Abstract:

农业生物质资源化利用与高值化转化事关农民增收、农业增效和农村环境治理,是国家推动农业绿色发展、落实乡村振兴与“双碳”战略的重要内容。农业生物质组成复杂、性质波动明显,单一转化技术存在能量利用效率低、组分利用不充分和产物附加值有限等问题。针对上述瓶颈,本文围绕农业生物质高值化耦合炼制与过程监测,重点综述了“光-热-储”与“光-生-热-储”两类耦合炼制技术体系及其装备发展,并从原料适应性、能量转换效率、系统复杂度及技术成熟度等维度对光热储4条技术路线进行了横向对比,明确了不同耦合路径的适用场景与瓶颈。在光谱速测方面,系统总结了近红外光谱、中红外光谱、拉曼光谱、激光诱导击穿光谱及光谱成像技术在原料评价、过程监测和产品质控等环节的应用进展,梳理了光谱设备由实验室向便携式现场设备及工业在线检测系统演进的发展现状,并分析了复杂工程环境下的基质与工况干扰问题。在此基础上,重点探讨了光谱速测与耦合炼制过程的融合路径,提出了“硬件抑制—光谱校正—模型迁移—状态监测”的协同干扰消除策略,以及极端工况专用装备研发、机理与数据融合驱动建模、光谱数据与多能流系统智能闭环调控3个未来重点方向。最后,针对耦合炼制系统的多能流协同、光谱在线感知及装备集成等关键问题提出发展展望。

Abstract:

生物质掺烧是现阶段煤电低碳化改造最具工程可行性的技术路径之一,也是农林废弃物规模化利用的有效手段。本文以化石碳替代、污染物协同控制、生物碳移除、碳化学转化为主线,系统梳理了直接耦合、间接耦合和并联耦合3种技术路线的特征与适用边界,分析了生物质掺烧对锅炉结渣积灰、高温腐蚀及燃烧效率的影响机制,评估了其对SO2、NOx、颗粒物及重金属等污染物的协同控制效应。在此基础上,重点综述了生物质掺烧与碳捕集利用与封存(CCUS)耦合形成生物质能源碳捕集与封存(BECCS)的系统集成进展,并对飞灰在CO2资源化利用中的潜在应用方向作了初步探讨,作为副产物高值化利用的补充路径。通过对比欧盟、英国、美国、日本等国家和地区的政策框架,揭示了中国生物质掺烧发展面临的差异与挑战。研究表明,生物质掺烧已由单纯的燃料替代技术向低碳、零碳和负碳多层次技术体系演进,未来需在燃料供应链建设、高比例掺烧安全运行、BECCS系统集成以及混燃副产物高值化利用等方面实现关键技术突破。

Abstract:

中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量是评价秸秆饲用品质的关键指标。为获得适用于低成本专用仪器的稳定特征谱区,本文提出一种基于多建模流程共识的波长选择策略。以350份秸秆样品为校正集,100份独立样品为外部验证集,采集10000 ~4000cm-1范围内的近红外光谱。将原始光谱、标准正态变量变换和Savitzky–Golay一阶导数分别与CARS、MC–UVE、SPA、siPLS和VIP组合,在100次Monte Carlo样本划分下重复建立PLS模型,并根据波长变量的跨流程重复选择特征识别共识波段。ADF和NDF目标共识波段分别包含449和434个变量,占总变量的14.96%和14.46%。固定共识波段模型在外部验证集上的ADF含量RMSE、R2、RPD和Bias分别为13.54g/kg、0.892、3.05和1.92g/kg,NDF对应值分别为17.05g/kg、0.890、3.03和-4.26g/kg。共有波段主要反映多糖羟基、结合水和C—H/C—O合频等细胞壁基础信息,ADF和NDF特异波段分别补充了纤维素/木质素富集区及半纤维素和结合水状态信息。该方法在显著减少变量的同时保留了稳定预测信息,可为小型近红外设备的候选波段和通道设计提供依据。

Abstract:

为优化玉米秸秆半连续厌氧发酵产甲烷效率,制备得到3种混合气体纳米气泡水(Nanobubble water,NBW):(H2 + CO2) - NBW (体积比为4∶1)、(CO2 + CH4) - NBW (体积比为2∶3)和(CO2 + H2 + CH4) - NBW (体积比为4∶1∶5),探究了不同混合气体NBW对产甲烷、底物降解、发酵液热物性以及微生物群落的影响规律。结果表明,(H2 + CO2) - NBW、(CO2 + CH4 ) - NBW和(CO2 + H2 + CH4 ) - NBW的平均日产甲烷量相比对照组分别提高15.76%、4.51%和6.87% ,甲烷体积分数最大提高8.01%、5.20%和8.37%。底物降解方面,混合气体NBW有利于提高半连续运行前期挥发性脂肪酸、还原糖和可溶性化学需氧量浓度。相比对照组,(H2 + CO2) - NBW、(CO2 +CH4) - NBW和(CO2 + H2 + CH4) - NBW组的总固体去除率分别提高40.10%、10.82%和16.36%。同时,混合气体NBW有效改善了发酵液传热和流动特性。(H2 + CO2 ) - NBW、(CO2 + CH4 ) - NBW和(CO2 + H2 + CH4 ) - NBW组发酵液平均导热系数相比对照组分别提高2.93%、2.87%和0.98% ;平均表观黏度相比对照组分别下降了10.51%、14.89%和14.79%。微生物群落分析表明,混合气体NBW的引入提高了氢营养型产甲烷菌(Methanolinea、Methanospirillum、Methanomassiliicoccus等)和水解酸化菌(ADurb. Bin120、Aminicenans、Clostridium等)的相对丰度。研究结果可为纳米气泡技术在厌氧发酵的工业化应用提供理论依据和数据支撑。

Abstract:

高浓度厌氧消化可以减少沼液量,对于缓解工程中沼液出路难的问题有重要的现实意义。但是高浓度物料尤其是猪粪的厌氧分解可能存在搅拌传质差而导致的挥发性脂肪酸积累和产气效率低的问题。为此,本文采用理论上具有更高转化效率的推流式反应器开展122 d的连续运行试验,猪粪的进料总固体质量分数为15.6% ,水力停留时间50d,并在相同条件下与全混式工艺进行对比分析。试验结果表明,推流式反应器的挥发性固体(VS)去除率和甲烷产率分别达到65.1%和294mL/g(每克VS甲烷产率),显著高于全混式反应器(VS去除率51.2% ,甲烷产率233 mL/g(每克VS甲烷产率))。通过计算得出高浓度发酵比湿发酵可减少沼液产量68.7%。推流式和全混式反应器均未出现酸积累现象,体现出反应器长期运行的良好稳定性。本文证实在高含固猪粪厌氧发酵中,推流式反应器比全混式反应器具有更好的发酵性能,为提升高固体猪粪的发酵性能提供了技术参考。

Abstract:

