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农业机械学报 2024年第4期55卷 346-351,384页

作者：陈坤杰王硕颜建春 abdulaziz nuhu jibril 孙杰於海明南京农业大学工学院南京210031 盐城市沿海拖拉机制造有限公司盐城224007

为研究稻谷的石墨烯低温远红外干燥特性及其对稻谷干燥品质的影响,以辐射温度、排粮流量和除湿风量为影响因素,以整精米率和应力裂纹指数增值为评价指标,用自制的循环式石墨烯低温远红外干燥机进行稻谷干燥试验,通过BBD(Box-Behnken设计... 详细信息

为研究稻谷的石墨烯低温远红外干燥特性及其对稻谷干燥品质的影响,以辐射温度、排粮流量和除湿风量为影响因素,以整精米率和应力裂纹指数增值为评价指标,用自制的循环式石墨烯低温远红外干燥机进行稻谷干燥试验,通过BBD(Box-Behnken设计)响应面法,分析了低温远红外干燥对稻谷干燥品质的影响以及工艺参数优化。结果表明:影响稻谷干燥特性和品质的最主要因素是辐射温度,其次是排粮流量和除湿风量。随着辐射温度的升高,稻谷干燥速率和应力裂纹指数增值逐步增大,整精米率则逐步降低。与同温度的热风干燥相比,石墨烯低温远红外干燥平均干燥速率和干燥品质均有显著提高。经优化后,稻谷最佳石墨烯低温远红外干燥工艺条件为:辐射温度43℃、排粮流量4 kg/min、除湿风量193 m^(3)/h,此时应力裂纹指数增值为9,整精米率为79.75%,稻谷干燥品质最佳。这说明利用石墨烯低温远红外干燥稻谷,可以明显提高干燥速率并改善稻谷干燥品质。

关键词：稻谷石墨烯远红外辐射干燥热传导低温干燥

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石墨烯低温不同远红外干燥条件下稻谷干燥特性与品质研究

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农业机械学报 2024年

作者：陈坤杰王硕颜建春 abdulaziz nuhu jibril 於海明孙杰盐城市盐海拖拉机制造有限公司南京农业大学工学院

为研究稻谷的石墨烯低温远红外干燥特性及其对稻谷干燥品质的影响，以辐射温度、排粮流量和除湿风量为影响因素，以干燥速率和应力裂纹指数增值为评价指标，用自制的循环式石墨烯低温远红外干燥机进行稻谷干燥试验，通过BBD(Box-Behnke... 详细信息

为研究稻谷的石墨烯低温远红外干燥特性及其对稻谷干燥品质的影响，以辐射温度、排粮流量和除湿风量为影响因素，以干燥速率和应力裂纹指数增值为评价指标，用自制的循环式石墨烯低温远红外干燥机进行稻谷干燥试验，通过BBD(Box-Behnken设计)响应面法，分析了低温远红外干燥对稻谷干燥品质的影响以及工艺参数优化。结果表明：影响稻谷干燥特性和品质的最主要因素是辐射温度，其次是排粮流量和除湿风量。随着辐射温度的升高，稻谷的干燥速率和应力裂纹指数增值逐步增大，整精米率则逐步降低。与同温度的热风干燥相比，石墨烯低温远红外干燥的平均干燥速率和干燥品质均有显著提高。经优化后，稻谷最佳石墨烯低温远红外干燥工艺条件为：辐射温度43℃、排粮流量4kg/min、除湿风量193m3/h，此时应力裂纹指数增值为9，整精米率为79.75%，稻谷干燥品质最佳。这说明利用石墨烯低温远红外干燥稻谷，可以明显提高干燥速率并改善稻谷干燥品质。

关键词：稻谷石墨烯远红外辐射热传导低温干燥

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基于1D-CNN的稻谷石墨烯远红外干燥模型及含水率在线预测

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南京农业大学学报 2024年

作者：王逸凡井世亮夏宇 nuhu jibril 赵海瑞陈坤杰南京农业大学工学院江苏省农业机械鉴定站

[目的] 为了实现远红外稻谷干燥过程中水分比的精准预测，提出了一种基于1D-CNN（One-Dimensional Convolutional Neural Network）的稻谷干燥水分比预测模型，实现对干燥过程中稻谷含水率的在线预测。[方法]将稻谷初始含水率调到统一... 详细信息

[目的] 为了实现远红外稻谷干燥过程中水分比的精准预测，提出了一种基于1D-CNN（One-Dimensional Convolutional Neural Network）的稻谷干燥水分比预测模型，实现对干燥过程中稻谷含水率的在线预测。[方法]将稻谷初始含水率调到统一标准后，在自制的石墨烯远红外干燥试验台进行不同温度的干燥试验，每隔2 min采集一组包括干燥温湿度等8个工艺参数数据，经标准化处理后构成数据集。然后以8个工艺参数为输入，水分比为输出，构建1D-CNN干燥模型，通过训练确定模型参数，最后对模型进行验证并与6种经典薄层干燥模型及4种典型机器学习干燥模型进行比较。[结果] 试验结果表明，所提出的1D-CNN干燥模型能够很好地描述干燥过程中水分比的变化情况，决定系数R2、均方根误差（root mean square error，RMSE）和平均绝对误差（mean absolute error，MAE）分别达到0.993 1、0.018 9、0.012 1；含水率预测的平均绝对误差MAE和平均相对误差（mean relative error，MRE）分别为0.143 2%和0.007 8%，明显优于其他对比的干燥模型。[结论] 所提出的1D-CNN干燥模型能够准确预测稻谷干燥过程中含水率的变化，完全满足含水率在线检测需求。

关键词：稻谷 1D-CNN模型石墨烯远红外干燥含水率在线预测

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Advances and prospects of genetic mapping of Verticillium wilt resistance in cotton

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Journal of Cotton Research 2022年第1期5卷 48-58页

作者： AINI Nurimanguli jibril abdulaziz nuhu LIU Shiming HAN Peng PAN Zhenyuan ZHU Longfu NIE Xinhui Key Laboratory of Oasis Ecology Agricultural of Xinjiang Bingtuan Agricul-tural CollegeShihezi UniversityShihezi 832003XinjiangChina National Key Laboratory of Crop Genetic Improvement College of Plant Sciences and Tech-nologyHuazhong Agricultural UniversityWuhan 430070HubeiChina

Verticillium wilt is one of the most important diseases affecting cotton production in China.The fungus,Verticillium dahliae,has a wide host range and a high degree of genetic variability.No resistance resources have been found in the available planting resources,thus presenting difficulties and challenges for our study.The long-term production practice shows that selection of disease-resistant varieties is the most economical and effective measure to control Verticillium wilt of cotton to reduce the yield loss and quality decline of cotton.In this paper,we summarized the genetic mapping population,the analysis method of genetic localization,the discovery,mining and cloning of disease-resistant quantitative trait loci/markers,and the analysis of their genetic functions,so as to provide information for the molecular breeding approach of disease-resistant cotton.

关键词： Cotton Verticillium wilt Genetic mapping QTL

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