Фильтры грубой и тонкой очистки топлива

Какое назначение фильтра-отстойника, как он устроен и работает?

Фильтр-отстойник (рис.69, а) служит для предварительной (грубой) очистки топлива от частиц более 0,05 мм и устанавливается на грузовых автомобилях ГАЗ и ЗИЛ между топливным баком и насосом. Он состоит из корпуса 4, к которому через уплотнительную прокладку болтом 5 крепится стакан-отстойник 11. В стакане на пустотелом стержне установлен фильтрующий элемент 7, набранный из латунных или алюминиевых пластин 9 на стойке 10 и пружиной 2 поджимается к корпусу 4 через уплотнительную прокладку. На каждой пластине выдавлены выступы высотой 0,05 мм и просверлены отверстия 8 для прохода топлива. Благодаря выступам между пластинами образуются щели, сквозь которые проходит топливо, примеси задерживаются и вместе с водой опускаются вниз в стакан-отстойник, откуда периодически удаляются. Топливо подводится по штуцеру 6 и, очистившись, по отверстиям 8 проходит в корпус и штуцером 3 отводится в топливный насос.

Рис.69. Фильтры грубой (а) и тонкой (б) очистки топлива.

Какое назначение фильтра тонкой очистки топлива, как он устроен и работает?

Фильтр тонкой очистки служит для окончательной очистки топлива от мелких примесей и воды. Устанавливается между топливным насосом и карбюратором. Он состоит (рис.69, б) из корпуса 12 с топливоподводящим и отводящим штуцерами и ушком для крепления на двигателе. Снизу к корпусу через уплотнительную бензостойкую прокладку скобой 16 и барашковой гайкой 17 крепится стакан-отстойник 13, внутри которого установлен керамический или латунный сетчатый фильтрующий элемент 14 с пружиной 15.

Топливо под давлением, создаваемым топливным насосом, по топливопроводу подводится в корпус фильтра и опускается в стакан-отстойник, где отделяются вода и другие примеси. Далее оно проходит сквозь поры фильтрующего элемента, окончательно очищается и по топливоотводящему трубопроводу отводится в поплавковую камеру.

Топливные фильтры, насос, бак, карбюратор герметично соединяются между собой топливопроводами, изготовленными из меди, латуни или стали. Стальные топливопроводы имеют антикоррозионное покрытие из олова, свинца или меди. В местах изгиба устанавливают бензостойкие шланги.

***
Проверьте свои знания и ответьте на контрольные вопросы по теме «Система питания карбюраторных двигателей»

корпус, насос, очистка, топливный, топливо, фильтр

Смотрите также:

Промышленный фильтр FM-K200-С | Промышленные фильтры для воды

Мультипатронный сетчатый фильтрующий элемент. Производительность до 500 м3 в час. Соединение Ду200. Для котельных, заводов, морских портов, больших насосных станций, пищевых производств, 100-2000 мкм.

Промышленный магистральный фильтр с прямоточной промывкой для предварительной тонкой очистки воды от механических примесей.

Высокопроизводительный фильтр с тонкостью фильтрации 100-2000  мкм предназначен для фильтрации жидкости до 500 м3 в час. Под заказ производим фильтры с тонкостью фильтрации (от 100 до 2000 мкм).

Конструктивные особенности фильтра серии FM-K-С – корпус открывается сверху для технического обслуживания и демонтажа фильтрующих элементов. Количество фильтрующих элементов рассчитывается и устанавливается в корпус фильтра в зависимости от соотношения тонкости фильтрации, требуемой производительности, давления и диаметра трубопровода, условий эксплуатации.

Назначение:

• Тонкая механическая очистка воды на первой ступени промышленных систем водоочистки
• Фильтрация воды в системах горячего и холодного водоснабжения промышленного пользования; для технической и питьевой воды
• Промышленный фильтр широко используется в системах водоснабжения многоквартирных домов, на производстве.

Область применения:

• очистка воды в многоквартирных домах, коттеджных поселках;
• очистка воды в бассейнах;
• очистка сточных вод в промышленности;
• котельные;
• теплоэнергетика;
• пищевая промышленность;
• нефтяная промышленность;
• металлургическая промышленность;
• химическая промышленность;

Преимущество новой технологии:

• Высокая эффективность очистки от механических примесей от механических взвесей: песок, ржавчина, микроорганизмы.
• Самопромывной
• Быстросъемная картриджная система.
• Простая прямоточная или противоточная промывка.
• Компактные размеры.
• Качественные материалы фильтра.
• Техническое обслуживание без демонтажа.
• Срок службы корпуса более 30 лет.

Принцип действия

Фильтр имеет два режима работы: фильтрации и промывки.
В режиме фильтрации вода проникает через фильтрующий элемент внутрь и выходит уже очищенной. Все механические загрязнения остаются снаружи фильтрующего элемента внизу колбы.
Режим промывки включается/выключается открытием дренажного крана внизу колбы.
Во время промывки водный поток удаляет весь скопившийся мусор как с поверхности фильтрующего элемента, так и со дна колбы. Управление работой дренажного крана может осуществляться вручную или автоматически.

Материалы

• Корпус и колба фильтра выполнен из нержавеющей стали AISI 304 (под Заказ AISI 316, AISI 321 или российский аналог)
• Фильтрующий сетчатый элемент из высоколегированной нержавеющей стали
  

Комплектация

• Фильтр NEPTUN FM-K200-С – 1 шт
• Шаровой кран промывки – 1 шт
• Автоматический шаровый кран промывки – 1 шт
• Манометр – 2 шт
• Паспорт – 1 шт

Гарантийный срок – 3 года.

Срок службы оборудования – не менее 30 лет

*Цена на сайте указана ориентировочная и зависит от степени фильтрации, скорости потока жидкости, давления, количества механических примесей, режима эксплуатации и промывки. Окончательна цена на промышленные фильтры устанавливается только после получения полноценного технического задания от Заказчика и наших инженерных расчётов. 

***Номинальная производительность фильтра зависит от степени фильтрации, количества фильтрующих элементов, скорости потока жидкости, давления, режима эксплуатации и промывки, количества взвешенных частиц и определяется на основании технического задания Заказчика и предварительных инженерных расчетов.

Виды топливных фильтров: тонкой и грубой очистки

Увы и ах, качество топлива, которое продается на автозаправках, мягко говоря, далеко от идеала. Даже добросовестные продавцы, которые не занимаются теми махинациями, за которые сел в тюрьму Василий Алибабаевич – герой известной комедии Гайдая, не могут обеспечить идеальной чистоты горючего.

При транспортировке, заправке и хранении в канистрах и даже непосредственно в баке бензин и дизельное топливо засоряется грязью и частичками пыли. Помимо этого бензин отличается способностью к активному смолообразованию, продукты которого активно оседают на стержнях впускных клапанов. Чтобы защитить двигатель от «мусора» применяют топливные фильтры грубой и тонкой очистки.

Разновидности фильтров и их предназначение

В современных автомобилях предусмотрено два этапа очистки топлива. Первый фильтр пропускает частицы менее 0,1 мм, через второй проскальзывают только совсем «микроскопические» фракции в 0,015 мм.

Фильтр-отстойник грубой очистки топлива

Грубая очистка осуществляется специальными фильтрами, которые по расположению подразделяются на:

• погружные – расположенные непосредственно в баке;
• магистральные, —  крепятся к топливопроводам и находятся под днищем или под капотом.

Для эффективности работы важна своевременная замена топливного фильтра грубой очистки.  О необходимости  установки нового, «чистого, элемента сигнализируют такие симптому, как:

• падение мощности;
• частые остановки двигателя;
• подергивания при езде.

Процедура замены магистрального фильтра не очень сложна: достаточно открутить крепеж старого фильтра и, соблюдая правильную ориентацию, установить новую деталь.

Фильтр тонкой очистки

Даже мелкие частицы в топливе способны засорить карбюратор и вызвать другие проблемы в работе двигателя. Для их улавливания в автомобиле предусмотрен топливный фильтр тонкой очистки, с помощью которого производится окончательное очищение горючего. Конструктивно элемент состоит из:

• корпуса;
• отстойника;
• фильтрующего (войлочного) элемента;
• крепежа.

Топливо проходит сквозь фильтрующий элемент и очищается до высокой степени, после чего подается в карбюратор или в форсунки инжектора.

Различают разборные и неразборные конструкции. Первые – одноразовые и поэтому относительно дешевые. Для замены такого топливного фильтра тонкой очистки достаточно ослабить хомуты на штуцерах, вытащить старую деталь из шлангов и установить новое изделие, надежно закрепив его.

У современных автомобилистов особенно популярны фильтры с прозрачным корпусом, который позволяет визуально оценить степень загрязнения по количеству бензина. Если объем заполнен наполовину – фильтр функционирует адекватно, если стакан заполнен полностью – изделие засорилось. Помимо этого «прозрачность» позволяет оценить герметичность топливной системы: по наличию или отсутствию пузырьков воздуха.

Большой выбор топливных фильтров вы легко найдете на fortunaavto.com.ua!

Фильтры грубой очистки — первая линия обороны водоснабжения.