在厌氧消化体系中投加载体,能为厌氧微生物提供空间结构和物质基础,进而促进微生物定向增殖与群落生态稳定,提升产沼气潜力。然而,在选择新型载体材料时,需先评估其毒性影响对产甲烷过程的潜在抑制作用。本研究通过分批补料发酵模式,考察了AB硅胶5种不同添加量(2%、5%、10%、15%、20% )对纤维素降解产甲烷过程的影响,以评估该AB硅胶作为载体材料的可行性。结果表明,添加AB硅胶导致CH4产量显著降低,其中2%的添加量对产甲烷的抑制作用最强,3轮试验中累积CH4产量降幅分别达41.3%、31.8%、31.1%。优势水解细菌Bacillota(厚壁菌门)的相对丰度从69.7%下降至57.9% ,Synergistota(互养菌门)的相对丰度从10.8%增加至15.7% ,Methanosarcina(甲烷八叠球菌属)和Methanoculleus(甲烷袋状菌属)的相对丰度分别从15.4%和2.4%下降至10.0%和1.4%。不同于典型的化学抑制,试验过程中并未观测到末期挥发性脂肪酸的积累和pH值的失稳,表明抑制作用可能并非源于产甲烷菌群的中毒,而可能因为有机硅胶填充了部分体积,阻碍了微生物与纤维素的接触,导致部分纤维素未被降解。采用3轮试验结束后的剩余发酵液进行比产甲烷活性测试,结果显示,AB硅胶对发酵液比产甲烷活性的半抑制浓度(IC50)为1.8% ,该临界浓度为AB硅胶载体投加阈值设计提供参考。

Abstract:

针对牛粪在单级热转化过程中热解气品质不佳及氨气(NH3)释放问题,本文研究了二氧化碳(CO2)吸收强化热解衔接挥发分催化重整的两级热转化工艺对牛粪热解气提质协同NH3去除效果。实验结果表明:牛粪热解时NH3的释放温度区间为275~450℃,加入氧化钙吸收剂可提高热解挥发分产量,H2产量由2.4mmol/g增至4.1mmol/g,CO产量由0.8mmol/g显著增至5.3mmol/g,NH3释放强度同步增强,在750℃时达到0.0866mmol/g。在650℃下,当CaO与牛粪的添加比例从0增至3∶1时,H2产量由1.7mmol/g增至4.0mmol/g,成为热解气中最主要组分,CO产量由1.5mmol/g增至2.7mmol/g,但同时使得NH3释放强度从0.0314mmol/g最高增至0.1229mmol/g。进一步经六方氮化硼负载的金属镍催化剂(Ni/h–BN)在700℃下对热解挥发分重整后,热解气总产量从7.5mmol/g增加至10.0mmol/g,H2与CO总浓度达到70% ,同时NH3分解率可达14.7% ,实现了催化重整过程中对NH3的协同去除。本文为牛粪高效清洁热转化过程中NH3的协同控制提供了研究基础。

Abstract:

通过正交试验研究环境参数对生物炭光催化脱除养殖环境水中氨氮影响规律,借助对照与捕获试验解析了光照、曝气、添加生物炭条件下的脱氨差异,结合反应前后生物炭结构特征阐明光催化脱氨所涉氮迁移路径与脱氨机制。结果表明,氨氮脱除效果受控于其初始浓度、反应温度和时间,其中初始浓度为主控因素。当氨氮初始质量浓度9mg/L、生物炭添加量5g/L、温度45℃、pH值6、反应时间140 min时,氨氮去除率最高可达63.2% ,生物炭最大脱氨量为1.14mg/g。氨氮脱除过程中光照、曝气和添加生物炭之间存在协同作用,且在低浓度氨氮去除时表现得尤为显著,脱除的氨氮中52. 6%被氧化为硝态氮,仅2.8%被氧化为亚硝态氮,剩余44.6%均被生物炭吸附,表明生物炭光催化脱氨受到光催化氧化和吸附两种机制共同作用,且氧化产物以硝态氮为主。其中光催化氧化依托h?(光生空穴)、·O?2 (超氧自由基)、·OH(羟基自由基)3种中间产物实现。生物炭对NH+4的吸附能够促进h+和·O?2对氨氮的氧化,但h+却会阻碍生物炭与NH+4的接触。此外,·OH的形成亦有助于生物炭对NH+4的吸附。光催化氧化和吸附作用的互促为养殖循环水绿色高效脱氨提供了新思路。

Abstract:

为探究棉花秸秆生物炭净化餐厨沼液、回收氮磷养分的可行性,明晰热解温度对炭吸附性能的调控规律,本研究以棉花秸秆为原料,在不同热解温度(300、400、500、600、700℃)下制备棉秆生物炭,系统表征其理化结构,考察其对模拟沼液中氨氮、硝氮、总氮、总磷和COD(本文COD特指以化学方法测定需要被氧化的还原性物质)的吸附性能,并以综合性能最优的生物炭为吸附材料,开展投加量梯度试验,探究其对实际沼液中污染物的去除效果与有效添加量阈值。结果表明,热解温度对生物炭的理化性质与吸附行为具有显著调控作用。600℃制备的生物炭对氨氮和COD吸附效果最优,单位吸附量分别为8.65mg/g和181.02mg/g;500℃制备的生物炭对硝氮和总氮去除性能最佳,单位吸附量分别为27.0mg/g和68.66mg/g;700℃制备的生物炭对总磷吸附性能最优,单位吸附量达3.36mg/g。500℃制备的生物炭虽非所有污染物吸附性能单项最优,但其综合吸附能力最为均衡,兼具发达的孔隙结构与适宜的含氧官能团,可作为实际沼液处理的优选材料。吸附动力学分析表明,氨氮、硝氮、总氮与COD的去除以物理吸附为主导,符合准一级动力学模型;总磷的去除则以化学沉淀与络合作用为主,符合准二级动力学模型。在实际沼液应用中,随着优选生物炭添加量由1g增至2g,各污染物去除率持续上升,单位吸附量呈下降趋势。当添加量达到1.5g时,各污染物去除率提升幅度显著减缓,表明该体系下的有效添加量阈值为1.5g。综合吸附性能与材料经济性,500℃制备棉秆生物炭在添加量1.5g条件下,在沼液吸附处理中具有良好的工程应用潜力。

Abstract:

为实现秸秆水热液高值化利用并提升SPEEK基质子交换膜的综合性能,本研究以玉米秸秆为原料,通过液体循环和提质分别制备水热炭(HC)与碳微球(MC),并将其引入SPEEK基体中制备复合质子交换膜,系统考察填料形貌结构、膜稳定性、吸水溶胀行为、质子传导率、甲醇渗透率、选择性及单电池性能。结果表明,复合质子交换膜整体综合性能总体优于纯SPEEK膜。Fenton试剂处理后质量损失率降至4.80%~12.68%,抗氧化性能明显改善;接触角降至66.3°~69.2°,亲水性显著改善。在6种复合质子交换膜中,柠檬酸介质碳微球复合质子交换膜(SPEEK/MC-CA)综合性能最优:80℃下吸水率为64.03% ,接触角为66.3°;在80℃、相对湿度100%条件下质子传导率0.159S/cm,较纯膜提升109% ;甲醇渗透率达到4.51×10??cm2/s,选择性指数为2.69×10?S·s/cm3;单电池开路电压为0.77V,峰值功率密度达到106.01mW/cm2,较纯SPEEK膜和Nafion-115膜分别提高59.05%与24.70%。柠檬酸介质液体产物衍生碳微球能够协同提升SPEEK膜的质子传导、甲醇阻隔和甲醇燃料电池的输出性能。

