淺圓倉儲存進口大豆溫度傳導規律

◎ 劉新濤，王健剛，王運坤

（中央儲備糧鎮江直屬庫有限公司，江蘇 鎮江 212000）

大豆是我國重要的經濟作物，可作為糧食和油料使用，也是重要的優質植物蛋白來源，營養均衡且營養價值極高。大豆的脂肪含量為19%～22%，蛋白質含量為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，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變化與其他糧種不同[2]。在儲藏過程中易出現糧堆濕度大、滋生霉菌、儲藏品質劣變等現象，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發熱霉變現象發生，而且要確保大豆不會酸敗和營養成分變質，保證大豆的食用品質、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生物理、化學和生物變化，例如蛋白質變性、脂肪分解等[3]。由此看出，溫度是大豆儲藏過程中至關重要的影響因素。因此，為了探討大豆糧堆溫度的變化情況及規律，選擇儲存在淺圓倉的大豆糧堆易發熱區域進行實驗，圍繞易發熱區域監測溫度，對所測糧堆的溫度數據進行研究分析。對于糧堆質熱傳遞的研究，國內外儲糧科學家運用多種物理或數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，擬合回歸方程法、圖表法和簡單的有限元法占據主流；21世紀以后，逐漸強大的計算機技術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據的可視化[4]。

1 試驗材料

1.1 倉房結構

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構，總厚度300 mm，倉頂為現澆鋼筋混凝土球冠形結構，同時配有通風系統，通風系統為兩組梳狀等靜壓地槽式通風系統，每組有1個進風口、6條支風道，回流管在倉房兩側對稱分布。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據，使用溫度采集電纜。在易發熱區域布設有17根測溫電纜分三圈布設，通過智能測溫系統實時監測糧溫。

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 測試內容及方法

2.2.1 糧堆溫度測試內容及方法

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，待溫度數據穩定后記錄數據，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，在利用空間數據時，已知的數據是有限的，必須經過內插才能獲得未知數據，滿足空間數據建模的需要。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，該方法在數值和科學計算等領域被廣泛應用，計算格式簡單、節點配置靈活，得出的結果與實際情況更為接近，穩定性更好。

徑向基函數的插值函數表達式如下：

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

3 測試結果與分析

3.1 淺圓倉大豆糧堆溫度測試數據

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，統計和計算結果見表2。

表2 不同時間所測每層平均溫度數據表（℃）

根據表2數據，計算出第2層所有天數的平均溫度，第20層每一天的溫度減去第2層所有天數的平均溫度所得的數值為X值，根據實測每天的高溫區面積大于19 ℃為Y，進行線性擬合，結果如圖3所示。

圖3 大豆糧堆溫度差隨高溫區發熱面積變化曲線圖

得到擬合公式為 Y=0.259 2e0.3765x，R2=0.921 4（其中X代表高溫區的當量半徑，Y代表高溫區面積）。由結果可以看出，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部氣流的動力來源于溫差的作用，低溫區氣體收縮，高溫區氣體膨脹，致使大豆堆內的微氣流運動加快。微氣流運動速度的加快最終的結果就是其攜帶的熱量傳遞效率更加高效，使大豆發熱區域的面積更廣，發熱區域擴散的速率更快。在大豆堆儲藏的前3 d，溫度檢測結果顯示溫差變化在2～3 ℃，高溫面積無明顯擴增現象，當進入第4 d時，擬合曲線的斜率越來越大，高溫區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的數據結果進行模擬，模擬結果如圖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律，從模擬結果可以看出，淺圓倉內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，高溫區域的面積在逐漸擴大，圖4（a）顯示第1 d大豆糧堆底部發熱點面積大約為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，自身代謝產生的溫度聚集。圖4（b）顯示在第5 d大豆糧堆底部的發熱面積約為0.25 m2，高溫區域擴散，其溫度約為22 ℃，發熱區域面積擴散的原因是大豆堆內底部的發熱，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溫度約16 ℃，低溫區面積約為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，使高溫區域再次增加。圖4（d）顯示，第13 d高溫區域面積約0.481 m2，低溫區域約0.5 m2，糧堆整體溫度上升，低溫面積擴散減緩，更容易出現溫度分層現象，導致大豆糧堆結露。大豆糧面糧溫及靠近倉壁的糧溫明顯低于糧堆內部溫度，出現此現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律，該方向不同于AB直徑垂直切面溫度場分布，右側糧堆溫度遠遠高于左側糧堆溫度，右側底部糧堆溫度最高，左側糧堆溫度受外界氣候影響較大。高溫區域形狀近似梯形，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高，造成這種速率差的原因是高溫區氣體流動較快，低溫區氣體流動較慢，高溫鋒面向低溫區移動。

大豆糧堆AB、CD兩個直徑垂直切面的溫度場分布規律不同，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則的形式發生變化，主要影響因素是溫度梯度的產生和自然對流的作用，因此可以得出糧倉呈現該溫度分布規律的本質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 結語

本研究采用了理論和matlab模擬相結合的方法對大豆糧堆易發熱區域溫度的測試結果和數據進行分析研究。根據實測值得到了實際的溫度變化規律，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，高溫區域的氣體膨脹致使該區域壓力增大，質熱隨該氣流運動到上層區域，水分在上層區域增加以后，該區域溫度又會上升，導致糧堆的整體溫度升高，并形成惡性循環。因此，糧堆局部發熱以后應及時進行通風，以免引起整倉糧食發熱。

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、倉內濕度、不同種類的雜質及含量等因素，這將是下一步的研究重點。