基于MCU和CFD的雞舍氨氣檢測裝置設計與試驗

鄒修國 祝忠鉦 SU Steven 宋圓圓 徐澤穎 劉文超

(1.南京農業大學人工智能學院， 南京 210031； 2.悉尼科技大學工程與信息技術學院， 悉尼 2007；3.南京農業大學工學院， 南京 210031)

0 引言

氨氣是肉雞養殖過程中主要污染氣體之一。根據美國環境保護署(Environmental Protection Agency, EPA)的估計，肉雞氨氣排放占美國養殖家禽氨氣排放量的54%[1]。我國是僅次于美國的第二大肉雞生產國[2]，過高的氨氣濃度會對肉雞生長造成嚴重影響[3]。REECE等[4]研究表明，在28 d的育雛期內，肉雞暴露在氨氣體積濃度2.5×10-5～5.0×10-5下，體重增加慢，死亡率提高；在氨氣體積濃度1×10-4～2×10-4下，肉雞的死亡率明顯上升；2.5×10-5被認為是氨氣體積濃度的建議上限值[5]。為準確獲取肉雞養殖過程中氨氣的排放規律及排放系數，提高肉雞的養殖效益，必須精確、實時、穩定地檢測氨氣濃度。

氨氣屬于粘性氣體，易與材料表面發生反應，對檢測響應時間有一定的影響[6]。目前，檢測氨氣濃度的主流傳感器有金屬氧化物傳感器(Metal oxide semiconductor, MOS)[7-8]、光學傳感器[9]和電化學傳感器[10]等，近年來不斷有學者對其展開研究。SAMOTAEV等[11]利用脈沖式溫度調制技術實現了MOS型傳感器在甲烷、一氧化碳和水蒸氣存在下對氨氣的高選擇性。MOSELEY等[12]發現摻雜少量鈦的氧化鉻也能增強MOS對氨氣的選擇性。ISMAIL等[13]研究了PANI、PEDOT和PPy 3種不同導電聚合物對氨氣的光學傳感性能。LIANG等[14]通過研究氨氣在多孔Cr2O3上的催化行為，提出了基于NASICON和Cr2O3電極的氨氣傳感器。以上傳感器在氨氣檢測設備研究上得到了廣泛應用。YOO等[15]針對量子級聯激光器和量子級聯探測器構成的單片集成電路，制作了無源波導光學氣敏器件，對氨氣體積濃度5×10-6進行了試驗測定，估算最小可檢測氣體濃度為8.4×10-8。方簫等[16]結合二氧化錫氨氣傳感器(TGS826)設計了基于片上可編程系統的氨氣濃度檢測儀[17]。此外，電子鼻是近年來檢測氣體的主流儀器之一[18]，PEARCE等[19]將其定義為由一系列具有部分特異性的電化學傳感器和適當的模式識別系統組成的儀器。PAN等[20]在養殖場構建了用于氣體分析的電子鼻網絡系統，通過無線傳輸獲取各節點實時信息。但多數電子鼻為臺式系統，體積較大，選擇性不穩定，其輸出受濕度和無嗅化合物的影響，常需要使用神經網絡模型進行現場校準[21]。傳感器和電子鼻研究雖然較為完善，但是檢測方式是將傳感器被動地置于被測環境中，這樣獲得的數據不僅實時性差，而且檢測精度也會降低。

本文設計主動式氨氣檢測裝置，使用電化學氨氣模組對輔助裝置主動采集的氣體進行檢測，通過微控制器(Micro control unit, MCU)實現氨氣濃度數據分析和處理，并使用計算流體力學(Computational fluid dynamics, CFD)[22]對裝置仿真得到氣體完成更新的時間，由此確定檢測周期，旨在為肉雞養殖氨氣檢測提供實時穩定的設備。

1 材料與方法

1.1 氨氣檢測裝置設計

1.1.1輔助裝置設計

本文氨氣檢測裝置設計了輔助裝置，使被測氣體能夠主動流向氨氣模組，在設定采樣時間內進行多次數據采集，經過數據處理后輸出。輔助裝置使用Creo軟件進行三維設計，由氣體循環系統和氣體檢測系統組成，采用SLA(Stereolithography)樹脂3D打印，尺寸為22.8 cm×22.8 cm×11.8 cm，裝配圖如圖1所示。

輔助裝置結構圖如圖2所示。氣體循環系統由進氣結構、出氣結構、內循環結構和4條氣體通道構成，前3個結構包含一個風扇插槽和1個轉向固定的靜音風扇(0～5 V)，風扇可以嵌入插槽內，為氣體在循環通道內流動提供動力，加快檢測裝置的響應時間。

