劉玉娟,劉顏達(dá),趙 陽(yáng),吳文福,姚 路,劉 哲
·農(nóng)產(chǎn)品加工工程·
基于TDLAS的儲(chǔ)糧二氧化碳激光檢測(cè)系統(tǒng)研制
劉玉娟1,2,劉顏達(dá)1,2,趙 陽(yáng)3,吳文福3※,姚 路4,劉 哲3
(1. 吉林大學(xué)地球信息探測(cè)儀器教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,長(zhǎng)春 130061;2. 吉林大學(xué)儀器科學(xué)與電氣工程學(xué)院,長(zhǎng)春 130061;3. 吉林大學(xué)生物與農(nóng)業(yè)工程學(xué)院,長(zhǎng)春 130061;4. 中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院,合肥 230031)
儲(chǔ)糧過程由微生物及害蟲等組成的生物場(chǎng)與溫度和濕度等構(gòu)成的非生物場(chǎng)所造成的影響會(huì)降低糧食品質(zhì),影響糧食安全。儲(chǔ)糧中二氧化碳濃度反應(yīng)糧庫(kù)生物場(chǎng)狀況,是儲(chǔ)糧生物場(chǎng)監(jiān)測(cè)的重要指標(biāo)。為實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)糧二氧化碳濃度高精度檢測(cè),該研究基于可調(diào)諧半導(dǎo)體激光吸收光譜(Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy,TDLAS)技術(shù)高靈敏度和快速響應(yīng)的特點(diǎn)研制了一套儲(chǔ)糧二氧化碳濃度現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)系統(tǒng),并建立了二氧化碳激光光譜分析與數(shù)據(jù)處理方法?;诒銛y式要求,系統(tǒng)采用緊湊型設(shè)計(jì),集二氧化碳濃度、溫度及濕度檢測(cè)功能于一體,同時(shí)實(shí)現(xiàn)弱信號(hào)調(diào)理、二氧化碳濃度計(jì)算及生成多參數(shù)云圖、水勢(shì)圖顯示等功能。整機(jī)尺寸338 mm×251 mm×88 mm,室溫條件下功耗小于1.3 W。試驗(yàn)結(jié)果顯示:該檢測(cè)系統(tǒng)能夠長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定工作,人機(jī)交互功能魯棒性較好,對(duì)儲(chǔ)糧二氧化碳濃度檢測(cè)的響應(yīng)時(shí)間小于20 s,線性誤差小于1.2%,檢測(cè)重復(fù)性為0.4%,檢測(cè)精度為10 mg/m3,檢測(cè)范圍為0~20 000 mg/m3,溫度的檢測(cè)范圍為-40~120 ℃,濕度檢測(cè)范圍為0%~100%。在實(shí)倉(cāng)檢測(cè)中,不同工況環(huán)境下針對(duì)不同儲(chǔ)藏條件下的玉米,儲(chǔ)糧二氧化碳濃度檢測(cè)的響應(yīng)時(shí)間為15~18 s,溫度的檢測(cè)范圍為25.6~26.8 ℃,濕度檢測(cè)范圍為43%~47%。結(jié)合多參數(shù)云圖以及水勢(shì)圖顯示分析等人機(jī)交互功能,能夠全面反映糧倉(cāng)生物場(chǎng)安全狀況,對(duì)減少糧食倉(cāng)儲(chǔ)過程中因蟲害霉變等造成的經(jīng)濟(jì)損失具有重要意義。
溫度:濕度:TDLAS:儲(chǔ)糧:CO2濃度:
研究表明,國(guó)內(nèi)糧食產(chǎn)后損失,遠(yuǎn)超聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織所規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn),其中因儲(chǔ)藏不善而導(dǎo)致蟲害霉變等所造成的損失占產(chǎn)后總損失的5%[1-3]。糧食的呼吸作用和霉菌活動(dòng)是糧食安全儲(chǔ)藏的重要影響因素,通過檢測(cè)糧堆內(nèi)呼吸作用可以有效判斷糧食所處生物安全狀況。王小萌等[4]通過檢測(cè)模擬倉(cāng)中的CO2氣體濃度和霉菌變化情況,揭示了溫濕度場(chǎng)與糧堆霉變的時(shí)空耦合關(guān)系。劉焱等[5]通過研究玉米儲(chǔ)藏期間典型真菌生長(zhǎng)時(shí)產(chǎn)生的CO2氣體特性預(yù)警黃曲霉毒素的污染,根據(jù)CO2濃度結(jié)合儲(chǔ)糧溫度、濕度及絕對(duì)水勢(shì)[6-9]等,指導(dǎo)糧堆通風(fēng)條件具有重要價(jià)值與實(shí)際意義。
