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生物有机肥的研制及在小麦/玉米上的应用效果

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生物有机肥的研制及在小麦/玉米上的应用效果

作者：龙昊驰河南农业大学

学位级别：硕士

随着我国农业和经济的快速发展,大量农作物秸秆、畜禽粪便的不合理处置给环境带来了巨大的压力。将农业废弃物堆肥化处理生产有机肥,是其资源化利用的有效手段,也是提高经济效益的重要途径。然而,堆肥化处理因堆肥物料中含有大量木质纤... 详细信息

随着我国农业和经济的快速发展,大量农作物秸秆、畜禽粪便的不合理处置给环境带来了巨大的压力。将农业废弃物堆肥化处理生产有机肥,是其资源化利用的有效手段,也是提高经济效益的重要途径。然而,堆肥化处理因堆肥物料中含有大量木质纤维素等难降解物质,导致自然发酵缓慢、养分损失严重和腐熟不彻底等问题发生。解决这类问题的关键在于利用复合微生物菌剂促进堆体木质纤维素降解,提高发酵效率。本研究在真菌和细菌中分别筛选出一种降解木质纤维素最佳的菌剂。其次,将两种菌单独以及作为共接种剂添加到由玉米秸秆、鸡粪和平菇菌渣组成的有机废物中,通过研究堆肥过程中理化参数的变化、分析微生物群落结构和相关性,明确木质纤维素复合菌剂在堆肥过程中的作用机理,并在此基础上生产出生物有机肥。最终将发酵成熟的生物有机肥应用于小麦/玉米周年生产中,探究生物有机肥对土壤和植株的影响,主要研究结果如下:（1）在玉米秸秆、鸡粪和平菇菌渣混合组成的物料桶中接种6种木质纤维素降解菌剂进行发酵试验,通过测定第0、5、10、15天的平菇菌渣、玉米秸秆中的木质纤维素含量和木质纤维素降解率,筛选出两种木质纤维素降解率最佳的菌剂:绿色木霉菌（TV）和枯草芽孢杆菌（BS）。TV和BS对平菇菌渣中纤维素、木质素和半纤维素的降解率分别为75.88%、50%、51.93%和67.31%、43.09%、41.11%,在玉米秸秆中的降解率分别为67.97%、70.32%、55.66%和51.45%、46.63%、37.83%,与其余处理相比,两种菌剂对木质纤维素的降解效果最佳,因此将其应用于下一步的堆肥试验中。（2）在前期菌剂筛选的基础上,挑选TV和BS进行好氧堆肥试验。试验共设置4个处理:CK、TV、BS、TB（TV和BS按照1:1混合）。结果表明,在整个堆肥过程中,TB共同接种可以让堆肥提早5～7天达到高温阶段,缩短了整个堆肥周期。含水率、C/N比值和pH值比其余处理更快达到发酵成熟水平。在第42天时,TB处理较CK相比,纤维素降解率提高20.90%、半纤维素降解率提高20.10%、木质素降解率提高12.51%。在整个堆肥过程中,TB处理中的拟杆菌门丰度最高,并且由于TB的协同作用,促进了厚壁菌门的增殖,拟杆菌门和厚壁菌门会产生与木质纤维素转化为单糖相关的酶,如葡萄糖,在降解木质纤维素方面具有很高的活性,并且,TB的协同作用能够提高一些微生物的固氮能力,促进微生物的硝化作用,加快堆肥嗜热阶段有机物的降解,从而加快堆肥的发酵进程。（3）在小麦季,按照W0（未施生物有机肥）、W1（生物有机肥施用量为3000 kg/hm2）、W2（生物有机肥施用量为4500 kg/hm2）、W3（生物有机肥施用量为6000 kg/hm2）设置田间试验。结果表明,小麦成熟期时,W3处理在10～20 cm土层对土壤有较好的保水性,与W0相比提高了3.19%。W3处理下10～20 cm土层的土壤有机质含量较W0提高了54.22%。与W0相比,W3处理显著提高了>0.25 mm土壤团聚体分布比例,提高了0.87%。在孕穗期时,W3处理下小麦株高较W0提高了15.50%,叶面积指数提高了24.55%,茎秆、叶片的干物质积累量分别提高了95.72%、36.16%,穗部干物质积累量在灌浆期最为显著,较W0提高了39.19%。从产量构成要素来看,施用生物有机肥主要通过提高亩穗数和穗粒数提高小麦产量,W3处理下小麦产量最高,与W0相比,W3处理中的亩穗数提高了7.28%,穗粒数提高了17.63%,产量提高了23.7%。（4）玉米季按照M0（未施用生物有机肥）、M1（生物有机肥施用量为7500 kg/hm2）、M2（生物有机肥施用量为15000 kg/hm2）、M3（生物有机肥施用量为22500 kg/hm2）设置田间试验。结果表明,M3处理下,0～10 cm土层和10～20 cm土层中含水率分别较M0提高了1.11%和0.31%。与M0相比,M3处理下,0～10 cm土层和10～20 cm土层的土壤有机质含量分别提高了16.29%和29.61%。M3处理较M0显著降低了0.25 mm团聚体分布比例,增幅分别为2.93%。在吐丝期时,M3处理下株高、叶面积指数和茎秆直径较M0分别提高了12.02%、21.69%、17.24%。从拔节期到吐丝期,玉米茎和叶的干物质积累量最快,M1、M2、M3处理较M0分别提高了20.59%、38.72%、49.21%,各处理表现为M3>M2>M1>M0。到灌浆期时,穗干物质积累量M3、M2、M3较M0分别提高10.21%、16.71%、19.87%,表现为M3>M2>M1>M0。在玉米产量构成因素上,M3主要通过影响玉米的百粒重

