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        糧情云圖動態(tài)分析軟件系統(tǒng)研發(fā)與應用

        2020-02-12 05:59:40張忠杰吳曉明吳子丹吳文福
        糧油食品科技 2020年1期
        關(guān)鍵詞:糧情糧堆儲糧

        張忠杰,尹 君,吳曉明,吳子丹,,吳文福

        (1.國家糧食和物資儲備局科學研究院,北京 100037;2.天津市明倫電子技術(shù)股份公司,天津 300000;3.吉林大學 生物與農(nóng)業(yè)工程學院,吉林長春 130025)

        特約專論

        糧食安全是治國安邦的首要之務,“保障糧食安全是一個永恒的主題,任何時候都不能放松”。儲糧安全作為糧食安全的重中之重,主要從數(shù)量真實和質(zhì)量良好兩個方面抓起。由于我國糧食儲備規(guī)模大,糧倉類型多,地域分布廣,儲存周期長,儲糧全過程的數(shù)量監(jiān)管和保質(zhì)儲藏安全管理難度加大,為確保庫存糧食“數(shù)量真實,質(zhì)量良好,儲存安全”,應用“糧情云圖動態(tài)分析軟件系統(tǒng)”可大大提高國家糧食庫存監(jiān)管的效率和精準性,也為實現(xiàn)智慧糧食奠定了堅實基礎(chǔ)。

        “糧情云圖動態(tài)分析軟件”是基于糧堆多場耦合理論和糧情云圖動態(tài)變化規(guī)律,通過溫度場、濕度場和微氣流場等多場耦合理論研究、模型分析和大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),利用計算機軟件系統(tǒng)將糧情分析、理論與模型以及經(jīng)驗等直觀、形象地展示出來,有效實現(xiàn)了“空倉”、“半倉”、“新入糧”、“突變”、“發(fā)熱”、“結(jié)露”和“霉變”等儲糧模態(tài)的自動辨析,為發(fā)現(xiàn)庫存糧食數(shù)量變化、局部結(jié)露或霉變等現(xiàn)象提供預警信息,結(jié)合不同生態(tài)區(qū)域儲糧糧堆特性及圍護結(jié)構(gòu)分析,預測預警儲糧狀態(tài)分布及未來變化趨勢,為實現(xiàn)儲糧全過程的數(shù)量和質(zhì)量安全管理提供技術(shù)支持和工具服務,提高糧食倉儲管理的效率和效益。

        1 糧情云圖動態(tài)分析技術(shù)

        1.1 糧情云圖動態(tài)分析技術(shù)理論依據(jù)

        糧情云圖動態(tài)分析技術(shù)是依據(jù)儲糧生態(tài)系統(tǒng)理論和糧堆多場耦合理論,運用儲糧過程中的濕熱信息、時空特征及變化規(guī)律進行糧食數(shù)量安全與質(zhì)量安全的分析判斷與預測。儲糧微環(huán)境的濕熱信息、時空特征被稱為儲糧“物理印記”,糧食本身的濕熱信息、時空特征為儲糧“信息印記”,由此形成儲糧的點位印記統(tǒng)一、區(qū)位印記統(tǒng)一、環(huán)境印記統(tǒng)一。

        1.1.1 儲糧生態(tài)系統(tǒng)理論

        儲糧生態(tài)系統(tǒng)是將儲糧作為研究對象的復雜系統(tǒng),以糧堆圍護結(jié)構(gòu)為界面分為兩大部分[1]。圍護結(jié)構(gòu)外部主要是大氣環(huán)境系統(tǒng),稱之為儲糧環(huán)境生態(tài)子系統(tǒng);圍護結(jié)構(gòu)內(nèi)部主要是糧食籽粒和其生物環(huán)境構(gòu)成的糧堆生態(tài)子系統(tǒng)。兩個子系統(tǒng)既相對獨立,又相互關(guān)聯(lián)影響。儲糧生態(tài)系統(tǒng)是由物理因子、生物因子以及兩因子之間的相互作用關(guān)系所組成。

        1.1.2 糧堆多場耦合理論

        糧堆多場耦合理論是指以WU模型[1]為基礎(chǔ),對糧堆子系統(tǒng)中溫度場、濕度場、水分場、微氣流場和生物場的分布及其隨時空變化對糧堆造成的疊加影響進行分析的理論[2]。其中運用 WU模型,可以計算出一定溫度條件下一定含水率的糧食平衡絕對濕度,從而得到糧食露點溫度和大氣露點溫度,為分析預測糧堆結(jié)露、霉變和有效指導儲糧機械通風提供數(shù)據(jù)支撐。