1.1.2硬件設計

系統設計2種工作狀態，分別為進氣狀態和氨氣濃度檢測狀態。系統上電后處于進氣狀態，單片機控制舵機旋轉使進氣口和出氣口打開，然后進氣風扇和出氣風扇工作，從進氣口吸入被測氣體的同時將裝置內原有氣體從出氣口排出，風扇通過電機驅動板驅動，可使用脈沖寬度調制(Pulse width modulation, PWM)進行調速，改變風扇轉速可以控制進風口風速，從而完成進氣；然后系統進入氨氣濃度檢測狀態，關閉進氣口和出氣口，開啟循環風扇和進氣風扇使被測氣體在裝置通道內循環流動，在可設定的循環時間內不斷讀取氨氣模組發送出的串口數據，經過STM32 MCU的數據加工處理后排列顯示在TFTLCD屏上。系統硬件框架如圖3所示。

氨氣檢測系統由電化學氨氣模組和系統倉構成。氨氣電化學模組安裝在模組基座上，采用美國Honeywell 4NH3-100型傳感器和高性能微處理器，通過內置的溫度傳感器進行溫度補償，可精確測量環境中氨氣濃度，測量范圍為0～1×10-4，分辨率為1×10-8，通電預熱時間小于80 s，誤差小于2%；系統倉中容納了STM32 MCU、TFTLCD屏、電壓轉換模塊、12 V電源模塊、電機驅動板和開關模塊。STM32 MCU是系統主控芯片，可通過串口讀取氨氣模組發送的數據；12 V電源模塊為系統供電，經電壓轉換模塊輸出5 V供其他模塊使用；電機驅動模塊可驅動風扇旋轉和控制風扇的轉速；TFTLCD用于顯示交互信息與測量數據。采用CFD模擬方法確定系統上電進氣時間和檢測周期。

1.1.3軟件設計

氨氣模組每次發送出的串口數據長度為9個字節，第1個字節是起始位0xFF，第2個字節是命令位，可以通過命令0x86來讀取氨氣濃度，第3、4個字節分別為濃度的高字節和低字節，濃度計算式為

c=(256BH+BL)r

(1)

式中c——氨氣濃度r——分辨率

BH——氣體濃度高字節

BL——氣體濃度低字節

采集到濃度數據后，采用卡爾曼數字濾波器[23]對數據進行加工去噪，然后顯示在TFTLCD屏上。軟件系統流程如圖4所示。

卡爾曼濾波器利用線性系統的狀態方程，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計，預測狀態方程和預測協方差方程分別為[24]

k|k-1=Fkk-1|k-1+Bkuk

(2)

(3)

Fk——狀態轉移矩陣

Bk——狀態控制矩陣uk——控制增益

Pk-1|k-1——k-1時刻系統協方差矩陣預測值

Qk——系統過程噪聲的協方差

由于濃度數據為一維數據，有Fk=1，uk=0。根據協方差矩陣的預測值，卡爾曼增益Kk計算式為[25]

(4)

式中Hk——對象的預測矩陣

Rk——對象測量噪聲的協方差矩陣

對于一維矩陣Pk|k-1，Hk=1。

為了計算k時刻氨氣濃度的最優值，濾波輸出為

k|k=k|k-1+Kk(Zk-Hkk|k-1)

(5)

式中Zk——對象的測量值

為了使卡爾曼濾波迭代運行到結束，引出k時刻系統協方差矩陣Pk|k為

Pk|k=(I-KkHk)Pk|k-1

(6)

式中I——單位矩陣

1.2 基于CFD的裝置仿真

1.2.1模型構建及網格劃分

根據三維建模的結構對氣體的流通區域進行CFD仿真，在ICEM CFD 15.0中對流通域進行建模和網格劃分，并進行網格獨立性驗證，最終全局網格尺寸選取最大尺寸為3.0 mm、循環風扇處部件網格尺寸選取最大尺寸為2.0 mm，全局面網格類型采用四邊形占優面網格、全局體網格類型采用四面體網格，設置后進行非結構性網格劃分，網格總數為2 421 274，總節點數為409 140[26-27]。檢查質量總體大于0.3，滿足計算要求。網格劃分結果如圖5所示。

采用Fluent軟件進行數值求解，選擇k-ε湍流模型[28]，壓力離散方式為Standard，壓力速度耦合迭代采用SIMPLE算法，迭代次數為800。

1.2.2邊界條件

利用KREVOR AR866A型手持熱敏式風速儀對裝置的進出風口進行測量，其風速測量范圍為0.3～30 m/s，風速風量誤差為±1%。通過測量得到進出口處的風速為1.65 m/s。在Fluent 15.0中進行數值模擬計算，裝置模型邊界條件設置如表1所示。