 Здравствуйте, уважаемые читатели «Сан Самыча». Установке фильтров грубой очистки порой не придают особого значения. «Какой в них смысл, все равно они почти ничего не фильтруют?». Либо наоборот, устанавливают только их, пренебрегая дальнейшей очисткой воды и действуя по правилу: «дешево и сердито». Между тем, фильтры грубой очистки – это лишь первая передовая линия обороны нашего водоснабжения, которая принимает на себя первый удар от находящихся в воде примесей, очищая воду от самых крупных частиц, оберегая насосы, счетчики воды и фильтры тонкой очистки от преждевременного износа, продлевая их срок службы.

 Собственно говоря, фильтром грубой очистки считается фильтр, отсеивающий частицы размером до 100 микрометров. Т.е. штакетины, забитые поперек ручья, железные прутья, наваренные в сечении трубы, обычная сетка (даже рабица) и специальные фильтрующие элементы из волокнистого материала – все это грубые фильтры. И разница между ними – лишь в размере отсеиваемых ими частиц.

Поэтому грубые фильтры очень сильно разнятся по степени очистки, по материалам, из которых они изготовлены и, соответственно, по своему предназначению.

Это фильтры, фильтрующим элементом которых является мелкая сеточка. Поэтому их фильтрующие способности относительно невелики, однако они отсеивают частицы размером до 300 мкм (это 0,3 мм). Они дешевы, просты в установке и в обслуживании. По этим причинам они получили широкое распространение практически во всех системах, связанных с водой.

Из-за расположения сеточки их разделяют на косые и прямые. Их очистка производится элементарной промывкой фильтрующей сеточки и корпуса фильтра.

 Купив более дорогой прямой фильтр с манометром и спускным краном, Вы сможете контролировать давление в системе и промывать фильтрующий элемент, не разбирая для этого самого фильтра.

По разнице показаний манометров можно судить о степени загрязненности грубого фильтра, оснащенного двумя манометрами: до и после фильтрующего элемента. Вполне естественно, это повышает удобство пользования таким фильтром. Но стоит ли переплачивать за это, мне кажется, каждый должен решать сам.

 Для улучшения фильтрующих свойств сеточки, её, иногда, плотно обматывают проволокой, получая дополнительную фильтрацию и лучшую промываемость в неразборных при эксплуатации конструкциях фильтров. Однако лучше очищать воду такие фильтры все равно не способны.

Если можно так сказать, более тонкой очисткой среди грубых фильтров обладают фильтры со сменным фильтрующим элементом на основе различных волокнистых материалов. Они способны отсеивать частицы размером до 100 мкм, не создавая при этом большого сопротивления потоку воды.

Этим их свойством часто пользуются владельцы насосных станций, ставя их на всасе насоса и отказываясь от дальнейшей фильтрации воды.

Достоинства таких фильтров являются также и их недостатком. Большие габариты, необходимость периодически покупать сменные элементы и менять их, а также повышение сопротивления по мере загрязненности и довольно высокая стоимость не дают этим фильтрам догнать по популярности «сеточные» фильтры. И все же такие фильтры предпочтительнее, потому что они с большей надежностью смогут уберечь Ваше оборудование от поломок. Но все имеет свою цену.

И все же не стоит забывать, что фильтры грубой очистки – это лишь первый этап очистки воды для Вашей системы водоснабжения. Установка только фильтров грубой очистки оправдана в случаях, когда оборудование (насосы, смесители, водонагреватели и т.д.) не предъявляет высоких требований к качеству воды или Вам его попросту не жалко. Увы, такого оборудования становится все меньше и меньше. К сожалению…

Фильтры грубой и тонкой очистки для планирования подключения — Conservation Corridor

От Йеллоустона до Юкона и до отдельных водопропускных труб, усилия по увеличению взаимосвязи между местами обитания продвигаются в различных масштабах. Это стремление к сохранению связности породило растущую потребность в методах, которые могут определять приоритетные области для подключения, и вдохнуло новую жизнь в длительные дебаты относительно использования подходов грубой и тонкой фильтрации к планированию сохранения.

Короче говоря, проблема в том, что мы просто не знаем, как каждая особенность ландшафта (например, дороги, озера, сельскохозяйственные поля) препятствует или способствует перемещению каждого вида. По этой причине планировщики подключений должны выбирать прокси для представления всех видов в ландшафте. В настоящее время есть два основных претендента на эту роль заместителя: основные виды и естественность ландшафта.

Подход с фокусными видами определяет сети коридоров на основе одного или нескольких видов в ландшафте, выбранных потому, что мы действительно кое-что знаем о том, как они перемещаются и почему.Подход фокусных видов — это стратегия сохранения тонкой фильтрации; он, вероятно, будет хорошо справляться с потребностями движения основных видов и других видов, которые передвигаются аналогичным образом. Чем более многочисленны и разнообразны используемые очаговые частицы, тем меньше будет трещин в фильтре. Недостатком является то, что подход, основанный на полном фокусе видов, может потребовать много времени и средств, особенно в больших масштабах ландшафта, когда требуется много основных видов для представления разнообразных местообитаний. Также сложно определить, сколько основных видов достаточно.

Таким образом, естественность ландшафта в последнее время стала популярной альтернативой очаговым видам. Этот подход предполагает, что видам будет труднее перемещаться по территориям, сильно измененным деятельностью человека, и определяет сети коридоров, соединяющих районы с низким уровнем изменений. Подход естественности — это стратегия сохранения грубого фильтра; он, вероятно, удовлетворит потребности в перемещении многих видов, которые предпочитают перемещаться по территориям в хорошем естественном состоянии, но его грубые общие предположения могут привести к тому, что многие виды (особенно специалисты) проваливаются сквозь трещины.

За последние несколько лет я и мои коллеги из Вашингтонской рабочей группы по обеспечению связи между дикой природой и средой обитания выполнили оба типа анализа связи для штата Вашингтон, США, и прилегающих территорий. В нашей недавней статье в «Ландшафтной экологии» описывается, как эти два подхода на самом деле идентифицируют довольно похожие области, и что подход целостности ландшафта (наша версия подхода естественности) работает примерно так же, как и 3-4 случайно выбранных основных вида при захвате выявленной сети связи. с помощью нашего подхода с полным фокусом видов (16 и 11 видов, соответственно, для нашего анализа в масштабе штата и на плато Колумбия).Однако сеть целостности ландшафта лучше согласовывалась с коридорной сетью крупных видов с хорошей способностью к передвижению. Кроме того, около половины основных видов, используемых в каждом масштабе, захватили большую часть сети связи, созданной с использованием полного набора основных видов.

Мы интерпретировали эти результаты, чтобы предположить, что подходы к связности, основанные на естественности, предлагают хороший аналитический эффект за ваши деньги и что существует уменьшающаяся отдача от добавления основных видов сверх относительно скромного числа.Тем не менее, подход с полным фокусом видов (или подход к естественности, дополненный несколькими основными видами) может лучше удовлетворить потребности движения полного набора видов в ландшафте, особенно видов с мелким телом и плохой способностью к движению. Еще более полная оценка будет получена, когда мы сможем сравнить оба набора результатов с реальными моделями передвижения всех видов в нашем ландшафте. К сожалению, этих данных для больших или даже маленьких ландшафтов просто нет, и вряд ли они станут доступны в ближайшее время.Между тем, дополнительные исследования, сравнивающие эти и другие методы анализа связности, будут иметь большое значение для обоснования усилий по воссоединению фрагментированных ландшафтов.

ресурсов

Кросби М., И. Брекхаймер, Б. Косентино, Б. Гейнс, С. Холл, К. Халупка, Р. Лонг, Б. Макрей, Дж. Пирс, Дж. Шуэтт-Хеймс и П. Синглтон. 2015. Основные виды и модели коридора «естественности» ландшафта предлагают дополнительные подходы к планированию сохранения связности. Ландшафтная экология. DOI: 10.1007 / s10980-015-0235-z.

Теобальд Д. М., С. Э. Рид, К. Филдс, М. Суле. 2012. Соединение природных ландшафтов с использованием модели проницаемости ландшафта для определения приоритетных природоохранных мероприятий в США. Письма о сохранении 5: 123–133.