        云圖指紋是糧堆多場耦合分析最直觀的表現(xiàn)形式,是將糧堆中某截面的糧情數(shù)據(jù)通過已知糧堆熱質(zhì)傳遞規(guī)律和數(shù)值分析后分類渲染而成。根據(jù)糧情溫度變化規(guī)律,可以發(fā)現(xiàn)在不同季節(jié)糧堆會呈現(xiàn)不同的現(xiàn)象,如在冬季和夏季會分別呈現(xiàn)出“冷皮熱芯”和“熱皮冷芯”的現(xiàn)象,即糧溫會隨著環(huán)境溫度的變化規(guī)律和自身的熱特性而形成帶有季節(jié)性的糧堆內(nèi)溫度梯度;且在春季和秋季則是由一種現(xiàn)象向另外一種現(xiàn)象緩慢轉(zhuǎn)變的過程。如圖1中顯現(xiàn)出一定 “熱皮冷芯”的跡象,且有一定的過渡性質(zhì),此謂“季節(jié)線”。該云圖將糧堆溫度場分布及變化趨勢和多場耦合之間的疊加效應一并表現(xiàn)出來,其優(yōu)點在于能夠直觀地反應出糧堆任意截面的物理場或生物場在空間上某一時刻的分布趨勢或在一個時間域的演化過程[3~5]。

        1.2 糧情云圖動態(tài)分析技術(shù)特征

        1.2.1 容斷性

        “容斷性”是指儲糧的信息印記可以被中斷記錄,而物理印記不會被輕易消除,例如儲備糧的糧溫保持趨勢的連貫性,如果發(fā)生大跳躍變化有可能是機械通風作業(yè)或進出倉作業(yè)等引起的。

        1.2.2 容缺性

        “容缺性”是指儲糧的信息印記由于硬件故障而導致缺失(如溫度傳感器損壞等),可以進行異常判定,并通過數(shù)值方法補全。

        1.2.3 容錯性

        “容錯性”是指儲糧的信息印記由于硬件或通訊故障而導致錯誤(如溫度傳感器突然掉電等),能夠通過數(shù)值方法進行修正。

        圖1 某糧倉糧情云圖及指紋示意圖

        1.3 糧情云圖動態(tài)分析信息歸類及異?;幚矸椒?/h3>

        1.3.1 糧情數(shù)據(jù)信息歸類

        糧情數(shù)據(jù)信息包括儲糧過程中的微環(huán)境數(shù)據(jù),糧情檢測數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)。儲糧微環(huán)境數(shù)據(jù)是指儲糧過程中,糧倉所處區(qū)域的氣候數(shù)據(jù)和其變化趨勢。糧情檢測數(shù)據(jù)是指糧食儲藏過程中,糧情檢測系統(tǒng)實時采集及記錄各因子的數(shù)據(jù)信息,以及定期抽取樣品檢測所得的數(shù)據(jù)信息。歷史數(shù)據(jù)是指一定周期(最少三個月)內(nèi)所采集和測得的糧食儲藏過程中的糧情信息。

        在我國,根據(jù)各地氣候條件、耕作制度和儲糧條件的不同,以當?shù)氐姆e溫、積濕為依據(jù),將全國區(qū)域劃分成七大儲糧生態(tài)區(qū)域。而同一儲糧生態(tài)區(qū)域內(nèi)又有海拔、地形等差異,不同地區(qū)的實際儲糧生態(tài)環(huán)境也存在差異。儲糧微環(huán)境信息主要是指儲糧所在區(qū)域,微環(huán)境的生態(tài)數(shù)據(jù)可提高糧情動態(tài)分析的準確性。

        糧情檢測數(shù)據(jù)主要包括糧倉代碼信息、儲糧時間、傳感器位置和數(shù)量、糧堆內(nèi)部和糧倉內(nèi)部環(huán)境的溫濕度信息、不同部位的糧食含水量及孢子數(shù)、不同部位糧堆孔隙間氣體濃度、糧堆內(nèi)害蟲種類、數(shù)量及種群密度、儲糧作業(yè)措施信息記錄(機械通風作業(yè)、熏蒸作業(yè)、充氮氣調(diào)作業(yè))等。

