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针对连作障碍严重制约三七种植可持续发展的问题,设计一种针式水蒸气输出装置,对消毒针的结构参数进行优化,并通过土槽试验进行验证。通过Fluent软件对消毒针内部进行仿真,结果表明,消毒针出口流速、压力增大,出口温度无明显变化。土壤热传导试验表明,在5 min内即可将土壤加热到90℃,土壤加热基本规律为下层土壤加热效率较低、上层土壤加热效率高。为了探究消毒针不同结构参数对土壤升温效果的影响,选取单侧孔口数量、孔口直径和水蒸气出射角作为试验因素,选取土壤升温到90℃所需时间作为试验指标,进行了正交试验,确定消毒针最优结构参数组合为:消毒针单侧孔口数量为4个、孔口直径为2 mm、水蒸气出射角为45°,此时土壤升温到90℃时间最短,为116 s。通过Fluent多孔介质传热仿真得出,消毒针的最佳排布方式为6×6,最佳数量为36根,间距为250 mm。对消毒后的土壤有机质含量及pH值进行检测,表明消毒后土壤环境符合三七生长的环境要求。 相似文献
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随着人民生活水平的提高和审美观念的加强,人们对于美的追求更多。在城市的绿化过程中不满足于传统的草坪和树木的种植,除此之外还选择各种花卉,利用花卉的颜色和外貌进行造型,从而使得花卉与周围的树木相互结合,形成一道亮丽的风景线。所以,花卉作为园林绿化中的重要组成部分,直接关系到了绿化的效果,因此需要强加花卉培育技术,保证花卉的健康成长。 相似文献
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[目的]为甘薯叶提取物应用于抗衰老化妆品提供理论依据。[方法]利用正交试验对甘薯叶中清除自由基的活性物质的提取及保存条件进行优化,并通过相关性分析对提取物中清除自由基能力的活性成分进行探讨。[结果]结果表明:甘薯叶中含有清除DPPH自由基和羟自由基的活性物质,提取剂种类是影响活性物质提取效率的最重要因素,其中最佳提取与保存条件为:以水为提取溶剂,提取液pH值为8,最佳保存温度为25℃。甘薯叶提取物总酚含量与其DPPH和羟自由基清除率呈正比关系且具有良好的线性关系;提取物总黄酮含量仅与羟自由基清除率有较好线性关系。[结论]提取物中的酚类物质能有效地清除DPPH自由基和羟自由基;提取物中的黄酮类物质仅能有效清除羟自由基。 相似文献
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中空纤维膜分离燕麦蛋白工艺及膜清洗方案 总被引:2,自引:1,他引:1
以燕麦蛋白回收率、总糖清除率、膜的污染度、浓缩效率及膜通量恢复率为指标,优化了中空纤维膜分离燕麦蛋白的工艺参数及膜的清洗方案。在温度35℃、压力0.02 MPa、pH值=8、流量25 L/h条件下利用MOF503分离经滤纸预处理的燕麦蛋白提取液,燕麦蛋白回收率、总糖清除率、膜的污染度及浓缩效率分别为80.3%、79.5%、41%、 43.5 L/(m2·h),同时,若采用分批超滤方式并辅以定期在线负压反冲清洗更有利于MOF503超滤处理燕麦蛋白提取液;通过物理和化学清洗方法对MOF503清洗效果的研究,表明物理清洗中的负压反冲清洗效果要明显优于等压水力清洗,化学清洗中HCl(pH值=2)和NaOH+H2O2+HCl比其他的效果要好,若物理和化学清洗协同作用,可使MOF503膜通量恢复率达94.74%。该研究表明利用中空纤维膜分离燕麦蛋白是可行的,并且将为膜分离蛋白的研究提供一定的技术依据。 相似文献
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[目的]研究槐花中清除自由基活性物质的提取工艺。[方法]通过正交试验确定了槐花清除DPPH自由基、羟自由基和超氧阴离子的活性物质的最佳提取工艺。[结果]结果表明,槐花中清除DPPH自由基的活性物质的最佳提取工艺为:以50%乙醇为提取溶剂,预处理时间12h,提取时间1h;清除羟自由基的活性物质的最佳提取工艺为:以30%乙醇为提取溶剂,预处理时间12h,提取时间2h;清除超养阴离子的活性物质的最佳提取工艺为:以50%乙醇为提取溶剂,预处理时间0h,提取时间1h。提取液浓度是影响槐花中清除DPPH自由基、羟自由基和超氧阴离子的活性物质的最主要因素。[结论]为槐花提取物应用于抗衰老食品提供理论依据。 相似文献
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基于机器视觉形状特征参数的祁门红茶等级识别 总被引:3,自引:8,他引:3
外形是评价茶叶质量的重要指标之一,目前主要依赖人工审评的方法,客观、准确的评价外形指标对茶叶加工、销售有重要的意义。该研究提出了一种基于形状特征直方图结合支持向量机的茶叶等级识别方法。以7个等级的祁门工夫红茶为研究对象,构建图像采集系统,标定相机参数,采集各等级的茶叶图像。对图像进行灰度化、二值化处理,提取叶片的6个绝对形状特征:长度、宽度、面积、周长、最小外接矩长、宽,在此基础上计算狭长度,矩形度2个相对形状特征,生成形状特征的直方图。以直方图分布为特征向量,构建了基于BP神经网络,极限学习机(extreme learning machine,ELM),支持向量机(support vector machine,SVM),最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的等级识别模型,并对比了不同模型的识别效果。结果表明,该文构建的图像采集系统测量精度0.3 mm,能够准确提取形状特征参数;基于形状特征直方图的LS-SVM模型识别效果最好,识别精度为95.71%,测试集决定系数为96.2%,具有算法复杂度低,易于求解的优点。研究结果为实现茶叶的客观、数字化等级鉴定,提供了试验数据和参考方法。 相似文献
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在眉茶拼配过程中,为了客观定量的评价试拼小样与标准样之间的相似性,该研究提出了一种基于深度度量学习的相似性评价方法,采用7种等级的眉茶标准样作为训练集,并在标准样中加入不同含量半成品茶构建具有不同相似性的测试集。采集茶样的高光谱数据并获取光谱特征与图像特征,分别以光谱数据、图像数据、图谱融合数据3种数据类型作为模型的输入。为了构建距离特征空间,该研究提出了基于三元组损失的深度特征提取网络,并设计了Center Anchor Triplet Loss损失函数,通过样本在特征空间的距离,表征相似程度,达到定性判断相似性和定量度量相似度的目的。结果表明:图谱融合数据结合Center Anchor Triplet Loss的方法精度最高,相似性判断准确率为98.89%,相似度度量准确率为100%。该研究采用未经训练的独立样本评价模型,可以获得较好的结果,说明算法具有较好的泛化能力。研究结果为眉茶的相似性评价提供了理论依据。 相似文献