不同增氧方式对精养池塘溶氧的影响

当前对于在精养池塘中如何配制和合理使用不同机械增氧方式缺乏系统的比较研究。该文为了探讨高温季节晴好天气不同机械增氧方式对池塘溶氧全天调控的影响,试验设计如下：于夏天高温季节集中对精养池塘应用3种不同增氧方式,在晴好天气的白天和夜间进行增氧效果试验。结果发现：无论增氧机开启与否,池塘的溶氧都存在明显的昼夜起伏,且在午后出现峰值。增氧机的开启增强了上下水层交换,削减了氧差,减少了上层溶氧的逸出损失,提升了下层水体的低溶氧水平。池塘上层溶氧起伏程度大于下层,下层溶氧变化滞后于上层（下层溶氧出现峰值落后于上层约2～5 h）,且这种滞后性为增氧机运行所削弱。夜间增氧能向池塘补充溶氧,但仍不足以弥补鱼类和浮游生物的代谢、微生物的生长及有机物的氧化分解造成的溶氧损耗。单从机械增氧能力来看,叶轮式＞微孔式＞耕水机。综合分析节能和增氧效果,在精养池塘养殖环境下,白天开机增氧选择耕水机较为合适,而夜间应急增氧选择叶轮式更可取。试验通过对不同机械增氧方式增氧效果和能耗的系统比较,为合理选择和使用增氧方式提供了一定的参考价值。     

移动式太阳能增氧机的增氧性能评价

为改善池塘养殖环境,设计了一种移动式太阳能增氧机,由光伏供电装置和水面行走装置搭载涌浪机而成,能在水面沿钢丝绳移动并利用涌浪机的波浪增氧和水层交换作用,大范围扰动水体并为池塘增氧。该研究的目的是通过机械增氧效率检测、提水能力测定和池塘增氧能力测定3个试验,评估太阳能增氧机的机械增氧性能、水层交换性能和实际应用效果,以期全面了解移动增氧机增氧能力。结果表明,该移动式太阳能增氧机最大机械增氧能力为1.24 kg/h,动力效率2.59 kg/(k W·h);最大提水能力1 254.4 m3/h,提水动力效率2 613.3 m3/(k W·h);并在晴好天气白天(09:00—19:00),在对照组底层溶氧为3.1~3.8 mg/L时,大幅度提升池塘底层溶氧水平,最高时达7.8 mg/L,维持池塘上下溶氧均匀度72%~84%,极大改善了底层溶氧环境。数据表明移动式太阳能增氧机具有良好的机械增氧和水层交换性能,因而能有效改善池塘底层溶氧环境,提高上下水体溶氧均匀度。该研究结果可为太阳能增氧机的进一步推广应用提供数据支撑。     

基于氧传质的池塘机械增氧节能技术

该文通过对不同形式池塘机械增氧试验与分析,基于氧传质理论,提出了通过改变运行控制状况和使用方法达到池塘机械增氧设备节能的方法,试验结果表明利用该方法可节省能耗平均达4%,配合采用水层交换机械代替增氧机运行部分时间后,与传统增氧机运行方式比较,总体节省能耗达29.2%。该方法对池塘机械增氧节能运用和开展池塘智能化增氧研究具有指导意义。     

微孔曝气流量与曝气管长度对水体增氧性能的影响

为了探究曝气流量与曝气管长度对增氧性能的影响,在不同曝气流量、不同曝气管长度条件下进行了室内水体底部微孔曝气增氧试验。分析了曝气流量与曝气管长度对氧体积传质系数、增氧量和氧利用率的影响。研究结果表明,当曝气流量为0.27~0.55 m3/s、曝气管长为0.9~1.5 m时,所对应的氧体积传质系数在0.63~1.1 h-1变化,增氧量在6.8~12.9 g/h变化,氧利用率在6.87%~9.28%变化,且在一定的曝气管长度下,氧体积传质系数、增氧量均与曝气流量成正比,而氧利用率则与其成反比关系;在一定的曝气流量下,曝气管长度对氧体积传质系数产生的影响表现为先高后低再高的趋势;氧体积传质系数与修正的饱和溶解氧浓度是否作为增氧量的主要影响因子取决于曝气管长度;曝气流量对氧利用率较曝气管长度更为敏感。研究还发现,微孔曝气系统中存在着最优曝气管长度,使得增氧性能最佳,并建立了最优曝气管长度与曝气流量、水深、输入压力、最优初始气泡直径的相关关系式,为低碳经济下微孔曝气系统的设计和运行提供了理论依据。     

