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我国粮食产后领域人工智能技术的应用和展望 总被引:2,自引:0,他引:2
运用人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术提升粮食产后的管理水平是粮食安全问题的热门话题之一。储粮智能通风、智能粮情监测等机理驱动AI技术推动了储备粮"四合一"技术的应用。粮堆多场耦合理论等新的储粮基础研究为机理驱动AI提供了新方法。数据驱动AI在粮食干燥控制、害虫识别等应用中发展较快。在粮食产业链管理当中,5T管理理念与方法使AI与技术管理高度融合,使成品质量管理与作业过程管理有机结合,为大数据的全链条应用提供了路径。但粮食产后领域仍然存在AI技术应用不平衡,总体水平较低问题。期待在粮情监控预警、收储精准品控、粮食大数据挖掘等方面,加快机理与数据双驱动AI技术的研发;在粮食产业链管理、行业监管服务等方面加快智慧粮食系统的建立。 相似文献
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基于COMSOL的平房仓冷却通风过程中粮堆热湿耦合传递研究 总被引:2,自引:0,他引:2
粮仓冷却干燥通风是确保储粮安全的重要技术措施,在此过程中粮堆内部的热湿耦合迁移过程非常复杂。在COMSOL软件中,建立了冷却干燥通风过程中高大平房仓的三维物理模型,通过修改COMSOL内置材料方程、耦合渗流、能量守恒、动量守恒和水分迁移控制方程,以实测的送风空气温度和湿度为入口边界条件,数值模拟了湍流、湿空气传热、湿空气传质、多孔介质传热、多孔介质传质等多个物理场,并考虑了热湿耦合、温度耦合和流动耦合,对高大平房仓粮堆内冷却干燥通风过程中的热湿迁移规律进行了研究。基于实际高大平房仓的验证结果表明,通过修改COMSOL内置方程可以准确模拟预测冷却干燥通风过程中粮堆内热湿耦合传递过程,数值模拟结果可用于指导粮仓冷却干燥通风过程和粮仓通风系统优化。 相似文献
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仓储粮堆内部自然对流和热湿传递的数学分析及验证 总被引:2,自引:0,他引:2
本文基于仓储粮堆内部自然对流、热湿耦合传递的数学模型,采用数学分析的方法对模型中各个方程中的各项的物理意义和数量级大小进行了分析,探讨了仓储粮堆内部自然对流、热量传递和水分迁移过程的相互关系。提出了判断粮堆内部自然对流强弱的瑞利数及其影响因素,分析了仓型结构、粮种及仓外大气温度对粮堆内部自然对流、热量传递和水分迁移的影响,并通过数值模拟对数学分析结果进行了验证。结果表明,数学分析方法是分析仓储粮堆内部自然对流、热量传递和水分迁移过程的一种有效途径,数学分析的结果可以为仓型设计、储粮生态系统的模拟、仓储技术管理提供借鉴。 相似文献
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Fe-Cu-Nb-V-Si-B纳米晶合金磁导率与温度的关系 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了不同温度(530—620℃)退火后的Fe72.7Cu1Nb2V1.8Si13.5B9纳米晶合金初始磁导率μi与温度T的关系(μi-T曲线).实验结果表明,退火温度Ta对μi-T曲线的形状有较大的影响.根据Ta可将μi-T曲线划分为三种类型,其对应的退火温度分别为(1)Ta=530—550℃,(2)Ta=560—590℃,(3)Ta600℃.分析了这三种类型的μi-T曲线对应的合金相结构,讨论了双相纳米晶合金中晶体相的晶粒尺寸、体积百分数及剩余非晶相的磁特性对μi-T曲线形状的影响. 相似文献
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