WHCWG (Вашингтонская рабочая группа по взаимодействию в среде обитания дикой природы). 2010. Вашингтонский проект связанных ландшафтов: анализ в масштабе штата. Вашингтонский департамент рыб и дикой природы и транспорта, Олимпия, Вашингтон.Доступно на http://waconnected.org/statewide-analysis/

WHCWG (Вашингтонская рабочая группа по взаимодействию в среде обитания дикой природы). 2012. Washington Connected Landscapes Project: анализ экорегиона плато Колумбия. Вашингтонские департаменты рыб и дикой природы и транспорта. Олимпия. Доступно на http://waconnected.org/columbia- plateau-ecoregion /

Стратегии сохранения тонкой и грубой фильтрации во время изменения климата — Принстонский университет

@article {12d878e82b484744bfd2fcb59bd81aef,

title = «Стратегии сохранения тонкой и грубой фильтрации во время изменения климата»,

аннотация = «По мере того, как виды приспосабливаются к изменяющемуся климату, люди также должны адаптироваться к новому природоохранному ландшафту.В классических рамках проводилось различие между стратегиями сохранения с тонкой и грубой фильтрацией, с упором на сохранение видов или ландшафтов, соответственно, которые вместе определяют сохранившееся биоразнообразие. Адаптируя эту структуру к изменению климата, защитники природы используют стратегии тонкой фильтрации для оценки уязвимости видов и определения приоритетности наиболее уязвимых видов для природоохранных мероприятий. Стратегии грубой фильтрации направлены на сохранение либо ключевых участков, определяемых природными элементами, не затронутыми изменением климата, либо участков с низкой скоростью изменения климата, которые, как ожидается, станут убежищами для видов, перемещенных из-за климата.Новые подходы сочетают в себе грубые и мелкомасштабные подходы — например, приоритетность видов в заранее заданных ландшафтах — и учитывают сложную реальность множества взаимодействующих факторов стресса. Применяя диверсифицированный подход к природоохранным действиям и решениям, защитники природы могут застраховаться от неопределенности, воспользоваться новыми методами и информацией и адаптировать действия к уникальным потребностям и ограничениям мест, тем самым гарантируя, что выставка биоразнообразия будет продолжаться. «,

keywords = «Изменение климата, Сохранение, Множественные факторы стресса, Приоритезация, Уязвимость»,

author = «Тингли, {Морган В.} и Дарлинг, {Эмили С.} и Уилков, {Дэвид С.} «,

год =» 2014 «,

месяц = ​​август,

doi =» 10.1111 / nyas.12484 «,

language =» English (US) «,

volume =» 1322 «,

pages =» 92—109 «,

journal =» Annals of the New York Academy of Sciences «,

issn =» 0077-8923 «,

publisher = «Wiley-Blackwell»,

number = «1»,

}

Filter Media Glass 28 «165 кг. — Мистер Бассейн

Glass Media используется двух сортов — крупной и мелкой.Грубый сорт с размером частиц от 1,7 до 3,4 мм используется для покрытия нижней части дренажа и боковых сторон фильтра и обычно составляет 30% от общей потребности в среде.

Более мелкий сорт с размером частиц от 0,4 мм до 1,1 мм, нанесенный поверх крупнозернистого сорта и обычно составляет 70% потребности в среде. Glass Media — это альтернатива обычным песчаным средам класса 16/30.

Нормальная среда (первая) в слое фильтра, тонкая среда (вторая) наверху слоя внутри фильтра

Особенности:

• Испытания показывают, что стеклянная среда улавливает больше мутных частиц
• Более эффективно очищает воду в бассейне
• Быстрая обратная промывка, экономия драгоценной воды и сокращение потерь химикатов
• Изготовлен из 100% переработанного материала.
• Увеличенный срок службы (до 3 раз).
• Экономит энергию за счет облегчения нагрузки на насос и увеличения срока его службы.
• Удаляет из воды более мелкие частицы (до 3 микрон)
• Для заполнения фильтра требуется на 20% меньше материала
• При обратной промывке расходуется на 25% меньше воды
• Обратите внимание, что доставка будет на поддоне, который может потребовать вилочного погрузчика или ручной разгрузки

Glass является неотъемлемой частью любой качественной системы фильтрации, оно обеспечивает превосходный поток воды, снижая давление, с выдающимися результатами.В идеале он работает в сочетании с процессом затекания минерального бассейна, объединяя вместе более мелкие части, захваченные фильтром, но также эффективен с солевыми системами. По сравнению с песком цеолит D.E. Фильтр или патронный фильтр, стеклянная фильтрующая среда обычно позволяет сэкономить от 2 000 до 10 000 литров воды в год.

Все о потоке воды

Чем лучше скорость потока через фильтр вашего бассейна, тем больше воды вы циркулируете каждую минуту или час.Просто увеличив расход воды с помощью стеклянной среды, можно добиться совокупной экономии энергии за счет более эффективной фильтрации.

Совместимые фильтры

Стеклянная среда идеальна для всех фильтров

СТЕКЛЯННЫЙ НОСИТЕЛЬ, НЕОБХОДИМЫЙ ДЛЯ ВАШЕГО ФИЛЬТРА

• Песочный фильтр 21 «- 1 грубый и 3 тонких
• Песочный фильтр 25 дюймов — 2 грубых и 5 мелких
• Песочный фильтр 28 дюймов — 3 грубых и 8 тонких
• Песочный фильтр 32 дюйма — 5 грубых и 13 мелких
• Песочный фильтр, 36 дюймов — 6 грубых и 17 мелких

* Обратите внимание, что марка стеклянной среды может отличаться от поставщика в зависимости от спроса.

Примечание. Этот товар считается негабаритным и не подлежит возврату из-за передумания.

: Типы фильтрующих материалов

Фильтрующие материалы делятся на 3 категории: механические, биологические и химические. В некоторых фильтрах, таких как губчатые фильтры, используются только механические среды, в некоторых используются механические и биологические среды, а в некоторых используются все три типа материалов.

Важно отметить, что помимо типов носителей также существуют разные уровни качества. Когда дело касается фильтрующих материалов, вы получаете то, за что платите.

Механический фильтрующий материал состоит из поролоновых губок разной консистенции. Большинство фильтров имеют более грубую губку, за которой следует более тонкая фильтровальная губка. Некоторые фильтры также имеют очень тонкую губку, которую часто называют «фильтровальной нитью».

Грубая губка обычно является первой ступенью механической фильтрации. Грубая губка предназначена для улавливания самого крупного мусора до того, как он приблизится к тонкой губке.Губки фильтра грубой очистки не забиваются легко и легко чистятся. Иногда перед крупнозернистой губкой используется фильтрующая нить для улавливания мусора. См. Ниже.

Тонкая губка обычно является второй ступенью механической фильтрации и используется так же, как и грубая губка, но улавливает более мелкий мусор.

Нить для фильтров настолько прекрасна, что ее можно использовать для эффективной полировки воды.Маловероятно, что даже мельчайшие частицы мусора проникнут сквозь фильтрующую нить. Рыболовы часто спорят о том, следует ли использовать зубную нить перед грубой губкой или после нее. Фильтровальная нить настолько дешевая, что вы можете положить ее перед губкой и после нее, если хотите.

Верхний совет: Губки — это просто разные сорта пенопласта или акрила. Фильтровальная нить обычно изготавливается из полиэстера. Большая часть затрат на замену губок и фильтрующей нити связана с их нарезкой на заводе.Спросите в местном рыбном магазине, есть ли там объемные губки и фильтрующая нить, и вы можете обрезать ее по размеру фильтра с помощью ножниц, сэкономив много денег!

Носок фильтра обычно используется только с отстойником и помещается под сливную трубу, чтобы улавливать все, что вам не нужно, в отстойнике. Причина, по которой носок фильтра используется на отстойнике вместо предварительного фильтра, заключается в том, что губка предварительного фильтра может препятствовать переполнению.

Биологические фильтрующие материалы

Большое количество полезных бактерий вашего аквариума живет в ваших биологических средах.Чем больше у вас биологических сред, тем с большей биологической нагрузкой может справиться ваша среда и, в свою очередь, рыба, которую вы можете держать в своем аквариуме. Это так просто.

Био-кольца и чипсы

Био-кольца обычно напоминают толстую версию той мяты с отверстием. Биочипы — это просто раздробленные версии одного и того же материала. Биокольца изготавливаются из любого количества пористых веществ. Более дешевые биокольца обычно керамические.

Керамические биокольца могут быть сильно заселены бактериями, питающимися аммиаком и нитритами.Но бактериям, поедающим нитраты, как правило, довольно сложно колонизировать керамические биокольца, потому что керамика не такая пористая, как другие варианты.

Спеченное стекло намного пористее, чем керамика, оно может быть сильно заселено аммиаком и бактериями, питающимися нитритами, точно так же, как керамика. Но в случае спеченного стекла самые глубокие поры могут быть заселены анаэробными нитратокисляющими бактериями.

Биопалочки

Bio Sticks имеют тенденцию немного походить на вотциты и очень пористые.Когда мы говорим о биопалочках, большинство людей думает о Bio Home. Bio Home — ведущий брендовый продукт. Многие считают, что биологические палочки являются отраслевым стандартом в биосредах в целом. Очень немногие другие типы биологических сред работают так же, как биопалочки.

Bio Sticks состоят из двух отдельных слоев. Внешний слой, который идеально подходит для аэробных аммиачных бактерий, и внутренний слой, который не подвергается воздействию кислорода и идеально подходит для анаэробных бактерий, которые помогают окислению нитратов.

Био Шары

Bio Balls, также известные как движущиеся среды, представляют собой среду, которая позволяет воде течь свободно, но при этом имеет большую площадь поверхности, на которой могут колонизировать бактерии. Чаще всего используется в отстойниках, фильтрах для прудов и канистровых фильтрах. Движущаяся среда имеет большую площадь поверхности и позволяет колонизировать большое количество бактерий, питающихся аммиаком.

Если использовать их отдельно, биошары имеют репутацию фабрики по производству нитратов. Это связано с тем, что они почти всегда движутся, а это означает, что анаэробные бактерии, питающиеся нитратами, не могут колонизировать их.Поэтому биошарики обычно следует использовать в качестве дополнительной среды к биокольцам или биопалкам, которые, как обсуждалось ранее, могут содержать бактерии, питающиеся аммиаком, нитритами и нитратами.

