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1.
目的了解肉鸡屠宰加工中不同时间和环节沙门菌的污染情况,分析污染关键点。方法 2016年11月至2017年11月从陕西省某活鸡屠宰场不同环节定期采集活鸡肛拭子标本、整鸡胴体和鸡肉样品,使用最大可能数(MPN)法对沙门菌进行定量检测,同时分离菌株;采用聚合酶链式反应(PCR)技术对沙门菌进行鉴定,同时结合血清凝集技术对沙门菌鉴定结果进行确认。结果采集的284份样品中有67份检出沙门菌,检出率为23. 6%,平均MPN值为0. 051 6 MPN/g。2017年7月采集的样品沙门菌污染最为严重,检出率为37. 8%(14/37),平均MPN值为0. 064 7 MPN/g; 2016年11月检出率最低,为13. 9%(5/36),平均MPN值为0. 043 6 MPN/g。不同屠宰环节中,浸烫褪毛后整鸡胴体样品中沙门菌检出率最高(43. 3%,26/60),平均MPN值为0. 060 5 MPN/g;分割后冷冻前鸡胸脯肉样品中沙门菌检出率最低(18. 3%,11/60),平均MPN值为0. 036 8 MPN/g,略高于储存配送过程整鸡胴体/鸡胸脯肉样品中沙门菌的污染水平(0. 035 8 MPN/g)。结论活鸡屠宰过程沙门菌的检出率与MPN值具有较强的季节性,在不同屠宰加工环节存在纵向和交叉污染,应对活鸡屠宰加工过程沙门菌污染严重的环节进行重点控制。 相似文献
2.
利用分段的多项式插值方法对挖掘机自主作业时的运动轨迹进行规划,存在优化轨迹不平滑或各关节存在不必要的往复运动等问题,导致挖掘机各关节受到较大冲击,影响挖掘机的使用寿命。针对挖掘轨迹规划存在的问题,提出了基于4-3-3-3-4多项式的关节角度分段插值策略以实现挖掘机最优时间轨迹规划。该策略利用4-3-3-3-4多项式,以角速度和角加速度为约束条件,采用差分进化算法求取插值时间的最优值,得到了各关节最优角度曲线,实现了挖掘机最优时间轨迹规划。对基于4-3-3-3-4多项式分段插值策略进行仿真试验,并在相同条件下与其他多项式插值策略进行了对比。试验结果表明,该多项式插值策略得到的挖掘轨迹更加平滑,各关节能够以较小的角速度和角加速度的变化到达目标点,避免了各关节在运行过程中产生较大冲击,同时节省了工作时间,使得挖掘机自主作业更加平稳高效。 相似文献
3.
BEX二类油层弱碱三元复合驱矿场试验是油田首次在二类油层开展石油磺酸盐表面活性剂弱碱体系三元复合驱试验。2005年11月开展空白水驱,2008年10月,在水驱采出程度45.30%、综合含水98.45%的基础上开展三元复合驱,目前处于后续聚合物保护段塞阶段,中心井区已经取得阶段提高采收率24.43%,预计最终提高采收率28.0%。通过该试验进一步研究弱碱三元复合驱的注采状况和措施效果,结果表明:石油磺酸盐表面活性剂弱碱体系三元复合驱在油田北部开发区二类油层提高采收率技术是可行的;弱碱三元复合驱效果明显优于聚合物驱;个性化设计和及时的措施调整保证了试验效果。 相似文献
4.
5.
6.
对预应力锚杆进行了简要介绍,以重庆某道路工程为例,探讨了预应力锚杆挡墙在高边坡防护中的应用,并提出了相应的施工要求,结合观测结果指出预应力锚杆支护体系能满足高边坡支护的要求,确保边坡稳定安全。 相似文献
7.
8.
9.
通过测定发酵红枣汁理化指标,结合顶空气相色谱-离子迁移谱(headspace gas chromatography-ion mobility spectrometry, HS-GC-IMS)及感官评价,探究乳杆菌及酵母菌发酵对陕北佳县红枣汁香气成分的影响。结果表明,乳杆菌发酵红枣汁时,超氧化物歧化酶(superoxide dismutase, SOD)活性为7.19 U/mL,酵母菌XDJM-2发酵乙醇,体积分数为1.47%,极显著高于其他组。HS-GC-IMS共定性出39种挥发性成分,其香气指纹图谱可显著区分二者香气差异,乳杆菌发酵红枣汁香型为醛香型,酵母菌发酵汁为酮醇香型。酵母菌发酵红枣汁香气成分种类及相对丰度均高于乳杆菌发酵,其中异戊醇、2-甲基丁醇、2-乙基呋喃、2-戊酮、乙酸乙酯、乙酸异戊酯是其区分于乳杆菌发酵红枣汁的主要香气物质。红枣发酵汁整体感官评分高于对照组,其中酵母菌发酵后,酒花香及辛辣度突出,乳杆菌发酵后果香及酸度明显。 相似文献
10.
利用无人机载热红外设备对光伏组件进行航拍和缺陷检测。针对无人机存储和算力的局限性,以及现有基于深度学习的缺陷检测模型在大型光伏电站复杂环境下模型参数量大和计算开销大的问题,设计使用YOLOv5 LiteX作为超轻量化的缺陷检测模型。首先,选择加权双向特征金字塔BiFPN替换原来的特征金字塔PANet,使特征有效的跨尺度连接和加权融合;其次,在特征融合的基础上增加更大的检测尺度,以提高模型检测较小缺陷目标的性能;引入focal-EIoU Loss对原有的边界框坐标预测损失加以改善,使网络专注于困难样本的运算。此外,通过数据增强方法来克服数据量过少的问题。改进后网络的平均精确率(mAP)相较于基准网络(Lite-YOLOv5)提高了7.32个百分点,困难样本(异物遮挡)的mAP大幅度提升。 相似文献