基于大数据的低温粮仓监测方法及装置

涉及农业科技领域，具体涉及粮食储藏和粮仓管理。

背景技术：

1、粮食在常规储粮状态下，不可避免地要受到仓储虫害、粮食内部微生物以及粮食自身呼吸的影响，发生陈化与劣变。目前我国粮食的储藏，主要是以能保证粮食在常规储藏条件下不生虫、不霉变和不酸变为标准，但这样很难保证粮食的口感和新鲜度，为控制仓储虫害的发展，必须定期采用有毒的化学药剂对粮食进行熏蒸杀虫。由此可见，常规储粮方式既不安全，也不卫生。温度作为储粮系统中重要的非生物因子，影响粮食呼吸强度、储粮害虫和微生物的发育繁殖使储粮品质下降，甚至霉变腐烂。

2、在现代粮食存储过程中为了保持储粮品质、减少储粮损失、降低储粮成本、减少或避免化学储粮过程对周围环境的污染，提出了绿色储粮的新概念。所谓绿色储粮是指在不使用化学药剂的情况下，延缓粮食存储过程中的陈化现象，确保粮食储藏品质的综合性存储方法。低温储粮通过机械通风或者机械制冷方式使粮仓始终处于低温状态的一种粮食储藏技术。持续低温能使粮食维持自身生存的基础代谢率明显降低，粮食自身能量消耗减少，保证了粮食自身的理化指标，口感舒适性长期稳定，延长了粮食的储备时限。粮仓中影响粮食损失的主要因素是粮食变质、霉烂，而影响粮食变质、霉烂的主要因素是粮仓内粮食中微生物的生长繁殖。微生物生长繁殖有三要素：温度、湿度、养分。控制其中一个因素，微生物就不能生长繁殖，粮食就能长期保存。持续12℃以下环境中，微生物生长繁殖明显受到抑制，持续4℃以下的环境中，微生物的生长繁殖基本停止。本工程技术(工艺)可使粮食常年处于-15℃至-4℃的低温冷藏状态，由于控制住了微生物生长繁殖--温度这个必要条件，因此库存粮可长期保存不变质。因此，低温储粮代表着未来粮食储藏技术的发展方向。

3、目前，低温储粮的主要途径有3种：自然低温储藏、冬季自然冷源机械通风储粮和压缩式谷物冷却机制冷储粮。对于中寒温带地域，在冬天时期，外部气温长期处于极寒状态，因此地底下存在大量的冻土，储存了大量的冷气，因此非常适合冬季自然冷源通风储粮方式储粮。

4、目前已有一些研究关于粮食储存环境监测和控制的方案，如基于物联网技术的粮食储存环境监测系统、基于传感器网络的粮食储存环境监测系统等。这些方案主要通过传感器采集粮仓内的温度、湿度等环境参数，并通过无线通信技术将数据传输到监测中心进行实时监测和控制。

5、另外，还有基于大数据和人工智能的粮食储存环境监测和控制技术。这些技术通过采集大量的粮仓环境数据，并利用人工智能算法对数据进行分析和预测，实现对粮食质量和安全的监测和控制。这些技术的研究已经取得了一定的成果，但仍存在一些问题，如数据采集和处理的效率、算法的准确性等方面还有待改进。