Abstract:

为实现玉米皮的高值化利用,本研究采用蒸汽爆破辅助微波水热工艺提取阿魏酰阿拉伯低聚木糖(F-AXOs),以糖浓度、糖得率、聚合度为评价指标筛选工艺参数,并探究产物的抗氧化与益生元活性。结果表明,低压短时汽爆预处理可显著促进F-AXOs生成,提高低聚糖得率,在1.5MPa、2 min的汽爆条件结合水热处理下,F-AXOs浓度高达11.56mmol/L,低聚糖总得率达76.11%。机理分析显示,汽爆预处理有效破坏了细胞壁中半纤维素结构,促使无定形区组分降解,从而强化低聚糖溶出。功能评价表明,汽爆-水热产物对1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(DPPH)及2,2′-联氮双(3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸)阳离子(ABTS+)自由基的清除能力显著优于低聚木糖(XOS)对照,表现出较强的抗氧化活性;体外发酵过程中短链脂肪酸(SCFAs)生成速率较快,证实该提取物具有良好的益生元特性。综上,汽爆-水热工艺在无需额外添加化学试剂的条件下有效提升了F-AXOs浓度,所得产物表现出良好的抗氧化与益生元活性,为其在食品领域的潜在应用提供了理论依据。

Abstract:

热解是生物质高值化利用的重要途径,但常规热解多以生物油为目标,生物炭仅被视作低值副产品,难以实现原料的全组分高值化利用。丝瓜络富含纤维素和半纤维素,孔隙发达且吸液性强,兼具呋喃类化合物前驱体与多孔炭前驱体的双重属性。据此,本文提出以酸式铵盐NH4HSO4为双功能试剂,强化丝瓜络热解定向制备呋喃类化合物,并将生物炭级联转化为氮掺杂超级电容器炭材料。对比了4种负载盐的催化作用,并系统考察了NH4HSO4负载量与热解温度的影响。结果表明, NH4HSO4的强酸性及其在350℃下仍保有的焦硫酸铵(NH4)2S2O7活性组分为丝瓜络热解提供丰富的酸性位点,促进糖类脱水,异构化生成呋喃类化合物。在NH4HSO4/丝瓜络质量比1∶1、温度350℃的条件下,呋喃类化合物(FF+5-MF)产率达3.27%。所得生物炭经活化后,比表面积由511.1m2/g大幅提升至2009.7m2/g,氮含量由0.88%提高至5.74% ,并且在1A/g下比电容提升约90.9% ,达212.1F/g,10A/g下电容保持率为76.1%。

Abstract:

为推动制药污泥、果木枝条等农林与工业生物质固废资源化高值利用,同时提升硫铝酸盐水泥(SAC)在滨海农业、滩涂养殖、沿海农田水利工程等硫酸盐干湿循环环境下的服役性能,本研究以制药污泥与果木枝条为原料,采用共水热炭化及耦合热解工艺制备水热热解生物炭(HPB),将其作为绿色改性组分掺入SAC砂浆,系统研究HPB掺量(1%、3%、5% )对砂浆力学性能、水化反应特性的影响,确定最优掺量并开展150次硫酸盐干湿循环实验,结合宏观性能测试与XRD、TG、SEM微观表征,揭示HPB对SAC砂浆的改性机制。掺量分析结果表明:砂浆抗压强度随HPB掺量的增加呈现先升高后降低的趋势;1% HPB掺量条件下抗压强度最高,其28d抗压强度达48MPa,较不掺HPB的对照组增加9.1% ;这主要是由于在SAC中添加1% HPB可延缓SAC砂浆中早期钙矾石的生成、促进后期水化反应持续进行,同时能够调控碳酸钙形成高稳定性方解石,并优化砂浆微观结构,从而使HPB SAC 1砂浆的后期强度最高。干湿循环分析结果表明:经150次干湿循环后,HPB-SAC 1砂浆的质量损失最低,仅为1.09% ,显著低于对照组的2.35% ,HPB-SAC 1砂浆表观仅轻微砂化,无剥落与骨料裸露,且力学性能下降周期延后约30次干湿循环。HPB能够通过抑制钙矾石过度生长、优化孔隙结构、降低硫酸根离子渗透,显著提升砂浆耐硫酸盐侵蚀能力。本研究实现了多源农林生物质固废制备功能改性剂调控水泥基材料特性的资源化利用新技术,为污泥、果木等生物质固废协同处置与滨海农业、滩涂养殖、沿海农田水利工程领域的胶凝材料绿色低碳改性提供科学依据与技术支撑。

Abstract:

秸秆作为重要的农业生物质资源,其含水率直接影响热值、机械性能、生物转化效率及储存安全性。然而,现有研究多关注水分变化宏观结果,缺乏对秸秆吸湿过程中微观机制的深入探究。本研究基于近红外光谱技术,系统探究了玉米秸秆的吸湿动力学及水分微观赋存状态演变规律,揭示了玉米秸秆吸湿过程中含水率变化与水分子结构演变之间的内在联系。研究结果表明,玉米秸秆在吸湿过程中,随着含水率的增加,其内部逐渐建立起水分动态平衡。吸湿本质上是水分子氢键网络的动态重组过程:水分由初始阶段以含1~3个氢键的弱结合态为主,逐步演变为含4个氢键的强结合有序水团簇。在加湿初期,溶剂化层水尚未显现;至2 h,由于无机盐离子的水合作用,溶剂化层水分子开始出现;后期因自由水增多导致离子浓度稀释,其含量逐渐下降。在25℃、相对湿度90%条件下,粒径与吸湿能力之间呈非线性关系,过度粉碎会导致孔隙塌陷,抑制水分迁移;而中等粒径(0.25~0.85mm)的样品在水分响应方面表现最优。

Abstract:

为明确秸秆还田方式的综合生态效应,本研究在湖北省4个地点设置田间定位试验,设置秸秆不还田(CK)、直接还田(SR)、焚烧还田(SB),以及SB增施15%、30%有机肥(SB15、SB30)5个处理,探究其对作物产量、土壤性状及病虫草害的影响。结果表明:秸秆还田可有效提升作物产量,其中SR可使土壤全氮质量比、有机碳质量比、平均质量直径(Mean weight diameter, MWD)较CK分别提升15.7%~32.6%、13.4%~16.8%、6.8%~60.5% ,但该模式易加剧农田病虫草害的发生,进而影响作物生长。而SB可有效弥补SR的上述劣势,能强效抑制农田病虫草害,使虫口密度降低28.6%~47.7%、杂草密度降低45.0%~51.5% ,地点B病害指数较SR降低46.0% ;同时SB可通过灰分效应活化土壤磷钾,使土壤速效磷和速效钾含量较SR提升9.1%~26.0%与6.0%~6.4% ,实现更显著的增产。而SB增施有机肥可较SB有效提升土壤有机碳和全氮含量,同时提升土壤团聚体稳定性,其中SB30处理效果突出,有机碳含量较SB提升19.1% ,MWD较SB提升17.9% ,且SB15处理土壤的细大团聚体和微团聚体较SB提升34.5%和15.7% ,地点D实现了土壤碳库和结构的改善,表现出协同增产潜力。综上,秸秆直接还田侧重土壤培肥与结构改良,而秸秆焚烧还田增施有机肥可整合不同还田方式的优势,实现作物高产,为秸秆资源化高效利用提供了科学依据。