Био-субстрат (он же био-гравий)

Полезные бактерии обитают практически во всех типах субстратов. Но есть особые типы субстратов, которые очень эффективны для выращивания полезных бактерий. Этот субстрат называется биогравий. Однако он не часто используется как настоящий гравий, он обычно используется в мешках внутри меньших фильтров.

Химическая среда

Метод химической фильтрации удаляет твердые частицы из аквариума с помощью адсорбентов, а не биологических. Этот метод на самом деле не удаляет твердые частицы полностью, а скорее удерживает их. Это означает, что химическая фильтрация «изнашивается» и через некоторое время становится неэффективной.

Активированный уголь

Активированный уголь имеет микроскопические поры, которые притягивают нежелательные растворенные вещества, удаляя их из воды.Активированный уголь обычно используется для удаления лекарств из воды после обработки.

Ионообменная смола

Этот тип химической фильтрации нацелен на конкретную молекулу или соединение и привлекает их, так что они никогда не вступают в азотный цикл. Популярными объектами воздействия являются аммиак, нитриты и нитраты, а также некоторые другие загрязнители.

EHEIM — Подушечки тонкой / грубой очистки — ecco pro | Аквасаби

Описание

Фильтровальные подушечки EHEIM представляют собой грубые подушечки для механической и биологической фильтрации.Пористый материал равномерно пропитывается водой и задерживает крупные и мелкие частицы грязи. После непродолжительного пускового периода очищающие бактерии, обеспечивающие интенсивное биологическое разложение вредных веществ, заселяют пену особой структуры.

Подушечки фильтра грубой очистки можно использовать много раз. Чтобы очистить их, просто промойте и отожмите, чтобы культуры бактерий не были полностью уничтожены. Фильтровальные коврики EHEIM работают с EHEIM ecco, ecco pro и ecco Comfort.В комплект поставки входят фильтрующие маты.

EHEIM

Eheim — это очень хорошие фильтры для аквариумов, произведенные в Германии.Внешние и внутренние фильтры, а также фильтровальные насосы — это лишь некоторые из продуктов, производимых Eheim, которые также подходят для аквариумов и аквариумов. Высочайшие стандарты качества и инновационные продукты всегда будут связаны с именем Eheim для многих любителей аквариума.

Грубая и точная категоризация визуальных сцен в корте головного мозга, избирательной по сценам | Журнал когнитивной неврологии

Одна из основных функций визуальной системы — категоризация окружающей среды.Значительное количество исследований зрительной системы людей и животных показывают, что пространственные частоты имеют решающее значение для визуальной категоризации сцен. С точки зрения представления сигнала изображение сцены может быть выражено в области Фурье как амплитудный, так и фазовый спектры (Hughes, Nozawa, & Kitterle, 1996; Tolhurst, Tadmor, & Chao, 1992; Field, 1987, Ginsburg, 1986. ). Спектр амплитуды разлагает сцену по пространственным частотам и ориентациям, а фазовый спектр описывает взаимосвязь между пространственными частотами.У приматов в первичной зрительной коре в основном преобладают простые и сложные клетки, которые преимущественно реагируют на ориентации и пространственные частоты (Shams & von der Malsburg, 2002; De Valois, Albrecht, & Thorell, 1982; De Valois, Yund, & Hepler, 1982; Поджио, 1972). Моделирование и психофизические эксперименты на людях показали, что информации от низких / средних пространственных частот достаточно для быстрой категоризации сцены (Guyader, Chauvin, Peyrin, Herault, & Marendaz, 2004; Torralba & Oliva, 2003; Schyns & Oliva, 1994). .Например, Шинс и Олива (1994) использовали гибридные стимулы, состоящие из двух наложенных друг на друга изображений природных сцен, взятых из разных семантических категорий и содержащих разные пространственные частоты (например, сцена на шоссе с низкими пространственными частотами, наложенная на городскую сцену с высокими пространственными частотами. ). В восприятии этих гибридных сцен преобладала информация с низкой пространственной частотой, когда время представления было очень коротким (30 мсек), но с информацией с высокой пространственной частотой, когда время представления было больше (150 мсек), что предполагает приоритет низких пространственных частот (LSF) над высокие пространственные частоты (HSF) во временном ходе визуальной обработки.Эти данные подтверждают важные нейробиологические модели визуального распознавания (Peyrin et al., 2010; Bar, 2003; Bullier, 2001). Согласно этим моделям, визуальный анализ начинается с параллельного извлечения различных элементарных визуальных атрибутов на разных пространственных частотах в последовательности обработки преимущественно от грубого к точному (CtF). LSF в сцене, передаваемый по быстрым магноклеточным зрительным каналам, может, таким образом, активировать зрительные пути и впоследствии получить доступ к затылочной коре и областям высокого порядка в дорсальной зрительной коре (простирающейся до теменной и лобной коры) и вентральной зрительной коре (к области коры головного мозга). нижневисочная кора) быстрее, чем HSF.Быстрый анализ LSF позволяет провести первичный перцепционный анализ визуальных входов до их полного распространения по вентральному визуальному потоку, что в конечном итоге опосредует распознавание объекта. Этот начальный низкочастотный визуальный анализ может служить для уточнения последующей обработки HSF, который медленнее передается по парвоцеллюлярным зрительным каналам в вентральную зрительную кору.

Вентральная зрительная кора содержит мозаику из различных областей, которые выборочно реагируют на различные категории зрительных стимулов (Spiridon & Kanwisher, 2002; Haxby et al., 2001; Lerner, Hendler, Ben-Bashat, Harel, & Malach, 2001). Например, лица выборочно активируют латеральную область веретенообразной извилины, называемую веретенообразной областью лица (FFA; Kanwisher, McDermott, & Chun, 1997), тогда как искусственные объекты в первую очередь активируют латеральный затылочный комплекс (LOC; Grill-Spector, Kourtzi, & Kanwisher, 2001; Malach et al., 1995). В ряде исследований фМРТ специально изучались мозговые структуры, участвующие в сложной обработке сцены, по сравнению с другими визуальными стимулами (например.г., лица и предметы). Большинство исследований сходятся во мнении, что заметная область нижневисочной коры, известная как парагиппокампальная область (PPA), и ретроспленальная кора (RSC) являются областями коры головного мозга человека, которые в первую очередь участвуют в обработке «пространственного расположения» во время восприятия сцен (Эпштейн & Ward, 2010; Epstein, 2005, 2008; Epstein & Higgins, 2007; Epstein, Graham, & Downing, 2003; Epstein, Harris, Stanley, & Kanwisher, 1999; Epstein & Kanwisher, 1998), имеющая отношение к навигации пространственная информация в знакомая среда реального мира (Vass & Epstein, 2013; Epstein, Higgins, Jablonski, & Feiler, 2007) или контекстные ассоциации (Bar, Aminoff, & Ishai, 2008; Bar, Aminoff, & Schacter, 2008; Aminoff, Gronau, & Bar , 2007; Бар, 2004, 2007; Бар и Аминофф, 2003).Недавно было обнаружено, что область вокруг поперечной затылочной борозды участвует как в обработке «пространственного расположения», так и в процессе семантической категоризации во время восприятия сцен (Dilks, Julian, Paunov, & Kanwisher, 2013). В результате эта область теперь называется зоной затылочной кости (ЗПЗ).

Однако конкретные функции, поддерживаемые областями выбора сцены во время категоризации сцен, остаются неясными.Мы еще не знаем, используют ли избирательные для сцены регионы категоризацию CtF, потому что, насколько нам известно, никакие исследования изображений не изучали эффекты различных пространственных частотных порядков во время явной категоризации сложных визуальных сцен в этих регионах. В настоящем исследовании с помощью фМРТ мы измерили активацию регионов, предпочитающих сцену, во время категоризации динамических стимулов естественной сцены (см. Musel, Chauvin, Guyader, Chokron, & Peyrin, 2012), в которой они прибегали либо к последовательности CtF, либо к обратная последовательность от мелкого к грубому (FtC).Сначала мы определили избирательные области сцены у каждого человека с помощью локализатора, адаптированного из предыдущих исследований (Walther, Caddigan, Fei-Fei, & Beck, 2009; Bar, Aminoff, & Ishai, 2008; Epstein et al., 2003; Epstein & Kanwisher, , 1998), на которых участники просматривали полутоновые фотографии сцен, лиц и обычных объектов. Контраст между сценами и другими категориями должен был обеспечить локализацию регионов, участвующих в восприятии сцен. После локализации мы сравнили активацию, вызванную динамическими сценами CtF и FtC в областях, определенных как PPA, RSC и OPA.