紅外吸收光譜法因具有測(cè)量速度快、重復(fù)性好等特點(diǎn),是目前應(yīng)用較為廣泛的氣體檢測(cè)方法,但常規(guī)的紅外吸收檢測(cè)方法由于采用開放氣室存在測(cè)量精度不夠高、穩(wěn)定性差的不足,如美國(guó)通用公司生產(chǎn)的Telaire6615CO2氣體傳感器存在檢測(cè)精度低(誤差為讀數(shù)的10%),且在低溫環(huán)境(0 ℃以下)下無(wú)法正常工作。起源于1997年的可調(diào)諧半導(dǎo)體激光吸收光譜(Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy,TDLAS)CO2氣體檢測(cè)技術(shù)采用特定氣室實(shí)現(xiàn)高靈敏度與穩(wěn)定性,2001年Roller等[10]利用TDLAS技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)人體呼吸所產(chǎn)生的CO2氣體進(jìn)行檢測(cè);2014年,信豐鑫[11]首次將TDLAS技術(shù)應(yīng)用在大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)中,測(cè)量開放式大氣中CO2的濃度;2019年,賈良權(quán)等[12]利用TDLAS設(shè)計(jì)了一套測(cè)量種子呼吸CO2濃度系統(tǒng)。近年來(lái),隨著激光光譜技術(shù)的發(fā)展,基于TDLAS的氣體檢測(cè)技術(shù)成為研究熱點(diǎn)。鑒于TDLAS技術(shù)的先進(jìn)性與儲(chǔ)糧安全檢測(cè)需求,本文通過設(shè)計(jì)用于儲(chǔ)糧安全監(jiān)測(cè)的儲(chǔ)糧CO2濃度激光光譜檢測(cè)系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)糧CO2濃度檢測(cè)。
TDLAS技術(shù)的工作原理如圖1所示,當(dāng)激光穿過待測(cè)氣體時(shí)被分子特征譜線吸收,通過分析被氣體分子吸收前后激光光強(qiáng)的變化可對(duì)待測(cè)氣體定性定量分析,待測(cè)氣體的濃度與吸收光強(qiáng)的關(guān)系可由Lambert-Beer定律計(jì)算[13],當(dāng)強(qiáng)度為0(-0),頻率為的光束通過一段氣體介質(zhì)時(shí),氣體分子吸收光子產(chǎn)生能級(jí)躍遷,使光強(qiáng)發(fā)生衰減,若透射光強(qiáng)為(-0),定義吸光度(-0)為
式中(cm)為經(jīng)過待測(cè)氣體的有效光程長(zhǎng)度,(cm-1)為待測(cè)氣體吸收系數(shù),表示所有氣體在頻率處的吸收疊加,由下式計(jì)算
式中(mol/cm3)為待測(cè)氣體組分的分子密度,(cm2)為第個(gè)待測(cè)氣體組分相應(yīng)的躍遷對(duì)應(yīng)的吸收截面,線強(qiáng)S'()的單位是cm/(mol/cm2)-1,是光譜數(shù)據(jù)庫(kù)HITRAN采用的單位,(cm)為吸收線型函數(shù),一般情況下為高斯線型和洛倫茲線型函數(shù)的卷積,即Voigt線型,為假設(shè)通過的路徑里總的氣體種類數(shù),N為第種氣體的躍遷形式,由式(1)和(2)可知,對(duì)于一種均勻分布的待測(cè)氣體而言,在某一吸收線頻率上,其吸收系數(shù)與有效光程長(zhǎng)度并無(wú)依賴關(guān)系[14],則
由于φ()對(duì)氣體測(cè)量環(huán)境的溫度等有一定依賴關(guān)系,需要借助復(fù)雜的運(yùn)算才能獲得。因此在實(shí)際應(yīng)用中,可利用對(duì)φ()的歸一化定義,對(duì)待測(cè)氣體吸光度進(jìn)行簡(jiǎn)化處理,即對(duì)式(3)進(jìn)行積分后有
通過式(4)能夠得出,在有效光程(cm)、待測(cè)氣體吸光度()以及吸收線強(qiáng)S'()已知的情況下,即可得到分子數(shù)密度(mol/cm3),即式(2)中的待測(cè)氣體分子密度。
由于激光器的電流調(diào)諧系數(shù)小于溫度調(diào)諧系數(shù),通常采用控制激光器溫度穩(wěn)定的方法,通過調(diào)節(jié)電流來(lái)改變激光器出射光的波長(zhǎng)[15]。通過將所檢測(cè)到的衰變光強(qiáng)的鋸齒信號(hào)進(jìn)行基線擬合,將擬合結(jié)果作為原始光強(qiáng),得到特定濃度下氣體分子吸光度曲線,同時(shí)通過積分求取吸光度積分面積,計(jì)算出分子數(shù)密度,并結(jié)合溫度等參數(shù),反演CO2氣體濃度[16-17]。
如圖2a所示,基于TDLAS技術(shù)的儲(chǔ)糧CO2濃度檢測(cè)系統(tǒng)主要包括光學(xué)系統(tǒng)、電子控制系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用系統(tǒng)3個(gè)部分。光學(xué)系統(tǒng)主要包括激光器、多次反射吸收池、光電探測(cè)器、真空氣泵;電子控制系統(tǒng)主要包括控制電路、數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)CO2吸收光譜的計(jì)算與反演分析,實(shí)物如圖2b所示。整機(jī)尺寸338 mm×251 mm×88 mm,室溫條件下功耗小于1.3 W。