Abstract:

为探究不同蔬菜废弃物在好氧堆肥中与猪粪协同处理对固碳保氮效果的影响,本研究基于覆膜式好氧堆肥系统,以猪粪为主料,茄子秧、辣椒秧为辅料,在相同间歇通风条件下进行堆肥试验。结果表明:覆膜处理可使堆体温度峰值提升10℃以上、高温期延长至5d,显著提高微生物耗氧效率;相较于不覆膜组,覆膜组含水率降至45%以下,种子发芽指数(GI)可提升13.82个百分点,腐殖化指数(HI)最高可提升60.08% ,总磷(TP)和总钾(TK)质量比分别增加23.24%~34.42%、25.12%~27.46% ;同时,覆膜可减少NH3排放10.00%~24.62%、N2O排放92.70%~93.93%、CO2排放22.35%~34.57%、CH4排放50.05%~60.30% ,总碳(TC)损失降低14.66~16.01个百分点,总氮(TN)损失降低5.02~5.31个百分点。辅料方面,茄子秧组(ET30)在温度维持、耗氧速率(峰值2.01mol/h)、GI(121.06%)、HI(3.65)及TN损失控制(21.50%)上均优于辣椒秧组(PT30)。综上,猪粪、茄子秧及小麦秸秆按质量4∶2∶1(干基)混合,搭配覆膜式好氧堆肥工艺,间歇曝气30min开/30min关,通风速率0.3L/(min·kg),以此实现畜禽粪便与蔬菜废弃物协同处理的最佳资源化与固碳保氮效益。

Abstract:

针对南方丘陵山地茶园旋耕整地作业阻力大、能耗高等问题,基于仿生鼹鼠前足物理特征对丘陵山区茶园旋耕刀进行减阻设计。利用逆向工程技术提取了鼹鼠前足中间3个趾(第2、3、4趾)的尖端轮廓和侧向轮廓特征,运用高斯方程和五阶多项式方程进行曲线拟合(决定系数大于等于0.998 6,误差平方和小于等于0. 008 5),进行楔形简化处理和齿形排布优化。根据拟合结果设计了3种仿生齿形旋耕刀(A、B、C型),在EDEM 2023离散元软件上建立了刀具-土壤互作仿真试验模型,得出不同参数条件下传统刀具和3种仿生刀具的平均扭矩和碎土率。并结合台架和田间试验进行了多工况性能验证,试验中前进速度为0.5m/s,旋耕深度为120mm,刀轴转速分别设置为150、200、250r/min。仿真结果表明,3种仿生刀具相较于传统刀具平均扭矩分别降低6.40%、3.73%、5.08% ,碎土率分别提升7.09、8.82、4.68个百分点,其中A型刀具减阻效果最优,B型刀具碎土性能最佳。台架试验结果表明,3种仿生刀具相较于传统刀具平均扭矩分别降低7.25%、4.01%、5.49%。田间试验结果表明仿生刀具A、B、C平均碎土率分别为91.68%、92.84%、89.86% ,相较于传统刀具碎土率分别提升了5.39、6.55、3.57个百分点。

Abstract:

玉米高速播种已成为当前玉米播种的发展趋势,针对高速作业条件下,传统重力式导种装置存在明显局限性,种子与导种管之间的碰撞加剧,导致播种均匀性下降、甚至发生重播和漏播问题,本文设计一种可应用于播种机高速作业的射流导种装置。通过对种子导种全过程的运动分析,确定该装置的主要结构与参数。运用DEM – CFD耦合仿真技术,模拟种子在气流裹挟下的导种过程,并对设计参数进行优化。利用排种器性能试验台验证高速射流导种装置性能。台架试验结果表明:作业速度为12km/ h、株距为25cm、气流速度80m/s时,粒距合格率达到93.2% ,粒距变异系数不高于14.72%。与重力式导种装置相比,高速射流导种装置在高速作业条件下具有更好的播种性能,粒距合格率提高8.1个百分点,粒距变异系数降低6.48个百分点。田间试验结果表明:该高速射流导种装置可适配12.37km/h及以下中高速播种作业,能够满足玉米高速精密播种的作业要求。

Abstract:

针对2BMFJ型免耕播种机在高速作业条件下清秸工作部件易造成残茬回带问题,设计一种防残茬回带清秸防堵装置。通过单因素试验确定影响清秸刀盘作业效果的关键参数范围,基于EDEM – ADAMS联合仿真试验,应用五因素五水平二次回归正交旋转中心组合试验方法,以清秸刀盘调节器长度、刀柄长度、行星轮与清秸刀齿铰接点中心距、作业速度和刀轴转速为试验因素,以清秸率、土壤扰动率、当量功耗和秸秆回带率为评价指标,对影响清秸装置性能的结构与作业参数进行仿真试验与优化研究,试验结果表明:当调节器长度为35mm、刀柄长度为54mm、行星铰接中心距为58mm、作业速度为14.4km/h以及刀轴转速为540r/min时,装置的清秸率能够达到91.11% ,土壤扰动率为21.03% ,当量功耗为9.35 kW,秸秆回带率为4.85%。田间性能验证试验表明:在清秸刀齿入土深度50mm、作业速度14.4km/h、刀轴转速540r/min的作业条件下,优化后的清秸防堵装置清秸率为(91.23±0.56)%、土壤扰动率为(22.63±2.34)%、当量功耗为(10.63±0.33)kW、秸秆回带率为(5.90±1.98)%。防残茬回带清秸防堵装置比原清秸防堵装置秸秆回带率降低了28.13% ,可有效减少残茬回带,提高种带清秸质量。

Abstract:

针对预切种双芽段甘蔗横向播种器供种环节存在供种机构复杂、效率低、转向精度低、易卡蔗、难以适应横向精准播种要求等问题,提出了一种斜槽转向的供种装置。阐述了斜槽转向供种装置的工作原理,建立了供种转向过程的力学理论模型,揭示了关键结构参数与工作参数对甘蔗转向的影响规律,并据此确定了实现横向供种的较优参数组合。基于离散元法(DEM)的甘蔗碰撞仿真试验进一步表明,甘蔗的横向转动主要受斜槽碰撞产生的x、y方向转动力矩作用驱动,且该转动力矩与斜槽底板角度、下落高度、斜槽宽度相关。由单因素仿真试验结果发现:转向合格率随斜槽底板角度的增大呈先上升后平稳趋势,并在35°后趋于稳定。当下落高度为100mm时,下落能量不足导致转向合格率显著降低。此外,当斜槽宽度大于甘蔗长度时,甘蔗易发生纵向偏转,致使横向转向合格率下降。响应面分析与验证试验表明,斜槽底板角度、下落高度、斜槽宽度,以及交互项对转向合格率有显著性影响。当斜槽底板角度为34.9°,下落高度为296.5mm,且斜槽宽度为214.9mm时,转向合格率达98.4% ,预测值(99%)与试验值(98.4%)相对误差仅为0.6个百分点,验证了模型的可靠性。

Abstract:

为解决大载荷农用无人机作业过程中因旋翼下洗风场过强易损伤作物,进而导致飞行高度升高、雾滴漂移加剧的问题,设计了一种可有效降低下洗气流速度的扰流装置。以自主研发的无人机为试验平台,结合自研风速传感器与计算流体力学仿真技术(Computational fluid dynamics, CFD),对扰流装置在不同参数下的风场削弱效果进行定量测试与分析,确定了扰流装置的最优参数组合,有效验证了其在削弱旋翼下洗气流方面的工程可行性与技术优势,并针对其参数选取制定了科学、可行的技术方案。首先基于扰流装置的工作原理,结合空气动力学、动量理论及牛顿第三定律等基本物理模型,确定扰流装置的关键参数类型;其次,根据无人机工作状态时下洗风场的轨迹线云图与速度云图,明确各参数变量的梯度变化范围;然后,通过计算流体力学(CFD)仿真与正交试验相结合的方法,综合分析并优化得出各参数的最佳取值。随后,对各关键参数进行多变量耦合分析与优化设计,获得了最优参数组合;最后,通过机载飞行试验对扰流装置的稳定性和有效性进行了验证。正交试验结果表明,安装扰流装置后,风场优化效果与拉力损失率的比值约为9.7,表明该装置在有效削弱下洗气流的同时,对升力性能的影响较小。飞行试验表明,安装扰流装置后无人机拉力损失约10% ,风场平均风速减小了约38.6%,风场优化效果较好。且无人机安装扰流装置后飞行稳定。

Abstract:

针对传统几何模型难以准确反映水稻秸秆复杂结构、导致力学仿真精度不足的问题,本文提出基于工业CT扫描的真实结构有限元建模方法,用于精确分析适收期水稻秸秆的力学特性与失效机理。通过高分辨率CT获取茎节断层图像,三维重建并结合材料属性建立高保真有限元模型。经轴向拉伸、三点弯曲和剪切实验验证,模拟结果与实验高度吻合(拉伸实验R2≥0.985,弯曲实验R2≥0.988,剪切实验R2≥0.988)。应力云图揭示失效机制:拉伸时裂纹在茎节节间过渡区萌生并沿纤维方向扩展,呈脆性断裂;弯曲破坏由拉伸应力主导,裂纹同样沿纤维方向扩展;剪切失效为刃口前缘应力集中引发的脆性断裂。为研究结构非均匀性的影响,将秸秆按直径分为粗段(A1)、中段(A2)和细段(A3),发现中段(A2)抗弯强度最高,粗段(A1)抗剪强度最大,细段(A3)抗拉强度最高。分段研究揭示了力学特性的结构性根源,为农机部件针对性优化提供精细化的数据支撑。该方法显著提升了水稻秸秆力学分析的准确性与机理揭示能力,为收获机、打捆机等关键部件优化设计提供了可靠仿真平台与理论依据。

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针对我国大蒜机械化收获过程中普遍存在的漏收率高、损伤率大、无法切根以及切根均匀性差等技术瓶颈,设计了一种线控全液压驱动的低损高效大蒜联合收获机。在结构上,设计了对旋圆盘刀式切根切茎装置,通过柔性对齐机构与下端定位方法,减少蒜头与机械部件的刚性碰撞,降低损伤;在控制上,采用线控全液压驱动系统,实现对前进速度、夹持倾角、马达转速的精确调节,从而优化切根轨迹与夹持姿态,提升切根均匀性。基于上述方案,本文开展三因素三水平Box-Behnken试验,以漏收率、切净率和损伤率为评价指标,验证该机在降低漏收、改善切根质量、低损收获方面的实际效果,得到最优作业参数组合:前进速度0.301m/s、液压马达转速400r/min、夹持倾角39.607°。田间试验结果表明:前进速度0.3m/s,马达转速400r/min,夹持倾角38°时,机器漏收率为4.17% ,损伤率为2.39% ,切净率为94.4%。相较传统联合收获机械,漏收率降至5%以下,损伤率降至3%以下,切净率提升至94%以上,满足大蒜机械化低损高效收获的作业要求。

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针对生姜联合收获机在生姜植株挖掘拔取时存在耕作松散度不足、根茎土壤堆积等问题,设计了一种协同作业生姜收获装置。系统解析了装置构型与作用机制,对核心组件的运动参数、载荷分布、几何特征及空间位置关系实施协同优化。基于EDEM – RecurDyn耦合仿真算法,构建生姜土壤挖采夹拔装置交互模型,确定出影响采收质量的主控因子,通过宏微观多尺度仿真揭示生姜植株、土壤介质与收获装置间的动力学耦合规律。选取收获装置前进速度、挖掘铲与振动筛振动频率、挖掘铲倾斜角与夹拔装置倾斜角之比作为试验因素,以土壤粘结失效量及姜块附土率作为评价指标,并实施二次正交旋转组合优化试验。优化后的参数如下:前进速度0.33m/s、土壤振动频率5.4 Hz、挖掘铲倾斜角与夹拔装置倾斜角之比为0.96,此时土壤颗粒间共发生95223个Bond键断裂事件,姜块附土率为9.93% ,挖掘、拔取效果最好。田间试验验证了优化后挖拔收获装置的作业性能,其结果表明实测数据与回归模型预测值吻合良好,通过优化设计的振动式分离装置与夹持装置的协同配合,土壤破碎效果好且有序输送。

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为了进一步提升离心泵空化状态下振动信号智能诊断的预测精度,提出了结合优化算法与长短期记忆网络(Long short term memory networks,BiLSTM)的变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)方法。用此算法进行离心泵内流体的多种空化状态的识别。引入算法来优化BiLSTM模型,从而改进了时间序列数据的预测准确性。为了提高预测精度,采用MSO ( Mirage swarm optimization)、SSA ( Sparrow search algorithm)和POA ( Pelican optimization algorithm)算法进行对比并进行参数寻优,获得了不同的预测模型。针对离心泵内流体的空化试验振动数据,首先通过VMD将原始振动信号分解为多个本征模态函数(Intrinsic mode function, IMF)的分量;然后根据这些分量的构造特征,利用深度学习算法对流体的空化状态进行了准确识别和预测。基于3种不同工况条件下(未空化、初生空化、严重空化)的离心泵振动数据,试验结果显示了VMD-SSA-BiLSTM训练后预测模型拟合度均高于LSTM、BiLSTM、VMD – BiLSTM、VMD-POA-BiLSTM、VMD-MSO-BiLSTM等方法,该研究为识别离心泵内流体的多空化状态提供了可靠的工具。