Стимулы состояли из 40 черно-белых фотографий (256 уровней серого, 1024 × 768 пикселей) искусственных сцен, разделенных на две отдельные категории (20 сцен в помещении и 20 сцен на открытом воздухе) с углом обзора 24 × 18 градусов. Образцы из обеих категорий были выбраны, чтобы гарантировать сходство амплитудного спектра и предотвратить категоризацию, основанную на этом типе визуального сигнала (Guyader et al., 2004) и избежать различий в энергии контраста между категориями, которые могут повлиять на последовательность обработки пространственной частоты. В обеих категориях изображения имели одинаковое распределение энергии по пространственным частотам и доминирующим ориентациям (как показано средним амплитудным спектром нефильтрованных природных сцен в каждой категории; Рисунок 1A). Чтобы убедиться, что выбранные сцены имеют одинаковые амплитудные спектры, мы сначала рассчитали средний амплитудный спектр для 20 сцен в помещении (среднее значение AS в помещении) и 20 сцен на открытом воздухе (среднее значение AS на улице).Затем для каждой сцены мы вычислили два двумерных коэффициента корреляции: один между амплитудным спектром сцены и средним значением AS в помещении, а другой — между спектром амплитуды сцены и средним значением AS на открытом воздухе. Среднее значение AS категории, соответствующей интересующей сцене, было рассчитано путем исключения амплитудного спектра сцены (т. Е. Для сцены внутри помещения среднее значение AS в помещении было рассчитано на основе 19 оставшихся сцен в помещении, тогда как среднее значение AS на открытом воздухе было рассчитано на основе на 20 уличных сценах).Коэффициент двумерной корреляции был рассчитан с использованием функции Matlab «corr2d». Для коэффициентов двумерной корреляции был проведен дисперсионный анализ 2 × 2 (ANOVA) с категорией сцены (внутри и снаружи) и категорией среднего AS (внутри и снаружи) в качестве факторов внутри объекта. Результаты показывают, что двухмерные коэффициенты корреляции, рассчитанные между сценами в помещении и средним значением AS в помещении, существенно не отличаются от вычисленных между сценами в помещении и средним значением AS на открытом воздухе (0.76 ± 0,05 и 0,76 ± 0,06 соответственно; F (1, 38) <1). Точно так же двухмерные коэффициенты корреляции, рассчитанные между сценами на открытом воздухе и средним значением AS на открытом воздухе, не существенно отличались от вычисленных между сценами на открытом воздухе и средним значением AS внутри помещения (0,78 ± 0,05 и 0,78 ± 0,04, соответственно; F (1, 38 ) <1).

Рисунок 1.

(A) Пример сцен, относящихся к разным категориям (на открытом воздухе и в помещении).Средние амплитудные спектры каждой категории. На каждом амплитудном спектре низкие пространственные частоты расположены близко к центру, а высокие пространственные частоты находятся на периферии. Вертикальные ориентации представлены на оси x , а горизонтальные ориентации — на оси y . (B) Пример шести изображений сцен, отфильтрованных по пространственной частоте, изображающих (C) последовательности CtF и FtC.

Рисунок 1.

(A) Пример сцен, относящихся к разным категориям (на открытом воздухе и в помещении).Средние амплитудные спектры каждой категории. На каждом амплитудном спектре низкие пространственные частоты расположены близко к центру, а высокие пространственные частоты находятся на периферии. Вертикальные ориентации представлены на оси x , а горизонтальные ориентации — на оси y . (B) Пример шести изображений сцен, отфильтрованных по пространственной частоте, изображающих (C) последовательности CtF и FtC.

Кроме того, категории на открытом воздухе и в помещении были эквивалентны с точки зрения визуального загромождения (меры энтропии поддиапазонов; см. Rosenholtz, Li, & Nakano, 2007).Средняя энтропия поддиапазона была эквивалентна для улицы и помещения (2,95 ± 0,16 и 2,95 ± 0,14 соответственно; F (1, 38) <1). Стимулы были созданы с использованием набора инструментов обработки изображений в MATLAB (Mathworks, Inc., Шерборн, Массачусетс). На основе наших предыдущих исследований (Musel et al., 2012) каждая сцена была отфильтрована шестью полосовыми фильтрами с разными центральными пространственными частотами: 24, 34, 49, 71, 101, 144 цикла / изображение и стандартное отклонение. 25,6 цикла / изображение (или 1, 1,42, 2,04, 2,96, 4.21, 6 циклов / градус и стандартное отклонение 1,07 цикла / градус). Центральные частоты фильтров соответствуют логарифмической шкале. Это позволило нам получить лучшую выборку амплитудного спектра естественной сцены, в которой энергия уменьшается с увеличением частоты (форма «1 / f»; Field, 1987), и больше фильтров, сосредоточенных на низких пространственных частотах (для аналогичного подхода, см. Willenbockel et al., 2010). Для первого фильтра мы удалили информацию, содержащуюся в частотах ниже 7,2 цикла / изображение (или 0.3 цикла / градус) и сохранил более высокий LSF для применения полосового фильтра даже для изображения с более низкой пространственной частотой (см. Рисунок 1). Таким образом, частоты отсечки на 67% высоты каждого гауссиана составляли [7 47] [11 58] [26 72] [47 93] [78 124] [121 167] циклов / изображение (т. Е. [0,29 1,96] [0,46 2,42] [1,08 3] [1,96 3,88] [3,25 5,17] [5,04 6,97] циклов / градус). Затем изображения были нормализованы для получения средней яркости 128 со стандартным отклонением 25,5 (т. Е. Среднеквадратичным [RMS]) по шкале уровней серого 256.В результате было создано шесть версий каждой сцены, все с точной категорией, ¹ , и из них мы создали фильм. Для каждой сцены мы создали два фильма: один после последовательности CtF, а другой — после последовательности FtC. Каждый фильм длился 150 мсек и состоял из одной и той же сцены, отфильтрованной в шести различных частотных диапазонах (представленных для 25 мсек). Стимулы отображались с использованием программного обеспечения E-prime (E-prime Psychology Software Tools, Inc., Питтсбург, Пенсильвания) и проецировались на задний план на полупрозрачном экране, расположенном в задней части магнита.Участники просматривали этот экран с расстояния около 222 см через зеркало, закрепленное на катушке для головы. Мы использовали обратную маску, построенную с белым шумом 1 / f, чтобы предотвратить ретинальное постоянство сцены.

Парадигма блочного дизайна использовалась с фильмами CtF и FtC. Эксперимент с динамической сценой состоял из четырех функциональных прогонов. Каждое функциональное сканирование длилось 5 минут и состояло из восьми 25-секундных блоков задач (четыре блока CtF и четыре блока FtC), включая 10 динамических сцен (пять в помещении и пять на открытом воздухе), чередующихся с четырьмя 25-секундными блоками с точкой фиксации в центр экрана (условие фиксации) отображается на сером фоне.Каждая сцена была представлена ​​в условиях фильма CtF и FtC в рамках прогона, но данная сцена появляется только один раз в каждом условии последовательности в прогоне. Следует отметить, что парадигма блочного дизайна не позволяла нам анализировать индивидуальный ответ на испытания, как позволяла парадигма, связанная с событиями, и не позволяла нам исследовать нейронные корреляты праймингового эффекта в нашем исследовании. Однако парадигма блочного дизайна увеличивает статистическую мощность (Friston, Zarahn, Josephs, Henson, & Dale, 1999) и относительно большое ЖИРНОЕ изменение сигнала относительно базовой линии (Glover, 1999).Устойчивость активаций особенно важна для этого исследования, в котором мы использовали два экспериментальных условия, включающих одни и те же изображения при одинаковой общей продолжительности воздействия, но отличающиеся только их относительным временным порядком. Выбор парадигмы блочного дизайна руководствовался неопубликованной предыдущей работой, в которой использование связанной с событиями парадигмы с фильмами CtF и FtC, а также нулевыми событиями не выявило значительной активации.

Каждый функциональный запуск состоял из 80 экспериментальных испытаний.Каждый стимул отображался в течение 150 мс, после чего следовала маска на 30 мс и точка фиксации в центре экрана. Средний интервал между появлением двух последовательных стимулов составлял 2,5 с. По фильмам участники должны были дать категорический ответ («в помещении» или «на улице»), нажав соответствующую клавишу указательным и средним пальцами доминирующей руки. Им было предложено фиксировать центр экрана (точку фиксации) в течение всего цикла и реагировать как можно быстрее и точнее, нажимая одну из двух кнопок ответа.Половина участников должна была ответить «в помещении» указательным пальцем и «на улице» средним пальцем, тогда как другая половина должна была ответить «в помещении» средним пальцем и «на улице» указательным пальцем. Были записаны точность ответа (ACC) и RT (в миллисекундах).

Анализ данных проводился с использованием общей линейной модели (Friston et al., 1995) для блочных конструкций в SPM8 (Wellcome Department of Imaging Neuroscience, Лондон, Великобритания, www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm), реализованный в MATLAB 7 (Mathworks, Inc., Шерборн, Массачусетс). Отдельные сканы были перестроены, скорректированы по времени, нормализованы к пространству MNI и пространственно сглажены 8-миллиметровым гауссовым ядром FWHM. Временные ряды для каждого воксела были отфильтрованы верхними частотами (отсечка 1/128 Гц) для удаления низкочастотного шума и дрейфа сигнала.