        1.3.2 糧情檢測數(shù)據(jù)信息異常化處理方法

        在糧情檢測數(shù)據(jù)信息中往往會存在較多的異常數(shù)據(jù),如果把這些異常數(shù)據(jù)值和正常數(shù)據(jù)值放在一起進行統(tǒng)計分析,會影響結(jié)果的正確性,因此應對異常數(shù)據(jù)進行剔除清洗處理,并對特征數(shù)據(jù)進行歸類。

        目前,對異常值的判別與剔除主要采用物理判別法和統(tǒng)計判別法兩種方法。物理判別法就是根據(jù)人們對客觀事物已有的認識,判別由于外界干擾、人為誤差等原因造成實測數(shù)據(jù)值偏離正常結(jié)果,在數(shù)據(jù)處理過程中添加剔除規(guī)則進行剔除。統(tǒng)計判別法是給定一個置信概率,并確定一個置信區(qū)間,凡超過此限的誤差,就認為它不屬于隨機誤差范圍,將其視為異常值剔除。

        1.4 糧情動態(tài)數(shù)據(jù)信息分析策略及判斷

        基于糧情云圖動態(tài)分析技術(shù)的糧情數(shù)據(jù)信息分析方法主要利用糧情信息的統(tǒng)計學規(guī)律進行數(shù)據(jù)異?;幚恚Y(jié)合儲糧生態(tài)系統(tǒng)理論和多場耦合理論,以及儲糧規(guī)律和糧食特性等綜合分析、預判儲糧狀態(tài)分布及變化趨勢,以實現(xiàn)儲糧安全。具體糧情分析策略包括ABC形態(tài)策略分析、AID量值策略分析、正弦趨勢策略分析和 CC閉合策略分析等[6~10]。通過建立儲糧數(shù)據(jù)自動判定系統(tǒng),對糧情檢測數(shù)據(jù)分別運用ABC、AID、正弦和CC閉合一種或多種策略進行分析判定,并結(jié)合糧倉所處的微環(huán)境區(qū)域進行比較和判斷,得到儲糧狀態(tài),通過云圖形式標識糧堆的異常區(qū)域,并發(fā)出預警;同時結(jié)合儲糧作業(yè)管理流程(如進出倉作業(yè)、機械通風作業(yè)等)綜合判斷,糧堆內(nèi)的異常區(qū)域?qū)儆谡9芾碜鳂I(yè)的范疇(如進出倉作業(yè)),或儲糧隱患的范疇(如局部發(fā)熱、結(jié)露或霉變等)。

        2 糧情云圖動態(tài)分析軟件系統(tǒng)應用及典型案例

        糧情云圖動態(tài)分析軟件系統(tǒng)經(jīng)過 20個省糧庫實倉測試、規(guī)?;瘧?,已多次完善升級,開發(fā)了單機版和網(wǎng)絡版不同模式的軟件系統(tǒng)。

        2.1 2018年“清倉查庫”10省試點軟件應用

        本軟件系統(tǒng)于2018年11月在國務院組織的“清倉查庫”10省試點工作中進行了實倉測試應用。清查工作中共分析掃描243 385組數(shù)據(jù),報警1 789項,核實1 529項,準確率達85%,在儲糧數(shù)量管理、質(zhì)量安全預警方面取得了良好的效果。經(jīng)過升級完善后的軟件系統(tǒng)于2019年1月在河北省某直屬庫對新版本系統(tǒng)進行了現(xiàn)場測試,共分析掃描1 548組數(shù)據(jù),耗時3 min 32 s,數(shù)據(jù)掃描速度不低于 7組數(shù)據(jù)/s,報警3項,核實3項,準確率達100%。測試結(jié)果表明,新版軟件系統(tǒng)在報警準確性、掃描速度等方面都有大幅提高。

