不同饵料搭配对中国明对虾生长和饵料转化效率的影响

黄国强, 董双林, 王芳

黄国强, 董双林, 王芳. 不同饵料搭配对中国明对虾生长和饵料转化效率的影响[J]. 南方水产科学, 2005, 1(5): 26-32.
引用本文: 黄国强, 董双林, 王芳. 不同饵料搭配对中国明对虾生长和饵料转化效率的影响[J]. 南方水产科学, 2005, 1(5): 26-32.
HUANG Guo-qiang, DONG Shuang-lin, WANG Fang. Effects of different combinations of diets on the growth and food conversion efficiency of Chinese shrimp, Fenneropenaeus chinensis[J]. South China Fisheries Science, 2005, 1(5): 26-32.
Citation: HUANG Guo-qiang, DONG Shuang-lin, WANG Fang. Effects of different combinations of diets on the growth and food conversion efficiency of Chinese shrimp, Fenneropenaeus chinensis[J]. South China Fisheries Science, 2005, 1(5): 26-32.

不同饵料搭配对中国明对虾生长和饵料转化效率的影响

基金项目: 

国家重点基础研究发展规划项目 G19999012011

国家“863”高技术研究发展项目 2002AA648010

详细信息
    作者简介:

    黄国强(1973-),男,博士,讲师,主要从事水产养殖生态学研究。E-mail: hgqhugh@yahoo.com.cn

  • 中图分类号: Q178.1;S968.22

Effects of different combinations of diets on the growth and food conversion efficiency of Chinese shrimp, Fenneropenaeus chinensis

  • 摘要:

    采用沙丁鱼肌肉(FF)、鹰爪虾肌肉(SF)、菲律宾蛤仔足肌(CF)、沙蚕(PW)和配合饲料(FD)5种饵料,设计了CF+PW、CF+FD、PW+FD、CF+FD+PW、FF+FD+PW+FD、FF+SF+CF+PW+FD共6种饵料搭配投喂模式,研究了不同饵料搭配对中国明对虾的生长和饵料转化效率的影响。中国明对虾摄食混合饵料后的生长都比除PW处理外的4种单种饵料投喂处理快,CF+PW处理的对虾在实验结束时的体重、增重率最大。混合投喂处理的饵料转化效率均高于除PW外的所有单种饵料投喂处理,所有混合投喂处理的实际饵料转化效率都比预测值高,并且除了PW+FD和CF+FD+PW两个处理的实际值与预测值差异不显著外,其它混合处理的饵料转化效率实际值都显著高于预测值。文中还对不同饵料搭配的优势对对虾饵料选择性的影响及产生这些优势的原因进行了探讨。

    Abstract:

    The five diets used in the experiment were: fish flesh (FF)—the flesh of sardine (Sardinella zunasi), which was got rid of head, scales, fins, bowels, and bones; shrimp flesh (SF) —the flesh of a small size shrimp (Trachypenaeus curvirostris), which was got rid of head and shell; clam foot (CF) —the foot of clam (Ruditapes varigata), which was cut from the clam; polychaete worm (PW) —Neanthes japonica worm; formulated diet (FD) —a commercial sold shrimp diet (Sea-Horse brand; producer: Fujian Mawei Unite Feed Ltd. Co., China; Ingredients: bean powder, fish powder, shrimp powder, compound vitamines, and compound minerals). Six different combinations of diets (CF+PW, CF+FD, PW+FD, CF+FD+PW, FF+FD+PW+FD, and FF+SF+CF+PW+FD) and five single diets (FF, SF, CF, PW, and FD) were designed to investigate their effects on the growth and food conversion efficiency (FCE) of Chinese shrimp, Fenneropenaeus chinensis. The shrimp fed with mixed diets grew faster than those fed with single diet except PW and the shrimp in CF+PW treatment was the highest in terms of final weight and weight gain. The food conversion efficiencies (FCE) in mixed diets treatments were higher than all single diet treatments except PW and also higher than the estimated food conversion efficiencies (eFCE). Besides this, all FCE of mixed diets treatments were significant higher than eFCE except that FCE of PW+FD and CF+FD+PW were higher than eFCE but not significant. The effects of the advantages of mixed diets treatments on dietary selection of shrimp and causation of the advantages were discussed.

