检索结果-内蒙古大学图书馆

中国家禽 2024年第6期46卷 72-78页

作者：邢浩翰谢昀郑炜超邵思丛宏斌李保明农业农村部规划设计研究院农村能源与环保研究所北京100024 农业农村部农业废弃物能源化利用重点实验室北京100125 中国检验检疫科学研究院食品安全研究所北京100176 国家市场监管重点实验室(食品质量与安全) 北京100176 中国农业大学水利与土木工程学院农业农村部设施农业工程重点实验室北京100083 北京市畜禽健康养殖环境工程技术研究中心北京100083

为了解国内鸡蛋生产的耗水情况,探究不同蛋鸡养殖模式和蛋鸡品种对耗水情况的影响,研究利用水足迹核算方法分析评价中国5家蛋鸡养殖场的鸡蛋生产耗水情况。结果显示:5家蛋鸡养殖场的鸡蛋水足迹为2537.69~3446.85 m^(3)/t,其中,绿水足迹... 详细信息

为了解国内鸡蛋生产的耗水情况,探究不同蛋鸡养殖模式和蛋鸡品种对耗水情况的影响,研究利用水足迹核算方法分析评价中国5家蛋鸡养殖场的鸡蛋生产耗水情况。结果显示:5家蛋鸡养殖场的鸡蛋水足迹为2537.69~3446.85 m^(3)/t,其中,绿水足迹为1653.02~2314.94 m^(3)/t,蓝水足迹为484.07~616.65 m^(3)/t,灰水足迹为400.60~515.26 m^(3)/t,养殖场A中海兰褐和海兰灰品种的鸡蛋平均总水足迹分别为3042 m^(3)/t和3224 m^(3)/t;5家养殖场的鸡蛋水足迹中绿水足迹占比最高,达到66.75%,饲料消耗是影响鸡蛋水足迹的主要因素;养殖场A的鸡蛋水足迹最高,养殖场E最低;相比于海兰褐品种,海兰灰品种产蛋所消耗的饲料量、直接和间接用水更多。建议通过优化饲料配比、提高农业用水效率、增设养殖场的节水设施设备并选择适宜的蛋鸡品种能够有效降低鸡蛋水足迹。

关键词：水足迹耗水鸡蛋蛋鸡养殖用水

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

畜禽养殖智能装备与信息化技术研究进展

引用

华南农业大学学报 2021年第6期42卷 18-26页

作者：李保明王阳郑炜超王朝元农业农村部设施农业工程重点实验室/中国农业大学水利与土木工程学院北京100083 北京市畜禽健康养殖环境工程技术研究中心北京100083

我国现代畜禽养殖正朝着规模化、设施化、标准化和信息化方向快速发展,智能养殖技术装备与信息化技术的研发与应用是促进畜禽养殖行业健康可持续发展的关键,对提升我国畜禽养殖产出效率、降低生产过程对劳动力的依赖、实现绿色高质量转... 详细信息

我国现代畜禽养殖正朝着规模化、设施化、标准化和信息化方向快速发展,智能养殖技术装备与信息化技术的研发与应用是促进畜禽养殖行业健康可持续发展的关键,对提升我国畜禽养殖产出效率、降低生产过程对劳动力的依赖、实现绿色高质量转型发展具有重要意义。本文从满足规模化畜禽生产对品质安全、健康管理、提质增效的需求出发,重点介绍了模块化装配式畜禽舍建筑与热环境耦合调控技术、养殖环境参数精准监测与智能调控技术以及畜禽智能化饲喂、饮水、投药设备、畜禽舍清粪工艺与自动清粪装备、畜禽生产信息实时采集与智能管理技术等方面的最新研究与应用进展;指出了畜牧装备产业的薄弱环节和卡脖子问题,并对中国畜牧业机械化与智能装备发展的方向进行了展望,为我国现代畜牧业绿色高质量转型升级与健康可持续发展提供参考。