表1 邊界條件設置Tab.1 Boundary condition settings

1.3 氨氣變送器

對比試驗采用Renke氨氣變送器，實物如圖6所示。變送器尺寸為8.5 cm×11 cm×4.4 cm，傳輸采用485總線，傳輸采用標準Modbus-RTU通信協議，通信地址及波特率可設置，通信距離最遠2 000 m，供電電源：12 V直流電源，平均功率：0.12 W，通電預熱時間不小于20 min，氨氣濃度測量范圍為0～5×10-5，分辨率為1×10-8，數據記錄頻率是1次/min。可以對雞舍內養殖過程中產生的氨氣進行實時檢測，獲取的數據通過485轉換器傳送到監測主機對數據進行顯示、存儲，以便及時讀取、分析。

2 結果與討論

2.1 仿真結果

對系統的兩個工作狀態分別進行模擬計算，選取氨氣檢測傳感器中心水平方向Y=0.02 m截面，能夠反映氣流通過傳感器在裝置內的流通情況。選取傳感器中心豎直方向Z=0.02 m截面，易于觀察傳感器底座對裝置整體內部氣流的影響。在CFD-Post中對結果進行后處理，得到進出氣狀態下速度云圖和速度矢量圖，如圖7所示。

在進出氣狀態下，進出口均打開，進氣風扇和出氣風扇同時工作，使外界空氣快速進入到裝置內的同時排除在裝置內原有的廢氣。由圖7a、7b可以看出，氨氣傳感器處橫截面由于空間狹窄問題，其上方及其兩側速度較高，通過傳感器的速度為2.0 m/s，較為快速的氣流更容易排出存留的廢氣，而傳感器下方由于底座的阻擋，空氣流速較低。從圖7c可以看出，外界空氣進入進風口后，分成兩條路徑通往出風口，一路通過氨氣檢測裝置，另一路通過循環風扇安裝處路徑，在出風口附近匯聚成一股氣流被排出到外界，有效地排除裝置內廢氣，涌入外部新的氣體。

氨氣檢測狀態下的氣流場數值模擬結果如圖8所示，該狀態下進出氣口關閉，進氣風扇和循環風扇開啟。由圖8a、8b可得，由于氨氣傳感器底座的阻礙作用，使得流通面積變小，通過氨氣傳感器的速度相對提高，同時底座與壁面之間存留空隙，避免附近的高速氣流直接通過氨氣傳感器，既保證氨氣傳感器的準確度，又保證其耐久度。在靠近外側的壁面處，氣流速度可達2.8 m/s，循環速度較快，可在短時間內使裝置中的氨氣濃度分布均勻。由圖8c可看出，裝置內風速矢量線呈逆時針循環均勻分布，有利于準確測量裝置內氣體濃度，此外矢量線在靠近外壁邊緣時較聚集、風速較大(表現為圖中紅色部分)，在氨氣傳感器位置處的矢量線仍分布均勻，利于氨氣濃度的測量。

將氣流場仿真結果轉換成輸出流線圖，氣體流通區域內的氣流運行情況如圖9所示。

由圖9可以得到，在進出氣狀態下進氣口上側的通道流向和進氣口流向垂直導致上側通道出現少量的漩渦流線，但進氣口下側的通道流線平穩，尤其是氨氣傳感器附近的流線均勻度高。在氨氣檢測狀態下，氣流流線無漩渦流線，整體流動狀態清晰，氨氣傳感器附近的氣流運行方向一致，便于精準檢測氨氣濃度。

空氣齡是指雞舍內混有氨氣的空氣從檢測裝置的輔助裝置進口到每一網格單元所用的時間，可以反映檢測裝置內空氣流動情況以及氣流滯留時間，從而反映出裝置內空氣的更替速度[29]。為了驗證進出氣狀態下檢測裝置的換氣效果，采用CFD對空氣齡進行模擬，模擬結果如圖10所示。

由圖10可以看出，在進出氣狀態下整個裝置的空氣齡小于1 s，最大空氣齡為0.804 s，在氨氣傳感器處的空氣齡低于0.2 s，表明系統設置1 s的進出氣時間符合實際要求。