  • 养殖水体的溶氧浓度直接影响着水生动物的生存、生长和繁殖,是决定养殖成败和养殖效益的关键因素[1-3]。当水体溶氧低于一定水平时,需要通过人工增氧方式对水体进行增氧,以维持充足和持续的溶氧供应,满足水生动物的生长需求[4-5]。近年来,随着中国水产养殖不断向深远海拓展,海上集约化养殖取得良好发展,其中,大型养殖工船集约化养殖是建设“海上粮仓”的典型代表[6] 。由于养殖密度高,养殖工船增氧显得极为重要。目前常见的增氧方式主要包括氧锥增氧、微孔曝气增氧、低压纯氧混合增氧、射流增氧等[7-11]。其中,氧锥增氧因具有较高的氧转移速率,且混合后水体溶氧饱和度高,比较适合超高密度养殖的增氧需求[12-13]

    氧锥由Speece于20世纪70年代发明,并于90年代应用于水产养殖增氧[14]。氧锥作为锥形结构气液接触发生器,其内部流动属于典型的气液两相流,流场分布直接影响到装置内各相的接触和混合效果,进而决定了装置的运行效果[15]。氧锥的几何结构尺寸、气液流速比、工作压力等参数是影响其增氧能力的重要因素。目前,对氧锥的研究主要有:陈友光等[16]研究了采用纯氧气源的氧锥增氧规律,推算出在氧锥最大氧气利用率的条件下,养鱼系统需配置的氧锥数量;房艳等[17]采用基于混合模型的流体仿真,计算分析了进气管布置在竖直管上不同距离的氧锥内部混合流速度云图,并探讨了进气管布置在竖直管上不同距离的氧锥增氧能力;Ashley等[18]研究了一定进水流速范围内,气液流速比及氧源种类对氧锥增氧性能参数的影响;杨菁等[19]运用物质平衡等原理对氧锥气液流量运行参数进行设计并通过试验验证,在满足循环养殖系统需氧量的条件下,所设计的气液流量能够实现氧锥高的溶氧效率,并有效降低系统运行能耗;王君等[20]利用单相流体仿真优化氧锥外型,并通过在养殖工船氧锥进气结构引入微孔曝气射流装置,形成二次射流效果提升增氧速度。

    上述研究主要集中进气源 (空气或纯氧)、气液流量及比值、局部进气位置变化对增氧性能的影响,尚并未关注氧锥结构本身主体结构尺寸变化对氧锥内气液两相分布、气液两相流动状态和流场分布情况等的影响,目前尚无法确定氧锥溶氧性能的关键结构参数,导致目前氧锥结构的优化设计缺乏指导;而通过改变氧锥结构尺寸来开展试验预测氧锥的增氧性能,工作量巨大、效率低。因此,本研究基于大型养殖工船高密度养殖氧锥增氧模式,以氧锥为研究对象,采用基于Euler-Euler两相流数值模拟结合增氧试验验证方法,探讨了不同结构氧锥增氧过程气液两相流动及混合溶氧性能,分析了气相体积分数分布、气液两相流速以及压力分布等流场情况,揭示了气液两相在氧锥内的流动规律,并确定了影响氧锥溶氧性能的关键结构参数,以期为氧锥结构设计提供理论支持。

    图1为深远海大型养殖工船封闭养殖舱增氧系统。与传统循环水养殖增氧相比,该系统组成基本不变,但由于养殖水体成数量级增大,以图1中我国全球首艘10万吨级养殖工船为例,单个养殖舱水体达5 600 m3,养殖密度约20 kg·m−3,每舱单位时间增氧需求量巨大[21-23],氧锥容积及氧锥泵的进水流量则更大,该氧锥设计容积为1.35 m3,氧锥泵流量为140 m3·h−1。对于氧锥的锥度、进气方式及进气管径等结构参数的设计,目前并无标准规范与相关理论研究可借鉴,因此本研究将通过对多氧锥几何模型数值计算分析,得出氧锥优化结构参数。

    图  1  大型工船养殖舱氧锥增氧系统示意图
    Fig. 1  Schematic of speece cone oxygenation system for aquaculture vessel cabin

    本研究建立了8种不同氧锥的模型,采用Creo和Mesh软件分别对氧锥进行建模与网格划分,几何模型前提条件是保持氧锥容积为1.35 m3和进出水口直径为0.15 m不变。氧锥几何模型参数与网格质量信息详见表1,其中,Case1、Case2、Case3是3种不同进气方式的计算案例,进气孔径 (d) 和氧锥锥度 (β) 均相同,其中“顶部进气”表示气体从氧锥顶部进入,与入水方向一致,“左端进气”表示气体从氧锥颈部左端进入,在出水口对面一侧,“右端进气”表示气体从氧锥颈部右端进入,与出水口同侧;Case4、Case5、Case6是3种不同锥度的计算案例,进气方式和进气孔径均相同;Case7、Case8是2种不同孔径的计算案例,进气方式和锥度均相同。模型网格的平均歪斜度 (Skewness) 均介于0.06~0.07,最大歪斜度均小于1,网格质量优[24],计算精度高。

