◎ 劉新濤，王健剛，王運坤

（中央儲備糧鎮(zhèn)江直屬庫有限公司，江蘇 鎮(zhèn)江 212000）

大豆是我國重要的經(jīng)濟作物，可作為糧食和油料使用，也是重要的優(yōu)質(zhì)植物蛋白來源，營養(yǎng)均衡且營養(yǎng)價值極高。大豆的脂肪含量為19%～22%，蛋白質(zhì)含量為34%～45%，糖分含量為25%～28%，并含有多種維生素[1]。

大豆在儲藏期間由于其自身特性具有高含油量、富含蛋白質(zhì)，自身的呼吸作用以及和其他各種酶相互作用造成其儲藏品質(zhì)變化與其他糧種不同[2]。在儲藏過程中易出現(xiàn)糧堆濕度大、滋生霉菌、儲藏品質(zhì)劣變等現(xiàn)象，導致糧堆溫度升高，因此大豆的儲藏條件較其他糧食品種而言要求更高，不僅要防止大豆糧堆出現(xiàn)發(fā)熱霉變現(xiàn)象發(fā)生，而且要確保大豆不會酸敗和營養(yǎng)成分變質(zhì)，保證大豆的食用品質(zhì)、商品價值。

大豆不耐高溫，過高的溫度會引起大豆的主要成分發(fā)生物理、化學和生物變化，例如蛋白質(zhì)變性、脂肪分解等[3]。由此看出，溫度是大豆儲藏過程中至關(guān)重要的影響因素。因此，為了探討大豆糧堆溫度的變化情況及規(guī)律，選擇儲存在淺圓倉的大豆糧堆易發(fā)熱區(qū)域進行實驗，圍繞易發(fā)熱區(qū)域監(jiān)測溫度，對所測糧堆的溫度數(shù)據(jù)進行研究分析。對于糧堆質(zhì)熱傳遞的研究，國內(nèi)外儲糧科學家運用多種物理或數(shù)學方法進行模擬和計算。21世紀前，基于剛剛流行的計算機技術(shù)，擬合回歸方程法、圖表法和簡單的有限元法占據(jù)主流；21世紀以后，逐漸強大的計算機技術(shù)和計算類模擬軟件日益完善，運用matlab等的分析日益增多。本文實驗研究就是基于matlab軟件進行了實驗的模擬和數(shù)據(jù)的可視化[4]。

1 試驗材料

1.1 倉房結(jié)構(gòu)

淺圓倉直徑30 m、裝糧設計高度20 m、實際糧堆高19 m；倉壁為鋼筋混凝土滑模施工結(jié)構(gòu)，總厚度300 mm，倉頂為現(xiàn)澆鋼筋混凝土球冠形結(jié)構(gòu)，同時配有通風系統(tǒng)，通風系統(tǒng)為兩組梳狀等靜壓地槽式通風系統(tǒng)，每組有1個進風口、6條支風道，回流管在倉房兩側(cè)對稱分布。倉頂有4個軸流風機通風口和4個自然通風口，通風口均安裝有氣密閘板。

1.2 供試糧食情況

供試的糧食品種為阿根廷大豆，基本情況見表1。

表1 供試大豆基本情況表

1.3 糧堆溫度檢測儀器

為了獲取準確的糧堆溫度數(shù)據(jù)，使用溫度采集電纜。在易發(fā)熱區(qū)域布設有17根測溫電纜分三圈布設，通過智能測溫系統(tǒng)實時監(jiān)測糧溫。

2 試驗方法

2.1 淺圓倉垂直切面、水平切面測點布置

淺圓倉的垂直方向糧堆內(nèi)部布置17根測溫電纜，每根電纜上等距分布有20個測溫點，點與點之間的距離為0.5 m，其中第1層測溫點剛好布置在糧面上，相當于測得的溫度為倉內(nèi)溫度，如圖1所示。淺圓倉的水平切面（每層）布置17個點，第一個測點在正中間圓心處，其他各測點由中間圓心向四周發(fā)散排列，測點與測點之間的距離皆為0.5 m，每層各個測點的布置示意圖及序號如圖2所示。

圖1 淺圓倉溫度采集點垂直切面布置示意圖

圖2 淺圓倉溫度采集點水平切面布置示意圖

2.2 測試內(nèi)容及方法

2.2.1 糧堆溫度測試內(nèi)容及方法

按照圖1和圖2所示連接測溫電纜檢測各個測點的溫度值，檢測頻率為2 d/次，待溫度數(shù)據(jù)穩(wěn)定后記錄數(shù)據(jù)，并計算每層的溫度平均值。

