不同化学添加剂对猪粪堆肥中氮素损失的控制

以氢氧化镁＋磷酸、磷酸、磷酸二氢钾＋氯化镁和磷酸二氢钙＋氯化镁为固氮添加剂,以猪粪和玉米秸秆为原料,采用强制通风静态垛堆肥装置进行高温好氧堆肥试验,研究了不同化学添加剂对猪粪堆肥过程中的保氮效果。结果表明,化学添加剂可以显著降低堆肥化过程中氨气的排放率。氢氧化镁＋磷酸、磷酸、磷酸二氢钾＋氯化镁和磷酸二氢钙＋氯化镁的氮素损失分别占初始氮的13.15%、11.50%、10.69%和7.59%,与对照相比,各添加剂处理的固氮率为58.27%~75.90%。磷酸二氢钙＋氯化镁处理的氮素损失最少,但堆肥过程中有机物降解受到明显的抑制作用。在堆肥结束时,各添加剂处理的有机物降解率仅为对照处理的58.48%~98.70%。最终堆肥产品的种子发芽指数为69.87%~118.24%,表明所有处理在堆置39 d后均达到腐熟。根据模糊评价的结果,该试验中的磷酸二氢钾和氯化镁是堆肥过程中最佳的固氮材料。     

不同化学添加剂对猪粪堆肥中氮素损失的控制

以氢氧化镁+磷酸、磷酸、磷酸二氢钾+氯化镁和磷酸二氧钙+氯化镁为固氮添加剂,以猪粪和玉米秸秆为原料,采用强制通风静态垛堆肥装置进行高温好氧堆肥试验,研究了不同化学添加剂对猪粪堆肥过程中的保氮效果.结果表明,化学添加剂可以显著降低堆肥化过程中氨气的排放率.氢氧化镁+磷酸、磷酸、磷酸二氢钾+氯化镁和磷酸二氢钙+氯化镁的氮素...     

80 mm以下粒径的垃圾堆肥工艺优化研究

以北京市南宫堆肥厂现有堆肥工艺为对照,研究了添加倒仓破碎工艺和缩短堆肥周期对0~80 mm粒径生活垃圾堆肥腐熟度的影响,并在此基础上采用模糊数学法对新工艺的可行性进行了分析。试验以马家楼转运站经筛分的0~80 mm粒径垃圾为堆肥原料,共设3个处理。处理1为高温发酵8 d（中间倒仓破碎1次）→后熟化12d→最终熟化12 d,堆肥时间共32 d;处理2为高温发酵7 d（中间倒仓破碎1次）→后熟化12 d→最终熟化12 d,堆肥时间共31 d;对照（CK）为高温发酵8 d（不倒仓破碎）→后熟化12 d→最终熟化12 d,堆肥时间共32 d。结果表明：与对照相比,处理1的评价级别最高,即增加倒仓破碎工艺可以促进堆肥的腐熟度,处理2的腐熟度与处理1相差较小,即在倒仓破碎的工艺基础上,缩短堆肥周期具有一定的可行性。     

基于改进YOLOv7的破壳鸡蛋在线实时检测系统

针对破壳鸡蛋（破口蛋和裂纹蛋）缺陷差异性大，在线检测要求实时，以及人工检测依靠主观经验且检测速度慢、检测精度不高等问题，该研究提出一种基于改进的YOLOv7（You Only Look Once v7）模型的破壳鸡蛋在线实时检测系统。即以YOLOv7网络为基础，将YOLOv7网络的损失函数CIoU（complete-IoU）替换为WIoUv2（wise-IoU），在骨干网络（backbone）中嵌入坐标注意力模块（coordinate attention，CA）和添加可变形卷积DCNv2（deformable convnet）模块，同时将YOLOv7网络中的检测头（IDetect）替换为具有隐式知识学习的解耦检测头(IDetect_Decoupled)模块。在PC端的试验结果表明，改进后的模型在测试集上平均精度均值（mean average precision，mAP）为94.0%，单张图片检测时间为13.1 ms，与模型改进之前相比，其mAP提高了2.9个百分点，检测时间仅延长1.0 ms；改进后模型的参数量为3.64×10⁷，较原始模型降低了2.1%。最后通过格式转换并利用ONNXRuntime深度学习框架把模型部署至设备端，在ONNXRuntime推理框架下进行在线检测验证。试验结果表明：该算法相较原始YOLOv7误检率降低了3.8个百分点，漏检率不变，并且在线检测平均帧率约为54帧/s，满足在线实时性检测需求。该研究可为破壳鸡蛋在线检测研究提供技术参考。