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本文涉及水下微地形超声探测仪的研发,主要探讨超声探测仪核心系统-超声数据采集系统的设计。首先确定该数据采集系统的基本结构,然后依据探测精度要求对数据采集卡进行选型,最后完成基于PCI-1714高速数据采集卡的超声数据采集软件系统设计,成功开发超声数据采集系统。 相似文献
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综合应用船舶、机械、信息、新材料等技术,从海洋中捕捞经济渔获物并综合利用,是现代海洋捕捞业的主要特征。海洋捕捞技术的发展和创新,对保障我国食物安全、保护近海生态与资源、实现渔民增收和新渔村建设、推动渔业产业结构调整和转型、维护我国海洋权益等方面具有非常重要的作用。本文通过简析海洋捕捞渔场探测、渔具渔法与高效自动化辅渔助渔技术等方面的研究进展,提出海洋捕捞技术的重点发展方向,以期为我国海洋捕捞实现节能高效、生态友好和资源可持续利用,海洋捕捞技术升级和产业高质量发展提供参考。 相似文献
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基于水声学探测的洪潮江水库鱼类资源空间分布及其与环境因子的相关性 总被引:1,自引:0,他引:1
2018年4月采用回声探测仪(EY60,200 kHz)对广西洪潮江水库鱼类资源进行了水声学探测。结果显示,在时间尺度上,洪潮江水库鱼类密度昼夜差异不显著(P>0.05),但目标强度平均值为白天>夜间(P<0.05),昼夜目标强度分别为(–43.30±0.32)和(–44.50±0.26) dB,主要是由于夜晚(–60 ~ –54 dB)的小型鱼类增加(–60 ~ –57和–57 ~ –54 dB 范围分别增加9.25%和4.76%),而白天(–54 ~ –48 dB)的鱼类比例增加所致(–54 ~ –51和–51 ~ –48 dB范围分别增加7.42%和5.27%)。在空间尺度上,洪潮江水库鱼类分布呈显著的空间变化特征(P < 0.05)。鱼类密度呈上游高于下游、库汊高于库心的特征。密度平均值为109.52 ind./1000 m3,最大值出现在上游S3站,平均密度为330.21 ind./1000 m3。最小值为下游的S8站,平均密度为21.50 ind./1000 m3。相关性分析表明,鱼类密度分布与总磷(TP)、高锰酸盐指数(CODMn)、叶绿素a呈正相关,与水深呈负相关(P<0.05);鱼类目标强度与水温、浊度、TP、CODMn呈显著的负相关(P<0.05)。研究表明,洪潮江水库鱼类空间分布是多种非生物因子(如叶绿素a、TP等)共同作用的结果,其在一定程度上也反映了生物因子(鱼类索饵、逃避敌害等)对鱼类分布的影响。该研究对了解洪潮江水库鱼类资源状况和环境影响因素,以及渔业资源保护与管理具有一定的参考价值。 相似文献
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传统村落是中国农耕文明留下的最大遗产和国土空间规划的重要组成部分,具有极高的研究价值.针对以往研究在分析传统村落空间分布时,多以离散的要素视角分析,难以获取确切的热点值且存在缺乏层级结构分析的不足.鉴于此,援引和构建密度场表面模型和热点等级探测模型,以中国西南地区2 174个传统村落为例,提取传统村落热点,识别其空间分布模式和等级,归纳其空间结构,并进行影响因素分析.结果表明:(1)密度场表面模型和热点探测模型能有效实现从离散点到连续场的转变,能够从较大尺度范围及较小样本量中提取、识别及表达地理对象的不同形态和层级结构.(2)传统村落案例分析中,空间位置上具有明显的省级地域性、差异性,整体呈现出“东南密—西北疏”的空间格局;热点形态上呈现“多核多片”场形结构;热点数量随等级降低而增加,热点等级越高代表传统村落的空间分布越趋于集聚;省级尺度上等级热点分布不均衡,多分布于云南、四川两省;市级尺度上,等级较高的热点趋于分布在贵州东南部的黔东南苗族侗族自治州、铜仁市及云南保山市.(3)传统村落的形成及等级热点分布受自然与人文等众多影响因素的多重约束及共同影响.文末从推进乡村振兴和丰富空间分析定... 相似文献