关键词：农业废弃物纤维素降解菌好氧堆肥生物有机肥

地肤子皂苷Ic调节巨噬细胞极化抑制肠炎相关性结直肠癌发生发展的作用机制研究

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地肤子皂苷Ic调节巨噬细胞极化抑制肠炎相关性结直肠癌发生发展的...

作者：翟驰安徽医科大学

学位级别：硕士

基于快堆堆芯中子学计算软件MOSASAUR的物理-热工耦合计算方法研究

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原子能科学技术 2024年

作者：张斌王连杰娄磊赵晨中国核动力研究设计院核反应堆技术全国重点实验室先进核能技术全国重点实验室

为满足快堆堆芯稳态及瞬态分析计算，本文在铅冷快堆堆芯中子学计算程序MOSASAUR的基础上，开展了物理-热工耦合计算方法研究。MOSASAUR程序是基于确定论两步法计算策略，由截面生成、能谱修正、堆芯计算及不确定性分析4个模块组成。本... 详细信息

为满足快堆堆芯稳态及瞬态分析计算，本文在铅冷快堆堆芯中子学计算程序MOSASAUR的基础上，开展了物理-热工耦合计算方法研究。MOSASAUR程序是基于确定论两步法计算策略，由截面生成、能谱修正、堆芯计算及不确定性分析4个模块组成。本文采用刚性限制法求解三维时空动力学方程，拓展了MOSASAUR中堆芯计算中的瞬态分析能力；基于子通道程序COBRA-YT扩展了其对液态金属冷却反应堆的热工水力计算能力，并与MOSASAUR耦合，作为热工反馈模块；采用不动点迭代法耦合了物理中子场及温场，最终形成了快堆堆芯稳态及瞬态的物理热工耦合计算。本文采用LMW基准题和ORAL19棒束问题分别对三维时空动力学计算和热工水力计算进行了模块验证；基于MicroURANUS堆芯进行了堆芯稳态及瞬态耦合计算的验证。数值结果显示，基于快堆堆芯中子学计算程序MOSASAUR的多物理耦合计算具有较高的计算精度。

关键词：多物理耦合铅冷快堆瞬态分析热工水力计算 MOSASAUR

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猕猴桃抗根腐病种质的筛选与相关基因的挖掘

猕猴桃抗根腐病种质的筛选与相关基因的挖掘

作者：刘晓驰福建农林大学

学位级别：硕士

梯级水电短期调度模型及其求解的蝗虫视觉进化神经网络

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水力发电学报 2024年第4期43卷 81-96页

作者：王宇驰张洪贵州大学大数据与信息工程学院贵州省系统优化与科学计算特色重点实验室贵阳550025

融合梯级水电站短期调度中电网调峰与发电量相互制约的因素,探讨水电调度模型的设计及求解的改进型蝗虫视觉进化神经网络。调度模型设计中,依据水量平衡方程,在充分考虑机组出力限制、不规则震动区等与水头相关的复杂约束及尾水顶托影响... 详细信息