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准确获取农业大棚的空间分布信息对于保障粮食安全、优化设施农业布局和推动乡村振兴具有重要意义。为了实现大范围、自动化的大棚识别与监测,基于Sentinel – 2影像数据,以山东省寿光市为研究区,提出了一种基于光谱纹理特征融合的样本自动生成与筛选方法。首先,融合APGI、RPGI、PMLI、EWI、NDVI及缨帽变换特征,结合Cohen’s d效应量加权阈值分割生成潜在大棚样本;进一步引入旋转不变局部二值模式(Local binary pattern,LBP)纹理特征进行筛选,获得高置信度自动样本。随后,从样本分布一致性与分类性能两方面评价其可靠性,并结合随机森林(Random forest,RF)、支持向量机(Support vector machine,SVM)和梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)开展分类试验。结果表明,样本容量为150时自动生成样本与人工样本一致性最佳;GBDT分类效果最优,总体精度达到95.0% ,与人工样本训练结果接近。海曙区扩展试验中,总体精度和Kappa系数分别达到89.2%和0.83,说明该方法在复杂分散大棚场景下仍具有较好适用性。与Global-PCG-10对比发现,本文结果在寿光市与该数据集具有较高的空间一致性,交并比为0.728;在海曙区复杂场景中交并比为0.290。该方法在显著降低人工标注成本的同时仍能保持较高的分类精度,为设施农业自动化监测及样本自生成研究提供了可行路径和技术支撑。

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在森林防火监测中,地表凋落物含水率是评估区域火险等级的关键指标。现有基于单波段近红外光源的含水率测量系统易受环境光干扰,导致自然光照变化条件下测量误差较大。本研究通过近红外光谱分析实验发现,凋落物中水分子对中心波长1450nm波段近红外光的吸收强度显著强于中心波长1350nm波段。基于此原理,本研究设计了一种基于双波段近红外法的凋落物含水率测量系统。与单波段系统不同,该系统并非依赖单一波段的模数转换器(ADC)数值进行含水率标定,而是利用中心波长1450nm与1350nm波段ADC数值的差值进行标定。该系统硬件由单片机、双波段红外发射器、ADC采集模块、串口通信模块、外置电源及不锈钢防护外壳等组成。在常温及室内稳定光照条件下标定实验表明,系统ADC采集值与凋落物含水率之间关系符合三次多项式模型(R2=0.9859)。为验证双波段设计在动态自然光照下的测量鲁棒性,将充分吸水的凋落物样本置于户外自然干燥,定时检测其含水率与质量变化,共获取23组样本数据。通过对比中心波长1350nm与1450nm波段ADC数值变化曲线,证明双波段系统在自然光干扰下仍能保持较高测量精度。实验结果表明,该传感器的平均绝对误差为2.74%。本研究所设计的双波段近红外测量系统有效克服了单波段系统在环境光变化下的误差问题,显著提升了抗干扰能力。

Abstract:

为提高温室环境下超声波驱虫的机械化与自动化水平,本文根据温室规范化栽培模式下的高效驱虫需求,设计了超声波驱虫机器人,并根据其自主作业模式设计了该机器人的自主导航系统。该导航系统使用基于点云滤波优化的三维激光雷达Cartographer 3D算法对作业环境建图,并最终形成导航所需的栅格地图,使用自适应蒙特卡罗定位算法进行多传感器融合定位,融合遍历式路径平滑插值优化方法与基于JPS跳点搜索的路径直线优化方法改进Dijkstra全局路径规划算法,并结合TEB局部路径规划算法进行路径规划。实验表明:融合点云滤波后构建的温室环境地图长宽误差分别为0.035、0.019 m;改进Dijkstra算法相比A?与传统Dijkstra算法在直线行间规划路径长度分别减少0.64%与3.12% ,在弯曲场景规划路径长度分别减少0.41%与5.65% ;大于60°折点数量在直线行间分别减少71.4%与75% ,在弯曲行间分别减少20%与36.8% ,且离散情况更优;对机器人进行导航运动实验,其横纵平均偏差分别为0.048m与0.089m,航向平均偏差为8.26°,满足超声波驱虫机器人在温室行间自主作业导航需求。最后进行了超声波驱虫机器人的驱虫效果实验,使用超声波驱虫机器人使斜纹夜蛾产卵数量减少98.92%。

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苹果树枝条实例分割既是苹果采摘机器人实现机械臂采摘路径规划与无损避障采摘的重要前提,又是信息采集机器人逐树逐枝感知果树表型信息的重要基础。本研究针对矮化密植苹果园非结构化环境下,光照剧变及背景干扰导致的枝条分割边界模糊,且末端细微枝条在深度学习网络的下采样过程中特征易丢失的难题,提出一种面向果园的跨模态注意力与边缘感知的苹果树枝条实例分割模型CAROL – YOLO( Cross-modal attention and refinement for orchard localization YOLO)。首先,设计了一种可见光图像辅助的“特征仿射非刚性变换”图像级联配准流程,构建了宽波段近红外(Visible – near infrared, Vis-NIR)图像深度图像配准的苹果树枝条多模态数据集;在此基础上,以YOLO v8为基础,设计了伪孪生双流空间几何门控骨干网络,通过该骨干网络,设计了空间几何门控模块(Spatial-geometry aware gating encoder, S-Gate)提取深度图像中的前景枝条空间位置,并自适应增强宽波段近红外图像中前景枝条的空间位置特征;同时设计了一种边缘感知模块(Edge-aware module,EAM),显式增强细微枝条高频边界信息,以增强深度学习网络下采样后果树枝条的分割精度。实验结果表明:CAROL – YOLO模型在不同的参数量级(Nano/ Small/ Large)上均取得一致性的性能提升。以CAROL – YOLO-s为例,模型mAP50-95达(39.6±0.1)% ,参数量仅为2.03×10?;与基线模型YOLO v8m seg相比,在参数量减少25. 6%的情况下,mAP50-95仍提升了1.4个百分点;与YOLO 11m-seg及YOLO 26m-seg模型相比,在参数量分别减少8.9%和24.5%的情况下,mAP50-95仍分别提升了0.8个百分点和1.4个百分点。该方法有效解决了果园非结构化复杂环境下的枝条漏检问题,同一模型不同大小下的一致性能提升可为不同类型果园机器人精细化作业提供可靠的感知算法支撑。