Отдельные области интереса были выделены на основе двух сканирований с помощью локализатора. Сигнал фМРТ в пробегах локализатора был проанализирован с использованием общей линейной модели с одним участником.Для каждого участника пять интересующих условий (сцены, лица, объекты, зашифрованные сцены и фиксация) были смоделированы как пять регрессоров, свернутых с помощью канонической функции гемодинамического ответа. Параметры перемещения, полученные в результате корректировок выравнивания (три перемещения и три поворота), также были введены в матрицу проекта как дополнительные факторы, не представляющие интереса. Области, отвечающие за сцены, были определены независимо для каждого участника с использованием двух контрастов: [Сцены> Лица + объекты] и [Сцены> Зашифрованные сцены].Контраст, вызывающий большую активность в ROI для всех участников, был использован для продолжения анализа данных. Значительные кластеры вокселей на отдельных картах – были идентифицированы с использованием коррекции ложного обнаружения при qFDR <0,05 для контроля общего количества ложноположительных результатов (Benjamini & Hochberg, 1995). Кластеры вокселей, отобранные для сцены, были расположены в PPA, RSC и OPA. Чтобы облегчить сравнение с другими исследованиями, преобразование MNI в координаты Talairach и Tournoux (1988) было выполнено с использованием функции MNI2TAL (созданной Мэтью Бреттом, доступной на www.mrc-cbu.cam.ac.uk/Imaging). Эти кластеры были выбраны как области интереса для анализа данных в эксперименте с динамической сценой, в котором изучалась категоризация последовательностей CtF и FtC.

Для эксперимента с динамической сценой три интересующих состояния (CtF, FtC и Fixation) были смоделированы как три регрессора, свернутых с помощью канонической функции гемодинамического ответа. Обратите внимание, что экспериментальные условия CtF и FtC включали в себя одни и те же изображения для одинаковой общей продолжительности воздействия (150 мс), но различались их относительным временным порядком, который был слишком близок для получения различных гемодинамических ответов на каждое из шести изображений во время фМРТ.RT для каждого испытания и параметры движения, полученные из корректировок повторного совмещения (три перемещения и три поворота), также были введены в матрицу дизайна как дополнительные факторы, не представляющие интереса для учета отклонений, связанных с RT, и движения головы, соответственно. Оценки параметров (изменение сигнала в процентах относительно глобальной средней интенсивности сигнала) ответов блока затем извлекались из избирательных областей интереса для каждого участника. Средний параметр активности рассчитывали для условий CtF, FtC и Fixation.Эти значения были представлены для повторного измерения ANOVA с условиями (CtF, FtC и фиксация), регионами (PPA, RSC и OPA) и полушариями (левое и правое) в качестве факторов внутри субъекта.

PPA, RSC и OPA ROI были определены для каждого человека на основе эксперимента с независимым локализатором. Это служило структурным ограничением для анализа данных в эксперименте с динамической сценой, в котором изучалась категоризация последовательности CtF и FtC.Используя контраст, в котором сцены сравнивались с лицами и обычными объектами, большая активность, вызванная сценами, наблюдалась в разных селективных областях сцены. Сцены вызывали более сильную активацию, чем лица и объекты (контраст [Scenes> Faces + Objects]; рис. 3A) в пределах двусторонней парагиппокампальной извилины (включая PPA), поясной извилины (включая RSC) и затылочной извилины (в OPA) для все участники. Координаты пиков ROI соответствовали предыдущим исследованиям (координаты Talairach приведены в таблице 1).Поскольку кластеры, как правило, были большими и включали несколько областей интереса, на пике кластеров активации были созданы небольшие сферические области интереса (радиус 3 мм). Чтобы гарантировать, что сфера содержит только вокселы, которые действительно были активированы, эти сферы были замаскированы пороговой картой активации (Poldrack, 2007). Следует отметить, что контраст, в котором сцены сравнивались с зашифрованными изображениями, не позволял идентифицировать все области интереса для всех участников. Затем из этих шести сфер ROI для каждого участника были извлечены оценки параметров (процентное изменение сигнала относительно глобальной средней интенсивности сигнала) ответов блока.Средний параметр активности рассчитывали для CtF, FtC и состояния фиксации. Эти значения были представлены в ANOVA с повторными измерениями с условиями (CtF, FtC и фиксация), регионами (PPA, RSC и OPA) и полушариями (левое и правое) в качестве факторов внутри субъекта.

Рисунок 3.

(A) Церебральные области, активируемые во время восприятия сцен по сравнению с лицами и объектами (контраст [Scenes> Faces + Objects]): (1) левый PPA, (2) правый PPA, (3) левый рестросплениальная кора / RSC, (4) правый RSC, (5) левый OPA, (6) правый OPA.ROI проиллюстрированы на репрезентативном участнике. (B) ROI были определены независимо для каждого участника путем сопоставления неповрежденных сцен со значимыми неповрежденными другими стимулами: [Сцены> Лица + Объекты]. Затем изменения сигнала относительно глобальной средней интенсивности сигнала были извлечены из избирательных областей интереса для каждого участника и каждой последовательности (CtF и FtC). Графики представляют для каждой области интереса средний процент изменения сигнала для 16 участников. Планки погрешностей указывают 95% доверительный интервал.* указывают на существенные различия.

Рисунок 3.

(A) Церебральные области, активируемые во время восприятия сцен по сравнению с лицами и объектами (контраст [Scenes> Faces + Objects]): (1) левый PPA, (2) правый PPA, (3 ) левая рестросплениальная кора / RSC, (4) правая RSC, (5) левая OPA, (6) правая OPA. ROI проиллюстрированы на репрезентативном участнике. (B) ROI были определены независимо для каждого участника путем сопоставления неповрежденных сцен со значимыми неповрежденными другими стимулами: [Сцены> Лица + Объекты].Затем изменения сигнала относительно глобальной средней интенсивности сигнала были извлечены из избирательных областей интереса для каждого участника и каждой последовательности (CtF и FtC). Графики представляют для каждой области интереса средний процент изменения сигнала для 16 участников. Планки погрешностей указывают 95% доверительный интервал. * указывают на существенные различия.

Средние координаты селективных областей сцены, идентифицированных контрастом [Scenes> Faces + Objects] в эксперименте с локализатором

ANOVA выявил значительное взаимодействие между областями интереса и последовательностями ( F (2, 30) = 3.35, p <0,05). Плановые сравнения показали, что периоды CtF вызвали большую активацию, чем периоды FtC, только в пределах PPA ( F (1, 15) = 12,52, p <0,05; RSC: F (1, 15) <1; OPA : F (1, 15) <1; рисунок 3B). Полусферы не взаимодействовали с последовательностями ни в одном из регионов (PPA: F (1, 15) <1; RSC: F (1, 15) = 2,29, p = 0,15; OPA: F (1 , 15) <1). Правый и левый PPA были более активными для CtF, чем FtC (правый PPA: F (1, 15) = 13.27, p <0,05; левый PPA: F (1, 15) = 9,93, p <0,05). Этого не было для правого и левого RSC (правый RSC: F (1, 15) = 1,50, p = 0,24; левый RSC: F (1, 15) <1) или правый и левый OPA (правый OPA: F (1, 15) = 1,48, p = 0,24; левый OPA: F (1, 15) <1). Кроме того, последовательности CtF и FtC показали большую активацию, чем периоды фиксации в правом PPA (CtF по сравнению с фиксацией: F (1, 15) = 42.50, стр. <0,05; FtC против фиксации: F (1, 15) = 23,40, p <0,05) и левый PPA (CtF против фиксации: F (1, 15) = 32,60, p <0,05; FtC против фиксации: F (1, 15) = 31,63, p <0,05). Этого не было для других избирательных областей сцены (все F (1, 15) <1).