涌浪机在对虾养殖中的增氧作用

溶解氧是对虾正常代谢和生长中所必需的,为了探索对虾养殖增氧方式的新途径,该文进行了涌浪机在高位池凡纳滨对虾高密度养殖条件下增氧情况的研究,并进行了不同天气状况下与水车增氧机增氧效果的对比。试验表明:涌浪机在晴好天气下增氧能力远超同功率水车增氧机。在试验养殖密度约为10000kg/hm2时,0.75kW涌浪机在晴好天气白天时与同功率水车增氧机相比,使池中溶解氧质量浓度平均提高1.24mg/L,但在阴雨天和夜间涌浪机的增氧效果较差,增氧能力与同功率水车增氧机相近。因此,涌浪机在实际应用中需与其他增氧模式相结合使用,将会取得较好的增氧效果。     

营养液动态液位法的原理及其增氧效果

经过对国内外水培技术中各自独具特色的增氧技术和方法的总结和分析，提出了营养液深液流栽培的动态液位增氧法(DSS)。DSS利用了滴液法、液流法、露根法、湿气根法等几方面增氧的原理和方法，在由水泵向栽培槽中供给营养液时，在回液套管的作用下，营养液向栽培槽底面流动，这种流动方式，有利于向植株根系更好地供应养分和氧气；在水泵停止工作时，随着液面的不断下降，植株的上层根系便暴露在空气中，可以充分进行氧气的吸收，以弥补营养液中氧含量的亏缺。     

曝气增氧微气泡-水界面和水体表面的氧传质的计算分析

在水产养殖池塘中微孔曝气充氧系统日益受到关注,为了探究微气泡-水界面与水表面湍动对氧传质的贡献,在不同曝气流量、不同淹没水深条件下进行了水体底部微孔曝气增氧试验。基于氧体积传质理论,采用美国土木工程协会推荐的计算模型和两区氧传质模型进行耦合求解,计算得到了水体底部微孔曝气增氧过程中气泡-水界面和水表面湍动扩散氧体积传质速率。对温度修正后的体积传质速率进行分析,结果表明,在一定的淹没水深下,气泡-水界面和水表面湍动扩散氧体积传质速率均与曝气流量成正比;而在一定的流量下,气泡-水界面和水表面湍动扩散氧体积传质速率与水深成反比。针对于浅型养殖池塘,随着曝气管淹没水深的增加,虽然水表面传质的贡献率有所下降,但是其贡献仍然很大,占到了80%以上。结合微孔曝气式增氧系统具有能耗较低、安装简单等优点,采用微孔曝气式增氧系统对浅型水域增氧和湍动混合具有较大优势,值得推广采用。     

基于间歇非稳态方法的溶氧装置增氧能力检测

针对常用溶氧装置增氧能力试验操作随意性和试验误差较大的缺点,通过试验研究,提出了一种基于间歇非稳态法的试验方法。从所需设施、设备,试验过程和计算方法几个方面进行了具体的说明。使用该方法对DP18-Y型多腔喷淋式溶氧装置进行了验证试验：在气液比（G/L）1︰100和1.5︰100两种条件下,系统稳定运行约130和220 min,池内的平均溶解氧质量浓度达到17 mg/L（接近理论饱和溶解氧浓度）,3个测量点示值误差在±0.78 mg/L范围内;在两种气液比条件下重复进行3次试验,增氧能力计算结果分别为(20     

小型活体水产运输箱电解水增氧装置设计与试验

水产长距离运输保证鲜活需要保持水产原生存环境的压力、水质、溶氧度等条件,其中溶氧度直接关系水产的存活,因此增氧装置的设计成为活体水产运输的关键技术之一。为了解决电解水增氧方式能耗大、难以小型化的问题,该研究设计了适用于小型水产运输箱的电解水增氧装置。首先根据计算流体力学软件仿真计算结果设计了装置中可在正负电极间产生恒稳均匀流场的整流结构参数;然后通过试验探索水溶氧和装置总能耗在电解电压与水交换流量影响下的关系。试验结果表明:在容积为8×10^-3 m³的箱体内,采用直流电解,当电解电压为37V、水交换流量为6.97×10^-5m³/s时,总能耗最低为39.39 kJ。该装置设计和试验结果可为电解水增氧方法在水产运输和养殖中的实际应用提供了依据。     

