人工環境植物工廠的應用及仿真研究現狀與發展分析

胡開永王新強鄭晨瀟張世杰

(1.天津商業大學機械工程學院，天津 300134；2.天津市制冷技術重點實驗室，天津 300134；3.冷凍冷藏技術教育部工程研究中心，天津 300134；4.工程熱物理基礎及工程國際聯合研究中心，天津 300134)

引言

人工環境植物工廠是一種在封閉建筑設施內利用人工光源、溫濕度、風速、土壤營養成分等條件控制的生產方式，實現植物高效率、低投入種植，通常放置在建筑物或市區周圍的倉庫中。相較于傳統的植物種植大棚和生產基地，人工環境植物工廠有單位資源利用率高、產量高而穩定等優勢備受關注，但也被許多“瓶頸”所限制，如生產成本高等問題[1，2]。從20世紀70年代開始，美國、日本及挪威等國陸續建起人工環境植物工廠，目前成為世界農業發展的一個新形式[3]。

近幾年，為了突破目前人工環境植物工廠存在的技術瓶頸，促進人工環境植物工廠技術、設備等生產要素的發展，有不少國內外學者研究了可控的人工環境植物工廠的內環境對其內部植物生長的影響，無論是室內與植物工廠內，都需要營造適宜的熱環境，學者主要研究通過改進人工環境植物工廠的設備、內部結構來營造適宜的熱環境，但內部設備的改造與優化有一定的技術限制，學者通常采用數字模擬技術對人工環境植物工廠的內部環境進行模擬仿真，進而確定內部結構需要優化的方向與程度，其中應用最廣泛的數字模擬技術是計算流體力學技術。

本文綜述了人工環境植物工廠的應用技術與CFD(計算流體力學)技術的發展現狀，展望了人工環境植物工廠未來應用前景，以期人工環境植物工廠進一步向前發展以實現數字農業快速普及。

1 人工環境植物工廠的組成

人工環境植物工廠的組成主要有風系統、空調系統、補光系統、噴淋系統、動力系統、傳感調控系統，如圖1所示。風系統，大部分系統由新風與植物工廠內部回風混合，實現空氣循環功能；空調系統，調節植物工廠內部熱環境，營造植物生長最適宜的內環境；補光系統，主要是LED補光燈；噴淋系統，通過噴灌或滴管控制土壤濕度和植物工廠內部空氣濕度；動力系統，通常由電力驅動的設備組成，能夠根據預設的參數自動執行指令，確保植物工廠內部環境始終處于最適宜植物生長的狀態；傳感調控系統，通過高精度傳感器來監測各種關鍵指標，如溫度、濕度、光照強度、二氧化碳濃度等，并結合植物種類和生長周期的不同需求，對植物工廠的內外環境進行智能化調節。

圖1 人工環境植物工廠組成

2 人工環境植物工廠發展與現狀

2.1 人工環境植物工廠應用技術發展與現狀

從2010年開始，美國、日本、荷蘭等國家逐步建設大型植物工廠[4]，隨著全球新冠疫情的開始，植物工廠以其獨特的優勢，不僅能提供新鮮、無污染的蔬菜，還能顯著提高農業生產效率和可持續性。因此，越來越多的國家開始重視并投資于建設這些現代化的植物培養設施，以期在未來能夠為國民提供更多的綠色食品選擇。近年來，我國植物工廠在LED光源等影響因素的研究對蔬菜品質的影響方面有了巨大進展，如李偉等[5]分析認為，植物工廠使用藍光進行處理能實現韭菜的較高產量、最優品質及風味的有機結合。林坤明等[6]試驗得出，植物工廠更利于草莓匍匐莖育苗的光環境。此外，人工環境植物工廠內環境的研究多集中于中大型植物工廠，而微型人工環境植物工廠的研究卻較少。目前，我國已有多家公司進行了微型人工環境植物工廠的設計和制造，并推出了一些品牌的產品，部分微型植物工廠可以實現半自動化的生產，尺寸為0.126～0.55m3，作物年產量在200kg以上[7]。同時隨著自動化、智能化、物聯網技術在植物工廠生產中的應用，依賴大數據、人工智能將植物工廠蔬果高效生產，并搭建數字化平臺[8]，在這個數字化轉型的浪潮中，利用先進的智能化技術不斷對生產方式進行改革與優化，旨在大幅削減運營開支，同時，通過增強該生產方式的市場競爭力和附加值，人工環境植物工廠正逐步走向一個蓬勃發展的新階段。隨著技術創新的步伐加快，植物工廠的效率將得到前所未有的提升，有望迎來飛速發展。