2.2 雞舍氨氣檢測試驗

在江蘇省南京市六合區金牛湖街道黃羽雞養殖實驗基地(118°52′64″E，32°26′77″N)進行氨氣檢測裝置檢測試驗，每個雞舍寬度為1.9 m，長度為2.9 m，雞舍內養殖有45只黃羽肉雞，地面鋪設松木屑作為墊料，舍內設置食槽和自動飲水器供雞只日常營養攝取，在雞舍出風口墻上安裝2個負壓風機調節雞舍內養殖氣體環境。氨氣由排在墊料上的雞糞發酵產生，由于雞活動范圍不均勻，靠近墊料層氨氣濃度不均勻，但雞舍上部氨氣濃度比較均勻，經過變送器多點檢測，各點相差在5%內，因此將氨氣檢測裝置固定在雞舍靠近頂部位置，并在氨氣檢測裝置0.75 m處放置一個氨氣變送器用于試驗結果對比，安裝垂直于檢測裝置的進出氣口連線方向，以最大限度降低氣流對變送器檢測值的影響。試驗時，根據CFD模擬結果，為了方便計時，氨氣檢測裝置通過硬件按鍵設定單次檢測進出氣時間為1 s，設定單次檢測時間為1 s，則單次檢測周期為2 s，每10 s檢測一次，每6個值取均值作為1 min的值。試驗現場如圖11所示。

氨氣檢測裝置檢測試驗時間為2021年1月29日10:00—15:00，氨氣檢測裝置和變送器在10:00同時上電，每分鐘各采集1次數據，分別記錄了300次數據。試驗初始時，控制雞舍負壓風機的變頻器設定為10 Hz，一段時間后，為了驗證氨氣檢測裝置檢測氨氣濃度快速變化時效果，14:15將變頻器關閉，14:30再將變頻器設定為20 Hz開啟負壓風機，最終氨氣檢測裝置和氨氣變送器檢測氨氣質量濃度如表2所示，絕對差值統計結果如圖12所示。

表2 氨氣濃度檢測試驗值Tab.2 Experimental values of ammonia concentration detecting mg/m3

通過對比，本文設計的氨氣檢測裝置檢測氨氣濃度平均值3.18 mg/m3，氨氣變送器檢測平均值為3.07 mg/m3，氨氣檢測裝置和氨氣變送器的檢測結果趨勢相符，氨氣變送器檢測值總體偏小，平均相差為3.46%。氨氣檢測裝置和氨氣變送器檢測值平均絕對差值為0.25 mg/m3，差值占檢測均值比為7.86%，因為每個小時氨氣濃度變化相對較小，因此本文按小時統計方差，最后1 h由于采用風機調控，不參與統計，小時方差統計結果見表3。

表3 氨氣濃度檢測值小時均值和方差Tab.3 Hour variance and hour mean of ammonia detecting values

從圖12線性趨勢線可以看出，氨氣檢測裝置與變送器的絕對差值越大，頻數相對越小，可見兩者的檢測結果比較相近，氨氣檢測裝置的檢測效果較好。由表3可見，檢測裝置的氨氣濃度檢測值與實際變化規律相符，方差比較穩定，氨氣變送器由于上電預熱的需求導致第1小時檢測值偏高，方差為0.094 mg2/m6，相對較大，檢測裝置方差相對變送器都小，說明值波動小，整體運行更加穩定。對試驗值進行統計分析，分布直方圖如圖13所示，Pearson相關性分析結果見表4。

從圖13可看出，試驗值基本符合正態分布，遵循中心極限定理，具有良好的可靠性，可以進行相關性分析。由表4可知，在整個試驗階段，檢測裝置與變送器的Pearson相關系數為0.832，說明檢測裝置具有良好的檢測效果。變送器由于上電后前20 min處于預熱階段，剔除前20 min的數據重新進行分析，相關系數提高至0.844，可見由于變送器需要上電預熱導致數據誤差增大。

表4 Pearson相關性分析結果Tab.4 Analysis results of Pearson correlation

3 結論

(1)設計了一種主動式氨氣濃度檢測裝置，包含輔助裝置設計、硬件設計和軟件設計，該裝置可以實現主動吸入氣流后進行氨氣濃度檢測，經過數據處理后方便顯示和存儲氨氣濃度。

(2)使用CFD技術對兩種狀態下內部氣流速度場進行模擬，通過速度云圖和速度矢量圖得到該裝置可以實現有效的進出氣和氣流循環，通過空氣齡模擬得到0.804 s可以完成裝置內氣體完全更新，在氨氣檢測過程中保證氣流均勻，進一步提高氨氣濃度檢測準確率。

(3)設計的氨氣檢測裝置具有響應時間快、通電預熱時間短、檢測效果穩定等優點，檢測氨氣濃度和氨氣變送器的檢測結果趨勢相符，平均相差為3.46%，方差也相對較小，總體比氨氣變送器值波動小，檢測值更加穩定可靠，Pearson相關系數達到0.832，檢測效果良好，靈敏度高。