    表  1  几何模型参数与网格信息
    Table  1  Geometric model parameters and mesh quality information
    计算案例
    Calculation case
    主要结构参数
    Primary structural parameter
    网格总数
    Total mesh number
    平均歪斜度
    Average skewness
    最大歪斜度
    Maximum skewness
    Case1 顶部进气Top inlet d=15 mm
    β=23°
    27 556 0.0 66 8 0.671
    Case2 左端进气Left inlet 26 906 0.068 3 0.669
    Case3 右端进气Right inlet 26 409 0.068 1 0.623
    Case4 β=17° d=15 mm
    顶部进气Top inlet
    28 327 0.062 2 0.690
    Case5 β=38° 28 337 0.069 1 0.806
    Case6 β=48° 28 840 0.066 3 0.853
    Case7 d=10 mm β=23°
    顶部进气Top inlet
    27 852 0.065 8 0.674
    Case8 d=20 mm 27 332 0.064 9 0.735
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    Euler-Euler模型也称为双流体模型,在求解气液两相流体动力学时,计算域中的主相水与次相气体均被视为连续介质,分别针对每一相建立连续性方程和动量方程,并通过压力和相间交换系数的耦合进行求解[25]。其中,连续性方程与动量守恒方程为:

    $$ \dfrac{\partial }{\partial t}\left({\alpha }_{j}{\rho }_{j}\right){\mathrm{+}}\nabla \cdot \left({\alpha }_{j}{\rho }_{j}{u}_{j}\right){\mathrm{=}}0 $$ (1)
    $$ \begin{array}{c} \dfrac{\partial }{\partial t}\left({\alpha }_{j}{\rho _{j}}u_{j}\right){\mathrm{+}}\nabla \cdot \left({\alpha }_{j}{\rho }_{j}{u}_{j}{u}_{j}\right){\mathrm{=}}\\ {\text{−}} {\alpha }_{j}\cdot \nabla P{\mathrm{+}}\nabla \cdot ({\alpha }_{j}{\tau }_{j}){\mathrm{+}}{F}_{j}{\mathrm{+}}{\alpha }_{j}{\rho }_{j} g \end{array}$$ (2)

    气体和液体体积分数满足:

    $$ {\alpha }_{{\mathrm{l}}}{\mathrm{+}}{\alpha }_{{\mathrm{g}}}{\mathrm{=}}1 $$ (3)
    $$ {\alpha }_{{\mathrm{g}}}{\mathrm{=}}\dfrac{{Q}_{{\mathrm{g}}}}{{Q}_{{\mathrm{g}}}{\mathrm{+}}{Q}_{{\mathrm{l}}}} $$ (4)

    式中:j为任意相 (l代表液相,g代表气相);$ {\alpha }_{j} $为j相的体积分数;ρjj相的密度 (kg$ \cdot $m−3);ujj相的流动速度 (m$ \cdot $s−1);t为时间(s);P为压力 (Pa);$ {\tau }_{j} $ 为湍流黏度 (Pa.s);Fj为相间作用力 (N);g为重力加速度 (m$ \cdot $s−2 ); αg为氧锥内部含气率;$ {\alpha }_{{\mathrm{l}}} $为氧锥内部含液率;$ {Q}_{{\mathrm{g}}} $ 为气体体积流量 (m3$ \cdot $s−1);$ {Q}_{{\mathrm{l}}} $ 为液体体积流量(m3$ \cdot $s−1)。

    采用标准 $ k{\text{−}}\varepsilon $ 湍流模型进行计算,分别对气液两相建立封闭的雷诺应力项方程。标准$ k{\text{−}}\varepsilon $模型通过求解湍流动能$ k $方程和湍流耗散率$ \varepsilon $方程,得到$ k $和$ \varepsilon $的解,然后再用$ k $和$ \varepsilon $的值计算湍流黏度,最终通过Boussinesq假设得到雷诺应力的解,具有很好的鲁棒性、经济性和对大范围湍流的合理预测,是目前使用最广泛的模型[26]。湍流方程为:

    $$ \dfrac{\partial }{\partial t}\left({\alpha }_{j}{\rho }_{j}{k}_{j}\right){\mathrm{+}}\nabla \cdot \left({\alpha }_{j}{\rho }_{j}{u}_{j}{k}_{j}\right){\mathrm{=}}\nabla \cdot {\alpha }_{j}\dfrac{{\mu }_{t,j}}{{\sigma }_{k}}\nabla {k}_{j}{\mathrm{+}}{\alpha }_{j}{G}_{k,j}{\text{−}}{\alpha }_{j}{\rho }_{j}{\varepsilon }_{j} $$ (5)
    $$ \begin{array}{c} \dfrac{\partial}{\partial t}\left(\alpha_j \rho_j \varepsilon_j\right)+\nabla \cdot\left(\alpha_j \rho_j u_j \varepsilon_j\right)= \\ \nabla \cdot \alpha_j \dfrac{\mu_{t, j}}{\sigma_{\varepsilon}} \nabla \varepsilon_j+\alpha_{k_{k_j}}^{\varepsilon_j}\left(\mathrm{C}_{1 \varepsilon} G_{k, \mathrm{j}}-\mathrm{C}_{2 \varepsilon} \rho_j \varepsilon_j\right) \end{array}$$ (6)