Настоящее исследование фМРТ впервые исследовало временной порядок пространственно-частотной обработки в областях, отобранных для сцены.Для этой цели мы создали два типа фильмов, состоящих из одной и той же сцены, отфильтрованной в шести разных полосах пространственных частот, но отображаемых в разном порядке: один следует за последовательностью CtF, а другой — за последовательностью FtC. Таким образом, эти последовательности налагают порядок обработки пространственной частоты. Хотя эта процедура явно не была физиологической, она позволила нам экспериментально имитировать последовательную обработку пространственных частот, постулируемых влиятельной моделью визуальной категоризации (Peyrin et al., 2010; Хегде, 2008; Бар, 2003; Schyns & Oliva, 1994). Важно отметить, что весь визуальный информационный контент был одинаковым в обеих последовательностях, и изменился только порядок пространственно-частотных изображений. Никто из участников не осознал, что мы манипулировали порядком пространственных частот. Однако, когда мы использовали эти стимулы в предыдущем поведенческом исследовании (Musel et al., 2012), мы показали, что последовательности CtF классифицируются быстрее, чем последовательности FtC у молодых людей. Это дало новые аргументы в пользу категоризации природных сцен преимущественно CtF и новый экспериментальный инструмент, который требует обработки CtF и позволяет исследовать нейронные субстраты обработки CtF.В этом исследовании мы воспроизвели поведенческие результаты Musel et al. (2012). Участники классифицировали CtF быстрее, чем последовательности FtC. Кроме того, с точки зрения избирательных областей сцены, только PPA показал более сильную активацию во время CtF, чем категоризация FtC отфильтрованных сцен. Последовательности отфильтрованных сцен (с пустыми экранами между сценами) также использовались Schettino, Loeys, Delplanque и Pourtois (2011) в исследовании вызванного потенциала для изучения нейронных коррелятов накопления визуальной информации во время распознавания объектов и их динамики во времени. .Для этой цели авторы использовали последовательности, в которых первая сцена всегда была в LSF, а сцена постепенно раскрывалась в шести последовательных изображениях путем постепенного добавления информации HSF. В соответствии с нашими результатами, эти авторы наблюдали, что активация в коре парагиппокампа уменьшается при увеличении пространственного частотного содержания сцен, предполагая, что эта область чувствительна к первичной обработке информации LSF, даже если это исследование не исследовало явную обработку CtF.Обработка лиц с помощью CtF в зрительной коре высокого уровня недавно была в центре внимания Goffaux et al. (2011), которые показали интригующий эффект пространственных частот в избирательной области лица, FFA. Манипулируя продолжительностью экспозиции и пространственным частотным составом лиц, авторы показали, что FFA сильнее реагирует на LSF для коротких длительностей экспозиции лиц, тогда как она более сильно реагирует на HSF для более длительных экспозиций. Эти результаты предполагают, что процессинг CtF является преобладающей стратегией в наиболее заметных областях вентрального зрительного потока (нижневисочная кора).Интересно, что авторы использовали скремблированные лица (фаза изображений лиц была скремблирована в области Фурье посредством случайной перестановки) в качестве управляющих стимулов, из которых невозможно извлечь изображение лица. Следовательно, активация, вызванная контрастированием неповрежденных и зашифрованных лиц, связана с высокоуровневыми представлениями лиц, а не с низкоуровневыми аспектами пространственно-частотной обработки. Обратите внимание, однако, что участники должны были выполнить задачу категоризации неповрежденных лиц по сравнению с зашифрованными. Эта задача, возможно, задействовала другие когнитивные запросы и нейронные процессы, которые обычно задействованы в распознавании лиц.В нашем нынешнем эксперименте с динамической сценой мы не использовали скремблированные стимулы, потому что нас скорее беспокоил эффект временного порядка различных пространственных частотных диапазонов во время явной категоризации динамической сцены, а также потому, что фильмы CtF и FtC включали одни и те же изображения и таким образом, та же визуальная информация низкого уровня.

Это исследование не рассматривает напрямую роль PPA в восприятии сцены, но предполагает, что PPA будет выборочно настроен на обработку LSF перед информацией HSF.Ранние исследования (Epstein, 2008; Downing, Chan, Peelen, Dodds, & Kanwisher, 2006; Epstein et al., 1999; Epstein & Kanwisher, 1998) предполагали, что PPA сильнее реагирует на изображения реальных сцен (таких как городские пейзажи и пейзажи), чем зашифрованные изображения и другие значимые визуальные стимулы (например, лица и предметы). Мы получили аналогичные результаты в нашем эксперименте с локализатором. Согласно Эпштейну и его коллегам (Epstein & Ward, 2010; Epstein, 2005, 2008; Epstein & Kanwisher, 1998), PPA кодирует геометрическую структуру (т.е.е., пространственное расположение) сцен. PPA чувствителен к реальным сценам без дискретных объектов (пустая комната) и к сложным значимым сценам, содержащим несколько объектов (одна и та же меблированная комната). Однако он слабо реагирует на объекты, лишенные трехмерного пространственного контекста (объекты в этой комнате на пустом фоне). Восприятие трехмерной пространственной информации обычно требует глобального восприятия сцены и поэтому может предпочтительно выполняться на основе первого анализа на основе LSF (Farell, Li, & McKee, 2004).Бар и его коллеги (Bar, Aminoff, & Ishai, 2008; Bar, Aminoff, & Schacter, 2008; Aminoff et al., 2007; Bar, 2004; Bar & Aminoff, 2003) предполагают, что PPA будет более чувствителен к визуальному восприятию. контекстные ассоциации в сценах. Эти авторы показали в нескольких исследованиях, что PPA значительно сильнее реагирует на изображения с высокоассоциативными контекстными объектами как в пространственной (например, светофор тесно связан с уличным контекстом), так и в непространственной области (например, светофор сильно связан с уличным контекстом).g. корона сильно связана с королевской семьей, но не с конкретным местом) по сравнению с изображениями равного визуального качества, но содержащими объекты со слабыми контекстными ассоциациями (например, сотовый телефон, который не сильно связан с одним контекстом). Следовательно, PPA следует рассматривать не как исключительно посвященный анализу места, а скорее как более общий посредник пространственных контекстуальных ассоциаций (Aminoff et al., 2007). Вычислительные данные снова предполагают, что ранней обработки информации LSF достаточно для извлечения контекста сцены (Torralba & Oliva, 2003; Oliva & Torralba, 2001).Таким образом, это исследование обеспечит поддержку как пространственной компоновки, так и контекстной гипотезы функции PPA.

PPA к LSF (при отображении перед HSF) может быть связана с предыдущими результатами фМРТ, показывающими большую активацию парагиппокампальной извилины для LSF, чем категоризация сцены HSF (Peyrin, Baciu, Segebarth, & Marendaz, 2004). Этот результат отличался от недавних исследований фМРТ, проведенных Rajimehr, Devaney, Bilenko, Young и Tootell (2011), которые показали, что PPA преимущественно реагирует на пространственные неоднородности геометрических форм (таких как граничные края и углы) и HSF в естественных изображениях.Расхождение между нашими результатами и результатами Rajimehr et al. (2011) может быть связано с несколькими экспериментальными параметрами. Во-первых, Goffaux et al. (2011) ясно продемонстрировали, что время предъявления стимулов может кардинально изменить уровень активности регионов, относящихся к определенной категории. Специфические для лица области сильнее активировались LSF-лицами на ранних стадиях визуальной обработки (до 75 мсек экспозиции лица), и эта активация уменьшалась в зависимости от продолжительности экспозиции (в основном до 150 мсек).Напротив, активация в ответ на лица HSF увеличивалась со временем в этих регионах. В Rajimehr et al. (2011), время предъявления стимулов (шахматная доска, лицо и сцена) всегда превышало 500 мс. Такое долгое время представления может способствовать анализу информации о HSF и более высокой активности PPA для стимулов HSF. Во-вторых, как психофизические исследования, которые выявили определенную степень гибкости в извлечении и анализе пространственных частот в зависимости от требований задачи (Rotshtein, Schofield, Funes, & Humphreys, 2010; Oliva & Schyns, 1997; Schyns & Oliva, 1997), мы считаем, что чувствительность PPA к конкретной полосе пропускания также может зависеть от требований визуальной задачи.Таким образом, PPA будет более активным для LSF, когда визуальные задачи требуют глобальной визуальной обработки, и для HSF, когда визуальные задачи требуют более тонкой и более подробной визуальной обработки. Это предположение может объяснить, почему Zeidman, Mullally, Schwarzkopf и Maguire (2012) наблюдали более сильную активацию PPA в ответ на HSF, чем трехмерные пространства LSF. В этом исследовании промежутки были изображены путем размещения небольших белых точек на черном фоне в соответствии с экспоненциальным распределением, а затем либо отображены в HSF (неповрежденный точечный узор), либо отфильтрованы в LSF.Участники должны были определить, исчезла ли небольшая часть точек, независимо от пространственного частотного содержания. Этот тип задачи обнаружения включает в себя точный анализ визуальной информации, что может способствовать анализу пространств HSF с помощью PPA. Таким же образом информации LSF может быть достаточно, чтобы позволить PPA быстро различать и классифицировать сцены в помещении и на улице. Однако следует отметить, что в этом исследовании мы использовали динамические сцены, содержащие информацию LSF и HSF, отображаемую в разном относительном порядке.Поэтому возможно, что каждое изображение, из которого состоит фильм, могло вызвать дифференциальную активацию в PPA. Дальнейшие исследования, явно управляющие пространственными частотами в различных стимулах, необходимы для полного исследования пространственно-частотной избирательности PPA во время категоризации сцены.