2.2 人工環境植物工廠CFD仿真研究現狀

計算流體力學(Computational Fluid Dynamics，簡稱CFD)是目前研究設備內空氣流動及熱濕環境狀況的新興技術。不論是微型或是大中型的人工環境植物工廠，由于植物工廠內部結構、外部環境及植物種類、生長條件等因素的影響，多數的人工環境植物工廠都需要進行數值仿真得到多工況結果，目前使用CFD技術研究該領域植物工廠的研究主要集中在內部溫度場和速度場的空間分布，通過CFD技術對植物工廠進行研究，通過建立三維模型，通過迭代計算探究了植物工廠內部熱環境(溫度、濕度)[9-11]、光照[12]、以及影響植物生長的其他因素[13]進行了分析。

L·G等[15]評估了新型植物工廠系統在惡劣氣候條件下的生產潛力，并為全球植物工廠建設需求提供了理論依據。劉煥[16]利用CFD軟件對植物工廠內的風速和溫度分布進行了研究，模擬結果表明，采用側進上出和側進側上出2種方式的植物工廠，其內部的平均風速高于其他2種通風方式。賈鶴鳴等[17]使用Fluent軟件建立了微型植物工廠內空氣的三維數值模擬模型，分析了微型植物工廠內的溫濕度分布受氣流組織的影響，其存在著明顯的非均勻性，風速小的地方，溫度也比較高，而濕度和溫度之間存在著很強的耦合關系。S·R等[18]使用CFD方法分析微型植物實驗艙中氣流組織，配置了4個溫度傳感器，研究得到最適宜的溫度和風速，為微型植物實驗艙提供了理想的溫度和風速，通過實驗數值與模擬數值對比，得出使用CFD模擬分析的氣流分布在小型植物工廠是可行的。方慧等[19]設計了調節多層植物冠層氣流一種導氣栽培槽，利用CFD構建了CBT模型，相比于傳統通風模式，CBT對冠層內多種微環境參數調控起到了積極作用。部分文獻中人工環境植物工廠CFD仿真統計見表1。

表1 文獻中人工環境植物工廠CFD仿真

上述文獻的實驗驗證中，不同容積大小的植物工廠中的植物部分數學模型為多孔介質模型，模擬結果與實際測量值存在一定程度的偏差。具體來說，模擬值普遍偏低，這可能是模型假設或算法優化上的不足所導致。盡管如此，值得注意的是植物工廠內部的溫度和濕度場顯示出了一種穩定且可預測的分布趨勢，這表明即使模擬結果不完美，其內部環境也能保持在一個相對理想的范圍內，為植物生長提供了適宜的條件，對于確保植物工廠高效運作和提高產量至關重要。

通過對仿真數據和實驗數據的比較和分析，證明了仿真的結果可以很好地反映出植物工廠內溫度和濕度的空間分布規律。目前，國內外對人工環境植物工廠空氣流動規律的研究非常有限，這主要是因為植物工廠尚未在實際中得到推廣；盡管最近幾年基于CFD方法進行廠區內部空氣流動特征的研究逐漸增多，但大部分成果都是針對某一具體的人工環境植物工廠，難以直接套用到其它植物工廠。同時由于不同的植物類型，學者們在使用CFD分析人工環境植物工廠內植物生長的內環境的氣流組織時，應選用不同的湍流模型，在進行模擬分析時，研究者應依據所要研究問題的特性和要求來選擇適當的k-ε湍流模型。如果研究的重點是探討特定區域內湍流的傳播特性，那么就應該選用能夠精準捕捉該區域內細節變化的k-ε模型，以便更好地描述和預測流動現象。而對于那些關注于標準k-ε湍流模型在不同條件下適用性的研究，則可能會采用更為通用且易于操作的模型。這2種模型各有優勢，關鍵在于根據具體研究目的和參數設置，選取最合適的湍流模型以確保模擬結果的準確性和可靠性。