圖2 基于TDLAS的儲(chǔ)糧CO2 濃度檢測(cè)系統(tǒng)
激光吸收光譜模塊是儲(chǔ)糧CO2檢測(cè)系統(tǒng)的核心部分,直接決定儀器的性能。根據(jù)CO2的吸收光譜特性,選用Nanoplus公司生產(chǎn)的波長(zhǎng)為1 550±2 nm,輸出光功率≥ 10 mW的蝶形封裝DFB激光器作為檢測(cè)CO2濃度的激光光源。由于赫里奧特(Herriott)型多次反射吸收池的結(jié)構(gòu)相比White型更加簡(jiǎn)單,且體積小,選擇Herriott型多次反射吸收池作為待測(cè)氣體與激光相互作用場(chǎng)所,吸收池中氣體分子吸收激光示意圖如圖3所示。根據(jù)光譜探測(cè)需求,選用型號(hào)GAP2000/2.6的InGaAs光電探測(cè)器,該探測(cè)器的感光面積為2 mm,覆蓋600~1700 nm波長(zhǎng),感光面積較大,有利于吸收光信號(hào)探測(cè)[18]。選用型號(hào)為SHT11的溫濕度傳感器芯片對(duì)糧堆待測(cè)點(diǎn)的溫度和濕度進(jìn)行同步檢測(cè),其分辨率為14 bit(溫度)、12 bit(濕度)。選用海霖科技公司所生產(chǎn)的C25L微型真空泵作為氣體采樣驅(qū)動(dòng),該真空泵平均流量≥2.4 L/min、相對(duì)真空度≥27 kPa,質(zhì)量約120 g。
基于TDLAS技術(shù)的CO2濃度檢測(cè)電子系統(tǒng)主要包括主控電路模塊、激光器控制電路模塊、前置放大電路模塊、模數(shù)轉(zhuǎn)換電路、氣泵驅(qū)動(dòng)電路、電源轉(zhuǎn)換電路以及串行通信電路等。電路采用12V鋰電池供電,激光器控制電路基于Howland電流源原理和MTD415T溫度控制器分別實(shí)現(xiàn)電流調(diào)諧和溫度調(diào)控。前置放大電路選用AD8067的反饋型運(yùn)算放大器,其具有寬帶寬(運(yùn)放參數(shù)= +10時(shí)為54 MHz)和高壓擺率(640 V/s)特性。模數(shù)轉(zhuǎn)換電路選用AD4003芯片將電信號(hào)轉(zhuǎn)成數(shù)字信號(hào),該芯片的工作電壓為1.8 V,最大吞吐速率2 MSPS。選用型號(hào)為RSM485M的485通訊芯片完成上下機(jī)位之間的通訊,其數(shù)據(jù)速率500 kB/s、節(jié)點(diǎn)數(shù)64、靜態(tài)電流27 mA。真空氣泵驅(qū)動(dòng)電路采用機(jī)械開關(guān)模式的小信號(hào)繼電器對(duì)真空氣泵工作電流進(jìn)行通斷操作,主控電路下機(jī)位控制器選用型號(hào)為STM32H743VIT6的ARM芯片,該芯片的最高工作頻率可達(dá)480 MHz。其中,激光器控制電路是電子學(xué)系統(tǒng)的關(guān)鍵模塊,CO2濃度檢測(cè)過程中,激光器所輸出的特定波長(zhǎng)需要通過電流調(diào)諧和溫度調(diào)控來(lái)實(shí)現(xiàn)[19]。電流調(diào)諧主要是通過改變電流大小來(lái)影響激光半導(dǎo)體材料中載流子密度變化,而載流子密度的變化會(huì)改變激光的有效折射率,從而實(shí)現(xiàn)波長(zhǎng)調(diào)諧。激光器溫控選用Thorlabs公司生產(chǎn)的MTD415T溫度控制器,該控制器采用表面組裝技術(shù)封裝,其供電電壓范圍為4.5 V~5.5 V,同時(shí)該控制器內(nèi)部集成數(shù)字負(fù)反饋系統(tǒng)回路,用于半導(dǎo)體制冷器控制,其輸出電流噪聲小于10 mA,可通過主控制器控制整個(gè)裝置。
圖3 吸收池中氣體分子吸收激光示意圖
激光溫控電路如圖4所示??刂破鞴╇婋妷簽? V,其引腳6、7接激光器的溫度輸出端;引腳10為控制器使能端口,接地后控制器一直處于工作狀態(tài);引腳11為控制器狀態(tài)指示端口,LED點(diǎn)亮?xí)r表明控制器正常運(yùn)行;引腳12、13為串口連接口,主控制器可通過此端口設(shè)置激光溫度;引腳15、16與激光器的半導(dǎo)體制冷器端口相連,用于控制激光溫度。
數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用系統(tǒng)是檢測(cè)系統(tǒng)的重要部分,本系統(tǒng)軟件由2部分組成,第一部分為上位機(jī)人機(jī)交互,采用圖形化編程軟件LabVIEW設(shè)計(jì)人機(jī)交互功能。第二部分為下位機(jī),采用C語(yǔ)言進(jìn)行編程[20]。
上位機(jī)主要負(fù)責(zé)向下位機(jī)發(fā)送工作指令和接受下位機(jī)返回?cái)?shù)據(jù),并將接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,通過模型計(jì)算和數(shù)據(jù)處理完成對(duì)其他參數(shù)的檢測(cè)。本文所設(shè)計(jì)的上位機(jī)分為單點(diǎn)檢測(cè)和群點(diǎn)檢測(cè)2種工作模式,2種模式分為設(shè)置模塊、單點(diǎn)檢測(cè)模塊、單點(diǎn)云圖模塊、水勢(shì)通風(fēng)模塊、群點(diǎn)檢測(cè)模塊以及群點(diǎn)云圖模塊,各模塊共同構(gòu)成人機(jī)交互系統(tǒng)。