    式中:$ k $ 为湍动能 (J);$ \varepsilon $ 为湍动能耗散率 (%);$ k $ 越大表明湍流脉动长度和时间尺度越大, $ \varepsilon $ 越大则湍流脉动的长度和时间尺度越小,它们是2个制约着湍流脉动的量;$ {\mu }_{t,j} $ 为 j 相的湍流黏度 (Pa.s);$ {\sigma }_{k} $ 为 $ k $ 方程湍流普朗特数,$ {\sigma }_{k} $=1.0;$ {G}_{kj} $ 为 j相由层流速度梯度产生的湍动能 (J);$ {\sigma }_{\varepsilon } $ 为 $ \varepsilon $ 方程湍流普朗特数,$ {\sigma }_{\varepsilon } $=1.3;$ {\mathrm{C}}_{1{\varepsilon }} $ 、$ {\mathrm{C}}_{2{\varepsilon }} $ 为修正常数,其值分别为1.44、1.92。

    本研究所计算的8种案例中,边界条件和初始条件的设置均相同。其中,进水口、进气口为速度进口边界条件;气液出口为压力出口边界条件;水设置为主相,氧气为次相;氧锥内混合溶氧过程为瞬态计算,初始时刻,氧锥内部流道均为水相,水的体积分数为1,氧气的体积分数为0。时间步长根据库朗数进行估计,库朗数确定了流体在1个时间步长内穿越的网格数,通常取值1~10,本研究将计算时间步长设置为0.05 s,满足库朗数要求,每个时间步长内方程均方根残差小于1.0×10−4。采用有限体积法对连续性方程和动量守恒方程控制方程进行离散数值求解,压力-速度耦合求解采用压力耦合方程组的半隐式方法 (Semi-lmplicit method for pressure-linked equations,简称Simple算法)。

    为验证模拟案例中气液混合效果,通过选择表1中Case1、Case2、Case3 3组案例开展氧锥增氧性能试验,氧锥进气结构预留有3个安装位置,试验运行条件与数值模拟条件保持一致。试验系统如图2所示,使用无鱼条件下水循环系统进行试验,增氧性能试验参照SC/T 6009—1999和文献 [27] 进行。当所有试验设备及材料按照图2安装就位,将除氧剂按规定量均匀加入水池中,一旦除氧剂耗尽水中的所有氧气,开启水泵,调整氧锥出口阀门开度,待溶氧出现稳定上升时开始记录并观察氧锥出口气泡情况。当每组试验结束后,先关闭进气阀门,再关闭水泵和氧锥的出口阀门。开始另一组试验时,首先安装好进气管位置,重复上述操作步骤。然后根据现场试验数据绘制溶氧浓度随时间的变化曲线,分析结构变化对氧锥溶氧性能的影响情况,说明氧锥气液两相流混合程度与增氧性能的关系。

    图  2  氧锥增氧试验系统及现场试验图
    Fig. 2  Speece cone oxygenation test system and physical test diagram

    由于对氧锥内部两相流动进行非稳态模拟计算,需要做网格无关性验证。本研究计算了多个不同氧锥二维模型。其中,一部分氧锥模型除了进气位置和进气孔尺寸参数有改变外,氧锥本体几何参数不变,由于进气结构尺寸很小,其网格变化引起的总体网格数量变化很小,几乎可以忽略;另一部分氧锥模型的进气结构及方式不变,氧锥锥度及相应的氧锥高度发生改变,由于氧锥容积不发生改变,氧锥二维模型总体网格数量变化量也很小。因此选用顶部进气方式,进气孔径为15 mm的氧锥算例作为网格无关性验证说明,划分的网格数分别为 15 517、23 816、27 556、38 325、59 526、86 923,在相同计算条件下,当流动状态稳定后,考察在相同曝气量条件下,氧锥出口气体体积分数在不同网格数下是否存在显著性差异。由图3可知,网格数量由27 556增至86 923的过程中,氧锥的出口气体体积分数的变化范围在5%以内,此时网格数量对计算结果影响很小,可认为27 556网格数已达到网格无关性,故本研究其他氧锥模型算例也选取27 556作为参照网格数量。

    图  3  网格数对出口气体体积分数的影响
    Fig. 3  Effect of grid number on gas volume fraction of outlet