        2.2 2019年糧食庫存抽查軟件應用

        完善后的軟件系統(tǒng)于2019年6月在國務院組織的部門聯(lián)合糧食庫存抽查工作中,對被抽查庫點的儲糧數(shù)據(jù)庫存真實性、儲糧安全性、作業(yè)合規(guī)性進行動態(tài)分析。共計檢查貨位3 554個,掃描分析糧情數(shù)據(jù)899 331組,發(fā)出預警6 110項,經(jīng)檢查人員核實屬實5 319項,平均準確率87%。其中,發(fā)現(xiàn)比較典型有庫存檢測數(shù)據(jù)與賬卡記錄、輪換記錄不符等影響庫存真實性問題3例;結(jié)露、發(fā)熱、霉變、生蟲等嚴重影響儲糧安全問題11例;違規(guī)倒倉、糧溫數(shù)據(jù)作假、作業(yè)不符合規(guī)范等作業(yè)合規(guī)性問題5例;同時協(xié)助檢查發(fā)現(xiàn)部分糧情檢測系統(tǒng)管理不科學、使用不當?shù)葐栴}28例。

        2.3 V1.2版軟件應用過程中發(fā)現(xiàn)的曲型案例

        2.3.1 案例1.隔壁厫間顯示曾經(jīng)有糧

        在本軟系統(tǒng)三維不同方向的糧堆溫度場云圖中,糧溫等溫曲線會形成多組類似同心圓形或半圓形規(guī)則的閉合曲線,因此可以利用相關(guān)規(guī)律對糧食數(shù)量信息進行分析,如閉合曲線或半閉合曲線突然出現(xiàn)缺口或異常凸起,則判定糧食數(shù)量有變動,結(jié)合儲糧作業(yè)管理流程進而判斷其是否存在異動現(xiàn)象。從圖2糧情溫度云圖中可以發(fā)現(xiàn),兩個廒間同一方向同一時刻的溫度場云圖中,其糧溫等溫曲線發(fā)生由“C”狀半閉合到橫“8”閉合狀,由此可推得兩個廒間此刻均有糧食。

        圖2 河北省某庫兩個廒間同一時刻同一截面的糧情云圖

        2.3.2 案例2.超架空期

        某庫按照儲備糧管理工作計劃,應在2018年2月~4月執(zhí)行儲備糧輪換工作。如圖 3所示的PFC21-2和PFC24-2貨位糧情分析和溫度場云圖可知,該庫在2月~4月期間并未開展儲備糧輪換工作,而是在 9月~12月底才實際進行了儲備糧輪換工作,即出現(xiàn)了超架空期。該掃描結(jié)果經(jīng)過儲糧管理實操也進一步證明了其正確性。

        2.3.3 案例3.局部發(fā)熱報警

        圖4河南省某庫小麥倉,軟件掃描結(jié)果為發(fā)熱預警。時間為2018年9月17日至2019年1月3日,糧堆的西側(cè)上層出現(xiàn)高溫區(qū)域,且持續(xù) 4個多月,由此推得該區(qū)域發(fā)生霉變或蟲害。質(zhì)量檢查組人員通過定點抽取樣品,感官判斷,此高溫區(qū)域是由害蟲引起的,即嚴重蟲糧。

        2.3.4 案例4.局部霉變報警

        圖5河南省某庫小麥倉,掃描結(jié)果為霉變預警。時間為2018年12月,糧堆出現(xiàn)霉變報警線。質(zhì)量檢查組人員經(jīng)現(xiàn)場扦樣后,確認該倉已發(fā)生霉變。

        圖3 某庫超架空期儲糧的糧情云圖

        圖4 河南省某庫小麥倉局部發(fā)熱的糧情云圖及實物圖

        圖5 河南省某庫小麥倉局部霉變的糧情云圖及實物圖

        3 結(jié)論

        在儲糧庫存管理層面,利用糧情云圖動態(tài)分析軟件,通過對糧情信息數(shù)據(jù)進行快速導入掃描,實現(xiàn)糧情動態(tài)分析和云圖生成,并通過糧情云圖變化情況和物理印記,對庫存糧食數(shù)量變動情況進行較為準確的預報,本軟件系統(tǒng)可應用于管理部門進行定期檢查、不定期抽查和遠程動態(tài)監(jiān)管,可大幅度減少監(jiān)管的行政成本。

        在儲糧保糧管理層面,企業(yè)運用糧情動態(tài)分析軟件系統(tǒng),對庫存糧食的發(fā)熱、結(jié)露、霉變等預測預警,可提前防范儲糧安全事故、強化儲備糧質(zhì)量管理,大大提高工作效率,減少儲糧損耗,促進節(jié)能減排。最終為實現(xiàn)“數(shù)量真實、質(zhì)量良好和儲存安全”的儲糧目標提供技術(shù)支持和工具服務。

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