圖4 激光溫控模塊實(shí)圖及電路圖
下位機(jī)主要負(fù)責(zé)接收上位機(jī)發(fā)送過來(lái)的指令,并按照指令進(jìn)行相應(yīng)的操作,同時(shí)將檢測(cè)數(shù)據(jù)返回至上位機(jī)。下位機(jī)采用STM32系列芯片自帶標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)函數(shù),下位機(jī)軟件包括系統(tǒng)主程序、串口通訊子程序、時(shí)鐘子程序、濃度反演子程序、氣泵驅(qū)動(dòng)子程序、溫濕度采集子程序以及激光驅(qū)動(dòng)子程序。
標(biāo)準(zhǔn)化是CO2濃度檢測(cè)系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用的前提,在常溫常壓實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下采用標(biāo)準(zhǔn)氣罐法對(duì)所設(shè)計(jì)的儲(chǔ)糧CO2濃度檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定,如圖5所示。結(jié)合糧食存儲(chǔ)常見狀態(tài)即安全儲(chǔ)存、安全存儲(chǔ)臨界值以及季節(jié)交替時(shí)糧倉(cāng)內(nèi)蟲害微生物頻繁活動(dòng)時(shí)糧庫(kù)內(nèi)的CO2濃度值,選取的標(biāo)準(zhǔn)CO2濃度為0、1 000、2 000、3 000 和4 000 mg/m3[21]。在標(biāo)定過程中,為避免吸收池內(nèi)殘留氣體對(duì)下一次測(cè)量的影響,試驗(yàn)按照CO2濃度從低到高的順序依次進(jìn)行檢測(cè),每種濃度連續(xù)檢測(cè)10次,結(jié)果取平均值,得到標(biāo)準(zhǔn)CO2濃度與吸光度積分面積之間的關(guān)系,結(jié)果如表1所示。在試驗(yàn)過程中對(duì)該儀器其他指標(biāo)進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果顯示:儲(chǔ)糧二氧化碳濃度檢測(cè)的響應(yīng)時(shí)間小于20 s,線性誤差小于1.2%,檢測(cè)重復(fù)性為0.4%,檢測(cè)精度為10 mg/m3,檢測(cè)范圍為0~20 000 mg/m3,溫度的檢測(cè)范圍為-40~120 ℃,濕度檢測(cè)范圍為0%~100%。
根據(jù)表1中數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)CO2氣體濃度與吸光度積分面積之間的關(guān)系進(jìn)行線性擬合,如圖6所示。從圖6可以看出,標(biāo)準(zhǔn)CO2氣體濃度與吸光度積分面積之間呈良好的線性關(guān)系,決定系數(shù)2為0.99,擬合式如下:
圖5 標(biāo)定試驗(yàn)
Fig.5 Calibration test
表1 標(biāo)定試驗(yàn)數(shù)據(jù)
穩(wěn)定性是儲(chǔ)糧CO2濃度檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)糧庫(kù)現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用的重要保障,選取1 000 mg/m3的CO2標(biāo)準(zhǔn)氣體進(jìn)行系統(tǒng)穩(wěn)定性檢測(cè)試驗(yàn),將搭建好的檢測(cè)系統(tǒng)置于常溫常壓實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下,開機(jī)穩(wěn)定5 min后開始檢測(cè),每次檢測(cè)間隔5 min,連續(xù)檢測(cè)4 h,測(cè)得的CO2濃度、溫度以及濕度所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)折線圖如圖7所示。從圖中可以看出,CO2濃度在檢測(cè)系統(tǒng)工作的4 h內(nèi),幅度變化在±10 mg/m3以內(nèi),穩(wěn)定性良好,在3 h內(nèi),溫度保持在26.5 ℃左右,波動(dòng)范圍較小,從15:40開始,溫度出現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì),其原因是本試驗(yàn)自13:00開始,而隨著檢測(cè)時(shí)間的增加,室外環(huán)境溫度逐漸降低,因此室內(nèi)環(huán)境溫度也開始出現(xiàn)明顯的下降。濕度檢測(cè)在45%左右波動(dòng),波動(dòng)范圍在±3%以內(nèi),穩(wěn)定性良好。進(jìn)行重復(fù)性試驗(yàn),結(jié)果顯示檢測(cè)系統(tǒng)在檢測(cè)CO2氣體濃度時(shí)的重復(fù)性較好,誤差試驗(yàn)的結(jié)果表明檢測(cè)系統(tǒng)在CO2氣體濃度檢測(cè)上具有較好的測(cè)量精度,滿足糧倉(cāng)CO2氣體濃度的檢測(cè)需求。
