饲料企业精细化生产管理方案

企业管理重在创新．但凡成功的企业．其管理模式与管理方法都能够体现出鲜明的时代特色。在饲料工业坎坷而又辉煌的发展历程中．生产管理一直与精细化无缘．随着产业规模的不断扩大与高精技术的广泛应用．粗放型的生产管理已经不能适应现代化饲料企业的发展要求．新的市场需求与产品质量迫切要求饲料企业的生产管理模式在最短时间内得到改善，但老设备、旧工艺与新标准、新产品之间的矛盾不可能在一日之内得到妥善解决，突破管理瓶颈、提升管理水平还须依靠创新管理方法与升华管理思想。对于饲料企业来说．目前最需要做的事情就是将生产管理工作化繁为简，痛击问题根本；由浅入深，实施精化管理。     

常规热带鱼饲养中温度的控制方法

热带鱼之所以称之为热带鱼。是因为这些鱼种大多生活在热带和亚热带地区．这里气候宜人。常年的温度保持在23～28℃之间。几乎囊括了绝大部分的热带鱼种．所以被称之为热带鱼。为此。很多初涉热带鱼饲养的爱好者往往在主观判断上认为：热带鱼对温度的要求比较苛刻。对温度变化的耐受性比较差．认为热带鱼孱弱不及，于是为了让热带鱼更好的生长，总是把温度控制在26～30℃之间，更有甚者达到了30℃以上。其实。热带鱼并不是我们想象中的那样柔弱。     

饲料企业制造成本系统控制模型

企业的竞争力来源于两个因素：一是品质．二是成本。通过精益生产．减少浪费．是最行之有效的控制成本的方法之一。制造成本是决定饲料企业经济效益和市场竞争力的一个重要因素．随着原料价格的不断攀升，企业的利润越来越低．降低生产成本．提高生产效率成为饲料企业的利润增长点。但在目前饲料行业中．中小型饲料厂比较多，固定资产投资比较小，现代化生产设备比较少，     

饲料企业生产现场的细节管理

在20世纪八九十年代，精益化生产管理走进国门．在冲击电子、汽车、化工等行业现场管理的同时．也对饲料企业的生产现场造成了一定影响，许多饲料企业引进了6S等现场管理方法。但一段时间后，生产现场往往又恢复了往日的模样．一场轰轰烈烈的大扫除运动在一片叹息声中宣告结束。于     

观赏鱼的养殖需做好的准备工作

驻足水族世界，无人不为水族精灵而由衷地惊叹!为绚烂多彩的体色而振奋，为其飘逸灵动的身形而折服。欣赏观赏鱼让我们心旷神怡，赏心悦目。而饲养观赏鱼则让我们养神怡情，陶冶情志。     

欠发达地区农业工业化的若干思考

农业工业化是工业化的应有之义。对欠发达地区来说,摆脱贫困、顺利实现经济转型是关键。要大力推行农户经营行为企业化,提高农户企业化经营和信息化水平,培育农户的信息需求,深化农村投融资体制改革,建立和完善农业企业化投入机制和资本市场,实现融资渠道多样化,建立和完善土地流转机制和市场机制,为农业工业化创造条件。     

基于级联AdaBoost分类器的农作物虫害图像识别研究

农作物虫害预防是农业生产中的重要环节。针对传统的虫害预防工作强度大、耗时长、效率低的问题,本文应用机器学习理论,在农作物害虫识别方面进行相关的研究,提出一种基于级联AdaBoost分类器的虫害识别方法。使用Haar-like特征提取害虫的特征,将提取到的特征构建弱分类器,并通过AdaBoost算法将构建得到的弱分类器集合得到强分类器,最后通过级联的方式得到一个级联AdaBoost分类器来识别害虫。试验表明,本文方法对简单背景的虫害图片能够达到95.71%的识别率,对复杂背景的虫害图片能达到86.67%的识别率,为农作物虫害的识别和预防提供有效途径。     

BH-VDT大尺寸垂直钻井工具设计优化与应用

渤海钻探公司自主研发的BH-VDT5000垂直钻井工具一般适用于φ406.4～φ444.5mm井眼尺寸的垂直钻井要求,不能满足新疆油田南缘区块井二开φ571.5mm井眼的垂直钻进的使用条件.针对新疆油田南缘区块的井身结构及施工难点,对BH-VDT5000垂直钻井工具重新进行了优化设计,每面推靠翼厚度增加至143.25mm,并对垂直钻井工具锁紧装置的材质和强度进行了优化升级,优化后工具的整体抗扭和抗拉性能得到了大幅度提高,可满足BH-VDT5000垂直钻井工具悬挂大尺寸推靠翼在大井眼砾岩中的钻进要求.优化后的垂直钻井工具在南缘区块天湾1井φ571.5mm井眼中首次应用便取得成功,总进尺2570m,单趟钻最长入井时间达到了308h,施工过程中工具性能稳定,井身质量控制优良.该技术的应用成功为南缘区块大井眼垂直钻井的需求提供了优质保障,并为BH VDT6000系列大尺寸垂直钻井工具研究提供了技术参考.     

浅析配方对饲料生产制程的作用与影响

在医学领域,有这样一个奇怪的现象：同样的药方．为什么在古代具有奇效．而在现代却屡屡失效？在饲料企业．也有同样的怪现象,同样的配方,生产出来的产品却不一样!     

基于MobileNetV3Small-ECA的水稻病害轻量级识别研究

为实现水稻病害的轻量化识别与检测,使用ECA注意力机制改进MobileNetV3Small模型,并使用共享参数迁移学习对水稻病害进行智能化轻量级识别和检测。在PlantVillage数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对水稻病害识别模型上微调优化。在开源水稻病害数据集上进行试验测试,试验结果表明,在非迁移学习下,识别准确率达到97.47%,在迁移学习下识别准确率达到99.92%,同时参数量减少26.69%。其次,通过Grad-CAM进行可视化,本文方法与其他注意力机制CBAM和SENET相比,ECA模块生成的结果与图像中病斑的位置和颜色更加一致,表明网络可以更好地聚焦水稻病害的特征,并且通过可视化和各水稻病害分析了误分类原因。本文方法实现了水稻病害识别模型的轻量化,使其能够在移动设备等资源受限的场景中部署,达到快速、高效、便携的目的。同时开发了基于Android的水稻病害识别系统,方便于在边缘端进行水稻病害识别分析。