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正确识别母猪正常发情是获得母猪适期配种时间和提高其受胎率的技术关键。目前大部分种猪场识别母猪发情仅依靠人工观察的手段来完成。该文介绍了采用微处理器控制的红外监测系统自动识别母猪的发情。详述了该系统的结构设计,包括红外传感与检测电路的设计,微处理器的红外信号采集与存储电路的设计等,以及用于识别母猪发情的应用原理。该系统在经过种猪场现场测试,分析其试验结果后表明:红外监测系统识别母猪正常发情的准确率达到80%以上,并可有效地减少了母猪非生产繁殖的天数与投入的人工费用。 相似文献
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2017年9月在南海北部(18°42.9′N,113°05.5′E)附近的深海海域,利用Simrad EY60型便携式分裂波束科学探鱼仪(120 kHz)和自制的鸢乌贼绳系控制装置对25尾鸢乌贼逐尾进行了单体目标强度(TS/dB)的测量,探讨了鸢乌贼单体目标探测中脉冲长度决定水平(PLDL/dB)、最小标准脉宽(min NPL)、最大标准脉宽(max NPL)和短轴角度最大标准偏差(MIA)等参数的变化对鸢乌贼单体目标强度测量的影响,分析了鸢乌贼单体TS的变化规律,并归纳了鸢乌贼TS与胴长的关系。结果显示,①随着PLDL增大,所探测鸢乌贼单体目标的数量呈先增加后减少的特征,并在PLDL=6 dB时达到峰值,而平均TS则呈单调增加趋势;随着min NPL增大,鸢乌贼单体目标的数量减少,在min NPL0.7范围内,平均TS呈明显的上升趋势;当max NPL1.2时,鸢乌贼单体目标的数量随max NPL的增大而增加,但平均TS却随之减小,当1.2max NPL1.8时,鸢乌贼单体目标的数量呈缓慢增加趋势,但平均TS则基本保持稳定;鸢乌贼单体目标数量随MIA的增大而增加,但平均TS则随之减小。②本研究中鸢乌贼单体目标探测参数的优化组合为PLDL=6.00dB,min NPL=0.7 dB,max NPL=1.8 dB,MIA=0.8°。③活体鸢乌贼单体平均TS的最大值和最小值分别为-48.6 dB和-63.63 dB,其对应鸢乌贼的胴长(ML/cm)分别为25.2 cm和12.4 cm,鸢乌贼TS与其ML的关系为TS=34.22 lg ML–98.23 (N=16,R2=0.603)。本实验首次尝试利用绳系控制法海上现场测量活体鸢乌贼的目标强度,为今后继续深入研究鸢乌贼声学散射特性积累了资料,亦能为其他头足类或鱼类目标强度的海上现场测量提供参考。 相似文献
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在生产环境下油管泄漏异常极少发生,并且人为调整泵频率、仪表校准等带来的监测数据曲线突变,即假异常,混淆在真异常中难以被区分,导致传统基于机器学习的泄漏异常识别方法召回率较低,误报率较高。针对该问题,提出一种基于真假异常区分的输油管道泄漏异常识别方法,利用一类支持向量机(One-Class Support Vector Machine,OCSVM)学习输油管道的正常工作模式,并利用该模式筛出管道的疑似异常,即真假异常。通过叠加多源数据的方式增加真假异常曲线形态差异,并利用相似性聚类发现泄漏事件的异常模式。将该方法应用到中国西北某老工业采油井场输油生产环境中进行验证,结果表明:泄漏异常识别召回率为100%,假异常排除率达到83.49%。该方法实现了在复杂生产环境中对输油管道泄漏异常事件的实时、高效监测,并为机器学习方法应用于生产环境提供了实践思路。(图8,表4,参28) 相似文献