关键词：畜禽养殖智能装备环境调控饲喂清粪信息化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

蛋鸡养殖智能巡检机器人设计概述与应用

引用

中国家禽 2025年第2期47卷 89-97页

作者：蒋沅均刘红光余立扬廖新炜余劼陈宇佳刘畅秦文祥郑炜超中国农业大学水利与土木工程学院北京100083 农业农村部设施农业工程重点实验室北京100083 诸城市中裕机电设备有限公司山东诸城262202 福州木鸡郎智能科技有限公司福建福州350014 福建光阳蛋业股份有限公司福建福州350303 北京市畜禽健康养殖环境工程技术研究中心北京100083

为改善规模化蛋鸡养殖中人工巡检效率低、劳动强度大等问题,研究设计了一种适用于叠层笼养蛋鸡舍的智能巡检机器人。该巡检机器人配备电源动力系统、控制主机系统、无线通信系统、导航避障系统以及参数采集系统。同时,巡检机器人基于射... 详细信息

为改善规模化蛋鸡养殖中人工巡检效率低、劳动强度大等问题,研究设计了一种适用于叠层笼养蛋鸡舍的智能巡检机器人。该巡检机器人配备电源动力系统、控制主机系统、无线通信系统、导航避障系统以及参数采集系统。同时,巡检机器人基于射频识别(RFID)和磁导航技术构建巡检地图并规划路径,实现自主移动和避障;利用EfficientNet-Lite0等深度学习算法识别死弱鸡和绝产鸡,以监测鸡只健康状态;通过SQL Server技术开发数据集成管理系统整合分析舍内采集数据,实现对鸡舍养殖环境、鸡只健康等信息的实时感知与预警。在福建光阳蛋业渔溪养殖基地示范应用结果表明,巡检机器人能根据指令自主巡检,提高养殖人员巡检效率75%。研究表明,智能巡检机器人可有效降低劳动强度,并保障蛋鸡健康和生产性能,具有较好的应用和推广价值。

关键词：笼养蛋鸡健康行为监测养殖机器人图像识别物联网设施养殖

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

新型栖架立体散养系统对长产蛋周期下蛋鸡产蛋性能及淘汰蛋鸡品质的影响研究

引用

中国家禽 2022年第5期44卷 81-87页

作者：陈华童勤李保明曹洪亮中国农业大学水利与土木工程学院北京100083 农业农村部设施农业工程重点实验室北京100083 北京市畜禽健康养殖环境工程技术研究中心北京100083 思玛特(北京)食品有限公司北京101206

为探究延长产蛋周期下新型栖架立体散养系统对蛋鸡产蛋性能、屠宰性能、肌肉品质和骨骼健康的影响,试验选择2952只和360只京粉6号育成鸡,分别于60日龄转群到栖架和叠层笼养系统。分别测定延长产蛋周期到94周龄的两种饲养系统蛋鸡产蛋率... 详细信息

为探究延长产蛋周期下新型栖架立体散养系统对蛋鸡产蛋性能、屠宰性能、肌肉品质和骨骼健康的影响,试验选择2952只和360只京粉6号育成鸡,分别于60日龄转群到栖架和叠层笼养系统。分别测定延长产蛋周期到94周龄的两种饲养系统蛋鸡产蛋率、淘汰蛋鸡的屠宰性能、肌肉品质及骨骼参数。结果显示:栖架组产蛋期平均产蛋率为(89.48±1.41)%,极显著高于笼养组(P<0.01),淘汰蛋鸡体重和腹脂率显著低于笼养组(P<0.01或P<0.05),翅膀比重、胸肌率和胸肌剪切力极显著高于笼养组(P<0.01),同时栖架组淘汰蛋鸡腿肌的肉色a^(*)值、b^(*)值也显著高于笼养组(P<0.05);栖架饲养环境下蛋鸡胫骨矿物质密度和胫骨强度比笼养组分别高6.52%、14.67%,未达到显著性水平(P>0.05)。综上所述,相较于笼养系统,新型栖架立体散养系统为蛋鸡提供了立体活动空间,有利于蛋鸡翅膀、腿部等部位的活动锻炼,在满足其行为表达需求的同时,有效降低蛋鸡腹部脂肪沉积,提高蛋鸡健康水平,促进蛋鸡产蛋性能良好。

