基于溫濕度場云圖的稻谷糧堆狀態和結露風險分析

王水寒，李瑞敏，張洪清，金 毅，姚 渠，尹 君?

（1.國家糧食和物資儲備局科學研究院，北京 100037；2.吉林大學，吉林 長春 130022）

中國是糧食生產和消費大國，為保證“中國人的飯碗牢牢端在自己手中”，除了提高產量，還應大力減少產后損失和浪費。儲藏是糧食產后的重要環節，有研究顯示[1]，目前全國農戶糧食儲藏損失率平均為8%，每年損失糧食約2 000萬t。在儲藏期間，因糧堆結露進而引發的發熱、霉變、腐爛等隱患，均會嚴重影響糧食品質和糧食倉儲安全[2]。因此，探究糧食的吸附至飽和過程的形成機制和與結露現象的關系，將對糧食的保質減損起到關鍵作用。

糧堆結露是指糧堆內或外較高溫度空氣中所含的氣態水凝結成液態水后，附著于糧堆表層或內部的現象[3]。長期儲藏過程中，糧食不斷進行吸附與解吸作用，與儲藏環境保持著動態平衡[4]。2014年，吳子丹[5]等提出了糧堆多場耦合理論及糧情云圖分析的構想，并進行初步探索。2016年，張藝良[6]采用數值模擬的方法獲取華北地區袋裝大米在進出倉過程中的溫度場、濕度場、微氣流速度場，模擬結露位置分布的實時變化情況，實現對不同大氣環境條件下進出倉過程中成品糧結露部位和時間的預測。2018年，陳龍[7]結合糧堆多元場耦合分析理論，找出了糧堆微生物爆發點與糧堆產生結露的位置，得出了糧堆發熱過程的生命周期，為將糧情云圖分析技術應用于糧情預測分析提供經驗參考。

本文根據稻谷糧堆不同季節不同位點的溫度和相對濕度繪制糧堆溫度場、濕度場云圖，追溯分析了糧堆各點的變化情況，分析了潛在結露危險點的產生過程以及所處狀態，據此總結變化規律，推測其未來發生結露的風險，以減小儲糧損耗和實現儲糧安全。

1 材料和方法

1.1 試驗材料

透明儲藏倉及規格為長0.48 m，寬0.33 m，高0.22 m，以自然降落方式裝載稻谷并儲藏于自然環境，溫度隨外界溫度變化，稻谷高度為0.2 m。稻谷糧堆初始狀態見表1。

表1 糧堆初始狀態表Table 1 The initial state of paddy pile

1.2 試驗方法

采用多參數糧情數據采集系統檢測糧堆內溫度和相對濕度的變化，此系統包括多參數集成傳感器探頭、主機和分機。溫濕度傳感器參數為：溫度測量范圍–40 ℃～125 ℃，精度±0.3 ℃，濕度測量范圍0%RH～100%RH，精度±3%RH。

全倉布置溫濕度一體傳感器25個，在糧面以上放置1個傳感器，其監測數據作為倉間空氣的溫濕度，其余24個傳感器監測數據為以下位點糧食溫濕度。在垂面方向（主視圖）布置如圖1所示，垂直方向，頂層和底層的點均距邊壁是3 cm，其余點間距8 cm；水平方向，左右兩側點距邊壁8 cm，其余點間距20 cm。在水平面方向（俯視圖）如圖2所示，垂直方向，頂層和底層的點均距邊壁是3 cm，其余點間距是15 cm；水平方向四角點距壁面是8 cm，其余的頂層點之間和底層點之間的間距均是 20 cm，中層兩點間距是18.6 cm且距兩壁18.7 cm。