    根据气液两相流原理可知,氧锥在工作时,增氧性能主要取决于气液接触的充分程度[28],气相体积分数能表征该程度。图4为不同进气位置下氧锥内部气相体积分数瞬态图。随着水和气体的不断射入, 两者在氧锥内混合不断加强;当气体从氧锥顶部进入时,气液混合接触面最大,气体充满整个氧锥内大部分面积;当气体从氧锥左端进入时,气液混合接触面主要集中在氧锥内部左上侧面;当气体从氧锥右端进入时,气液混合接触面主要集中在氧锥内部右侧面,并逐渐有气体积聚。75 s后,顶部进气方式和左端进气方式的氧锥内部气液两相流动趋于稳定,气相体积分数几乎不再变化,左侧进气方式的氧锥内部气体表面积与水的混合面积比例较小,顶部进气方式的气体与水混合程度较大,气相分布均匀;在右端进气方式中,75 s后气液两相分布仍不断变化,有较大气泡生成,并聚集成更大气团,气相分布不均。结合图5中3种不同进气位置的压力云图分析可知,顶部和左端进气方式的压力平稳,而右端进气方式的氧锥内压力波动较大,流动不稳定。进一步分析图6中3种进气方式的气体流线图可知,顶部和左端进气方式的气体流速较低,且大部分气体在氧锥内均有上升和下降过程,说明气体在氧锥内部的运动路径较长,气液接触时间长,并随着混合流流出氧锥出口;右端进气方式中仅少量气体快速流出氧锥出口,大量气体未被水及时携带出去,在氧锥内集聚成较大气穴,出现了明显的回流区,阻碍了氧气向水的转移,不利于气液混合与充分溶氧。

    图  4  不同进气位置条件下的不同时刻气相体积分数图
    Fig. 4  Gas phase volume fraction transient diagrams under varying intake position conditions
    图  5  t=150 s时压力云图
    Fig. 5  Pressure contours at t=150 s
    图  6  t=150 s时气体速度流线图
    Fig. 6  Gas velocity contours at t=150 s

    不同进气方式下溶解氧质量浓度随时间的变化曲线如图7所示,前7 min 3种进气方式对溶解氧的影响不明显,经线性拟合发现顶端进气方式中溶氧上升斜率 (k) 为1.27,左端进气方式中k为1.19,右端进气方式中k为0.86,说明顶部进气方式对溶氧的提升速度逐渐显现,证实了采用顶端进气方式时,氧锥内气体与水混合程度更为充分,增氧效果显著,与数值模拟结果一致。

    图  7  不同进气方式下溶解氧质量浓度随时间变化曲线
    Fig. 7  Changes in dissolved oxygen concentration along with time by different air inlet positions

    图8为在氧锥容积相同情况下,锥度不同时,氧锥内部气相体积分数瞬态图。锥度17°、23° 和38° 所对应的气相体积分数瞬态图相似,在75 s后气液两相分布基本不再发生变化,整个氧锥面的平均气体体积分数分别为0.153、0.150和0.146,即锥度越小,气液两相在氧锥内混合越充分。当锥度为48° 时,气相体积分数瞬态图发生了巨大变化,并在50 s后逐渐有气体积聚,气体未及时被水携裹带出氧锥。结合图9氧锥内部流场流速分布图分析,在相同氧锥容积下,锥度介于17°~38° 时,速度大小及分布基本相似,锥度越小,氧锥越高,氧气在氧锥内部运动的路径也越长,气液接触时间长,并能随水全部流出氧锥,因此锥度较小的氧锥溶氧性能也较好。但在实际应用中,需综合考虑船舱内的安装高度和现场操作性等因素。在此基础上,尽量设计较小的氧锥锥度,以提高氧锥的溶氧性能。

    图  8  不同锥度下不同时刻气相体积分数图
    Fig. 8  Gas phase volume fraction transient diagrams at different taper angels
    图  9  不同锥度下氧锥内流场速度分布 (t=300 s)
    Fig. 9  Velocity distribution of flow field inside speece cone at different taper angles (t=300 s)

    图10显示了在不同进气孔尺寸、相同进气流量条件下,气液两相流不再变化时 (75 s后),氧锥内部气相体积分数的瞬时状态。不同孔径下气相体积分数分布仍相似,但是进气孔径 (d) 为10 mm时,氧锥内部几乎全部充满气液混合流体,气相分布均匀,整个氧锥面的平均气相体积分数为0.327。而当d为15和20 mm时,气液混合程度无明显差异,整个氧锥面的平均气相体积分数分别为0.246和0.229,进一步说明在计算进气孔范围内,随着进气孔径的减小,氧锥面的气相体积分数增大。结合图11中氧锥出口体积分数随时间的变化可知,随着气体不断进入氧锥,其出口平均气相体积分数在前30 s内迅速上升,随后增长逐渐放缓,并出现略微波动和下降;60 s后,气相体积分数趋于稳定,基本不再变化,此时d为10、15和20 mm所对应的氧锥出口平均气相体积分数分别为0.199、0.150和0.119;据此可得出,在相同进气方式和进气流量条件下,减小进气孔尺寸有利于气液充分混合,增加氧锥溶氧性能。

    图  10  气相体积分数图 (t=100 s)
    Fig. 10  Gas phase volume fraction diagrams (t=100 s)
    图  11  氧锥出口气相体积分数随时间变化
    Fig. 11  Changes of gas phase volume fraction of speece cone outlet along with time