关键词：京粉6号蛋鸡栖架散养产蛋率屠宰性能肌肉品质骨骼健康

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

池深和稀释比对肉种鸡精液品质的影响及稀释液筛选探究

引用

中国家禽 2022年第10期44卷 1-7页

作者：刘雪孙宪法童勤薛晓柳王伟奇李保明周东卢海凤中国农业大学水利与土木工程学院北京100083 农业农村部设施农业工程重点实验室北京100083 山东民和牧业股份有限公司山东烟台265600 北京市畜禽健康养殖环境工程技术研究中心北京100083

为利用计算机辅助精液分析系统对种公鸡精液品质进行准确鉴定,筛选适合Ross 308肉种鸡的精液稀释液,试验通过分析不同制片池深(30μm、40μm、60μm、100μm)和稀释比(1∶40、1∶60、1∶80、1∶100)对精液品质的影响;在此基础上比较4种... 详细信息

为利用计算机辅助精液分析系统对种公鸡精液品质进行准确鉴定,筛选适合Ross 308肉种鸡的精液稀释液,试验通过分析不同制片池深(30μm、40μm、60μm、100μm)和稀释比(1∶40、1∶60、1∶80、1∶100)对精液品质的影响;在此基础上比较4种稀释液(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ)对精子活力和运动参数的影响,确定稀释液的pH值和渗透压范围。结果显示:30μm和40μm的池深适合种鸡精液检测,60μm和100μm的池深会造成精子分层,精子不能成像于同一焦面,造成试验误差;稀释比显著影响精子活率和活力率(P<0.05),稀释比为1∶40和1∶60时,精子活率和活力率显著高于稀释比为1∶80和1∶100(P<0.05);稀释液种类对精子活率和活力率有显著影响(P<0.05),稀释液Ⅰ的精子活率和活力率分别为(91.33±5.13)%和(85.28±7.17)%,显著高于其他3种稀释液(P<0.05);稀释液pH为6.35~7.50、渗透压为320~350 mOsm/kg时可获得较好的精液稀释效果。综上所述,30μm和40μm制片池深及1∶40和1∶60的稀释比可作为检测种鸡精液品质的样品制作参数,与原精液渗透压相近的稀释液Ⅰ适用于Ross 308肉种鸡精液的稀释。

关键词：种鸡精液品质稀释比制片池深稀释液

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

单栋20万只叠层笼养蛋鸡舍夏季环境监测评估及建议

引用

中国家禽 2022年第7期44卷 70-76页

作者：袁正东王阳李保明北京德青源农业科技股份有限公司北京102115 中国农业大学水利与土木工程学院北京100083 中国农业大学农业农村部设施农业工程重点实验室北京100083 北京市畜禽健康养殖环境工程技术研究中心北京100083

为评估单栋饲养20万只的叠层笼养装配式蛋鸡舍内环境,并提出改善舍内养殖环境的建议,试验对鸡舍建筑的气密性及夏季舍内温度、湿度、风速进行监测分析。结果显示:除墙体与屋顶交界处、屋顶进风口密封处存在漏风现象,鸡舍建筑墙体搭接处... 详细信息

为评估单栋饲养20万只的叠层笼养装配式蛋鸡舍内环境,并提出改善舍内养殖环境的建议,试验对鸡舍建筑的气密性及夏季舍内温度、湿度、风速进行监测分析。结果显示:除墙体与屋顶交界处、屋顶进风口密封处存在漏风现象,鸡舍建筑墙体搭接处等关键位置温差在3.0℃以内,密封程度良好;鸡舍内温、湿度变化范围分别为25.1~31.6℃、70.6%~84.6%,舍内温、湿度的平均值为(27.8±1.9)℃、(79.2±4.1)%;鸡舍内边侧走道测点温湿度与其他走道内温湿度差异显著(P<0.05);不同走道内,距离风机相对侧山墙40 m区域内,风速较弱、气流交换缓慢;距离风机越近,风速越大,风速在1.5~3.0 m/s。结果表明大规模叠层笼养蛋鸡舍需进一步改善建筑气密性和通风系统以保证舍内热环境。

