65锰钢板开平板

				 


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	在我国有效耕地面积日益缩小,重金属污染土壤面积却逐年扩大的严峻形势下,为明确生物炭治理镉污染土壤的应用价值,以生物炭理化性质分析与镉吸附-解吸动力学行为研究为基础,通过在镉污染稻田土壤上开展秸秆直接粉碎和炭化两种还田方式的比较研究,探讨了生物炭施入后对土壤镉赋存形态的影响及其相互关系,系统分析了生物炭结合土壤因子对镉胁迫条件下水稻生理65锰冷轧钢板


	、生化性状及镉吸收、分配、转运和积累的影响,以及不同还田方式与水稻品质及糙米镉含量的相互关系,以期为改良与修复重金属镉污染稻区土壤,消减农产品中可食用部位镉残留,并有效防止污染面继续扩散提供理论依据,研究结果表明：1.不同  热解温度(HTT)生物炭理化性质分析结果表明,随着HTT升高,生物炭产率从60%降低到34%,灰分含量从12%升高到33%,挥发分下降到原材料稻壳的四分之一,在HTT400℃之前pH值急剧增大,上升至9以后开始放缓。HTT达到500℃时,生物炭的阳离子交换量、比表面积显著提高,较原材料增幅分别达到41%和85%。微观外表面结构逐渐清晰、规则,疏松多孔的结构增多,以上变化有助于提高生物炭的吸附能力。2.根据不同HTT生物炭对镉的吸附-解吸动力学行为特征差异及平衡时  吸附、固持量与生物炭理化性质的关联分析,初步构建了适于生物炭的动力学拟合模型。


	结果表明：(1)稻壳和3种不同HTT条件下制成的生物炭的吸附量均随着初始镉离子浓度的升高而增加,HTT500℃在0.5mg/L镉溶液浓度的吸附效果  ,达到99.55%,并且随着HTT的升高,生物炭在增加了吸附量同时也相对缩短了吸附进程；(2)解吸过程中,吸附态镉离子的解吸量随振荡时间的延长而不断增加,高热解温度制备的生物炭快到达解吸平衡,与Elovich方程拟合度  ；(3)能谱分析证实了生物炭对重金属镉离子存在吸附、固持作用,同时随HTT的升高,生物炭对镉离子的固持量增大,相对原子数量百分比值较原材料增幅达到3.4%；(4)通过相关分析表明生物炭酸碱度、阳离子交换量和比表面积对其固持镉离子能力有显著的正向作用。65锰冷轧钢板


	 




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	【目的】从盐生植物盐角草（Salicornia europaea）中克隆得到一个参与光合反应光系统I（PSI）复合蛋白H亚基的PsaH基因，分析该基因进行生物信息学，为研究该基因的作用奠定基础并为改良作物耐盐性分子育种提供候选基因。45号钢板


	【方法】以盐生植物盐角草为实验材料，采用RT-PCR方法克隆PsaH基因，利用NCBI、MEGA、Expasy等生物信息学工具对其核酸序列、编码的氨基酸序列及蛋白质的结构和功能进行分析。【结果】克隆得到一个与耐盐有关的基因，命名为SePsaH，属于光系统I（PSI）家族H亚基成员，其开放阅读框（ORF）为438 bp，基因编码145个氨基酸，预测蛋白分子量为153 kD，等电点9.84，是亲水性蛋白；系统进化树分析表明其与菠菜亲缘关系较近，通过对该蛋白保守性分析发现其含有4个保守性结构域。【结论】获得盐角草SePsaH基因，为进一步研究该基因耐盐功能及其在盐生植物耐盐机制中的作用提供了基础。 45号钢板


	 




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	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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