技术实现思路

1、为解决现有技术中，粮食在常规储藏条件下容易发生陈化与劣变的问题，以及常规储粮方式不安全、不卫生的技术问题，本发明提供的技术方案为：

2、基于大数据的低温粮仓监测方法，所述方法包括：

3、采集粮仓内粮食的陈化因素指标的步骤；

4、根据所述陈化指标，构建陈化因素模型的步骤；

5、采集所述粮仓内因素与外界因素的关系的步骤；

6、根据所述粮仓内因素与外界因素的关系，构建粮仓内外因素模型的步骤；

7、根据所述陈化因素模型和粮仓内外因素模型，得到外界因素与粮仓内粮食质量关系模型的步骤；

8、根据所述外界因素与粮仓内粮食质量关系模型，对所述粮仓内粮食质量进行检测的步骤。

9、进一步，提供一个优选实施方式，所述陈化因素指标中具体为：在不同环境因素下，粮食因素的情况。

10、进一步，提供一个优选实施方式，所述环境因素包括：温度、湿度、氧气含量，粮食因素包括：粮食中脂肪酸含量、活性酶含量、黄曲霉素含量。

11、进一步，提供一个优选实施方式，所述粮仓内外因素模型通过：

12、建立粮仓模型，将外界因素对粮仓内因素的影响输入所述粮仓模型的控制方程中；

13、得到。

14、进一步，提供一个优选实施方式，所述粮仓内外因素模型具体通过：

15、建立粮仓的模型，确立控制方程，根据外界因素得到所述控制方程求解的初始条件与边界条件，进行离散化和求解，得到粮仓内因素；

16、对粮仓内因素进行实测，更新所述粮仓内因素结果；

17、通过不同的外界因素，重复上述过程；

18、得到。

19、进一步，提供一个优选实施方式，所述外界因素包括通风条件。

20、进一步，提供一个优选实施方式，所述粮仓内因素包括温度场分布。

21、基于同一发明构思，本发明还提供了基于大数据的低温粮仓监测装置，所述装置包括：

22、采集粮仓内粮食的陈化因素指标的模块；

23、根据所述陈化指标，构建陈化因素模型的模块；

24、采集所述粮仓内因素与外界因素的关系的模块；

25、根据所述粮仓内因素与外界因素的关系，构建粮仓内外因素模型的模块；

26、根据所述陈化因素模型和粮仓内外因素模型，得到外界因素与粮仓内粮食质量关系模型的模块；

27、根据所述外界因素与粮仓内粮食质量关系模型，对所述粮仓内粮食质量进行检测的模块。

28、基于同一发明构思，本发明还提供了计算机储存介质，用于储存计算机程序，所述计算机程序用于被计算机读取，使其执行所述的方法。

29、基于同一发明构思，本发明还提供了计算机，包括处理器和储存介质，当所述处理器读取所述储存介质中储存的计算机程序时，所述计算机执行所述的方法。

30、与现有技术相比，本发明提供的基于大数据的低温粮仓监测方法，通过对粮食陈化试验和环境因素的监测，构建了粮食质量与环境因素的关系模型。这样可以预测粮食质量的变化，并根据环境因素调整通风条件，延缓粮食陈化过程，保证粮食的新鲜度和口感。与现有研究相比，该方案通过人工神经网络模型对数据进行挖掘处理，提高了模型的准确性和预测能力。

31、与现有技术相比，本发明提供的基于大数据的低温粮仓监测方法，通过有限差分法或有限元方法对粮仓内部温度场进行仿真研究，构建了粮仓环境与外界环境的关系模型。这样可以根据外界条件预测粮仓内部的温度分布，为粮食质量的监测和控制提供依据。与现有研究相比，该方案通过数据挖掘技术对影响粮仓环境的外界条件进行研究，提高了模型的准确性和适用性。

32、与现有技术相比，本发明提供的基于大数据的低温粮仓监测方法，通过选择合适的传感器和布置方式，设计了粮食质量监测系统和灾害监测系统。这样可以实时监测粮仓的环境和安全状况，及时发现问题并采取措施。与现有研究相比，该方案采用无线传感器和图像识别技术，提高了监测系统的便捷性和准确性。

33、与现有技术相比，本发明提供的基于大数据的低温粮仓监测方法，可以通过现场总线和plc控制器的设计，实现了粮仓的智能控制。这样可以根据粮食质量和环境条件的变化，自动调节通风系统，保持粮仓内部的适宜温度和湿度。与现有研究相比，该方案采用了现场总线和plc控制器，提高了控制系统的稳定性和可靠性。

34、与现有技术相比，本发明提供的基于大数据的低温粮仓监测方法，通过粮食陈化与环境因素关系模型的构建、粮仓环境与外界环境关系模型的构建、粮仓监测系统的构建和粮仓智能控制系统的构建，实现了对粮食质量和环境的监测和控制，提高了粮食储藏的安全性和卫生性。与现有研究相比，该方案采用了先进的数据挖掘技术和智能控制技术，提高了系统的准确性和自动化程度。

35、与现有技术相比，本发明提供的基于大数据的低温粮仓监测方法，适合应用于粮食储藏和粮仓管理工作中。