关键词：鸡舍环境监测气密性屋顶通风环境参数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度卷积网络的育肥猪体重估测

引用

中国农业大学学报 2021年第8期26卷 111-119页

作者：张建龙冀横溢滕光辉中国农业大学水利与土木工程学院北京100083 农业农村部设施农业工程重点实验室北京100083 北京市畜禽健康养殖环境工程技术研究中心北京100083

为快速、无应激、准确地获取育肥猪体重数据,采用深度卷积网络对育肥猪体重进行了估测。结果表明:1)在改造后的Xception、MobileNetV2、DenseNet201和ResNet152V24种模型中,DenseNet201模型体重估测效果最好,在验证集上估测的相关系数为... 详细信息

为快速、无应激、准确地获取育肥猪体重数据,采用深度卷积网络对育肥猪体重进行了估测。结果表明:1)在改造后的Xception、MobileNetV2、DenseNet201和ResNet152V24种模型中,DenseNet201模型体重估测效果最好,在验证集上估测的相关系数为0.9939,均方根误差为1.85kg,平均绝对误差为1.10kg,平均相对误差1.57%,被选为本研究所用的育肥猪体重估测模型;2)在测试数据上考察了该模型的泛化效果,其估测的相关系数为0.9767,均方根误差为2.75kg,平均绝对误差为2.10kg,平均相对误差3.03%,效果良好;3)该模型的平均估测时间为0.16s,其处理速度远快于传统方法,更适合用于育肥猪分群系统、母猪饲喂站等对猪只体重获取速度要求严格的场合。综上,深度卷积网络模型可用于快速估测育肥猪体重,为猪场的自动化、智能化和无人化管理提供依据。

关键词：育肥猪体重估测深度学习卷积神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

育肥猪生长过程中脸部变化对识别模型准确率的影响

引用

中国农业大学学报 2021年第6期26卷 180-186页

作者：张建龙周康庄晏榕滕光辉中国农业大学水利与土木工程学院北京100083 农业农村部设施农业工程重点实验室北京100083 北京市畜禽健康养殖环境工程技术研究中心北京100083

为探究猪脸识别模型对育肥猪猪脸生长变化的识别效果,采用深度卷积网络,对大白育肥猪生长过程中脸部变化与识别模型准确率之间的关系进行研究。结果表明:1)在预训练的DenseNet201、MobileNetV3small、SeNet154和Xception 4种模型中,SeNe... 详细信息

为探究猪脸识别模型对育肥猪猪脸生长变化的识别效果,采用深度卷积网络,对大白育肥猪生长过程中脸部变化与识别模型准确率之间的关系进行研究。结果表明:1)在预训练的DenseNet201、MobileNetV3small、SeNet154和Xception 4种模型中,SeNet154模型猪脸识别效果最好,对验证集的识别准确率可达98.80%,选其为猪脸识别模型;2)分别用试验期间第1~2、1~3、1~4和1~5天采集的猪脸图像数据训练该模型,并分别使用第3~8、4~9、5~10和6~11天的数据逐天测试模型的猪脸识别效果发现,使用第1~4与1~5天数据训练的模型猪脸识别效果相当且优于使用第1~2与1~3天数据训练的模型。使用第1~4天数据训练的模型对第5天数据的识别准确率最高,为96.74%,其后5天的识别准确率逐天下降,到第10天为84.17%。分析认为,造成识别准确率下降的原因是猪脸生长、光照变化以及污渍附着。3)使用第(n-4)~(n-1)天(5≤n≤10)的数据重新训练动态模型后,对第n天猪脸数据的识别准确率均在95.82%以上。深度卷积网络模型在猪脸识别方面有较高的识别准确率,可以用于育肥猪的脸部识别;建议在育肥猪的猪脸识别系统中每天都使用至少前4天,且≥10800组图像数据重新更新猪脸识别模型。

