40cr钢板火焰价格

				 


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	                                                                               65锰冷轧钢板


	养殖水质恶化是诱导水产品疾病爆发甚至大批量死亡的首要因素,而养殖水质受多种因素影响,参数间作用机理复杂,导致水质精准预测预警一直是水产养殖业亟需解决的棘手难题。本文以水产养殖中河蟹养殖水质关键参数溶解氧和pH值为研究对象,采用信号处理技术、群集智能计算和机器学习技术,研究了基于计算智能的水产养殖水质预测预警方法,具体如下：(1)水产养殖水质因子及其影响分析。针对水产养殖水体水质参数多、互相作用机理复杂、水质参数间的作用关系及参数自身的变化规律难以分析等问题,提出了基于系统动力学和能量守恒的水质参数互相作用关系方法,建立了溶解氧、


	 pH值、水温等水质参数系统动力学模型,阐明了水产养殖水质关键参数互相作用的关系。研究表明,该方法是适用于水产养殖水质参数定性的多因素分析方法。(2)水产养殖水质数据预处理方法研究。针对监测的水质数据中存在数据缺失和噪声影响预测预警方法性能的问题,提出了简单实用的养殖水质数据修复、降噪与特征提取方法。通过线性插值法,相似数据的水平和垂直处理均值法对数据进行修复；采用改进小波分析方法对水质数据进行降噪和特征提取处理。在相同条件下,与其他方法相比,改进小波分析的降噪方法,其评价指标SNR提高了18.93%,BIAS和RMS分别下降了96.15%和33.76%。结果表明,该方法能够满足养殖水质数据净化的要求,为养殖水质信号降噪和特征提取提供一条新手段。(3)基于改进蚁群算法优化小二乘支持向量回归机(ACO-LSSVR)的水产养殖溶解氧非线性预测方法研究。针对传统预测方法不适于小样本、高维数、参数优化受人为主观因素影响大等问题,提出了基于ACO-LSSVR的水产养殖溶解氧非线性预测方法。该方法通过基于“探测”思想的局部精细搜索和信息素动态更新思想,改进了蚁群优化算法,实现了LSSVR模型  参数自动获取,构建了ACO融合LSSVR的溶解氧非线性预测模型。65锰冷轧钢板


	与BPNN相比,该方法的RMSE.运行时间t分别降低了67.9%和2.3464s。结果表明,该方法不仅克服了传统方法的缺陷,而且能够基本满足水产养殖溶解氧预测的需要。(4)基于改进粒子群算法优化小二乘支持向量回归机(IPSO-LSSVR)的水产养殖溶解氧非线性预测方法研究。针对传统预测方法收敛速度慢、预测精度低的问题,提出了IPSO-LSSVR的水产养殖溶解氧非线性预测模型。该方法通过惯性权重自适应动态更新策略,改进了粒子群算法(IPSO),实现了LSSVR模型组合参数优化过程中的精细搜索,构建了IPSO融合LSSVR的溶解氧非线性预测模型。65锰冷轧钢板


	 


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	                                                                   45号冷轧钢板


	  本研究基于学农学试验站的保护性耕作和秸秆还田长期定位试验地（始于2002年），于2007~2012年系统的探讨了小麦-玉米一年两熟种植条件下的土壤有机碳库演变（2002~2012）及其固碳机理、温室气体排放量估算（2007~2012）及排放机理，并利用转变耕作方式和实行轮耕进一步探讨长期保护性耕作对土壤有机碳库演变、温室气体排放变化和产量变化的影响，综合评价长期保护性耕作和秸秆还田条件下的土壤固碳潜力、温室气体减排潜力以及作物生产力水平。45号冷轧钢板


	以期为该地区选择适宜、合理的耕作方式和轮耕组合来提高土壤碳库水平、增强土壤“碳汇”能力、选择合理的农业管理措施减缓农业源温室气体排放和提高作物生产力水平，对该地区农业经济效益、社会效益和生态效益的协同发展具有重要意义。主要研究结果如下：1.长期耕作和秸秆还田的土壤有机碳库演变及其固碳机理试验期间，经过长期的耕作和秸秆还田，4种保护性耕作措施免耕（NTP）、深松（STP）、耙耕（HTP）和旋耕（RTP）处理和对照常规耕作（CTP）处理的土壤有机碳（SOC）水平显著高于其长期无秸秆还田的处理（NTA、STA、HTA、RTA和CTA），且保护性耕作各处理较对照常规耕作处理在0~30cm土层呈现较为明显的SOC分层和表层聚集特点，常规耕作处理土壤中的SOC水平在三个土层中较为平均。各处理土壤总有机碳（TOC）中，活性有机碳（LOC）约占TOC的22.38~39.14%，稳态碳约占60.86~77.62%，RTP处理土壤TOC中所含LOC比例  （39.14%），STP处理  （22.38%）。经过10年连续的耕作和秸秆输入，各耕作措施的秸秆还田处理的土壤SOC库平均比无秸秆还田处理高约4.6t ha-1（2011年），


	原因是各耕作措施的秸秆还田处理SOC的周年累积速率（-0.27~1.34t ha-1yr-1）显著的高于无秸秆还田处理（-0.41~0.75t ha-1yr-1），且与持续的秸秆输入显著相关（R2=0.78, P<0.01）。免耕配合秸秆还田处理（NTP）能够显著的增加土壤有机碳库水平，在2002~2011年，有约13.37t ha-1的碳（C）被固定。其次为深松处理（STP），而旋耕处理在有无秸秆还田的条件下均表现为土壤的C损失，土壤中的C约以每年0.27t ha-1（RTP）和0.41t ha-1（RTA）的速率被消耗，近10年约损失掉4.08和2.74t ha-1的C，而秸秆还田在一定程度上能减缓这种损失速率。通过固碳机理可以看出，造成各处理SOC库差异的原因为各处理大团聚体数量、团聚体稳定性、团聚体关联的碳含量以及稳态碳差异，NTP和STP处理之所以能够维持较高的SOC库水平，是因为其大团聚体数量（79.19%和81.67%）、团聚体稳定性（1.89mm和1.82mm）45号冷轧钢板

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