在这项研究中，确定了排泄物的分离和干燥效率，该排泄物通过在肥猪设施中的部分板条地板下的平坦传送带被分成固体和液体部分。 在试验中，使用20条平带的两个横向倾斜角（4°和6°），对猪的活重（LW）为20.61至117.83 kg，样本量为每只猪7头，每间房42头。 倾斜角度为6°的皮带比倾斜角度为4°的皮带效率更高（在整个育肥期间，固体部分的干物质含量分别为32.65％与29.91％； P <0.0001）。 排泄物的分离和干燥效率（定义为固体部分的干物质含量与新鲜粪便中的干物质含量之比）在6°时比4°时高得多（1.4137 vs. 1.3030，在此期间）整个育肥期； P <0.0001）。 倾斜角为6°时，相对于生育期-20.61至83.40 kg LW（每天1次提取），在收尾期-83.40至117.83 kg LW（每天2次提取）中效率没有提高。 同时，随着4°的变化确实有所改善。 板条下方的通风系统似乎对获得的结果起关键作用。

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针对磨料微粉精细分级存在的困难,自行设计了过滤分级装置。研究了料浆浓度、原料粒度、滤层粒度和厚度以及横截面积对β-SiC微粉过滤分级结果的影响。实验结果表明:该分级装置可以实现亚微米粒径的精细分级,可稳定获得W3.5、W2.5、W1.5的β-SiC微粉产品,分级精度好、分离效率高,实现了对β-SiC微粉窄级别的分级。

以某一型号的钻式采煤机为研究对象,介绍了其主要构成及工作原理,不同于传统的电机驱动及控制钻式采煤机,该设计采用全液压系统驱动及控制,最后将电机驱动与液压驱动的钻式采煤机性能做对比。结果表明,相对于传统电驱动钻式采煤机,液压采煤机大大提高了采煤的工作效率。

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人工智能和机器学习在满足全球对清洁、廉价和可靠能源的需求方面发挥着至关重要的作用。 最近的研究表明，与传统的化石能源相比，世界对可再生能源的投资更多，这引起了人们对其利用最大化的兴趣。 本文展示了对供需曲线的研究，人工智能如何通过智能评估不可预测的天气条件和管理集成系统（可再生能源和化石燃料的组合）来优化电力生产，从而预测能源的未来需求. 这样一来，清洁能源就可以为人们生产，降低存储成本和消费者计费成本； 它将通过使用可再生能源来提高产出。