关键词：育肥猪猪脸识别深度学习卷积神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用光合细菌生产聚-β-羟基丁酸酯的研究进展

引用

微生物学通报 2021年第5期48卷 1703-1716页

作者：赵芮晗卢海凤中国农业大学水利与土木工程学院北京100083 农业农村部设施农业工程重点实验室北京100083 北京畜禽健康养殖环境工程技术研究中心北京100083

石油基塑料进入环境后会造成污染并影响人体健康。因此,寻找石油基塑料的替代品成为未来发展的趋势。生物塑料因其具有良好的生物降解性与安全性,近年来备受关注,尤其是作为生物塑料之一的聚-β-羟基丁酸酯(Poly-β-Hydroxybutyrate,PH... 详细信息

石油基塑料进入环境后会造成污染并影响人体健康。因此,寻找石油基塑料的替代品成为未来发展的趋势。生物塑料因其具有良好的生物降解性与安全性,近年来备受关注,尤其是作为生物塑料之一的聚-β-羟基丁酸酯(Poly-β-Hydroxybutyrate,PHB),已成为生产生物塑料制品的重要来源。光合细菌(Photosynthetic Bacteria,PSB)是生产PHB的重要原料。PSB可利用废水中廉价的碳源为底物累积PHB,能实现废水资源化,其应用前景广阔。本文系统地总结了目前可生产PHB的PSB菌种、PHB在菌体内的合成途径、影响PSB累积PHB的因素和目前利用废水培养紫色非硫菌(Purple Non-Sulfur Bacteria,PNSB)并累积PHB的研究现状,并对以废水生产PHB的PNSB污水资源化这一技术的工程化应用提出了展望,以期为解决石油基塑料污染与废水资源化提供新的思路与参考。

关键词：光合细菌紫色非硫菌聚-β-羟基丁酸酯聚羟基脂肪酸酯

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于OpenFOAM的猪体空气阻力系数模拟计算

引用

中国农业大学学报 2021年第9期26卷 197-205页

作者：吴雪飞李浩施正香中国农业大学水利与土木工程学院北京100083 农业农村部设施农业工程重点实验室北京100083 北京市畜禽健康养殖环境工程技术研究中心北京100083

为探究气流流速和流向对猪体空气阻力的影响,采用圆柱体气流阻力半经验公式验证和OpenFOAM数值模拟计算风洞中单只猪的空气阻力系数的方法,对不同气流流速(0.2,0.5,1.0,1.5,2.0和2.5m/s)和猪体长轴与气流流向的夹角(0°,15°,…... 详细信息

为探究气流流速和流向对猪体空气阻力的影响,采用圆柱体气流阻力半经验公式验证和OpenFOAM数值模拟计算风洞中单只猪的空气阻力系数的方法,对不同气流流速(0.2,0.5,1.0,1.5,2.0和2.5m/s)和猪体长轴与气流流向的夹角(0°,15°,…,180°)不同情况下的空气阻力系数变化规律进行研究。结果表明:1)计算域内合适的网格尺寸能够保证计算结果的稳定性并节约计算资源,2)猪体几何形状对空气阻力的影响不能被忽略,与猪体等体积的圆柱体作为极度简化的猪体模型在表征猪体空气阻力系数方面的相关性较低(R2=0.6033),3)猪体与气流流向的夹角为0°~45°和135°~180°时猪体阻力系数较小,45°~75°和105°~135°时猪体阻力系数适中,75°~105°时猪体阻力系数较大。本研究阐明了单只猪对气流阻挡作用的规律,同时对OpenFOAM软件在农业通风领域的应用起到了促进作用。

关键词： OpenFOAM 气流组织建筑通风空气流动

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：