圖6 標(biāo)準(zhǔn)CO2氣體濃度與吸光度積分面積擬合關(guān)系圖
圖7 系統(tǒng)穩(wěn)定性測(cè)試結(jié)果
利用所設(shè)計(jì)的基于TDLAS技術(shù)的儲(chǔ)糧CO2濃度檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)中儲(chǔ)糧龍嘉直屬庫(kù)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)試驗(yàn),試驗(yàn)糧倉(cāng)為32號(hào)玉米平方倉(cāng),該糧倉(cāng)長(zhǎng)為23 m,寬為29 m,在糧倉(cāng)內(nèi)選取均勻分布的16個(gè)檢測(cè)點(diǎn),縱向間隔為6 m橫向間隔為7 m,檢測(cè)點(diǎn)分布如圖8所示,對(duì)每個(gè)檢測(cè)點(diǎn)重復(fù)檢測(cè)3次后求取平均值。同時(shí)對(duì)16個(gè)檢測(cè)點(diǎn)的二氧化碳濃度采用基于傳統(tǒng)紅外光吸收法的二氧化碳檢測(cè)儀進(jìn)行檢測(cè),對(duì)每個(gè)檢測(cè)點(diǎn)重復(fù)檢測(cè)3次后求取平均值,結(jié)果如表2所示,檢測(cè)應(yīng)用現(xiàn)場(chǎng)如圖9所示,兩次試驗(yàn)日期分別為2021-12-02和2022-01-14。試驗(yàn)過程中,儲(chǔ)糧二氧化碳濃度檢測(cè)的響應(yīng)時(shí)間為15~18 s,溫度的檢測(cè)范圍為25.6~26.8 ℃,濕度檢測(cè)范圍為43%~47%。
圖8 檢測(cè)點(diǎn)分布
圖9 檢測(cè)現(xiàn)場(chǎng)
32號(hào)倉(cāng)儲(chǔ)藏的玉米為2021-02-04新入倉(cāng)玉米糧,其儲(chǔ)藏時(shí)間較短,害蟲及微生物等呼吸作用較強(qiáng),而經(jīng)歷過夏季高溫環(huán)境后,糧庫(kù)在9月份對(duì)該倉(cāng)采取了通風(fēng)措施。由圖10a可見,該倉(cāng)中間區(qū)域CO2濃度值偏高,四周較低,右側(cè)區(qū)域出現(xiàn)CO2濃度值較高現(xiàn)象,分析產(chǎn)生此現(xiàn)象的原因,一方面可能由于當(dāng)前外界為低溫環(huán)境,倉(cāng)壁受到外界環(huán)境影響,溫度逐漸下降,而靠近倉(cāng)壁的糧食溫度下降較早,從而有效抑制生物活性,導(dǎo)致CO2濃度下降,而糧倉(cāng)右側(cè)倉(cāng)壁向陽(yáng),較左側(cè)倉(cāng)壁而言,其溫度降低較少,相應(yīng)的CO2濃度會(huì)偏高[22-24]。另一方面是由于在通風(fēng)過程中,外界冷氣流未均勻通入倉(cāng)內(nèi),通入氣流走捷徑,存在倉(cāng)壁處冷氣流通入較多而中間氣流少,進(jìn)而導(dǎo)致沿壁溫度較低的現(xiàn)象[25]。圖10b所示CO2濃度有所下降,查詢相關(guān)資料并詢問倉(cāng)庫(kù)管理員得知,在2021-12-04,該倉(cāng)進(jìn)行過一次機(jī)械通風(fēng),CO2濃度下降的主要原因是由于在機(jī)械通風(fēng)過程中,糧堆內(nèi)部溫度下降,而低溫環(huán)境能夠有效抑制生物呼吸,減小CO2的排放量且機(jī)械通風(fēng)使得糧倉(cāng)內(nèi)外氣流交換,減小溫差的同時(shí),也能夠降低CO2濃度。
通過對(duì)比2種設(shè)備的檢測(cè)結(jié)果能夠看出,本文所設(shè)計(jì)的檢測(cè)系統(tǒng)在實(shí)倉(cāng)檢測(cè)過程中對(duì)二氧化碳濃度的敏感度更高,能夠長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定運(yùn)行。將檢測(cè)結(jié)果與糧庫(kù)保管員的管理經(jīng)驗(yàn)對(duì)比印證,依據(jù)本文系統(tǒng)的檢測(cè)結(jié)果能夠?qū)Z倉(cāng)內(nèi)生物安全狀況做出良好判斷與合理指導(dǎo)。
表2 32號(hào)倉(cāng)16個(gè)檢測(cè)點(diǎn)的平均CO2濃度
圖10 32號(hào)倉(cāng)CO2濃度分布圖