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针对青贮玉米收获机作业过程中田间人员常被密集作物遮挡时可见光的目标检测效果受限,红外成像可感知田间环境中人体与周围作物温度的显著差异但分辨率较低,采用传统单一模态方法存在的精度不足及漏检率高的问题,提出了一种基于改进YOLO 11n的红外与可见光图像融合的青贮玉米田间人体检测方法,通过融合红外与可见光来提升田间被遮挡人体检测的鲁棒性和准确性。在主干网络中以轻量化的LWGA(Lightweight global-aware)模块替代原有的SPPF(Spatial pyramid pooling fast)结构,增强多尺度特征提取能力并降低模型复杂度;结合多层次的C3k2_TBFE模块与深层的C2PSA_biformer注意力机制,强化对复杂背景及遮挡目标的特征表达能力;在颈部网络中引入C3k2_TAB模块,提升多尺度语义融合效果及小目标检测性能。构建青贮玉米收获田间人体被遮挡图像的数据集,利用该数据集对改进后的模型进行训练和验证。实验结果显示,改进模型在红外与可见光数据集上mAP@ 50分别达到91.68%和88.32% ,较原始模型分别提升4.48、3.13个百分点,其模型参数量和浮点运算量分别降低4.26%与7.9%。改进后的模型可满足在田间人体实时检测需求且可长期适应户外工作,并构建双摄像头图像智能识别及多模态感知系统,保证高效、高精度实时检测,可为青贮玉米收获机作业过程中复杂环境下田间人体的实时检测提供理论技术支撑。

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利用计算机视觉技术实现疏果期果粒自动检测,对于葡萄生长状态智能化监测及疏果期表型分析等研究具有重要意义。然而,自然环境下疏果期玫瑰香葡萄果粒相比于成熟期,具有小尺度、密集分布、遮挡粘连严重及前景对比度低等特点,识别难度较大,针对此问题,本文提出一种基于改进YOLO v8n的果粒检测模型ASP – F – YOLO,以提升复杂场景下疏果期果粒检测的精度。首先,面向密集小目标检测任务对网络架构进行优化,通过引入高分辨率特征层参与特征融合,提升模型对小尺度果粒的感知能力。其次,提出自适应空间提示模块,利用频率动态卷积自适应生成空间提示,增强浅层细粒度特征对复杂纹理和高频细节的表征能力,从而提升目标区域响应并抑制背景干扰。最后,引入自适应超图结构模块,实现跨尺度特征增强和建模果粒与果穗之间的高阶关系,提高模型对密集遮挡果粒的判别能力。试验结果表明,ASP – F – YOLO模型的mAP0. 5达到95. 4% ,较YOLO v8n、YOLO 12n、YOLO 13n、RT DETR、CenterNet、RTMDet和RetinaNet分别提升4.3、4.6、5.0、2.2、12.8、14.7、29.3个百分点;mAP0. 5~0.95达到74.1% ,较上述模型分别提升4.4、5.2、5.4、5.8、8.1、11.0、30.1个百分点;召回率达到88. 0% ,较上述模型分别提升4.0、5.1、5.6、0.7、19.5、22.1、37.5个百分点。部署试验表明,该模型在NVIDIA Jetson AGX Orin平台上可实现21.05f/s的检测速度,模型内存占用量为7.2MB,具备良好的边缘部署能力。本文方法可为复杂自然环境下疏果期密集果粒检测提供有效技术支撑。

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针对自然环境下荔枝病虫害目标具有多尺度以及背景复杂等问题,本研究提出一种基于YOLO 11n – ACE的轻量化荔枝病虫害检测方法。该方法基于YOLO 11n算法,采用C3k2 – AC模块替换原来的C3k2模块提取荔枝病虫害图像特征,降低了模型参数量和计算存储负载;在此基础上进一步将检测头替换为轻量化检测头Detect Efficient,在特征提取和参数量上优化,使得模型在面对复杂环境时,能够准确定位和识别荔枝病虫害,在减小参数量的同时提高检测精度;最后,针对荔枝病虫害目标密集和尺度不一的问题,采用MPDIoU作为损失函数,最小点距离的引入使得损失函数能够更准确地评估预测框的质量,提高模型的检测性能。试验结果表明,改进后的YOLO 11n – ACE在试验数据集上的精确率和召回率达到88.27%和76.44% ,对比原始模型分别提高了2.54、0.97个百分点,mAP达到83.03% ,在提高检测精度的同时参数量减小为2.186 × 10?,浮点运算量降低1.3 × 10?。与主流的目标检测模型相比,改进后的模型减少了漏检、误检,精确率、检测精度和参数量均处于优势,为现代果园环境下的移动设备的荔枝病虫害检测提供了技术参考。

Abstract:

针对草原与牧区光伏电站特定故障频发,生物损害对光伏发电设备造成损坏且实际场景中故障样本不足及数据标签缺失等问题,提出一种融合伪标签的编码生成对抗视觉元学习(Fusion pseudo-label and encoder-generator adversarial network with meta-learning vision transformer,FEG – MLViT)故障诊断方法。首先,将采集的时序数据利用连续小波变换(CWT)从一维时序信号中学习数据结构的时频特征,增强非线性特征的表达能力;之后,设计编码生成对抗网络结合伪标签机制生成标签故障数据,同时,设计一种三维度综合评价指标对原始样本和生成样本进行综合评估,解决了传统评价指标单一的问题;最后,构建一种元视觉(MLViT)诊断网络,利用其全局特征提取与快速自适应能力实现高精度故障诊断。利用实际光伏发电数据对所提方法进行验证,并通过与最新的方法进行对比,验证了所提方法的可行性,最终诊断准确率在5类故障诊断中平均达到95.56% ,且所提方法在小样本(仅9条数据)下就达到收敛,表明所提方法可有效解决小样本的故障诊断问题。

Abstract:

为解决干旱地区农业灌溉精准度不高、灌溉决策智能化不足的问题,本研究构建基于多光谱影像与宽度学习的土壤含水率反演模型,并引入数据增强技术提高模型可靠性,在此基础上,利用多尺度土壤含水率反演结果计算水分亏缺率,生成空间差异化灌溉处方图,进而建立以水分亏缺率与有效积温为双输入参量的模糊控制器,构建基于多光谱和模糊控制深度融合的精量灌溉决策模型。结果表明:宽度学习算法(Broad learning system,BLS)结合数据增强技术显著提升反演模型性能,原始建模集决定系数为0.8596,均方根误差RMSE为0.0378g/g,平均绝对误差MAE为0.0175g/g;测试集决定系数为0.8258,均方根误差RMSE为0.0458g/g,平均绝对误差MAE为0.0181g/g;经数据增强处理后,测试集R2p提升8.1% ,同时测试集RMSE下降47.6% ,MAE下降7.7%。精量灌溉决策模型通过融合水分亏缺率与积温参数构建的模糊控制器,实现灌溉量动态优化;Pearson相关性分析表明,水分亏缺率与灌溉量在全生育期呈现显著正相关,Pearson相关系数均高于0.82,验证了规则库的合理性及空间时间适配性。同时,误差传播敏感度分析揭示精量灌溉模型具备智能分级响应特性,在高水分亏缺区域,敏感度显著降低,驱动灌溉决策形成抗扰动区,通过持续性高量级灌溉抵抗水分胁迫风险;在低水分亏缺区,敏感度增强触发灌溉量动态微调,实现资源精准优化;灌溉决策结果显示,模型输出的灌溉量随积温升高呈现规律性变化,平均灌溉量从生长初期的1.8mm增加至旺盛生长期的3.8mm,中等灌溉策略占比从1%提升至77.9% ,且各时期均保持显著的空间变异性,实现了时空协同的精量施灌。本研究结果可为干旱区精准灌溉与智能灌溉系统的优化设计提供理论支撑。