圖1 垂面（XOZ）傳感器布置Fig.1 The sensors in vertical surface (XOZ) layout

圖2 水平面（XOY）傳感器布置Fig.2 The sensors in horizontal surface (XOY) layout

檢測稻谷堆不同位點的溫度和相對濕度數據，取X=8 cm處所有數據平均值糧堆左側數據、X=48 cm處所有數據平均值為糧堆右側數據、Z=3 cm處所有數據平均值為糧堆下層數據、Z=11 cm處所有數據平均值為糧堆中層數據、Z=19 cm處所有數據平均值為糧堆上層數據，使用 origin繪制各位置溫、濕度變化曲線，使用MATLAB處理溫、濕度數據，利用四點樣條插值法繪制糧堆的溫度場和濕度場云圖。

1.3 數值方法

首先以傳感器在平面的位置作為橫縱坐標，使用meshgrid函數生成網格數據，使用MATLAB 4 griddata方法——格點樣條函數的差值算法對糧溫或糧食相對平衡濕度進行插值，對數據進行平滑處理，最后以糧溫或糧食相對平衡濕度為高度值繪制填充的二維等高線圖。

相關公式及相關參數[8]：

式中ERHr—糧食平衡相對濕度（%），M—糧食含水率（%），tr—糧食溫度（℃），A1、A2、B1、B2、D—CAE方程參數；

式中DPTa—大氣露點溫度（℃），ta—大氣溫度（℃），RHa—大氣相對濕度（%）；

式中 DPTr—糧堆露點溫度（℃），ERHr—糧食平衡相對濕度（%），tr—糧堆溫度（℃）。

2 結果與分析

2.1 糧堆溫度變化規律

糧堆結露多發于季節交替期間。如春末夏初，外界溫度升高，外界熱空氣與溫度較低的糧堆表層接觸冷凝易形成結露；秋冬季節，糧堆溫度較高，糧堆內部熱空氣上升遇冷易形成結露。由圖 3可知，當季節由冬季變化至夏季，模擬倉倉溫與平均糧溫呈現先下降后上升的趨勢。10月中旬至1月上旬倉溫與平均糧溫總體呈現下降趨勢，在1月上旬倉溫達到最低值9.1 ℃，此時右側糧溫和上層糧溫達到最低分別為 9.4 ℃、9.6 ℃。1月中下旬至 3月下旬逐漸上升至 15 ℃以上，4月份在 17 ℃上下呈波動趨勢，5月初迅速升高至20 ℃以上，在5月中旬至6月末持續平穩上升至 28 ℃左右。由于傳感器布線集中在模擬倉左側且上方有開口，因此左側糧堆與右側糧堆溫濕度并未呈現完全對稱，有一定的差異，在 11月中旬至3月中旬氣溫較低時，左側糧溫平均約比右側高0.4 ℃，其余時間平均約高0.1 ℃。由圖中的數據可以發現，因糧食是熱的不良導體，糧溫的變化相比倉溫較為平緩，且具有滯后性[9]，由此導致在降溫和升溫過程中糧溫與倉溫之間存在著一定的溫差，進而為糧堆結露的形成提供了可能。

圖3 模擬倉內氣溫與平均糧溫變化曲線Fig.3 Variation curve of simulated warehouse temperature and average grain temperature

從圖 3、圖 4可看出，在外界降溫時，上層糧溫與左右兩側受倉溫影響較大，等溫線分布稀疏、溫差小，中層、下層糧溫受影響相對較小，因此在距底部 6 cm左右處仍保持相對較高的溫度。推測原因是左右兩側糧食直接接觸倉壁，倉壁外冷空氣自由流動傳遞熱量，上層糧接觸冷空氣傳遞熱量，中層向外側糧溫較低處傳遞熱量，下層糧面通過下層較厚倉壁緩慢向地面傳遞熱量，傳遞速度左右兩側>上層>中層>下層，因此在中層偏下部位形成溫度較高的區域。

圖4 10月糧堆Y=3 cm垂面（XOZ）溫度場云圖Fig.4 Cloud map of temperature field for Y=3 cm vertical surface (XOZ) in grain pile in October