融合梯级水电站短期调度中电网调峰与发电量相互制约的因素,探讨水电调度模型的设计及求解的改进型蝗虫视觉进化神经网络。调度模型设计中,依据水量平衡方程,在充分考虑机组出力限制、不规则震动区等与水头相关的复杂约束及尾水顶托影响下,构建以调峰效果与发电效益为性能指标的厂网协调短期调度模型。神经网络设计中,在已有蝗虫视觉神经网络基础上引入视觉残留机制、半波整流机制,以及在兴奋层引入局部均值滤波,获得能输出全局和局部学习率的改进型蝗虫视觉神经网络,进而借助混沌映射及山瞪羚优化算法设计状态更新策略,随后顺次连接此视觉神经网络及更新策略,获得能自适应调节参数的改进型蝗虫视觉进化神经网络。比较性的数值实验显示,该神经网络求解13个基准事例中7~13个事例及应用于贵州北盘江梯级电站的3种场景中至少2种场景下具有显著优势。

关键词：梯级水电厂网协调蝗虫视觉进化神经网络山瞪羚优化以水定电

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缺血性脑卒中认知障碍动物模型的研究进展

中华物理医学与康复杂志 2024年第1期46卷 70-74页

作者：王连张松郭铁成华中科技大学同济医学院附属同济医院康复医学科武汉430030

缺血性脑卒中的发病率、死亡率、致残率均较高,可导致患者出现感觉、运动、认知功能障碍。建立脑卒中动物模型对探究脑卒中后认知功能障碍至关重要。现存的缺血性脑卒中认知障碍动物模型中,主要有四血管阻断(4-VO)模型、两血管阻断(2-VO... 详细信息

缺血性脑卒中的发病率、死亡率、致残率均较高,可导致患者出现感觉、运动、认知功能障碍。建立脑卒中动物模型对探究脑卒中后认知功能障碍至关重要。现存的缺血性脑卒中认知障碍动物模型中,主要有四血管阻断(4-VO)模型、两血管阻断(2-VO)模型、双侧颈总动脉(CCA)狭窄模型、线栓模型、血栓栓塞模型、光凝栓模型、内皮素-1模型等。本文就上述缺血性脑卒中动物模型及认知评估方法的研究进展作一综述。

关键词：缺血性脑卒中认知障碍啮齿动物模型动物认知评估

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掩码语言增强表示的对比学习微调和应用

计算机工程与应用 2024年第17期60卷 129-138页

作者：张德驰万卫兵上海工程技术大学电子电气工程学院上海200000

在基于Transformer的语言模型中自注意力网络扮演了重要的角色,其中的全连接结构能够以并行方式捕捉序列中非连续的依赖关系。但是,全连接的自注意力网络很容易过拟合到虚假关联信息上,比如词与词、词与预测目标之间的虚假关联。这种过... 详细信息

在基于Transformer的语言模型中自注意力网络扮演了重要的角色,其中的全连接结构能够以并行方式捕捉序列中非连续的依赖关系。但是,全连接的自注意力网络很容易过拟合到虚假关联信息上,比如词与词、词与预测目标之间的虚假关联。这种过拟合问题限制了语言模型对领域外或分布外数据的泛化能力。为了提高Transformer语言模型对虚假关联的鲁棒性以及泛化能力,提出掩码语言增强表示的对比学习微调框架(fine-tuning framework via mask language model enhanced representations based contrastive learning,MCL-FT)。具体而言,文本序列和其随机掩码后的序列送入到一个孪生网络,结合对比学习目标和下游任务目标对模型进行参数学习。其中,每一个孪生网络由预训练语言模型和任务分类器组成。所以,该微调框架更加符合掩码语言模型预训练学习方式,能够在下游任务中保持预训练知识的泛化能力。在MNLI、FEVER和QQP数据集以及它们的挑战数据集上与最新的基线模型进行了对比,包括大语言模型ChatGPT、GPT4、LLaMA,实验结果验证了提出模型在保证分布内性能的同时有效提高了分布外的性能。在ATIS和Snips数据集上的实验结果证明,该模型在常见自然语言处理任务中也有显著的效果。

