45号钢板厂家提货

				 


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	随着世界范围内的人口增长和社会发展，对建设用地的需求不断增大。传统的化学灌浆材料和化学固化剂，大多含有有毒化学物质，常常对环境造成不良影响。研究一种新型环保的土壤加固方法就变得十分迫切。微生物诱导碳酸钙沉淀（MICP）是一种在自然界中广泛存在的生物矿化过程，机理简单，快速，环境耐受性好。将这一技术用于土壤加固，将会带来巨大的环境效益和经济效益。本文主要开展了巴氏芽孢杆菌（Sporosarcina pasteurii）催化尿素水解进行MICP固化土壤效果和影响因素研究，为这一技术的实际应用提供基础数据和科学依据。主要研究内容和成果为：45号钢板


	（1）巴氏芽孢杆菌的培养和脲酶活性研究。在1%（V/V）接种量，200rpm连续培养时，巴氏芽孢杆菌的适宜培养条件为30℃，pH8~9，时间为38~40h，适宜保存条件为4℃，至少可以保存30d。（2）尿素水解MICP过程及影响因素研究。增大菌液（或脲酶）浓度，可以加快尿素水解过程。尿素浓度小于1.6M时，增加其浓度，可以提高细菌脲酶活性，而高浓度CaCl2对脲酶有明显的抑制作用。提高CaCl2和尿素浓度（小于1.5M）可以提高CaCO3生成量。pH为6~9时，对脲酶活性影响很小；高温（超过30°C）对脲酶活性有明显促进作用。（3）使用由土工布制作的全接触柔性模具和完全混合反应器进行实验研究，大大提高了样品的固化效果和均匀性。（4）细菌和人工提取脲酶MICP固化土壤的研究。增大细菌（或脲酶）浓度、粘结液浓度、反应时间都可以提高固化样品抗压强度和CaCO3生成量。砂土粒径对固化效果有很大影响，标准砂D50=0.46mm固化效果优于密西西比砂D50=0.33mm。MICP固化样品具有较好的水稳定性和热稳定性。在初始脲酶活性相近时，人工提取脲酶MICP固化效果不如细菌，脲酶MICP固化土壤的效率也比较低，并且其成本较高。因此，巴氏芽孢杆菌比脲酶更适宜实际工程应用。45号钢板


	 



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	p H和Ca CO3含量是土壤常规分析的两个测定指标,但其室内测定均需借助相应的仪器设备完成,耗时费力。以山西省土系调查采集的110个典型土壤剖面的426个发生层土样的野外测定的石灰反应强度和实验室测定的土壤p H、Ca CO3含量、65锰钢板


	交换性钠饱和度(Exchangeable Sodium Percentage,ESP)数据为基础,尝试建立石灰反应强度与p H、Ca CO3含量之间的定量关系模型。结果表明:北方黄土性母质土壤,当p H<9.0时,Ca CO3含量是影响土壤p H的重要因素,二者的回归拟合  关系符合幂函数曲线;当p H>9.0时,Ca CO3与p H之间无明显关系。石灰反应强度在一定程度上可以半定量地反映p H或Ca CO3含量,但其确定的p H或Ca CO3含量尚是一个范围,并非值。同时,从发生学意义角度,土壤中Ca CO3含量高低对形态学研究具有重要意义,在这种情况下,如果需要用p H或Ca CO3含量来确定准确的土壤系统分类类型(如确定土体是否为酸性、具有钙积层/钙积现象等),为慎重起见建议还是以实验室的准确测定数据为准;对于非碱化(p H<9.0)、野外有泡沫反应的北方黄土性母质土壤,无论泡沫反应强弱和Ca CO3含量高低,土壤p H基本稳定在8.51±0.49,这一p H范围对作物生长基本没有制约,如果仅从p H或Ca CO3含量是否影响作物生长角度考虑,无需实验室测定p H或Ca CO3含量。65锰钢板


	 




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	 害虫快速检测与识别是农作物病虫害防治的基础。传统的害虫分类和识别主要是专家通过肉眼观察害虫的外部特征并与模式标本对照来完成的,这种识别方法费时费力。随着计算机技术的发展,人们逐渐将图像处理技术与模式识别技术应用到害虫的研究和识别中,并建立害虫的识别系统,丰富了识别手段,提高了识别效率。40cr钢板


	本文以农田典型害虫作为研究对象,采用数字图像处理技术和模式识别技术研究了害虫图像的分割、特征提取、分类器分类等方面技术问题,并在此基础上结合3G无线网络技术建立了基于物联网的昆虫远程自动识别系统。本论文的主要研究工作如下：(1)设计了害虫图像采集系统。本论文研究的害虫尺寸差异较大,同一害虫姿态各异,而且害虫的活动能力较强。为此,本论文研究了满足两种需求的害虫采集系统。一种系统采集诱捕到的害虫的图像。该系统对象的特点是目标静止、目标到镜头的距离固定、视野范围固定,因此,该系统使用CMOS相机和定焦镜头。另一种系统实时采集田间害虫的图像。该系统对象的特点是目标运动、目标到镜头的距离可变、视野范围可变,因此,该系统使用CCD相机和变焦镜头。(2)提出了基于HSV颜色模型的害虫图像分割技术。本论文针对害虫图像背景和目标颜色的特点,将基于HSV颜色模型的Otsu阈值分割方法应用到背景和目标的分割中。在进行图像分割前,将图像的RGB模型转换成HSV模型,并且将转换得到的H分量旋转180度后利用Otsu算法自适应找到阈值,从而实现了背景和目标的分离。  ,对分割后的图像进行了一些后续处理,得到完整的害虫目标。40cr钢板

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