转筒式增氧机增氧能力的试验研究

对转筒式增氧机的增氧机理进行了分析,通过室内多因素试验观察、分析找出了影响其增氧能力的主要因素及较优组合;提高转筒转速,可增加进入水体中的空气量,减小气泡直径,加速水体的紊动和对流循环,以提高增氧能力,为转筒式增氧机设计提供了基本依据。     

中国节能型日光温室的理论和实践(英文)

扼要介绍了中国节能型日光温室的基本结构、性能、应用和发展概况,重点介绍了该温室建筑结构参数的优化设计,如温室各建筑参数的几何尺寸,采光屋面的倾角和几何形状,墙体结构,后屋面结构及其仰角和投影,外保温覆盖材料和环境调控手段等。同时还介绍了中国节能型日光温室理论研究成果,如建立了日光温室光、热、空气湿度、土壤温度和力学数学模型,并指出这些成果是日光温室结构优化设计的基础。     

带跟踪系统的太阳能加热装置促进沼气生产的研究（英）

该研究旨在探索如何利用太阳能增温系统促进沼气生产,研究对象为一个容积为100 m3的沼气发酵装置,该沼气装置位于陕西省淳化县润镇中学,用于处理该校公厕粪污。陕西省淳化县润镇1月的平均气温为-1.6℃,最低气温达-15℃,平均太阳辐射为4.5 kwh/m2,没有加热系统的沼气池在冬季基本停止产气,为解决这一问题,在润镇中学配套建设了由120 m2的日光温室和总面积为20 m2的热管太阳能集热器组成的太阳能增温系统,并配合使用电加热系统。在冬季,此太阳能系统每天可促进沼气发酵装置多生产12 m3沼气,产出的沼气可输送到学校厨房,具有较好的经济效益。此外,设计了带有自动跟踪系统的抛物面太阳能聚光器（PTC）和日光温室组合系统为沼气发酵装置增温,以期得到更好的增温效果和更高的沼气产量。     

基于无线传感器网络的节能型水产养殖自动监控系统

水产养殖的规模化发展和人力成本的不断上升迫切需要建立水质参数的无人值守自动监控系统。该文提出了一种基于改进型低能耗分层分群协议（LEACH）的Zigbee无线传感网络的水质监测和基于西门子PLC的变频增氧控制系统。在LEACH-C通信协议中,由基站根据各节点剩余能量的估算值选定簇首,达到各节点供电电池剩余能量的均衡,同时从系统的实际控制精度出发,当节点测量到的溶解氧浓度值与上次发送值误差在0.02 mg/L范围内时,不向簇首发送数据,达到节约供电电池能量的目的,经试验发现采用优化后的LEACH-C协议,比采用常规的LEACH协议网络有效寿命延长33.33%。适合鲈鱼生长的水体溶解氧质量浓度大于4.5 mg/L,但随着浓度的上升增氧效率将逐步降低,因此设定应急增氧的区间为4.5～5.5 mg/L。控制系统根据无线传感网络测量的溶解氧质量浓度值,采用PI-PID控制水体溶解氧浓度。保证了水体溶解氧质量浓度始终适合鱼类生长。通过试验验证,与人工粗略控制相比,这种控制方法大幅降低了人力成本和节约了51%的电能。该文可为水产养殖自动控制研究提供参考。     

防虫网对节能日光温室通风性能影响的研究

自然通风是决定日光节能温室质能平衡和调节微生态环境平衡的重要因素。为了提高节能日光温室的环境管理和结构设计水平,有必要研究防虫网对日光温室通风性能的影响,以提高日光温室的绿色产品生产率。因此,运用气体衰减示踪技术和数理统计理论,研究了日光温室不同形式通风机构的通风性能。试验研究表明在通风口处装设防虫网会显著地减少日光温室的通风率,有时可高达50%。研究还表明,无论装设有无防虫网,卷膜通风机构比拉膜(推膜)通风机构都具有较大的通风率,有时前者是后者的1.4倍左右。     

日光温室水幕帘蓄放热系统增温效应试验研究

针对日光温室夜间温度过低,难以满足作物生长需求这一问题。设计了一种水幕帘蓄放热系统,该系统以日光温室墙体结构为依托,以水为介质进行热量的蓄积与释放,白天利用水循环通过水幕帘吸收太阳能,同时将能量储存在水池中,夜晚利用水循环通过水幕帘释放热量,以提高日光温室内温度。试验测试结果表明,应用该水幕帘蓄放热系统可将温室内夜间温度提高5.4℃以上,可将作物根际温度提高1.6℃以上;该系统夜间通过水幕帘的放热量达到4.9～5.6MJ/m2;日光温室蓄放热量的增加,实现了西红柿的安全过冬生产,同时将西红柿的上市时间至少提前20d。该研究成果对日光温室结构的改进、温度调控有较大的科学意义。     