    本研究采用Euler-Euler模型,对用于养殖工船封闭舱养的大型氧锥内部曝气溶氧过程进行了气液两相流数值模拟,通过分析不同时刻的气相体积分数分布、气液两相流速及压力分布情况,探讨了不同结构参数对氧锥内部流场与溶氧的影响。本研究发现,在进气流量一定的情况下,当进气与入水从氧锥顶部进入时,气体与水的混合程度较高,试验验证了氧锥顶端进气方式的溶氧性能优于其他2种方式;在氧锥容积相同的情况下,氧锥锥度的变化会引起气液两相的分布变化,当锥度较小时,氧锥的高度相对较大,氧气在氧锥内部的运动路径及混合时间增加,有利于更充分的溶氧;在相同的进气方式下,氧锥内部的气液两相分布相似,氧锥出气的体积分数随进气孔径的减小而增大,当进气孔径减小至10 mm时,氧锥内部气液混合最充分。

    本研究对研究过程作了一定简化。首先,利用数值模拟方法将气相气泡尺寸设置为相等,而氧锥内实际气液混合流动过程中会不断发生气泡聚集与破碎,生成大小不一的气泡,可进一步反映溶氧性能[29-30],因此模拟计算与客观现象存在偏差。其次,氧锥作为一种耐压容器,其运行操作及内部气液混合需要一定承压能力,而可视化的材质耐压容器的制作难度大,因此本研究未开展可视化氧锥内部流动试验,无法监测氧锥内部气液两相分布变化情况。此外,考虑不同结构氧锥模型的制作时间和成本,本研究只遴选其中3组模型进行氧锥增氧性能验证,未对全部仿真案例进行验证。基于此,下一步将开展大量不同结构氧锥内部流动及溶氧性能试验研究,获取氧锥的稳定高效运行参数,为深远海平台高密度养殖增氧设备的工程设计提供参考。

  • 表  1   5种饵料及混合摄入饵料的成分(平均值±SE)

    Table  1   Composition of five provided diets and ingested mixed diets (mean±SE)

    饵料种类
    diets
    水分/%
    moisture
    蛋白质/%
    protein
    脂肪/%
    lipid
    能量/kJ·g-1
    energy
    能蛋比(E/P)
    energy/protein
    脂蛋比(L/P)
    lipid/protein
    FF 82.62±1.50 91.41±0.017h 2.40±0.14a 22.61±0.02f 24.74±0.21a 0.026±0.001a
    SF 88.25±0.44 86.88±0.08g 3.84±0.18b 22.87±0.04g 26.32±0.35b 0.044±0.001b
    CF 78.19±0.77 66.49±0.06cd 4.31±0.47c 20.99±0.09cd 31.57±0.48de 0.065±0.001c
    PW 75.66±0.54 70.93±0.11f 11.00±0.18g 21.31±0.10e 30.04±0.78c 0.155±0.011ef
    FD 8.00±1.04 45.97±0.05a 9.16±0.17d 19.37±0.03a 42.12±0.16g 0.199±0.006e
    CF+PW …… 70.64±0.04f 10.53±0.06fg 21.29±0.01e 30.13±0.01c 0.149±0.001d
    CF+FD …… 53.92±1.41b 7.28±0.33d 20.00±0.11b 37.14±0.79f 0.136±0.010f
    PW+FD …… 64.81±0.73c 10.53±0.05fg 20.83±0.06c 32.15±0.23e 0.162±0.001ef
    CF+FD+PW …… 67.92±1.01de 10.42±0.16f 21.08±0.08d 31.04±0.35cd 0.153±0.002ef
    FF+CF+PW+FD …… 67.75±1.09de 9.90±0.32e 21.04±0.08d 31.07±0.37cd 0.146±0.005de
    FF+SF+CF+PW+FD …… 68.92±1.17ef 9.45±0.15de 21.15±0.09de 30.70±0.39cd 0.137±0.002d
    注:同一列中未标有相同字母的数值相互之间存在显著差异。混合投喂处理的各项指标根据实际不同饵料摄入比例加权计算获得
    Note: Values without same letter in the same column are different from each other. The values of mixed diet were weighed in accordance with the portion of each diet in total ingested diet.
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    表  2   不同形式表示的放养对虾和收获对虾的重量和增长率(平均值±SE)

    Table  2   The weight of initial shrimp and final shrimp and weight gain (mean±SE)

