绿色岛国新西兰

<正>2009年一月中旬,我和老伴去新西兰的奥克兰看望在那留学的儿子。走下飞机,当地时间是中午11点,强烈的阳光洒满大地,四周一片安静。抬头望去,满目是连绵起伏的绿色,树木葱茏,草坪如茵,天空中飘浮着块块厚厚的云朵,令人有一种身在画中的感觉。一旁有人说,新西兰的空气纯净度是世界最高的,浮尘大大低于标准值,可见这里确是世界上空气最纯净的地方。     

引进种植国外紫花苜蓿的技术要点

对紫花苜蓿进行田间管理,是为了消除影响牧草生长的不利因素,为牧草繁茂生长和高产创造良好的条件。由于陕西省榆林市榆阳区草种基地建设相对滞后,牧草品种老化,人工种草品种单一,优良草种短缺,市场上草种纯净度低、质量差,影响了     

油用型向日葵种子加工技术

1清选，加工 油葵种子清选加工，是指通过采用较先进的分选设备剔除掉夹杂在种子中的秸秆、茎叶、空壳、秕粒、草籽、泥沙等杂质，从而提高种子纯净度，力求净度达99％以上，以便下一个流程对种子进行分级、包衣。首先，所要清选种子必须经过充分晾晒，使种子水分降到10％以下；其次，通过调节风量来控制空壳、秕粒和裸仁及其他杂质的分离。通过种子清选加工，油葵种子本身纯净度大大提高，籽粒饱满，纯净无杂。实践证明，清选加工后的油葵种子本身发芽率将提高3～5个百分点。     

叶丝就地风选工艺技术研究

为进一步提高烟支卷制质量,在叶丝干燥后增加就地风选工艺,叶丝就地风选工艺不仅可以解决叶丝在高温输送或存储过程中对感官质量的影响,而且还可以有效剔除干燥后叶丝中所含的梗签、梗块和湿团,提高叶丝的纯净度.基于此,在叶丝干燥后加装了叶丝就地风选机,可以减少烟丝中含签量,进一步提高卷制质量的稳定性.     

草坪直播六项关键技术

一、科学选种.选用纯净度高、粒大饱满、整齐一致、生活力强及无病虫害的种子. 二、确定播种量.根据种子纯净度及发芽实验计算出实际播种量.大中粒种子,如黑麦草,每667平方米(1亩)用种子10～15千克;细小种子如早熟禾品种,每667平方米用种子6～8千克.     

高级别低碳钢的生产工艺

专利号:200910244375.1为了保证钢坯的纯净度,冶炼低碳钢一般采用转炉-钢包炉精炼-RH精炼-连铸的工艺路线。此工艺路线的脱碳任务在转炉内完成,钢包炉精炼作用为脱硫、升温和防止增碳,由于RH工序为了保证钢水的纯净度而不具备脱碳功能,因此对碳含量的要求非常严格,这就造成转炉终点过氧化性非常强,相当一部分钢水,最高接近20%被氧化,增加了钢铁料损耗,而且稍有波动将造成碳含量超标,导致冶炼失败,造成改判甚至回炉。     

不同脱粒方法对狼尾草种子数量和质量的影响研究

比较了8种脱粒方法对威提特东非狼尾草Pennisetum clandestinum cv.whittet种子数量和质量的影响,结果表明,人工锤打脱粒法获得的种子破损率最低,纯净度和发芽率最高;木刀脱粒机脱粒法(筛孔直径0.8 cm)获得的种子数量最多, 10 kg种子材料可获得937.3 g种子,种子的破损率也较小,为8.37%,种子的纯净度为88.33%,种子的发芽率高达92.33%,仅次于人工锤打脱粒法.综合排名表明,人工锤打脱粒法和木刀脱粒机脱粒法(筛孔直径0.8 cm)同为第一,但人工锤打脱粒种子数量偏低,费时费力,经济效益不高.因此,最终确定木刀脱粒机脱粒法(筛孔直径0.8 cm)为威提特东非狼尾草种子脱粒的最佳方法.     

高效率新型打叶风分机的研制

现有风分设备单机风分效率最高约20%左右,达不到高效率高精度的风分要求。整线风分效率综合出片率一般比全叶率低1%～3%,风分的不彻底带来原料的损耗浪费,且降低风分后叶梗的纯净度。通过研制新型高效率风分机,采用多级风刀反抛,优化进出料结构及导风板,较大程度缩小风分过程设备能耗,提高风分效率。     

打叶复烤不同工艺路径及工艺参数对烟叶纯净度等指标的影响

[目的]研究打叶复烤工艺路径及工艺参数对烟叶纯净度等指标的影响,最大限度地提升打叶复烤烟叶纯净度。[方法]以皖南C3F、凉山C3FA烟叶为试验载体,开展了打叶复烤不同工艺路径、工艺参数对烟叶纯净度影响试验。[结果]在试验条件下,不同工艺路径和不同工艺参数对出片率基本无影响,切把头处理烟叶中片率提高,叶中含梗率、杂物比例下降,风选除杂烟叶和挑选后碎叶分离处理后杂物比例下降,切片刀数由1刀调整为2刀烟叶中片率提高,随着整线工艺流量的下降叶中含梗率略有下降,风选除杂风机频率过大过小均不利于杂物的剔除,宜设计合理的参数值。[结论]打叶复烤工艺路径及工艺参数均对烟叶纯净度有一定程度影响。     

基于混合像元分解提取小麦种植面积的技术与方法研究

以菏泽市曹县为例,运用线性混合模型,对MODIS遥感数据的混合像元分解技术与方法进行了初步研究。通过MNF变换、散点图以及引入PPI纯净像元指数确定端元组分,并采用最小包含法求取端元组分反射率,而后将4类端元光谱值代入线性模型,用带有约束的最小二乘法求解,得出每种地物类型的百分比丰度以及RMS误差图像,RMS均值小于0．0096,并与TM图像进行对比分析,利用混合像元分解方法可较高精度的提取小麦面积信息。