本文研制了一套基于TDLAS的儲(chǔ)糧二氧化碳檢測(cè)系統(tǒng),該檢測(cè)系統(tǒng)在利用TDLAS技術(shù)對(duì)糧倉(cāng)待測(cè)點(diǎn)的CO2濃度進(jìn)行精準(zhǔn)且快速檢測(cè)的同時(shí),還可對(duì)糧倉(cāng)溫度及濕度檢測(cè)。通過對(duì)CO2等檢測(cè)參數(shù)進(jìn)行綜合分析處理,將生物安全判斷、多參數(shù)云圖以及水勢(shì)通風(fēng)等人機(jī)交互功能集于一體,智能判斷儲(chǔ)糧生物安全等級(jí),并結(jié)合水勢(shì)分析給予通風(fēng)指導(dǎo)建議,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)儲(chǔ)糧生物安全狀況的多角度檢測(cè)、分析與指導(dǎo)。通過相關(guān)應(yīng)用試驗(yàn),該檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)儲(chǔ)糧二氧化碳濃度檢測(cè)的響應(yīng)時(shí)間小于20 s,線性誤差小于1.2%,檢測(cè)重復(fù)性為0.4%,檢測(cè)精度為10 mg/m3,在實(shí)倉(cāng)應(yīng)用環(huán)境下,該檢測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性、實(shí)用性及人機(jī)交互功能的魯棒性均得到有效驗(yàn)證,系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確且快速的對(duì)儲(chǔ)糧生物CO2狀況進(jìn)行檢測(cè)與指導(dǎo)。更換不同激光器,即可通用于不同氣體組分的直接吸收測(cè)量,為其他儲(chǔ)糧氣體檢測(cè)提供了參考。下一步計(jì)劃在系統(tǒng)內(nèi)集成、壓力、高度傳感器,可實(shí)時(shí)計(jì)算出CO2體積比濃度,同時(shí)改進(jìn)激光器溫控模塊,使其在對(duì)流層頂部和平流層下的低溫區(qū)域仍能穩(wěn)定工作。
[1] 佟丹丹. 糧食安全視角下我國(guó)糧食進(jìn)出口策略[J]. 改革與戰(zhàn)略,2017,33(7):179-181,185.
[2] 謝智勇,孫瑞. 學(xué)習(xí)國(guó)家糧食安全新戰(zhàn)略的思考[J]. 中國(guó)糧食經(jīng)濟(jì),2015(11):32-34.
[3] 牛立坤. 差分式糧倉(cāng)溫濕水一體在線檢測(cè)儀的研究[D]. 長(zhǎng)春:吉林大學(xué),2019.
Niu Likun. Research on the Temperature, Moisture and water Integrated on-Line Detector of Differential Granary[D]. Changchun: Jilin University, 2019. (in Chinese with English abstract)
[4] 王小萌,吳文福,尹君,等. 基于溫濕度場(chǎng)云圖的小麥糧堆霉變與溫濕度耦合分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2018,34(10):260-266.
Wang Xiaomeng, Wu Wenfu, Yin Jun, et al. Coupling analysis of wheat pile mildew and temperature and humidity based on temperature and humidity field cloud image[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(10): 260-266. (in Chinese with English abstract)
[5] 劉焱,翟煥趁,蔡靜平. 利用監(jiān)測(cè)CO2方法預(yù)警儲(chǔ)藏玉米中黃曲霉菌產(chǎn)毒[J]. 現(xiàn)代食品科技,2015,31(5):309-315.
Liu Yan, Zhai Huanchen, Cai Jingping. Early warning of toxin production by aspergillus flavus in stored maize using CO2monitoring method[J]. Modern Food Science and Technology, 2015, 31(5): 309-315. (in Chinese with English abstract)
[6] 尹君. 小麥糧堆多場(chǎng)耦合模型及結(jié)露預(yù)測(cè)研究[D]. 長(zhǎng)春:吉林大學(xué),2015.
Yin Jun. Study on Multi-Field Coupling Model and Dew Formation Prediction of Wheat Stack[D]. Changchun: Jilin University, 2015. (in Chinese with English abstract)
[7] 陳思羽,吳文福,李興軍,等. 谷物濕熱平衡新模型及熱力學(xué)特性的研究[J]. 中國(guó)糧油學(xué)報(bào),2016,31(3):110-114.
