某LNG站管网与管径的优化计算

天然气管道在实际运行时,由于用户种类不同,对气量和压力的要求相去甚远.通过对福建LNG站输气干线工程设计进行合理的优化设计计算,采用动态模拟方法对管网系统进行了分析和计算,研究了影响管网系统主要因素,提出了在天然气管网的设计中对管网系统进行优化的方法.     

科技草莓 越种越甜

偌大的精品草莓园里蜜蜂飞舞．20多个钢架塑料大棚内．安装着浴霸“太阳灯”．挂着温度计．点点泛红的草莓点缀在绿叶间,清香四溢。“去年,种草莓收入达24万多元．亩均收入1万元以上。”日前,浙江省江山市圣前家庭农场场长马圣前一脸喜气地说。     

地理标志农产品杭州西湖龙井的真伪识别方法及应用研究

地理标志农产品不断受到不法商贩以次充好等不良行为的侵害。本研究以西湖龙井茶叶为例．基于近红外光谱分析技术,采用特征光谱片段分割的方法,将西湖龙井茶叶的光谱特征以编码形式写人标签、条码等介质．从而真正实现对地理标志农产品物签合一的溯源。     

飞机上能打电话了吗?

正2014年12月28日,在长春飞往北京的航班快要降落时,一位女乘客掏出手机打电话,乘务员发现后立即上前制止,该女子却不以为然,态度恶劣,坚持不关机。飞机降落后,警方依法对该女子处以行政拘留5日的处罚。然而,另一则消息却是这样的:2014年4月16日,两架分别从北京飞往成都和成都飞往北京的对飞航班首次开启空中宽带系统体验之旅,飞机上的旅客可以像在地面上一样自由地上网,通过     

牛传染性鼻气管炎的分离鉴定和灭活条件的优化

从疑似牛传染性鼻气管炎病毒感染的牛鼻腔中分离出1株病毒,通过PCR方法和MDBK细胞病变观察对其进行鉴定,确定该分离株为牛传染性鼻气管炎毒株。通过对该毒株的增殖条件和甲醛灭活条件的优化研究,为制备牛传染性鼻气管炎细胞源灭活疫苗提供参考依据。结果表明该毒株接毒18h后病变细胞达70％开始收毒,病毒液在0．2％的甲醛37℃灭活36h灭活效果最好。     

紧凑型玉米优质高产制种技术

本文就紧凑型玉米高产制种具体技术以及实施方法做了进一步阐述     

不同磷源及其施用量对烟草湘烟5号生长发育及产量、质量的影响

以湘烟5号为材料,通过设置5种不同磷肥类型和4种施用量试验,研究湘烟5号生长发育和产质量对不同磷源的响应效果。结果表明,钙镁磷处理对湘烟5号生长发育及烟叶主要化学成分指数(chemical components usability index,简称CCUI)的作用效果最好,磷酸一铵、磷酸二铵、过磷酸钙处理居中,过磷酸钙和钙镁磷各半混施的作用效果最差;钙镁磷处理对烟叶主要经济效果指数(economic character index,简称ECI)的作用效果最好,磷酸一铵、过磷酸钙、磷酸二铵处理居中,磷酸二铵和钙镁磷各半混施的作用效果最差;ECI和CCUI以施用钙镁磷108 kg/hm~2最高,分别达0.93和92.8。表明湘烟5号烟叶优质品质的形成对钙镁磷肥的响应效果最佳,烟叶主要化学成分的协调性最好,钙镁磷肥的最佳施用量(P_2O_5)范围为72～108 kg/hm~2。     

微波辅助提取艾纳香精油的工艺优化及抗菌活性的研究

以艾纳香为原料,以艾纳香精油得率为指标,采用微波辅助水蒸气蒸馏法对艾纳香精油提取工艺进行单因素及Box-Behnken响应曲面试验进行优化,并用琼脂扩散法和琼脂稀释法对其抗菌能力进行研究。结果表明:艾纳香精油微波提取的最佳工艺条件为微波功率450 W、提取时间23min、液料比为10(mL∶g),此条件下提取的艾纳香精油得率为3.45%,提取工艺稳定可行。5种受试菌均有抑制活性,对比抑菌圈直径和MIC,抑制顺序为黄曲霉黑曲霉金黄色葡萄球菌大肠杆菌绿脓杆菌。     

基于MaxEnt模型和气候变化情景入侵种黄顶菊在中国的分布区预测

为了分析入侵种黄顶菊[Flaveria bidentis (L.) Kuntze.]在中国的潜在适生分布区,利用最大熵模型(MaxEnt)与ArcGIS软件预测了黄顶菊在当前及未来气候条件下在中国的潜在适生分布区。结果表明：在当前气候条件下,黄顶菊主要分布在河北省大部分地区、北京市南部、河南省北部以及天津市的西部地区;未来气候条件下,黄顶菊的适生分布范围将进一步扩大,在2060年前后,高适生区的面积将增长到14.73万km ²,增长率达121.49%,主要分布在河北省及周边地区、陕西省西安市及周边城市。运用刀切法(Jackknife)计算各个环境变量对物种分布的影响,最冷月最低温度、最冷季平均温度、年平均气温、最干季平均温度、海拔、温度季节性变化标准差、最湿季度平均温度和最暖季平均温度8个环境变量是影响黄顶菊分布的主要因素。模型的AUC值为0.987,表明模型的准确度非常高。未来气候变化情景下黄顶菊的分布范围将进一步扩大,建议相关部门对此密切关注,并尽早采取防护措施。     

基于ROI-CNN的赛罕乌拉国家级自然保护区陆生野生动物自动识别

目的利用红外自动感应相机对野生动物进行图像监测是对野生动物保护管理的有效手段,为了解决野外复杂背景环境导致的野生动物监测图像自动识别准确率低的问题,提出一种基于感兴趣区域(ROI)与卷积神经网络(CNN)的野生动物物种自动识别方法。方法以红外自动感应相机在内蒙古赛罕乌拉国家自然保护区内拍摄的马鹿、斑羚、猞猁、狍和野猪这5种国家级陆生保护动物的图像为实验样本,采用基于回归算法的目标检测方法,对监测图像中野生动物区域进行检测并分割,生成ROI图像,减少复杂背景信息对物种识别的干扰;利用裁剪、仿射变换等方式对样本数据进行扩充;构建基于全局-局部的VGG16双通道网络模型对样本图像进行训练,最后接入分类器输出物种识别结果。同时,构建了基于VGG19的双通道网络模型对样本图像进行训练,并与本研究训练结果进行比较;另外,将样本图像分别输入本研究算法与VGG16、R-CNN、Fast R-CNN算法进行训练,对比不同算法下的识别效果。结果利用本研究模型对样本图像进行训练时,测试集的平均识别精度均值MAP达到0.912,相对于VGG19结构下的训练模型和VGG16、R-CNN、Fast R-CNN,得到了更高的MAP值。结论相比于其他算法,本研究提出的物种识别模型更适合于复杂背景下的野生动物监测图像的物种识别,可以得到更高的MAP值与更优的识别效果。