    饵料搭配
    diets combination
    放养对虾initial shrimp 收获对虾final shrimp 增重率/% weight gain
    WW/g DW/g P/g E/kJ WW/g DW/g P/g E/kJ WW DW P E
    FF 0.807±0.006 0.175±0.001 0.127±0.001 3.26±0.05 0.993±0.063a 0.189±0.001a 0.134±0.001a 3.31±0.17a 22.76±6.37a 7.60±1.56a 5.45±0.59a 1.30±0.13a
    SF 0.803±0.007 0.174±0.001 0.126±0.001 3.25±0.01 1.090±0.071ab 0.200±0.010a 0.141±0.001a 3.51±0.01a 35.76±3.09ab 14.81±1.82a 11.24±1.77a 8.30±0.1.72a
    CF 0.805±0.005 0.174±0.002 0.127±0.001 3.25±0.02 1.324±0.007abc 0.270±0.004ab 0.194±0.001ab 4.90±0.13ab 64.55±3.76abc 54.66±3.62ab 53.23±3.58ab 50.76±3.53ab
    PW 0.807±0.004 0.175±0.001 0.127±0.001 3.26±0.01 1.970±0.175ef 0.472±0.099de 0.326±0.002de 9.13±0.16e 144.19±8.67ef 169.91±9.68de 157.01±9.67de 180.33±9.52e
    FD 0.801±0.009 0.174±0.001 0.126±0.001 3.24±0.09 1.408±0.097bcd 0.286±0.068ab 0.203±0.008ab 5.32±0.31abc 76.00±6.25bcd 64.90±5.37e 61.43±3.95abc 64.65±4.03abc
    CF+PW 0.802±0.006 0.174±0.002 0.126±0.001 3.24±0.03 2.089±0.175f 0.501±0.051e 0.343±0.007e 9.42±0.14e 160.88±9.31f 188.68±9.34bcd 172.13±9.89e 191.23±8.74e
    CF+FD 0.802±0.008 0.174±0.001 0.126±0.001 3.24±0.05 1.607±0.109cde 0.378±0.078bcd 0.268±0.007bcde 7.38±0.48cde 100.39±5.29cde 117.79±6.58de 112.33±6.37bcde 127.86±5.36cde
    PW+FD 0.803±0.001 0.174±0.001 0.126±0.001 3.24±0.07 1.848±0.171ef 0.430±0.041de 0.301±0.001de 8.38±0.51de 129.86±9.18ef 147.02±7.23bcd 138.41±7.54de 158.16±5.78de
    CF+PW+FD 0.804±0.002 0.174±0.001 0.126±0.001 3.25±0.03 1.670±0.031cde 0.367±0.095bcd 0.260±0.004bcd 6.72±0.41bcd 107.62±9.57cde 110.82±5.36bcd 105.54±4.29bcd 106.97±4.19bcd
    FF+CF+PW+FD 0.807±0.004 0.175±0.001 0.127±0.001 3.26±0.01 1.676±0.109cde 0.395±0.035cde 0.277±0.001cde 7.45±0.50cde 107.60±8.65cde 125.67±4.31cde 118.27±4.68cde 128.48±4.33cde
    FF+SF+CF+PW+FD 0.809±0.001 0.175±0.001 0.127±0.001 3.26±0.01 1.732±0.076def 0.356±0.069cde 0.275±0.009cde 7.31±0.36cde 113.96±9.76de 122.81±7.69cde 116.02±5.17bcde 123.41±4.69cde
    注:同一列中没有相同字母上标的数值相互之间存在显著差异。WW、DW、P、E分别表示数值以湿重、干重、蛋白质、能量表示
    Note: Values without same letter in the same column are different from each other. WW, DW, P, and E mean values expressed in wet weight, dry weight, protein and energy, respectively.
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    表  3   不同处理中不同饵料的百分比例(平均值±SE)

    Table  3   Percentages of different diets in different treatments (mean±SE)

    饵料搭配
    diets combination
    干重dry weight 蛋白质protein 能量energy
    FF SF CF PW FD FF SF CF PW FD FF SF CF PW FD
    FF 100b 0a 0a 0a 0a 100b 0a 0a 0a 0a 100b 0a 0a 0a 0a
    SF 0a 100b 0a 0a 0a 0a 100b 0a 0a 0a 0a 100b 0a 0a 0a
    CF 0a 0a 100b 0a 0a 0a 0a 100b 0a 0a 0a 0a 100b 0a 0a
    PW 0a 0a 0a 100b 0a 0a 0a 0a 100b 0a 0a 0a 0a 100b 0a
    FD 0a 0a 0a 0a 100b 0a 0a 0a 0a 100b 0a 0a 0a 0a 100b
    CF+PW 0a 0a 6.64±0.87b 93.39±0.86c 0a 0a 0a 6.25±0.82b 93.75±0.82c 0a 0a 0a 6.55±0.86b 93.45±0.86c 0a
    CF+FD 0a 0a 38.76±6.87b 0a 61.27±6.89c 0a 0a 47.20±7.48b 0a 52.80±7.48b 0a 0a 40.57±7.03b 0a 59.43±7.03c
    PW+FD 0a 0a 0a 75.49±2.92c 24.50±2.92b 0a 0a 0a 82.542.27c 17.46±2.27b 0a 0a 0a 77.20±2.77c 22.80±2.77b
    CF+PW+FD 0a 0a 5.23±1.95ab 83.64±4.75c 11.13±3.98b 0a 0a 5.19±1.93ab 87.153.75d 7.66±2.79c 0a 0a 5.26±1.95ab 84.47±4.49c 10.27±3.69b
    FF+CF+PW+FD 7.09±2.65ab 0a 2.06±0.85a 72.58±6.58c 18.19±4.42b 9.55±3.49ab 0a 2.04±0.23ab 75.926.32c 12.49±3.19b 7.62±2.83ab 0a 2.06±1.19a 73.52±6.51c 16.80±4.14b
    FF+SF+CF+PW+FD 8.52±1.02a 5.51±0.49a 0.98±0.15a 66.61±5.28c 18.37±4.74b 11.29±1.30b 6.97±0.69ab 0.96±0.31a 68.364.35c 12.42±3.35b 9.11±1.08ab 5.96±0.54a 0.98±0.57a 67.07±5.05c 16.88±4.40b
    注:同一行中没有相同字母上标的数值相互之间存在显著差异
    Note: Values without same letter in the same column are different from each other.
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    表  4   不同处理中对虾摄入的饵料干重、蛋白质和能量(平均值±SE)