Chen Siyu, Wu Wenfu, Li Xingjun, et al. A new model of moisture heat balance and thermodynamic characteristics of cereals[J]. Journal of the China Cereals and Oils Society, 2016, 31(3): 110-114. (in Chinese with English abstract)
[8] 吳文福,陳思羽,韓峰,等. 基于絕對(duì)水勢(shì)圖的儲(chǔ)糧通風(fēng)作業(yè)管理初探[J]. 中國(guó)糧油學(xué)報(bào),2017,32(11):100-107.
Wu Wenfu, Chen Siyu, Han Feng, et al. Preliminary study on ventilation operation management of grain storage based on absolute water potential map[J]. Journal of the China Cereals and Oils Society, 2017, 32(11): 100-107. (in Chinese with English abstract)
[9] 吳文福,陳俊軼,成榮敏,等. 玉米籽粒變溫變濕干燥后不飽和脂肪酸與干燥系統(tǒng)的耦合關(guān)系[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2019,35(16):328-333.
Wu Wenfu, Chen Junyi, Cheng Rongmin, et al. Coupling relationship between unsaturated fatty Acids and drying system of maize grain after temperature and humidity drying[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(16): 328-333. (in Chinese with English abstract)
[10] Roller C, Namjou K, Jeffers J, et al. Simultaneous NO and CO2measurement in human breath with a single IV–VI mid-infrared laser[J]. Optics Letters, 2002, 27(2): 107-109.
[11] 信豐鑫. 基于TDLAS的大氣CO2監(jiān)測(cè)技術(shù)研究[D]. 青島:中國(guó)海洋大學(xué),2014.
Xin Fengxin. Study on Atmospheric CO2Monitoring Technology Based on TDLAS[D]. Qingdao: Ocean University of China, 2014. (in Chinese with English abstract)
[12] 賈良權(quán),祁亨年,胡文軍,等. 采用TDLAS技術(shù)的玉米種子活力快速無(wú)損分級(jí)檢測(cè)[J]. 中國(guó)激光,2019,46(9):297-305.
Jia Liangquan, Qi Hengnian, Hu Wenjun, et al. Rapid nondestructive grading detection of maize seed viability using TDLAS technology[J]. Chinese Journal of Lasers, 2019, 46(9): 297-305. (in Chinese with English abstract)
[13] 苗澍茁. 基于波長(zhǎng)調(diào)制光譜技術(shù)的氣體遙測(cè)系統(tǒng)的研究[D]. 長(zhǎng)春:吉林大學(xué),2019.
Miao Shuzhuo. Research on Gas Telemetry System Based on Wavelength Modulation Spectroscopy[D]. Changchun: Jili University, 2019. (in Chinese with English abstract)
[14] Alorifi F, Ghaly S M A, Shalaby M Y, et al. Analysis and detection of a target gas system based on TDLAS & LabVIEW[J]. Engineering, Technology & Applied Science Research, 2019, 9(3): 4196-4199.
[15] Zhang G, Wang G, Huang Y, et al. Reconstruction and simulation of temperature and CO2concentration in an axisymmetric flame based on TDLAS[J]. Optik, 2018, 170: 166-177.
[16] 許振宇,劉文清,闞瑞峰,等. 可調(diào)諧半導(dǎo)體激光吸收光譜中的吸光度反演算法研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析,2010,30(8):2201-2204.
Xu Zhenyu, Liu Wenqing, Kan Ruifeng, et al. Research on absorbance inversion algorithm of tunable semiconductor laser absorption spectrum[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2010, 30(8): 2201-2204. (in Chinese with English abstract)
[17] 沈文豪. 便攜式儲(chǔ)糧生物危害檢測(cè)儀的研究[D]. 長(zhǎng)春:吉林大學(xué),2020.
Shen Wenhao. Study on Portable Biohazard Detector for Stored Grain[D]. Changchun: Jilin University, 2020. (in Chinese with English abstract)
[18] Chighine A, Fisher E, Wilson D, et al. An FPGA-based lock-in detection system to enable chemical species tomography using TDLAS[C] Macau: 2015 IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques (IST). IEEE, 2015: 1-5.
[19] Alorifi F, Ghaly S M A, Shalaby M Y, et al. Analysis and detection of a target gas system based on TDLAS & LabVIEW[J]. Engineering, Technology & Applied Science Research, 2019, 9(3): 4196-4199.
[20] Ng K M, Suhaimi M A H M, Ahmad A, et al. Remote air quality monitoring system by using MyRIO-LabVIEW[C]Shah Alam: 2018 9th IEEE Control and System Graduate Research Colloquium (ICSGRC). IEEE, 2018: 105-109.
[21] Xin F, Li J, Guo J, et al. Measurement of atmospheric CO2column concentrations based on open-path TDLAS[J]. Sensors, 2021, 21(5): 1722.
[22] Zhao L, Wang J, Li Z, et al. Quasi-distributed fiber optic temperature and humidity sensor system for monitoring of grain storage in granaries[J]. IEEE Sensors Journal, 2020, 20(16): 9226-9233.
[23] 尹君,吳子丹,張忠杰,等. 不同倉(cāng)型的糧堆溫度場(chǎng)重現(xiàn)及對(duì)比分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2015,31(1):281-287.