关键词： Transformer 掩码语言模型对比学习微调虚假关联泛化能力

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基于多模态融合的遥感图像分割方法研究

基于多模态融合的遥感图像分割方法研究

作者：郑远驰电子科技大学

学位级别：硕士

基于卷积网络轻量化的输电通道安全监测技术研究

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基于卷积网络轻量化的输电通道安全监测技术研究

作者：张君驰北京化工大学

学位级别：硕士

输电通道安全监测在日益依赖电力的现代社会成为一个重要的课题。由于室外环境地形复杂,天气恶劣,输电线路部件很容易被损坏。一旦某一地区的电力线路受损,可能会导致超区域停电。输电通道安全监测面临着几个具有挑战性的问题,如广泛的... 详细信息

输电通道安全监测在日益依赖电力的现代社会成为一个重要的课题。由于室外环境地形复杂,天气恶劣,输电线路部件很容易被损坏。一旦某一地区的电力线路受损,可能会导致超区域停电。输电通道安全监测面临着几个具有挑战性的问题,如广泛的区域、多样的组件和复杂的自然环境。传统的巡检方法成本高、风险高、效率低且操作时间冗长。卷积神经网络的突破,使计算机视觉领域的应用研究在此方向取得了更准确、更快速的成果。而R-CNN、YOLO、SSD等算法普遍具有较高的计算复杂性和较大的模型体积,无法充分满足输电通道安全监测中计算能力、存储空间、功耗等资源受限场合的应用需求。随着小型且高效的卷积神经网络模型越来越受到关注,模型轻量化研究取得重大进展。现有Mobile Net系列、Shuffle Net系列等具有代表性的轻量化网络利用逐通道卷积或组卷积来提取空间特征减少FLOPs(浮点运算量)的过程中,算子经常会受到内存访问增加的副作用的影响,推理速度提升较小;Faster Net利用部分卷积来提取空间特征提升速度的过程中,精度下降较多难以应用。本文针对输电线路隐患监测任务,从计算效率、边缘设备部署两方面对卷积神经网络轻量化进行研究。一方面,对卷积神经网络模型提速,使其符合输电通道实时检测的需求,同时缓解速度提升带来的精度下降。另一方面针对边缘设备部署调整轻量化模型,在算力和存储空间有限的情况下降低模型的功耗并减小模型占用空间。本文的主要贡献如下:1、针对输电通道隐患检测任务中,现有卷积神经网络模型计算量与参数量较大,轻量化后精度损失过多的问题,本文提出部分幻影卷积PGConv算法。该算法的核心思想是对输入特征图的一半进行幻影卷积,在整体降低计算量与参数量的同时缓解精度下降。2、针对边缘检测设备算力低、模型部署后检测速度慢的问题,本文在部分幻影卷积的基础上进一步设计PGBlock与PGC3结构。PGBlock使用拼接的特征融合方式减少内存访问,而PGC3调整输入输出通道降低参数量,它们有效地提升模型检测速度并降低功耗,进一步减少存储空间占用。3、本文将所提出的基于卷积网络轻量化的卷积算法与模块结构用于修改YOLOv5s网络,在输电通道隐患数据集和VOC数据集上分别进行训练与评估。其中相对于卷积模型YOLOv5s,本文方法平均准确率提高,模型尺寸缩小,推理时间降低;相对于轻量化特征提取模型Faster Net平均准确率提高,同时相对于Shuffle Net、Mobile Net模型尺寸缩小,推理时间降低。因此,本文所提出的系统在输电通道隐患检测、目标检测领域中取得更好的检测效果。同时其在VOC数据集中平均准确率达到,泛用性强,具有较高的不同任务实际应用潜力。

关键词：目标检测输电通道隐患检测轻量化 YOLO 卷积神经网