凤眼莲对集约化甲鱼养殖污水的静态净化研究

通过凤眼莲静态净化养殖污水的试验研究，建立了凤眼莲静态净化养殖污水净水模型。凤眼莲对甲鱼污水中的氨态氮、亚硝氮和硝氮、COD、磷等的净化率分别为71．5％、88．1％、68．5％和90．7％。     

计算机视觉技术在鱼类应激状态监测中应用研究

从行为参数的量化方法、应激状态下的行为变化两方面介绍了计算机视觉技术在鱼类应激状态监测方面的研究进展,并提出了进一步研究的方向是实际应用过程中量化鱼行为的新方法研究,以及根据鱼在不同条件下行为参数的变化特点,结合统计方法和人工智能算法建立自动判断应激的方法。     

甲鱼养殖废水蔬菜土培处理系统的应用分析

在选取的４种土壤上，用甲鱼温室排放的富含营养物的养殖废水和商品营养液作对比进行了生菜栽培试验。试验表明，不同的土壤对甲鱼废水显示出不同的适应性，土壤对甲鱼废水中的铵氮和磷的去除率较高，４种土壤中以红壤为最，分别达９５．３％和９６．８％。甲鱼废水既能够提高土壤中有效态Ｋ，Ｃａ的含量，促进植物的生长，还能减少因甲鱼废水的任意排放而的环境污染。     

养殖池塘排水系统的优化设计

池塘中溶氧在各水层中的分布是极不均匀的,下层水不论白天还是夜晚溶氧量始终处于较低状态,而鱼虾觅食、栖息多在池塘下层,水体环境的好坏将直接影响鱼虾的生长,增加鱼虾养殖容量和成活率的关键是提高下层水体的含氧量,在生产中,常用大换水的方法解决,为使进出池塘的水量保持平衡,常用的进排水方法是在池塘一端让活水流入,在池塘的下方开一排水口,这样排水口流出的多是表层富含氧水,活水和表层富含氧的水未被利用就从排水口流走了,而下层低含氧水中的氧难换,这对鱼虾的生长极为不利。生产中若能让池塘中下层低含氧水流出,上层富含氧层下沉补…     

扇贝苗规格识别与计数装置优化设计与试验

扇贝苗底播前的关键环节是规格识别与计数,而目前底播前贝苗的规格识别与计数作业仍以人工为主,部分机械装置操作要求较高。该研究在筛网式扇贝苗分级计数装置的基础上,结合扇贝苗的生物学特征,优化设计了贝苗活体识别与初级排队装置、贝苗差速排队传送装置、贝苗下落导向机构等关键装置,并基于光电传感技术设计了贝苗高速运动状态下的规格识别与计数同步检测系统。通过正交试验对影响贝苗规格识别与计数准确性的因素进行优化与试验,确定装置的最佳工艺参数为下落导向机构与传送带的水平间距25 mm,传送装置线速度0.5 m/s,识别系统设定的贝苗垂直通过传感器的时间25 ms。生产性试验以作业效率、贝苗规格识别与计数偏差率作为评价指标,试验结果表明,与人工作业相比,优化后的贝苗规格识别与计数装置的平均偏差率为4.02%,较改造前筛网式分级计数装置的平均偏差率降低了约0.445%;优化后装置的作业效率为345.05只/(min·人),较人工作业提高了5.44倍,较装置优化前提高了0.92倍。作业性能符合扇贝底播增养殖产业发展需求,对其他贝类规格识别与计数装置的研发具有参考价值。     

工厂化养殖系统优化设计原则

论述了工厂化养殖系统优化设计原则,即适用性、可靠性和经济性的内涵及其实现措施,结合该原则,提出了大菱鲆工厂化养殖系统的概念设计和水处理工艺。采用该原则设计的工厂化养殖系统,1 kg商品鱼的耗水量仅为24~47 m3,虽较国外发达国家的同类养殖系统(13~15 m3水/kg鱼)略高,但大大低于流水养殖模式的耗水量(360~600 m3水/kg鱼)。     

泡沫分离法的研究进展

封闭循环水的核心就是养殖废水的净化处理。对于循环水系统的每一道处理工序,都有大量可选择的工艺。特定工艺的选择,取决于养殖的鱼贝类、基础设备的生产能力、生产管理技术和其他许多因素。在水质净化处理中,泡沫分离法有其独特的功能。它能将溶解性有机物及悬浮物通过气泡的吸附形成泡沫被去除,适用于集约化水产养殖中闭合循环水处理。     

小波变换—BP 神经网络的农产品价格预测研究

【目的】农产品价格变动关乎国计民生,由于农产品的价格受到多方面因素的共同影响,其价格预测也一直是研究中的难点。只有充分分析农产品价格的变化趋势才能提高价格预测精度,更好地指引农产品产业健康发展。【方法】文章以菠菜、大白菜、番茄、辣椒和马铃薯5种蔬菜为研究对象,基于2013年1月至2018年12月共72组月度价格数据,研究农产品价格变动趋势,并基于小波变换和BP神经网络构建农产品价格组合预测模型。首先利用小波变换对价格进行db5的3尺度分解,其次采用BP神经网络模型对分解出的趋势部分和细节部分分别进行预测,最后对各分量的预测结果进行组合重构。【结果】采用预测精度指标对5种蔬菜的价格预测结果进行评价分析,其平均绝对误差最小值为0.083元/kg,平均百分比误差最小为3.95%,均方根误差最小值为0.102。【结论】将小波变换和BP神经网络结合起来的组合预测模型具有较好的农产品价格预测性能,该组合方法能适应多种蔬菜的价格预测,具有普适性。但农产品价格波动幅度和强度会对该模型的预测精度产生影响。