起重作业安全管理

起重作业是一项比较常见的作业,具有较高的风险.本文结合国家现有法律法规,从科学化管理的角度全面阐述了如何控制起重作业的风险.本文首先指出了起重作业安全管理的重要性,然后将安全管理中涉及的各方面内容进行逐一分析并详细说明,使各个过程的内容和明确并具有可操作性.最后,文章得出结论:应完善管理体系,加强管理力度,提高管理水平,将起重作业的风险控制在允许的范围内.     

不同降水年型黄土高原半干旱撂荒草地水分收支特征

以黄土高原六道沟流域半干旱撂荒草地为研究对象,根据2014—2017年连续观测得到的降水量(P)、蒸散量(ET)、土壤贮水量(S)和植被组成等数据,研究了不同降水年型下撂荒草地的水分收支特征。结果显示:(1)观测前期平水年下0—50cm土层土壤贮水量呈现缓慢下降趋势,以第三年的一场暴雨(109.60mm/d)为分界,后期土壤贮水量总体增加,但波动幅度大增,受蒸散量增加的影响,土壤水分消耗明显;(2)年总蒸散量呈逐年升高的趋势,在平水年下,地表蒸散年际变化主要受气候条件影响,丰水年下,地上生物量的作用明显;(3)水分收支呈现季节性,2—6月为撂荒草地的缺水期,7月—次年1月为丰水期,四年观测结果显示草地处于总体水分亏缺状态(总亏缺165.60mm),存在对深层土壤水(50cm以下)的大量消耗。研究结果表明:撂荒草地水分的持续损失是导致撂荒草地发生演替的重要原因,演替过程中植物深层土壤水的大量消耗可能会导致形成的次生草地土壤水分条件更差,需要加强人为干预措施,防止草地再次退化。     

乌鲁木齐市主要农业气象灾害及防灾减灾措施

本文主要结合乌鲁木齐市农业生产实际,介绍了乌鲁木齐大风、沙尘、干旱、寒潮、冰雹等主要气象灾害对当地农业生产造成的影响,并给出了防灾减灾措施,以供相关工作人员参考。     

基于机器视觉和机器学习技术的鸡胴体质量自动分级方法

[目的]为实现对鸡胴体质量等级的非接触在线自动判定,本文提出一种基于机器视觉和机器学习技术的鸡胴体等级在线检测方法。[方法]首先用图像采集装置获取鸡胴体图像,对图像进行预处理并提取包括投影面积、胴体长度、轮廓长度、鸡胸长度、鸡胸宽度和鸡胸面积等图像特征参数。在对所得到的数据进行无量纲处理后,再以这6个特征参数为输入、质量为输出,分别利用随机森林(random forest,RF)算法、自适应提升算法(Adaboost,AB)和梯度提升算法(gradient boosting,GB)3种机器学习方法,建立鸡胴体质量等级预测的非线性回归模型,对鸡胴体质量等级进行自动判定。[结果]在对鸡胴体质量进行预测时,梯度提升模型的判定系数最大,为0.996 0,明显优于线性模型,也优于其他2种非线性模型;在对鸡胴体质量等级进行判定时,也是梯度提升模型的判定正确率最高,为96%。[结论]可利用梯度提升模型对鸡胴体质量和等级进行精确预测和判定。     

热泵式低温循环谷物干燥机控制系统设计与试验

针对以空气源热泵为热源系统的低温循环谷物干燥机存在的一体化控制程度不足问题,设计了一种热泵式低温循环谷物干燥机控制系统。为实现低温循环谷物干燥机和热泵系统的一体化控制,利用可编程逻辑控制器（PLC）技术进行硬件电路设计和软件设计,系统实现了谷物干燥过程的自动和手动等多模式控制,并支持干燥参数的人工调节和设置、谷物含水率及干燥温度的实时监控等功能。试验表明,干燥机在不同模式下均工作正常;所开发的逻辑控制系统具有自动化程度高、稳定性好、安全性高等优势。稻谷干燥试验表明,在不同环境温度下,热泵热风温度平均误差为0.95℃,标准差为0.93℃,系统具有较好的控制精度与稳定性,粮食温度稳定在33℃左右,满足低温循环式谷物干燥机的作业要求。     