    Table  4   Total dry weight, protein, and energy of ingested diets in different treatments (mean±SE)

    处理treatment 干重/g dry weight 蛋白质/g protein 能量/kJ energy
    FF 0.197±0.027a 0.180±0.024a 4.444±0.603a
    SF 0.527±0.044b 0.458±0.038b 12.047±1.012b
    CF 0.733±0.044bc 0.487±0.029bc 15.379±0.922bc
    PW 1.352±0.125e 0.959±0.089e 28.810±2.660f
    FD 1.144±0.033de 0.526±0.015bcd 22.162±0.647de
    CF+PW 1.150±0.069de 0.813±0.049de 24.490±1.478cde
    CF+FD 0.976±0.124cd 0.528±0.070bcd 19.530±2.498bc
    PW+FD 1.250±0.086e 0.809±0.048de 26.028±1.732ef
    CF+FD+PW 0.933±0.079cd 0.633±0.052cd 19.660±1.648cd
    FF +CF+PW+FD 0.909±0.114cd 0.614±0.074bcd 19.111±2.356cd
    FF+SF+CF+PW+FD 0.983±0.068cd 0.676±0.039cd 20.776±1.375cde
    注:同一列中未标有相同字母的数值相互之间存在显著差异
    Note: Values without same letter in the same column are different from each other.
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    表  5   不同处理中的预测饵料转化效率与实际饵料转化效率(平均值±SE)

    Table  5   The estimated food conversion efficiencies and observed food conversion efficiencies of different treatments(mean±SE) %

    处理
    treatment
    干重dry weigh 蛋白质protein 能量energy
    预测值
    estimated
    实际值
    observed
    预测值
    estimated
    实际值
    observed
    预测值
    estimated
    实际值
    observed
    FF 6.37 6.37±0.47a 3.50 3.50±0.43a 0.48 0.48±0.13a
    SF 4.92 4.92±0.54a 3.10 3.10±0.44a 2.22 2.22±0.45ab
    CF 13.07 13.07±0.86ab 13.89 13.89±0.92ab 10.78 10.78±0.73bcd
    PW 21.25 21.25±2.75bc 20.05 20.05±2.74bc 19.76 19.76±2.46de
    FD 9.85 9.85±1.59a 14.71 14.71±2.45ab 9.44 9.44±1.53bc
    CF+PW 20.71±0.07 *27.86±3.43c 19.66±0.05 *26.08±3.38bc 19.17±0.08 *24.74±3.02e
    CF+FD 11.10±0.22 *22.03±5.63bc 14.32±0.06 *28.90±4.56c 9.99±0.09 *22.39±5.71e
    PW+FD 18.45±0.33 20.10±2.41bc 19.12±0.12 21.26±2.82bc 17.41±0.29 19.39±2.27de
    CF+FD+PW 19.56±0.51 21.11±2.93bc 19.32±0.21 21.58±3.28bc 18.23±0.45 18.05±2.58cde
    FF +CF+PW+FD 17.93±0.79 *24.67±4.13c 17.68±0.70 *24.92±4.41bc 16.37±0.86 *22.37±3.75e
    FF+SF+CF+PW+FD 16.91±0.62 *21.91±2.31bc 16.28±0.39 *21.84±2.51bc 15.13±0.58 *19.43±2.07de
    注:同一列没有相同字母标记的数值相互之间存在显著差异。标有“*”的实测值显著比预测值大(P < 0.05)
    Note: Values without same letter in the same column are different from each other. Observed values with‘*’ were significantly higher than the estimated.
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-07-07
  • 修回日期:  2005-08-08
  • 刊出日期:  2005-10-19

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