、灵活性差和成本高等问题,该文构建了基于无线传感器网络的水产养殖水质监测系统。该系统的传感器节点负责水质数据采集功能,并通过无线传感器网络将数据发送给汇聚节点,汇聚节点通过RS232串口将数据传送给监测中心。传感器节点的处理器模块采用MSP430F149单片机,无线通信模块由nRF905射频芯片及其外围电路组成,传感器模块以PHG-96FS型pH复合电极和DOG-96DS型溶解氧电极为感知元件,电源模块以LT1129-3.3、LT1129-5和Max660组成的电路提供3.3和±5V。设计了传感器输出信号的调理电路,将测量电极输出的微弱信号放大,满足A/D转换的要求。节点软件以IAR Embedded Workbench为开发环境,采用单片机C语言开发,实现节点数据采集与处理、无线传输和串口通信等功能。监测中心软件采用VB6.0开发,为用户提供形象直观的实时数据监测平台。对系统的性能进行了测试,网络平均丢包率为0.77%,pH值、温度和溶解氧的平均相对误差分别为1.40%、0.27%和1.69%,满足水产养殖水质监测的应用要求,并可对大范围水域实现水质环境参数的实时监测。     

地热水用于水产养殖的水环境因子研究

分析了影响罗非鱼养殖生产中主要的水环境因子:水温、溶解氧、pH值及氨氮。在此基础上,对小汤山水产养殖场利用地热水养鱼的池塘水质进行了监测和研究,指出在现行的养殖方式下,水质恶化的原因及改进的措施,为池塘水质的科学管理提供了理论及实验依据。     

主成分分析和长短时记忆神经网络预测水产养殖水体溶解氧

为了提高水产养殖溶解氧预测的精度,提出了基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的水产养殖溶解氧预测模型。首先通过主成分分析提取水产养殖溶解氧的关键影响因子,消除了原始变量之间的相关性,降低了模型输入向量维度;然后,在Tensorflow深度学习框架的基础上建立LSTM神经网络的水产养殖溶解氧预测模型;最后,利用该模型对浙江省淡水水产养殖研究所综合实验基地某池塘溶解氧进行验证。试验结果表明:该模型与BP神经网络等其他浅层模型相比,模型评价指标平均绝对误差、均方根误差和平均绝对误差分别为0.274、0.089和0.147,均优于传统的预测方法;该模型具有良好的预测性能和泛化能力,能够满足水产养殖溶解氧精确预测的实际需要,可以为水产养殖水质精准调控提供参考。     

MAJOR PATHWAYS FOR NITROGEN REMOVAL IN WASTE WATER STABILIZATION PONDS

A study on the factors influencing nitrogen removal in waste water stabilization ponds was undertaken in an eight-pond series in Werribee, Australia. Nitrogen species including Kjeldahl nitrogen, total ammonia nitrogen, nitrite and nitrate were monitored monthly from March 1993 to January 1994. At the same time, pH, temperature, chlorophylla content and dissolved oxygen were also recorded. Highest nitrogen removal occurred during the period with highest levels of chlorophylla content and dissolved oxygen, but the rate of nitrogen removal was not related to temperature and pH. Enhanced photosynthetic activities resulting from an increased phytoplankton abundance due to prolonged detention time caused an increase in dissolved oxygen, and created an optimum condition for nitrification to occur. In this process, ammonia was oxidized to nitrite and nitrate which were subsequently reduced to elemental nitrogen. Apart from nitrification-denitrification which was the major nitrogen removal pathway in the study system, algal uptake of ammonium, nitrate and nitrite as nutrient sources also contributed to the nitrogen removal. The role of phytoplankton and zooplankton in the treatment process in waste stabilization ponds was discussed.     

南美白对虾太阳能干燥能耗参数优化及中试

为降低南美白对虾干燥能耗,提高南美白对虾干燥品质,该文探讨了实验室太阳能干燥温度、风速及干燥量对干燥效果的影响和中试试验。通过实验室试验确定干燥温度范围为45～55℃,风速6～8 m/s,干燥量3～4 kg,响应面分析法分析了太阳能干燥温度、风速及干燥量与干燥能耗的关系,建立了二次回归模型,确定南美白对虾太阳能干燥最佳工艺参数为：干燥温度为53.40℃,风速为7.43 m/s,干燥量为3.65 kg。在实验室数据的基础上进行了中试试验,结果表明干燥鲜虾量100 kg（煮后69.5 kg）得到38.16 kg产品,所需总能耗549827.05 kJ,其中太阳能提供了379619.05 kJ,实际耗电47.28kW·h（折合能量170208 kJ）。太阳能干燥单位质量（1 kg）南美白对虾实际能耗0.68 kW·h/kg,相比热风纯电加热器干燥节能1.51kW·h/kg,相比燃煤烘房干燥可减少0.75kg/kg CO2排放。该研究结果为南美白对虾太阳能干燥工业化生产提供参考。