营养元素对散养柴蛋鸡产蛋率、蛋品质、血液生化指标及蛋中某些矿物质元素含量的影响

本试验旨在探讨饲料营养对柴蛋鸡产蛋率、蛋品质、血液生化指标和蛋中某些矿物质元素含量的影响。从北京市昌平区(韩台、黑山寨、泰陵鸡场)及顺义区(都市农庄(简称都市)、梨园鸡场)5个柴蛋鸡散养场各选择100只日龄和体重基本一致的产蛋鸡,随机分为对照组和试验组,每组设5个重复,每个重复10只鸡。对照组以玉米为主要日粮,试验组在以玉米为主要日粮中添加适量的微量元素、维生素等营养元素。试验期52 d。结果表明,不同散养鸡场中试验组柴蛋鸡的产蛋率均显著高于对照组(P<0.05);韩台、都市、泰陵和梨园鸡场试验组鸡蛋的蛋重显著高于对照组(P<0.05),梨园鸡场对照组鸡蛋的蛋白高度显著高于试验组(P<0.05),都市和梨园鸡场试验组鸡蛋的蛋黄颜色显著高于对照组(P<0.05),而蛋形指数、蛋壳厚度、平均蛋壳强度各组间均无显著差异(P>0.05);黑山寨鸡场试验组柴蛋鸡血浆中总蛋白、甘油三酯含量显著高于对照组(P<0.05);韩台和都市鸡场试验组鸡蛋中钙含量显著高于对照组(P<0.05),都市鸡场试验组鸡蛋中铜、镁及韩台鸡场试验组鸡蛋中锰、铁含量均显著高于对照组(P<0.05),黑山寨鸡场试验组鸡蛋中镁含量显著高于对照组(P<0.05)。综上所述,日粮中添加适量的营养元素可明显提高柴蛋鸡的产蛋率及鸡蛋中钙、锌和镁等矿物质元素的含量,提高柴蛋鸡血液总蛋白、胆固醇和甘油三酯含量,显著改善柴蛋鸡的营养状况。     

基于改进VGG16的大米加工精度分级方法研究

为了准确识别大米精度等级,结合超列技术（Hyper column technology,HCT）、最大相关-最小冗余（Max-relevance and min-redundancy,MRMR）特征选择算法和极限学习机（Extreme learning machine,ELM）,提出了基于改进VGG16卷积神经网络的大米分级检测方法。首先,使用机器学习中的OneHot格式进行编码,对数据进行归一化;然后采用VGG16卷积神经网络结合HCT技术作为特征提取器,从而保证从不同的深层结构中提取出局部鉴别特征,共提取5248个大米特征信息;采用MRMR特征选择算法剔除大量冗余的大米图像特征,筛选出最有效的500个特征;最后,利用ELM技术进行大米加工精度分级。将5848个样本图像按6∶3∶1的比例随机分为训练集、测试集与验证集,对模型进行训练与测试,结果表明,基于改进VGG16卷积神经网络的大米加工精度分级模型对1755个测试集大米样本分类的总体准确率达到97.32%,对大米加工精度的分级预测速度在85t/h以上,基本满足大米生产线的分级要求。     

基于Faster-RCNN的肉鸡击晕状态检测方法

为了准确识别屠宰加工中肉鸡的击晕状态,提出了一种基于快速区域卷积神经网络的肉鸡击晕状态检测方法。对输入图像进行归一化处理,通过卷积神经网络（VGG16）提取肉鸡的卷积特征图,利用区域建议网络提取预测框,在卷积特征图上采用非极大值抑制算法去除重复表述的预测框;将所得的各预测框映射到卷积特征图上,得到预测框在卷积特征图上的候选区域,将其输入感兴趣区域池化层;通过感兴趣区域池化层将大小不一的候选区域进行池化操作、得到统一的输出数据,最后通过全连接层与柔性最大值分类器,输出各击晕类别的概率和预测框的坐标。将2319个样本图像按2∶1的比例随机分为训练集与测试集,对模型进行训练与实验验证。结果表明,本文建立的基于Faster-RCNN的肉鸡击晕状态分类模型对773个测试集肉鸡样本击晕状态分类的总准确率达到96.51%,对肉鸡击晕状态的预测速度可达每小时37000只,基本满足肉鸡屠宰生产线要求。     

以系统化的安全培训推动全员安全素质的提高

随着我国经济的快速发展,建筑施工行业规模持续扩大,大量的农民工融入建筑施工场地.农民工死亡事故的高发折射出了建筑施工场地的高风险性与农民工安全意识、自我保护意识淡薄、安全知识匮乏现状的不匹配.如何提高其安全素质.规范其作业行为,成为建筑施工行业管理过程中的新课题.而系统化的安全培训,是提高全员安全素质,有效避免事故发生的有效途径.