为优化秋季纵向通风模式下的密闭式笼养蛋鸡舍热环境,通过计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)模拟当前蛋鸡舍的温度场、相对湿度场及空气流速场分布状况,对数值模型进行准确度验证,并通过17组正交仿真试验求解通风设备参数(前山墙隧道进气口导流板夹角θ_(1)、侧墙隧道进气口夹角θ_(2)、末端单个负压风机的通风量Q)处于3个不同水平时鸡笼区域的平均温度-湿度-风速指数(temperature-humidity-velocity index,THVI)及变异系数CVTHVI(coefficient of variation of THVI)。结果显示:笼间通道设置的24个验证点的温度、相对湿度和空气流速的平均相对误差分别为0.38%、0.52%、4.62%,数值模型准确度较高;而通风设备参数θ_(1)、θ_(2)、Q分别取值10°、90°、42 000 m^(3)/h时,鸡笼区域气流场平均THVI和变异系数CVTHVI分别为25.65和1.64%,相较原通风方案分别下降1.61%和23.93%,有利于提升蛋鸡舍鸡笼区域的热环境适宜度及均衡性。
为建立一种可以快速、批量、高效检测中国荷斯坦牛牛奶中β-乳球蛋白含量的方法,采集501份来自西北、华北和华中主要产奶地区的健康中国荷斯坦牛牛奶样本,采用高效液相色谱法测定牛奶样本中β-乳球蛋白的含量,并同步测定和收集牛奶样本中红外光谱数据(mid-infrared spectroscopy,MIRS)。以MIRS为预测变量,β-乳球蛋白含量为因变量,将12种光谱预处理方法进行连续2次的随机组合,并手动选取特征波段,使用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)作为传统机器学习算法,建立预测牛奶中β-乳球蛋白含量的最优预测模型。结果显示:该模型交叉验证集和测试集的RC2和RP2分别为0.812 9、0.768 8,均方根误差RMSEC和RMSEP分别为0.476 2、0.524 9 g/L,性能偏差比(ratio of performance to deviation,RPD)为2.076 6,达到畜禽生产性能的测定要求。试验结果表明,可以利用MIRS建立模型预测中国荷斯坦牛牛奶中的β-乳球蛋白含量。
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