從圖 3、圖 5可看出，在外界升溫時，距底部15 cm處溫度較高，在夏季高溫季節，受外界高溫輻射和傳導，上層糧面吸收到空氣傳遞熱量使溫度升高；下層糧面通過倉壁緩慢向地面傳遞熱量；上層熱量向中層傳遞熱量時，在中、上層之間部位形成溫度較高的“熱芯”。

圖5 4月糧堆Y=3 cm垂面（XOZ）溫度場云圖Fig.5 Cloud map of temperature field for Y=3 cm vertical surface (XOZ) in grain pile in April

尉堯方等[10-11]研究顯示糧倉內的溫差可以引起糧堆內部的微氣流運動，據此推測“熱芯”的右側X=41 cm左右處熱氣流從下層向上層流動，糧倉右側壁面冷氣流由上層向下層流動，上層熱氣流由軸心處沿徑向向壁面處擴散，下層冷氣流則是由糧倉壁面處沿徑向向軸心處聚集，總體形成由軸中心分開的兩個環流狀的微氣流（倉左側為逆時針狀，倉右側為順時針狀）。

2.2 糧堆濕度變化規律

由圖6可知，模擬倉內的空氣相對濕度在10月中旬至 3月中旬處于下降狀態，之后穩定于79%左右，6月中旬對環境濕度進行了人工調控故其有所回升。糧堆上層相對濕度與倉內空氣相對濕度變化一致，呈先下降后上升的趨勢，糧堆其他部位相對濕度呈現先平穩后緩慢上升的趨勢。

圖6 模擬倉內相對濕度與糧食平均相對濕度變化曲線Fig.6 The curve of relative humidity in the simulated warehouse and the average relative humidity of grain bulk

結合圖 7、圖 8可看出，受重力影響糧堆內的水分不斷向下層轉移，下層的糧堆相對濕度緩慢由83.5%左右上升至87.9%。在距底部約3 cm處有一高濕區，相對濕度達到93%以上，處于糧堆高溫區下方偏右的位置。結合圖5和亓偉等[12-13]研究分析，在微氣流的影響下，水分受糧倉右側壁面順時針狀冷氣流的驅動，向下層持續匯集，糧堆的高溫區域因秋冬季節環境氣溫的降低導致糧堆溫差減小，使得微氣流源動力變小則糧堆中的水分遷移較慢；而春夏季節氣溫逐漸升高，糧堆溫差增大，微氣流的速率變大促使糧堆中水分遷移速率加快，則在距底部較近部位形成高濕區。

圖7 糧堆Y=33cm垂面（XOZ）相對濕度場云圖Fig.7 Cloud map of relative humidity field forY=33cm vertical surface (XOZ) in grain pile

圖8 糧堆Y=3 cm垂面（XOZ）相對濕度場云圖Fig.8 Cloud map of relative humidity field for Y=3 cm vertical surface (XOZ) in grain pile

2.3 糧堆狀態的判斷

由于糧堆內的孔隙，空氣與糧食顆粒充分接觸，假設溫度為T，水分為M的糧粒與其周圍空氣處于平衡狀態即糧食吸收水蒸氣的量與散發出的水分的量相等，此時空氣的相對濕度應為糧食平衡相對濕度 ERHr。根據公式（1）計算糧食平衡相對濕度，將檢測的空氣相對濕度 RH與稻谷吸附平衡相對濕度 ERHr1和解吸平衡相對濕度ERHr2進行比較：

當RH>ERHr1時，糧食處于吸附狀態；

當RH

當 ERHr2≤RH≤ERHr1時，糧食處于吸附和解吸狀態之間，即中間態。

如圖9a、圖9b點a位（42,19）于糧堆上層較高溫度區域，點b（42,3）位于糧堆下層較高溫度區域，如表2所示，兩點溫度相近，a點（42,19）位于上層，相對濕度低，a點糧食之前一直處于吸附狀態，6月初變為中間態，a點相對濕度不斷降低，主要是由于糧食吸收空氣中水分的量小于其水分向周圍擴出的量。b點位于下層，相對濕度高，b點糧食處于吸附狀態，持續從空氣中吸收水分，但速度小于糧堆內部水分遷移速度，因此b點相對濕度持續上升。