Yin Jun, Wu Zidan. Zhang Zhongjie, et al. Reappearance and comparative analysis of temperature field of grain stack with different silo types[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(1): 281-287. (in Chinese with English abstract)
[24] 褚春燕,孫桂玉,孫洪偉,等. 氣象站、糧倉(cāng)和糧堆的溫濕度相關(guān)性分析[J]. 糧油食品科技,2022,30(2):207-213.
Chu Chunyan, Sun Guiyu, Sun Hongwei, et al. Correlation analysis of temperature and humidity between weather station, granary and grain pile[J]. 2022, 30(2): 207-213. (in Chinese with English abstract)
[25] 郭生茂,王子彬. 不同倉(cāng)型不同裝糧高度糧倉(cāng)儲(chǔ)糧內(nèi)環(huán)流控溫試驗(yàn)[J]. 糧油倉(cāng)儲(chǔ)科技通訊,2018,34(4):20-22.
Development of the carbon dioxide laser detection system for grain storage based on TDLAS
Liu Yujuan1,2, LiuYanda1,2, Zhao Yang3, Wu Wenfu3※, Yao Lu4, Liu Zhe3
(1.-,,,130061,;2.,130061,;3.,,130061,;4.,,230031,)
During the grain storage process,microbes and all kinds of pests make up the biological field,The temperature and humidity of the grain stored in the granary constitute the abiotic field of the granary environment,the combined effects of biological and abiotic fields in granary will affect the stored grain and reduce its quality,and then affect the safety of grain storage in the grain depot. The concentration of carbon dioxide in grain storage reflects the condition of grain storage biological field and is an important index for monitoring grain storage biological field.In order to realize the high precision detection of carbon dioxide concentration of grain stored in grain depot,the study is based on Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy (TDLAS),the tunable semiconductor laser absorption spectroscopy is characterized by high sensitivity and fast response,a system for real-time detection of carbon dioxide concentration in grain storage was developed.In addition,the method of carbon dioxide laser spectrum analysis and data processing is also established.In order to achieve the portable requirements of the stored grain carbon dioxide detector,the carbon dioxide detection system is designed with a compact mechanism,the system can not only detect the carbon dioxide concentration of grain stored in the grain depot, but also detect the change of temperature and humidity, so that the detection of the three integrated.At the same time, the detection system designed in this study can also complete the conditioning of weak signals.Calculating carbon dioxide concentration,Finally generate multi-parameter cloud map, water potential map, etc.The volume of the carbon dioxide detector based on tunable semiconductor laser absorption spectroscopy is 338 mm×251 mm×88 mm,the power loss of the instrument is less than 1.3 W at room temperature.The test results show that:The carbon dioxide detection system can keep working steadily for long periods of time,the robustness of human-computer interaction function of the system is good, the response time of this instrument to the detection of carbon dioxide concentration in grain storage is less than 20 s. Its linear error is less than 1.2%,the detection repeatability was 0.4%,the detection accuracy of the carbon dioxide concentration of the instrument is 10 mg/m3, the detection range of the carbon dioxide concentration is 0-20 000 mg/m3.At the same time,the carbon dioxide detection system designed in this study has a temperature detection range of -40-120 ℃,the humidity detection range of the instrument is 0%-100%.In the solid warehouse inspection,The experimental results show that, The carbon dioxide detection system is designed for corn under different storage conditions under different working conditions, the response time of carbon dioxide concentration detection was 15-18 s, the temperature detection range was 25.6-26.8 ℃, and the humidity detection range was 43%-47%.Combined with the man-machine interaction function of multi-parameter cloud image and water potential diagram display analysis presented by the detection system,It can better reflect the biosafety situation of granary,Intelligent judgment of the safety of the stored grain and give reasonable suggestions based on the actual situation of grain storage. The carbon dioxide detection system is of great significance to reduce the economic losses caused by pests and mildew in the process of grain storage.
temperature; humidity; TDLAS technology; grain storage yard; CO2concentration
10.11975/j.issn.1002-6819.2022.20.028
TH79
A
1002-6819(2022)-20-0250-07
劉玉娟,劉顏達(dá),趙陽(yáng),等. 基于TDLAS的儲(chǔ)糧二氧化碳激光檢測(cè)系統(tǒng)研制[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2022,38(20):250-256.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2022.20.028 http://www.tcsae.org
Liu Yujuan, Liu Yanda, Zhao Yang, et al. Development of the carbon dioxide laser detection system for grain storage based on TDLAS[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(20): 250-256. (in Chinese with English abstract) doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2022.20.028 http://www.tcsae.org
2022-06-04
2022-07-06
國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(41974210,62175236),吉林省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(20200201205JC)
劉玉娟,博士,副教授,研究方向?yàn)檫b感成像光譜關(guān)鍵技術(shù)開發(fā)與儀器研制。Email:liuyujuan@jlu.edu.cn
吳文福,博士,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)榧Z食干燥與儲(chǔ)藏。Email:wwfzlb@126.com