复杂天气状况下的太阳能混合跟踪系统及控制判据

为了解决传统太阳能混合跟踪控制判据范围宽泛,不能准确识别天气情况的问题,该研究设计了一种复杂天气状况下的太阳能混合跟踪系统。通过分析非聚光与聚光条件下系统运行在不同跟踪策略下的跟踪特性,结合天气特征,提出以辐照度识别天气状况的多阈值控制判据。控制判据将天气划分为辐照度波动天气、高辐照度天气、低辐照度天气与辐照度极低天气,装置可根据外界气象变化自动调整光电跟踪、视日运动轨迹跟踪或固定倾角控制模式。该系统搭建Node-Red总控平台,采用并行控制,优化混合跟踪策略,控制信号稳定输出。试验结果表明：应用该判据的混合跟踪系统工作性能优良,非聚光条件下系统平均发电功率分别高出光电跟踪与视日运动轨迹跟踪0.03和0.16 W,聚光条件下系统平均发电功率达到0.81 W,高出光电跟踪0.03 W,高出视日运动轨迹跟踪0.55 W,由此可知,该系统能够提升光伏发电的输出电能,为太阳能混合跟踪系统的跟踪方式切换提供了理论依据。     

主成分分析和长短时记忆神经网络预测水产养殖水体溶解氧

为了提高水产养殖溶解氧预测的精度,提出了基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的水产养殖溶解氧预测模型。首先通过主成分分析提取水产养殖溶解氧的关键影响因子,消除了原始变量之间的相关性,降低了模型输入向量维度;然后,在Tensorflow深度学习框架的基础上建立LSTM神经网络的水产养殖溶解氧预测模型;最后,利用该模型对浙江省淡水水产养殖研究所综合实验基地某池塘溶解氧进行验证。试验结果表明:该模型与BP神经网络等其他浅层模型相比,模型评价指标平均绝对误差、均方根误差和平均绝对误差分别为0.274、0.089和0.147,均优于传统的预测方法;该模型具有良好的预测性能和泛化能力,能够满足水产养殖溶解氧精确预测的实际需要,可以为水产养殖水质精准调控提供参考。     

陕西省太阳辐射及其日照时数的时空变化特征

根据陕西省气象台站观测资料,分析了陕西省太阳总辐射和日照时数的时空演变特征.结果表明,陕西省太阳总辐射和日照时数呈现出一致性的从北向南递减趋势,且在渭北高原一带存在太阳总辐射和日照时数的次高值区,同时指出了陕北地区4～8月,关中、陕南地区5-8月是太阳能资源利用的最佳时期.研究结果可为进一步研究区域气候变化、指导农业生产及合理利用太阳能资源提供参考依据.     

基于改进极限学习机的水体溶解氧预测方法

为了有效地指导水产养殖生产,提高溶解氧浓度预测的精度,提出了基于因子筛选和改进极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）的水产养殖溶解氧预测模型。首先,利用皮尔森相关系数法计算各影响因子与溶解氧浓度间的相关系数,提取强关联因子,降低预测模型的输入量维度;采用偏最小二乘算法（Partial Least Square, PLS）优化传统ELM神经网络,避免网络中隐含层共线性问题,保障输出权值的稳定性;然后,结合新型激活函数,构建水体溶解氧浓度预测模型。最后,将SPLS-ELM（Selection Based Partial Least Square Optimized-Extreme Learning Machine）预测模型应用到江苏省无锡市南泉基地某试验池塘的水体溶解氧预测中。试验结果表明：该模型的预测均方根误差为0.323 2 mg/L,与最小二乘支持向量机（Least Square Support Vector Machine,LSSVM）、BP神经网络、粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）优化LSSVM和遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化BP神经网络相比分别降低40.98%、44.48%、34.73%和44.18%。且该模型的运行时间仅0.623 1s,预测精度和运行效率明显优于其他模型。该模型的溶解氧预测曲线接近真实溶解氧变化曲线,能够满足水产养殖实际生产对水体溶解氧预测的要求。     

太阳能职业技术教育与社会主义新农村建设

该文简要介绍了中国面临的能源问题,叙述了推广应用太阳能与社会主义新农村建设的重要关系,同时提出了在农村开展太阳能职业技术教育的必要性及将会带来的长期社会效益和经济效益,对太阳能产业可持续发展起到很好的规范与推广作用。