2.2.2 糧堆溫度matlab模擬方法

糧堆溫度選用matlab軟件進行模擬。一般來說，在利用空間數(shù)據(jù)時，已知的數(shù)據(jù)是有限的，必須經(jīng)過內(nèi)插才能獲得未知數(shù)據(jù)，滿足空間數(shù)據(jù)建模的需要。插值方法有徑向基插值、線性插值、立方插值、最小曲率插值等。本研究選用徑向基插值方法，該方法在數(shù)值和科學計算等領(lǐng)域被廣泛應用，計算格式簡單、節(jié)點配置靈活，得出的結(jié)果與實際情況更為接近，穩(wěn)定性更好。

徑向基函數(shù)的插值函數(shù)表達式如下：

式（1）中，x代表未知溫度的數(shù)據(jù)點集，xi代表已知溫度的數(shù)據(jù)點集，c0、c1、λi、Ψ均為插值函數(shù)系數(shù)（系數(shù)與插值點到已知點的距離有關(guān)）。

3 測試結(jié)果與分析

3.1 淺圓倉大豆糧堆溫度測試數(shù)據(jù)

在時間間隔為2 d的頻率下檢測大豆糧堆溫度，并且計算每層的溫度平均值，統(tǒng)計和計算結(jié)果見表2。

表2 不同時間所測每層平均溫度數(shù)據(jù)表（℃）

根據(jù)表2數(shù)據(jù)，計算出第2層所有天數(shù)的平均溫度，第20層每一天的溫度減去第2層所有天數(shù)的平均溫度所得的數(shù)值為X值，根據(jù)實測每天的高溫區(qū)面積大于19 ℃為Y，進行線性擬合，結(jié)果如圖3所示。

圖3 大豆糧堆溫度差隨高溫區(qū)發(fā)熱面積變化曲線圖

得到擬合公式為 Y=0.259 2e0.3765x，R2=0.921 4（其中X代表高溫區(qū)的當量半徑，Y代表高溫區(qū)面積）。由結(jié)果可以看出，隨著大豆堆放置時間的延長，大豆表層與大豆底層的溫差就越大。非人工干預下的大豆堆內(nèi)部氣流的動力來源于溫差的作用，低溫區(qū)氣體收縮，高溫區(qū)氣體膨脹，致使大豆堆內(nèi)的微氣流運動加快。微氣流運動速度的加快最終的結(jié)果就是其攜帶的熱量傳遞效率更加高效，使大豆發(fā)熱區(qū)域的面積更廣，發(fā)熱區(qū)域擴散的速率更快。在大豆堆儲藏的前3 d，溫度檢測結(jié)果顯示溫差變化在2～3 ℃，高溫面積無明顯擴增現(xiàn)象，當進入第4 d時，擬合曲線的斜率越來越大，高溫區(qū)域面積增長速率明顯加快，主要原因是前3 d形成的積溫無法得到完全擴散，同時新增發(fā)熱部分的大豆呼吸作用也沒有達到最強。

3.2 大豆糧堆不同深度的溫度場模擬結(jié)果分析

本研究對大豆糧堆不同深度的溫度變化進行分析，按照圖3中所標示的直徑AB（17點位-15點位）和CD（14-16點位）方向的垂直切面的溫度場運用matlab軟件模擬分析，本研究對第1 d、5 d、9 d、13 d的數(shù)據(jù)結(jié)果進行模擬，模擬結(jié)果如圖4所示。