Что касается других избирательных областей сцены, хотя и RSC, и OPA были больше активированы пассивным просмотром сцен по сравнению с лицами и объектами в эксперименте Localizer, они не были больше активированы категоризацией последовательностей CtF и FtC по сравнению с периодами фиксации в эксперименте с динамической сценой.Эти результаты предполагают, что эти две области не участвовали в обработке пространственных частот или в процессе категоризации. Однако, согласно данным, ранее предоставленным Dilks et al. (2013) было показано, что OPA явно участвует в категоризации таких сцен, как пляжи, леса, города или кухни (по сравнению с категоризацией объектов, таких как камера, стул, автомобиль или обувь). Авторы даже предполагают, что OPA предпочтительно участвовал в обработке низкоуровневых визуальных функций в сценах, таких как пространственные частоты или свойства пространственной огибающей (т.е. представление формы сцены на основе ее степени естественности, открытости, шероховатости, расширения и жесткости сцены; Олива и Торральба, 2001). Наше исследование не выявило значительной активации OPA для последовательностей CtF или FtC по сравнению с периодами фиксации, за исключением потенциальной специализации OPA для обработки пространственной частоты во время категоризации. Следует отметить, что Dilks et al. (2013) использовали задачу, связанную с восприятием сцен и объектов, свойства пространственной оболочки и пространственные представления которых сильно различались.Это предполагает, что OPA может быть более вовлечен в пространственное различение между сценами и другими категориями посредством анализа пространственной огибающей, чем в анализе пространственно-частотного содержимого, используемого в процессе категоризации. В соответствии с этим предположением, две категории, использованные в этом исследовании (наружная и внутренняя), были составлены исключительно из антропогенной среды. Сцены на открытом воздухе состояли в основном из видов спереди зданий или крупных планов городов. Это резко снизило степень расширения, которая обычно характерна для наружного освещения, и позволило отличить их от сцен в помещении.Кроме того, обе категории имели одинаковые амплитудные спектры и эквивалентные уровни визуального загромождения, чтобы не допустить, чтобы выполнение задачи основывалось на этих визуальных характеристиках низкого уровня. Таким образом, две категории содержали большие объекты с плоскими поверхностями (либо дверь кухонного шкафа для внутренней категории, либо ставни на здании для наружной категории), хотя сцены на открытом воздухе обычно более текстурированы и состоят из мелких элементов. Учитывая визуальные свойства наших сцен и основываясь на предыдущих вычислительных работах (Oliva & Torralba, 2001), мы предположили сходство пространственной оболочки в обеих категориях.Наконец, были нормализованы средняя яркость и контраст для шести изображений, из которых состоял фильм. В результате отсутствие активации в OPA во время нашей задачи категоризации могло быть из-за нерелевантного анализа амплитудного спектра (т. Е. Распределения энергии в пространственных частотах и ​​доминирующих ориентациях), свойств пространственной огибающей или контраста с выполнить наглядное задание. В качестве альтернативы, OPA может быть селективным по отношению к конкретному диапазону пространственных частот в последовательностях CtF и FtC, но избирательная активация может быть нарушена другими диапазонами пространственных частот.

RSC, область коры задней части поясной извилины, в основном участвует в пространственной памяти и навигации (Kravitz, Saleem, Baker, & Mishkin, 2011; Vann, Aggleton, & Maguire, 2009; Aggleton & Vann, 2004; Harker & Whishaw, 2004 г.). Эти интерпретации в основном основаны на обширных связях, связывающих RSC, зрительную и гиппокампальную области, а также на наличии клеток, отвечающих на определенные направления головы (Vann et al., 2009; Чо и Шарп, 2001). Однако в ряде недавних исследований участие этого региона было также подтверждено во время восприятия природных сцен (Park, Brady, Greene, & Oliva, 2011; Park & ​​Chun, 2009; Walther et al., 2009; Bar, Aminoff). , & Ishai, 2008; Sung, Kamba, & Ogawa, 2008; Aminoff et al., 2007; Epstein & Higgins, 2007) в кодировании «пространственного расположения» и местоположения (Vass & Epstein, 2013; Epstein & Higgins, 2007). ) или контекстные ассоциации (Bar, Aminoff, & Ishai, 2008; Aminoff et al., 2007). В частности, RSC может поддерживать расширенное пространственное представление сцен, что позволяет заменить текущий вид сцены на более крупную пространственную среду, выходящую за границы изображения (Kravitz et al., 2011; Park et al. , 2011; Эпштейн и Хиггинс, 2007). Используя три изображения из панорамных сцен, представляющих разные виды одной и той же сцены в парадигме адаптации фМРТ, Park et al. (2011) обнаружили значительное ослабление активации в RSC для повторяющихся панорамных сцен, предполагая, что разные точки обзора одной и той же сцены интегрированы в единый визуальный контекст.Также было продемонстрировано, что RSC сильнее реагирует на определение конкретных мест в знакомой среде, чем на общие суждения о категории сцены (Epstein & Higgins, 2007). Следовательно, это могло объяснить, почему RSC не был активирован во время нашей задачи категоризации.

Подводя итог, мы продемонстрировали здесь, что стратегия CtF является вероятным способом работы в PPA.Этот результат обеспечивает критическую поддержку влиятельных моделей визуального восприятия, основанных в основном на пространственно-частотном анализе, который следует стратегии CtF (Peyrin et al., 2010; Hegde, 2008; Bar, 2003; Schyns & Oliva, 1994). Он также предоставляет дополнительные данные для разработки нейронной модели восприятия сцены.

грубая% 20фильтрация — определение английского языка, грамматика, произношение, синонимы и примеры

Отходы шерсти или тонкой или грубой шерсти животных , включая отходы пряжи, но исключая гранатированное сырье

ЕврЛекс-2

Обычно светлые, грубозернистые, -зернистые плутоны этих составов называются гранитоидами.

WikiMatrix

При производстве по-прежнему используются те же процессы, что и в прошлом: слить творог, выложить его в формы, посолить вручную в два этапа, использовать сухую грубую соль и перевернуть сыр несколько раз, а затем протыкать его длинными иглами. проветривание сыра позволяет пенициллиуму глаукуму развиваться

oj4

Отходы шерсти или тонкой или грубой шерсти животных , обугленные

ЕврЛекс-2

Яйца овальные, белые, грубо, текстуры.

WikiMatrix

Теперь, если Дэйлайт или Боб Хендерсон зарегистрировали претензии и показали грубого золота , они бы знали, что в этом что-то есть.

Литература

Его охватило уютное чувство комфорта, которое в следующий момент было грубо нарушено хором хихиканья и грубым смехом.

ханглиш

Слабость может быть грубой (audārika, rags-pa) или тонкой (sūksma, phra-mo).

WikiMatrix

Она подумала: может ли этот большой, грубый Балан действительно быть братом Ланселота?

Литература

Обрезка: удалите грубую соединительнотканную оболочку , покрывающую гусиную юбку, оставив гусиную юбку нетронутой.

ЕврЛекс-2

Теперь они грубые и желтые … Благодаря твоей трубке

opensubtitles2

5.2. Термин «натуральные волокна» включает конский волос товарной позиции 0503, шелк товарных позиций 5002 и 5003, а также шерстяные волокна и тонкий или грубый волос животных товарных позиций 5101-5105, хлопковые волокна товарных позиций 5201-5203 и прочие растительные волокна. волокна товарных позиций 5301-5305.

ЕврЛекс-2

После этого горячего обеда они питались грубыми дикими клубнями и несколькими молодыми побегами.

Литература

Строительные материалы, в частности природный и искусственный камень, щебень доменный шлак, доменный крупный шлак, шлак, дорожно-битумные материалы, щебень промытый и щебень, набор, лейкопластырь, внутренняя штукатурка, внешняя штукатурка, ремонтная штукатурка , в частности, на основе извести, цемента или гипса, в частности с пластиковыми добавками, сухим строительным раствором, сухим бетоном, жидкой стяжкой, штукатуркой, морским щебнем

tmClass

Я не помню, упоминал ли я, что у Лолиты всегда была совершенно очаровательная улыбка для незнакомцев, нежная, пушистая глазница, мечтательное сладкое сияние всех ее черт, что, конечно, ничего не значило, но было так красиво , настолько милой, что трудно было свести такую ​​сладость к волшебному гену, автоматически освещающему ее лицо в атавистическом знаке какого-то древнего ритуала гостеприимной проституции, — может сказать грубый читатель .

ханглиш

Как и все остальные койки вокруг него, он был составлен из белых простыней и грубых, коричневых одеял.

Литература

от 0,7 до 1,5 мм, от 4 до 8 мас.% крупнозернистый дробленый концертный с крупностью d¿50?

патенты-wipo

Сеточные данные для разработчиков моделей: CEIP подготовил наборы данных по основным загрязнителям (диоксид серы (SO2), оксид азота (NOx), оксид углерода (CO), неметановые летучие органические соединения (НМЛОС), аммиак (Nh4), PM, ). грубые PM (грубые PM) и мелкие PM (PM2.5)) для моделистов на основе системы координатной привязки, разработанной Метеорологическим синтезирующим центром-Запад.

UN-2

«Я был неправ, говоря о других ваших птенцах, как я это делал, говоря о ваших давних трагедиях с такой грубостью и попыткой жестокости.

ханглиш

Верхний Россфельд Fm. начинается резко с крупнозернистых отложений .

спрингер

Пряжа шерстяная, тонкая или грубая волос животных или конского волоса

ЕврЛекс-2

Термин «натуральные волокна» включает конский волос товарной позиции 0503, шелк товарных позиций 5002 и 5003, а также шерстяные волокна и тонкий или грубый волос животных товарных позиций 5101-5105, хлопковые волокна товарных позиций 5201-5203 и прочие растительные волокна. волокна товарных позиций 5301-5305.

ЕврЛекс-2

Ваш грубый однослойный шлифует наши туши наждачной бумагой.

OpenSubtitles2018.v3

Термин «натуральные волокна» включает конский волос товарной позиции 0503, шелк товарных позиций 5002 и 5003, а также шерстяные волокна и тонкий или грубый волос животных товарных позиций 5101-5105, хлопковые волокна товарных позиций 5201-5203 и прочие растительные волокна. волокна товарных позиций 5301-5305.

ЕврЛекс-2

Модельные расчеты от точной до грубой сетки в районе Милана показывают, что усредненные концентрации озона по мелкой сетке не сильно отличаются от соответствующей средней концентрации озона в грубой сетке .