3 人工環境植物工廠發展趨勢

3.1 促進產品類型轉型，建立精準數學模型

在當前的農業領域，大型人工環境植物工廠雖然在技術上展示了其巨大的潛力，但高昂的初始投資和運營費用卻讓這種形式的農場難以廣泛推廣[21]。相比之下，微型人工環境植物工廠以其低成本、易于普及和推廣的優勢成為了未來研究的熱點。其不僅降低了進入門檻，也為大規模生產提供了可能。隨著科技的發展和社會對食品安全需求的日益增長，微型植物工廠因其適應性強和效益顯著而備受青睞，預計將在全球范圍內得到更廣泛的應用和研究。微型人工環境植物工廠可以滿足家庭農場，教學和研究的需要。通過查閱有關資料，北京中環易達在2010年制造出了國內首座小型電廠，并在世博會上展出[22]。2012年，在日本的千葉大學和松下電子的共同努力下，一項創新技術得以實現：他們合作開發了一個密閉的微型家庭植物工廠。這個工廠巧妙地設計成家庭級別，旨在提供一種新穎且可持續的方式來種植蔬菜和水果，無需土壤或陽光，僅依賴于LED燈和可控環境條件。這樣的家庭農場不僅節省空間，而且還能為忙碌的家庭提供新鮮健康的食材。植物工廠的未來發展應以植物生長環境內的溫度、光環境為研究對象，通過理論計算，篩選出適宜的溫控裝置，設計出適宜的通風系統等，在減少室內溫度消耗的同時，提高室內熱量分配的均勻性。利用微型植物工廠方便調整環境條件的優點，開展不同環境因素對植物體生長的影響研究。在此基礎上，根據試驗結果，構建適用于具體作物的多個生長參數及裝備使用參數的精確數學模型，構建出一套適用于多數植物、植物工廠的生產模型，從而實現對微型人工環境植物工廠內環境的精確調控，降低生產成本費用，促進其在實際中的推廣和應用。

3.2 植物工廠與數字農業化相融合

數字農業化是指利用先進的信息技術和數字化技術來提高農業生產效率，優化農業資源配置，改善農產品質量和增加農業產值的過程。數字農業化是現代農業發展的一個重要方向，涉及到一系列先進技術的應用。通過安裝在田地中的土壤傳感器和水分監測設備，農民能夠實時掌握土壤的肥力和濕度狀況，從而更精準地進行灌溉和施肥。無人機則被廣泛用于航拍和數據收集，其能夠攜帶攝像頭和其他傳感器，以前所未有的角度觀察農田，這為作物健康狀況的評估提供了寶貴信息。人工智能算法的運用使得農業生產過程變得更加智能化，能夠預測作物生長趨勢，優化種植策略。大數據的分析能力則幫助農民識別哪些產品最受市場歡迎，以及如何調整生產計劃以適應消費者需求的變化。此外，互聯網與移動應用的結合讓農民能夠輕松地進行農產品在線銷售，并利用這些平臺進行日常的生產管理、庫存控制和市場營銷等活動。數字農業不僅提高了效率，也增加了農民收入，促進了農業可持續發展。我國數字農業化在政策引領與規模經營趨勢下，水平逐年提升，但地域得分差異顯著，“馬太效應”明顯[23]，其重要原因是各地農業發展水平及種植條件不同，數字農業化可以使存在發展差異的人工環境植物工廠突破種植條件的限制，通過對植物生長的內環境，包括光照時間、溫濕度、土壤條件等進行數字化、智慧化、一體化調控，通過人工智能技術實時掌握設施產業動態，以溫室內空氣溫度、濕度、光照強度、作物長勢等數據為基礎，通過對人工環境植物工廠內環境信息的實時監測，提升生產管理能力，力求效益最優化，最終達到與露地、溫室相比具有效益優勢的水平，使其在生產過程中發揮更大的作用，在構建植物工廠的微環境時，必須將其與數字化平臺相結合，以實現先進技術的集成與應用。這種一體化的構建方式不僅涉及到對人工光源的精確監控系統，還包括對栽培環境的全面監控，以及空氣中CO2濃度等關鍵參數的實時監控。這些關鍵技術的發展是至關重要的，其確保了設施作物在生長過程中能夠得到水分、肥料、氧氣和陽光的同步補充，并通過數據采集與分析，實現了對植物生長狀態的實時監測和調整。通過這樣的技術支持，可以最大化地激發植物的生長潛能數字農業與植物工廠技術相結合，不僅會加速鄉村振興進程，提高了農業生產效率和農產品質量，也會推動中國現代化農業的新發展趨勢。

4 總結

人工環境植物工廠作為一種新興的農業生產方式，由于新冠疫情的影響，人工環境植物工廠以其高效生產、綠色無害的優勢得到了快速發展，但在技術創新與融合方面發展較慢，是由于植物本身生長環境的多種多樣，同時也因為生產技術應用不到位所致，通過了解目前人工環境植物工廠技術與仿真技術的發展現狀，能夠更高效地促進人工環境植物工廠與當下智能化、數字化農業融合發展，促進中國現代化農業的快速發展。