圖4 直徑AB方向垂直切面溫度模擬圖

圖4展示了淺圓倉大豆糧堆AB直徑垂直切面的溫度場分布規(guī)律，從模擬結(jié)果可以看出，淺圓倉內(nèi)大豆糧堆中部糧溫高于糧堆上部。由圖4（a）（b）（c）（d）可知糧堆中部有左右兩個高溫點，并且隨著時間的推移，高溫區(qū)域的面積在逐漸擴大，圖4（a）顯示第1 d大豆糧堆底部發(fā)熱點面積大約為0.188 m2，溫度在21 ℃左右，導致大豆糧堆底部剛開始發(fā)熱的原因可能是入倉以后大豆的呼吸作用較強，自身代謝產(chǎn)生的溫度聚集。圖4（b）顯示在第5 d大豆糧堆底部的發(fā)熱面積約為0.25 m2，高溫區(qū)域擴散，其溫度約為22 ℃，發(fā)熱區(qū)域面積擴散的原因是大豆堆內(nèi)底部的發(fā)熱，導致糧堆間隙氣體膨脹，使其底部壓力高于糧堆中部和表面位置，壓力差導致間隙微氣流運動，微氣流運動是引起糧堆內(nèi)溫度傳遞和水分遷移的主要因素。圖4（c）顯示第9 d大豆糧堆底部的發(fā)熱面積約0.375 m2，較第5 d增加了0.125 m2，同時大豆糧堆表面低溫區(qū)溫度約16 ℃，低溫區(qū)面積約為0.411 m2，低溫溫度和低溫面積均比第1 d和第5 d增加明顯，因此整個大豆糧堆的內(nèi)部和表面溫差變大，糧堆微氣流運動更加明顯，運動加速的微氣流又會帶動底部的熱量和水分進一步擴散，使高溫區(qū)域再次增加。圖4（d）顯示，第13 d高溫區(qū)域面積約0.481 m2，低溫區(qū)域約0.5 m2，糧堆整體溫度上升，低溫面積擴散減緩，更容易出現(xiàn)溫度分層現(xiàn)象，導致大豆糧堆結(jié)露。大豆糧面糧溫及靠近倉壁的糧溫明顯低于糧堆內(nèi)部溫度，出現(xiàn)此現(xiàn)象的原因可能是由于外界氣候為秋季，氣溫逐漸降低所導致的。

圖5展示了淺圓倉大豆糧堆CD直徑垂直切面的溫度場分布規(guī)律，該方向不同于AB直徑垂直切面溫度場分布，右側(cè)糧堆溫度遠遠高于左側(cè)糧堆溫度，右側(cè)底部糧堆溫度最高，左側(cè)糧堆溫度受外界氣候影響較大。高溫區(qū)域形狀近似梯形，從面積來分析，圖5（a）的高溫面積約8.5 m2，圖5（b）的高溫面積約9.563 m2，圖5（c）的高溫面積約10.625 m2，圖5（d）的高溫面積約12.75 m2，計算出高溫面積增加了約4.25 m2。圖5（a）（b）（c）（d）顯示，14點位、6點位、2點位附近糧堆溫度有下降趨勢，但是下降速率和下降幅度較低，16點位、10點位、4點位附近糧堆溫度有上升趨勢，溫度上升速率和上升幅度均比低溫區(qū)高，造成這種速率差的原因是高溫區(qū)氣體流動較快，低溫區(qū)氣體流動較慢，高溫鋒面向低溫區(qū)移動。

大豆糧堆AB、CD兩個直徑垂直切面的溫度場分布規(guī)律不同，AB方向高溫面積由第1～13 d高溫面積增加了約0.481 m2，擴散速度約為1.67×10-3m2/h。而CD方向高溫面積由第1～13 d高溫面積增加了約4.25 m2，擴散速度約為1.48×10-2m2/h。

綜合圖4、5總體變化趨勢來看，理想狀態(tài)下的溫度場分布應該均勻升高或降低，但是實際的模擬圖中溫度場以不規(guī)則的形式發(fā)生變化，主要影響因素是溫度梯度的產(chǎn)生和自然對流的作用，因此可以得出糧倉呈現(xiàn)該溫度分布規(guī)律的本質(zhì)影響因素就是溫度梯度。

圖5 直徑方向CD垂直切面溫度模擬圖

4 結(jié)語

本研究采用了理論和matlab模擬相結(jié)合的方法對大豆糧堆易發(fā)熱區(qū)域溫度的測試結(jié)果和數(shù)據(jù)進行分析研究。根據(jù)實測值得到了實際的溫度變化規(guī)律，隨著時間變化，大豆糧堆每層平均溫度均處于緩慢上升趨勢，高溫區(qū)域的氣體膨脹致使該區(qū)域壓力增大，質(zhì)熱隨該氣流運動到上層區(qū)域，水分在上層區(qū)域增加以后，該區(qū)域溫度又會上升，導致糧堆的整體溫度升高，并形成惡性循環(huán)。因此，糧堆局部發(fā)熱以后應及時進行通風，以免引起整倉糧食發(fā)熱。

最接近糧堆中部升溫幅度最大，升溫幅度約為3.25 ℃。AB方向高溫面積擴散速度約為1.67×10-3m2/h。而CD方向高溫面積擴散速度約為1.48×10-2m2/h。此研究對糧情處理具有重要意義，但是未考慮大豆含水量、倉內(nèi)濕度、不同種類的雜質(zhì)及含量等因素，這將是下一步的研究重點。