Abstract:

针对我国大型连栋温室环境感知精度低、控制响应滞后、通信可靠性差、系统集成度弱及运行成本高等问题,本文以北京市通州区某22000m2 Venlo型玻璃连栋温室为试验平台,设计了基于STM32H750的边缘智能控制器,构建感知控制传输应用四层物联网架构,研发多维度感知、分区联动、混合通信自愈、云边协同管控的环境智能协同监控系统。系统采用硬件模块化光电隔离、软件冗余容错、温湿度耦合解耦、分层协同模糊PID控制、分区能耗优化、断网续传与链路自适应切换等关键技术,解决高温高湿强电磁干扰下长期稳定运行难题。72h连续测试与全生育期对比试验表明:系统数据采集周期1s,控制响应时间(0.7±0.2)s,设备执行滞后4.2~8.5s,通信丢包率小于等于0.1% ,温度控制稳态误差在±0.4℃范围内,相对湿度控制误差在±2.7%范围内,昼夜工况下温度波动控制在±0.5℃范围内、相对湿度波动控制在±3%范围内;与传统方案相比,能耗降低18.6% ,人工运维成本下降62.3% ,番茄单产提高12.7% ,病害发生率降低41.3% (P<0.01),静态投资回收期1.7a。研究结果可为大型连栋温室智能化生产提供技术支撑。

Abstract:

二氧化碳(CO2)浓度是影响鱼菜菇共生系统生态循环与作物产量的关键参数,其精准预测对温室环境的智能调控具有重要意义。针对温室CO2浓度受多重环境因子非线性耦合影响导致预测精度不足、模型超参数难以实现自主高效寻优的问题,提出一种基于贝叶斯优化算法(Bayesian optimization algorithm,BOA)与双向长短期记忆网络(Bidirectional long short-term memory,BiLSTM)相结合的混合预测模型(BOA – BiLSTM)。该方法首先结合主成分分析(Principal component analysis,PCA)与农业系统动力学机制,筛选出鱼菜区温度、培养基温度、pH值等5个核心驱动因子作为输入特征;随后通过BOA算法的自适应寻优机制,对BiLSTM模型的关键超参数进行全局自动优化,有效克服了陷入局部最优的缺陷。试验结果表明,BOA – BiLSTM模型在CO2浓度单步预测中表现优异,其决定系数、均方根误差和平均绝对误差分别达到0.982和7.217、5.739μmol/mol。相较于基线模型,该模型不仅在多步预测中展现出更高的抗衰减稳定性,更在温室CO2异常突变区间的阈值事件识别中取得显著优势,其F1分数高达0.926,且模型平均推理时间仅为0.726ms。该方法为鱼菜菇共生温室环境的高效异常预警与精细化管理提供了兼具高精度与高实用性的技术支撑。

Abstract:

鸡蛋作为优质蛋白质来源在全球膳食结构中占据重要地位,但因其含有胆固醇而引发的健康争议持续受到消费者关注。传统检测方法需破坏样本且耗时费力,难以满足禽蛋行业大规模分级需求。为实现胆固醇含量的快速无损检测,本研究采用可见近红外光谱技术,结合最小二乘支持向量机(LSSVM)、偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)等方法构建鸡蛋胆固醇含量的回归预测模型。通过采集135枚新鲜鸡蛋在横放(L)、尖端朝下(S)、钝端朝下(B)3种姿态的透射光谱,结合多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)等预处理方法,并系统比较竞争性自适应重加权采样(CARS)、连续投影算法(SPA)及非信息变量消除(UVE)3种特征选择算法对模型性能的影响。结果显示:光谱采集姿态显著影响预测精度,其中横放(L)姿态采集的光谱建立模型性能最优;经KS数据划分后SNV-CARS-LSSVM模型性能最佳,其训练集决定系数R2c达0.9190,测试集决定系数R2p为0.9174;训练集RMSE为60.8682mg/(100g),测试集RMSE为41.0119mg/(100g);表明本文建立的光谱模型可实现对鸡蛋胆固醇含量的快速无损精准化预测,为鸡蛋品质监测与消费者选择提供技术支撑。

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异常鸡蛋的出现往往与鸡只的健康状况密切相关,对鸡蛋的检测可以及时发现鸡只健康问题并提升鸡蛋的整体品质。为解决鸡舍中鸡蛋粘连及鸡蛋与铁丝网之间遮挡的问题,本研究提出一种ATW – YOLO (YOLO 11n +ADown + Triplet Attention + BiFPN + WIoU)轻量化目标检测模型,应用于正常/异常鸡蛋的检测。首先,将主干网络和颈部网络的部分常规卷积替换成ADown模块实现模型轻量化,提取局部显著特征;再向C2PSA模块中融入Triplet Attention注意力机制,提高了模型对跨纬度特征的提取能力,有效改善鸡蛋粘连和遮挡问题;再引入加权双向特征金字塔网络BiFPN,强化了模型特征融合性能并提高了模型精度;最后引入WIoU损失函数,提升模型对普通质量样本的关注度。试验结果表明,ATW – YOLO轻量化目标检测模型的精确度(P)、召回率(R)、平均精确度(mAP0.5)分别达到90.4%、89.5%、93.3% ,较YOLO 11n模型分别提高1.9、2.5、2.0个百分点,模型参数量和浮点计算量分别为5.2 × 10?和2.18 × 10?,较YOLO 11n分别降低4 × 10?和1.1 × 10?,检测速度达到197.2f/s,可满足鸡蛋的实时识别需求。综上,ATW – YOLO模型在正常/异常鸡蛋识别任务中展现出优良的综合性能,为实现鸡舍自动化、智能化管理提供了技术支持。

Abstract:

为明晰变量泵控变量马达闭式液压传动系统效率特性,本文采用理论与实验测试相结合的方法,系统研究其传动特性。采用集总阻力参数表征系统损失,并以此建立传动系统效率模型。依托实验平台,对模型各阻力参数特性进行辨识。基于所建效率模型,预测了系统转差率、扭矩损失和传动效率等参数随负载特性的变化规律,并通过实验验证了模型的有效性。同时,探究了油液温度对系统效率特性的影响规律。研究结果表明:所建模型可有效表征系统传动效率特性,当负载扭矩在20 ~ 40 N·m时,先泵后马达的顺序排量调节规律可获得最高传动效率,最高可达55%。此外,在40 ~ 70℃的油温区间内,泵控工况下的系统效率随油温升高而增大,而在马达控制工况下,油温升高将降低系统效率,且减小幅度随马达转速的升高而显著增大。本研究明确了该类液压传动系统的效率特性规律,为设计合适的控制策略,获得最佳驱动性能提供了一定的理论参考和工程支撑。