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小麦秸秆堆肥水溶性有机物的结构和组成演变 总被引:2,自引:0,他引:2
堆肥是小麦秸秆资源化利用重要的途径之一,然而目前关于秸秆单一物料堆肥的研究较少。水溶性有机物(DOM)被普遍认为是堆肥中最活跃的有机组分,因此探讨DOM的演变特征可有效评价秸秆的腐熟过程。以小麦秸秆好氧堆肥过程中的DOM为研究对象,利用总有机碳、紫外-可见光光谱(UV-Vis)、三维荧光光谱(EEM)结合平行因子(PARAFAC)分析方法,阐明小麦秸秆堆肥过程中DOM的含量、结构和组成的演变特征。结果表明:堆肥过程中DOM的有机碳含量降低了23%,说明DOM是堆肥中活跃的有机质组分。值得注意的是,堆肥前期DOM微生物降解最为剧烈。UV-Vis谱图显示DOM光谱随堆肥进行不断降低,表明堆肥过程芳香族物质不断降解。EEM光谱显示出显著的荧光峰演变趋势,由堆肥前期较强的类蛋白荧光峰(D,E)演变为堆肥后期较强的类腐殖质荧光峰(H),表明堆肥过程DOM的物质组成发生改变。通过光谱参数SUVA254和HIX的观测,发现随着堆肥进行,DOM的芳香度和腐殖化程度呈现动态变化,整体呈增强趋势。由此可推测堆肥过程DOM降解的成分主要为非腐殖质,而腐殖质类物质的相对含量则不断提升、整体芳构化和腐殖化程度增加。EEM-PARAFAC进一步定量分析了DOM组分的演变特征。随着堆肥的进行,DOM中的类蛋白物质(C3)相对含量显著降低(~46%),而类富里酸(C1)和类腐殖酸(C2)物质相对含量分别提高了45%和80%。DOM中的组成由堆肥初期的C1∶C2∶C3=41∶17∶42演变成堆肥后期的53∶27∶20。结果揭示出堆肥过程中类蛋白物质发生显著的降解,而类腐殖质则由于分子聚合生成作用和微生物降解速率较慢等因素逐渐演变成堆肥DOM的主要组分。相关性分析结果显示HIX与C1和C2均呈现极显著正相关(r=0.806~0.853),表明腐殖化指数(HIX)可有效指示DOM的腐殖质物质组成。本研究结果可为进一步优化小麦秸秆堆肥条件,改善秸秆有机肥质量提供科学依据。 相似文献
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针对目前使用神经网络诊断故障时出现的输入向量选择困难、网络结构复杂、对并发故障诊断效果不好等问题,提出了基于邻域粗糙集和并行神经网络的故障诊断方法。先利用邻域粗糙集对初始征兆进行约简,留下有价值的征兆作为神经网络的输入向量,然后针对每种故障类型设计一个神经网络。用多个训练好的神经网络来并行诊断故障,综合每个神经网络的结果给出最终的诊断结论。用转子实验台的实验数据对这种故障诊断方法进行验证,结果显示该方法能优化神经网络结构,且神经网络具有训练速度快、诊断正确率高的特点。 相似文献
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故障诊断对于机械系统的使用与维护起着重要的作用;为了提高机械系统故障诊断的效率以及直观性,提出了一种使用基于知识的故障诊断方法,即使用有色Petri网诊断方法建立一种通用机械系统故障诊断模型并进行分析。针对数控机床液压元件故障这一案例,首先获取其故障来源建立故障树;其次在故障树基础上运用有色Petri网建模工具CPNTools建立有色Petri网模型;最后对模型进行了仿真分析以模拟故障的传递,进行状态空间分析以判断模型安全性,结果表明所提出的建模方法能够使得故障传递更加直观化,快速了解故障的发展趋势,并表明此模型有着较强的易用性以及通用性。 相似文献