玉米粮堆霉变发热过程中的温湿度场变化规律研究

为模拟储粮粮堆局部含水率偏高引起的霉变发热现象,进而研究此现象中温、湿度场的变化规律,该文在试验仓内湿基含水率14.0%的玉米粮堆中心加入湿基含水率18.2%的玉米,在30℃室内储藏40 d。试验粮堆由于霉变引起自发热。试验过程中,通过计算玉米粮堆中垂面内高温区和高湿区的面积变化,从而揭示玉米粮堆霉变发热过程中温、湿度场的变化规律。试验结果表明,粮堆中垂面高湿区面积缓慢扩大,高温区面积开始扩大缓慢,但在与周围粮温最高温差升至3.7℃后,面积扩大速率加快,且高温区与高湿区面积的当量半径r与温度差?T成正比,此正比关系经过了粮库浅圆仓的验证。这为进一步定量分析粮食仓储过程中的高温区和高湿区扩散提供了依据。

气膜钢筋混凝土球形仓小麦储藏品质的分析研究

为研究新仓型气膜钢筋混凝土球形仓(以下简称“气膜球形仓”)的实仓储粮效果,以我国首座气膜球形仓为研究对象,小麦储粮粮堆为研究目标,对粮温、虫霉害、质量、品质、毒素等指标进行了分析。结果表明,储藏周期内,小麦粮堆无虫害、无霉变,各项品质指标均处于宜存标准内,粮情稳定,质量良好,气膜球形仓是一种适合粮食保质安全储藏的新型仓型。

我国粮食干燥技术发展现状与趋势

粮食干燥是保证国家粮食安全的重要措施之一,介绍了我国粮食主要干燥技术、应用现状、现存问题及对未来粮食干燥技术发展的展望,以期对我国粮食干燥技术装备的发展提供借鉴。

气膜钢筋混凝土球形仓小麦储粮粮堆温度场云图分析研究

气膜钢筋混凝土球形仓(以下简称“气膜球形仓”)是一种新的仓储结构形式,为探究其在一个储藏周期内的粮情变化情况,以我国首座气膜球形仓为研究对象,以小麦粮堆为研究目标,通过数值拟合重现储藏周期内小麦的径向中垂面温度场云图分布情况。结果表明,气膜球形仓具有良好的隔热保温性能,储粮过程中具有仓温、平均粮温低等特点,在粮堆内部形成巨大且稳定的“冷芯”,有效抑制害虫繁殖活动;在一个储粮周期内,不使用化学药剂熏蒸能安全度夏,这对促进低温绿色储粮技术发展有着积极作用。

冷等离子处理对玉米籽粒外观及结构的影响

控制冷等离子处理仪的功率参数,处理高水分玉米籽粒60 s,通过扫描电子显微镜观察各组玉米样品外观及内部结构形态。结果表明,经冷等离子体处理的实验组相比未经处理的对照组籽粒表面产生明显褶皱及刻蚀,且冷等离子处理仪功率越高,表面褶皱越明显;实验组玉米胚乳结构中,原本排列致密有序的淀粉颗粒经冷等离子处理后间距增大,颗粒间基质蛋白会裸露甚至断裂,而等离子处理对胚部结构无显著影响。冷等离子处理可破坏玉米表面蜡质层,有助于玉米内部水分向外扩散。

基于温湿度场云图的稻谷粮堆状态和结露风险分析

以稻谷为研究对象,利用温湿度一体传感器,模拟实际粮仓中容易发生结露区域以开展不同位点的监测,测得从冬季到夏季粮堆不同位点的温度和相对湿度;运用矩阵实验模拟软件(MATLAB)绘制粮堆温度场、湿度场云图,追溯分析了稻谷温湿度场分布及时空变化;基于粮食平衡绝对湿度与露点温度等模型(CAE模型)推算了稻谷粮堆危险点所处的不同状态(平衡态、饱和态、吸附态或解吸态)和探究其变化规律,为减小储粮损耗和实现储粮安全提供理论依据。

结合空间上下文算法的道路场景法线区域分割

针对道路场景检测忽略法线属性的问题,为了加强对空间上下文和边缘信息的利用,提出结合空间上下文算法的道路场景法线区域分割方法,将道路场景识别为路面和障碍物分别对应的水平区域和竖直区域.在交叉熵损失函数的基础上添加障碍物增强损失,改善训练过程不同分类的权重分配,提高小区域障碍物识别率.提出上下文改进算法优化位置关联图的矩阵计算方式,减少空间复杂度提高运算效率.嵌入边缘上下文模块削减噪声并强化主要边缘,加强边缘信息的利用.在自建数据集和Cityscapes数据集的实验结果表明,与主流的语义分割方法相比,本研究方法加强网络特征提取能力,能有效提高对道路法线区域的分割准确度,相较Deeplab,交并比提高了2.1%,能简单有效地实现避障任务.

微波干燥对稻谷的影响研究进展

稻谷是我国的主要粮食作物,其收储安全至关重要。为避免稻谷发热霉变造成粮食损失,新收获的高水分稻谷需干燥至安全水分才能长期储存。传统的热风干燥是目前粮食干燥领域应用最广泛的技术,但是存在能源损耗高、效率低及干燥后稻谷品质变差等缺点。微波干燥是一项高效、环保的新型干燥技术,目前已在果蔬等农产品中有较多研究,但是在稻谷这一热敏性粮食上的研究还处在发展阶段。文章简要介绍了微波干燥稻谷的工艺,从稻谷干燥动力学、稻谷品质、外观、结构及有害生物方面重点归纳了微波干燥对稻谷的影响,并对微波干燥技术在稻谷中的研究进行分析及展望,以期为我国稻谷的保质干燥提供参考依据。

基于G-UNet的多场景行人精确分割与检测

目前的语义分割方法可以得到行人的轮廓,但在行人相互遮挡时,无法直接得到图中行人的数量、身高和中心位置等信息。针对这一缺陷,提出了G-UNet模型算法:在语义分割主干之外,增加一个行人区域的高斯椭圆密度核检测分支,通过核的极大值点、垂直和水平轴尺度,分别检测行人的中心位置、高度和宽度,并由密度核极大值点的唯一性,解决了行人遮挡的检测难题。另外,UNet以空间对称的方式将底层和高层特征进行硬性的拼接,使得50%的固定误差直接传播到底层。本文提出可训练的柔性系数拼接方式,可以得到最优的误差分配传播方式。最后,传统的损失函数的误差值与行人标定面积成正比,导致小尺度行人容易漏检,本文提出目标增强损失函数提高网络检测小尺度行人的能力。在自建行人分割数据库中,实验结果证明了本文方法的有效性且优于其他方法。