圖9 糧堆Y=3 cm垂面（XOZ）溫濕度場云圖Fig.9 Cloud map of temperature field and relative humidity field in vertical surface (XOZ) of grain pile Y=3

表2 a點、b點糧食狀態Table 2 Grain status at point a and b

將a點、b點數據帶入公式（2）、（3）計算各糧堆露點DPTr與大氣露點DPTa并作圖。

糧溫>氣溫時，如圖10中A區域，主要處于秋冬季節降溫時，糧堆溫度較高，糧堆內部熱空氣上升遇冷易形成結露。此時比較糧食內部空氣溫濕狀態下的露點溫度與環境空氣溫度。如果氣溫>糧堆露點 DPT時，不結露；如果氣溫< DPT時，可能出現結露。

糧溫<氣溫時，如圖10中B區域，主要處于春夏季節，溫度升高，外界熱空氣與溫度較低的糧堆表層接觸冷凝形成結露。此時比較環境空氣溫濕狀態下的露點溫度與糧溫。如果糧溫>空氣露點 DPTa時，不結露；如果糧溫< DPTa時，可能出現結露。

圖10 a點、b點與大氣溫度、相對濕度與露點Fig.10 Point a,b and atmospheric temperature,relative humidity and dew point

在降溫和升溫過程中，a點溫度與露點的差值一直穩定在3.0 ℃以上，不易結露，直至6月中旬人工調控后差值開始小幅度縮小；在降溫過程中b點溫度與露點的差值持續緩慢減小，由10月的 2 ℃左右減小至 5月開始升溫前的 1.5 ℃左右，之后經歷快速升溫和人工調控濕度后差值快速縮小，6月底時已達 1.2 ℃左右，越來越接近結露的臨界點。

3 結論

利用溫濕度一體傳感器，監測稻谷糧堆從冬季到夏季不同位點的溫度和相對濕度，運用MATLAB模擬軟件繪制糧堆溫濕度場云圖，研究了不同季節、不同位點的稻谷糧堆溫、濕度場變化規律，基于CAE模型計算露點，判斷糧堆各位點結露情況。可得出以下結論：

（1）本試驗在秋末稻谷入倉開始，稻谷堆中心的糧溫隨著環境氣溫降低而緩慢降低，待春末夏初環境氣溫回升時也逐漸進行回溫，因糧食的導熱系數小，對外界環境因素變化的靈敏度較低，故糧堆中心形成了溫度較高的“熱芯”；

（2）糧食儲藏期間，溫度和濕度的變化主要是受熱傳導和對流作用影響，本試驗中夏季的稻谷因溫度梯度差和水氣分壓梯度差共同作用引起了微氣流作用，并形成了環流，加速了糧食與微氣流之間的傳熱傳質，使得在稻谷高溫區下方出現了水分積聚，形成了一個高濕區域；

（3）當外界環境的溫濕度發生變化時，糧食狀態也隨之改變。糧食處于吸附狀態時，若降低外界環境的空氣相對濕度，則糧堆吸附的水氣量逐漸小于解吸釋放的水氣量，解吸狀態取代吸附狀態居于主要；若外界環境空氣相對濕度保持較高的狀態，則糧堆吸附的水氣量大于甚至遠大于解吸釋放的水氣量，吸附狀態居于主要，長期處于吸附狀態下，在達到飽和態后，若溫度低于露點則發生結露的風險很大，從而威脅儲糧安全。

備注：本文的彩色圖表可從本刊官網（http://lyspkj.ijournal.cn）、中國知網、萬方、維普、超星等數據庫下載獲取。