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    淺圓倉儲存進口大豆溫度傳導規(guī)律

    2018-11-27 01:55:00劉新濤王健剛王運坤
    現(xiàn)代食品 2018年18期
    關(guān)鍵詞:糧堆插值溫度場

    ◎ 劉新濤,王健剛,王運坤

    (中央儲備糧鎮(zhèn)江直屬庫有限公司,江蘇 鎮(zhèn)江 212000)

    大豆是我國重要的經(jīng)濟作物,可作為糧食和油料使用,也是重要的優(yōu)質(zhì)植物蛋白來源,營養(yǎng)均衡且營養(yǎng)價值極高。大豆的脂肪含量為19%~22%,蛋白質(zhì)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(zhì),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(zhì)變化與其他糧種不同[2]。在儲藏過程中易出現(xiàn)糧堆濕度大、滋生霉菌、儲藏品質(zhì)劣變等現(xiàn)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(xiàn)發(fā)熱霉變現(xiàn)象發(fā)生,而且要確保大豆不會酸敗和營養(yǎng)成分變質(zhì),保證大豆的食用品質(zhì)、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(fā)生物理、化學和生物變化,例如蛋白質(zhì)變性、脂肪分解等[3]。由此看出,溫度是大豆儲藏過程中至關(guān)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(guī)律,選擇儲存在淺圓倉的大豆糧堆易發(fā)熱區(qū)域進行實驗,圍繞易發(fā)熱區(qū)域監(jiān)測溫度,對所測糧堆的溫度數(shù)據(jù)進行研究分析。對于糧堆質(zhì)熱傳遞的研究,國內(nèi)外儲糧科學家運用多種物理或數(shù)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(shù),擬合回歸方程法、圖表法和簡單的有限元法占據(jù)主流;21世紀以后,逐漸強大的計算機技術(shù)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(shù)據(jù)的可視化[4]。

    1 試驗材料

    1.1 倉房結(jié)構(gòu)

    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(jié)構(gòu),總厚度300 mm,倉頂為現(xiàn)澆鋼筋混凝土球冠形結(jié)構(gòu),同時配有通風系統(tǒng),通風系統(tǒng)為兩組梳狀等靜壓地槽式通風系統(tǒng),每組有1個進風口、6條支風道,回流管在倉房兩側(cè)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(shù)據(jù),使用溫度采集電纜。在易發(fā)熱區(qū)域布設有17根測溫電纜分三圈布設,通過智能測溫系統(tǒng)實時監(jiān)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(nèi)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(nèi)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(fā)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(nèi)容及方法

    2.2.1 糧堆溫度測試內(nèi)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(shù)據(jù)穩(wěn)定后記錄數(shù)據(jù),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(shù)據(jù)時,已知的數(shù)據(jù)是有限的,必須經(jīng)過內(nèi)插才能獲得未知數(shù)據(jù),滿足空間數(shù)據(jù)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(shù)值和科學計算等領(lǐng)域被廣泛應用,計算格式簡單、節(jié)點配置靈活,得出的結(jié)果與實際情況更為接近,穩(wěn)定性更好。

    徑向基函數(shù)的插值函數(shù)表達式如下:

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

    3 測試結(jié)果與分析

    3.1 淺圓倉大豆糧堆溫度測試數(shù)據(jù)

    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(tǒng)計和計算結(jié)果見表2。

    表2 不同時間所測每層平均溫度數(shù)據(jù)表(℃)

    根據(jù)表2數(shù)據(jù),計算出第2層所有天數(shù)的平均溫度,第20層每一天的溫度減去第2層所有天數(shù)的平均溫度所得的數(shù)值為X值,根據(jù)實測每天的高溫區(qū)面積大于19 ℃為Y,進行線性擬合,結(jié)果如圖3所示。

    圖3 大豆糧堆溫度差隨高溫區(qū)發(fā)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(qū)的當量半徑,Y代表高溫區(qū)面積)。由結(jié)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(nèi)部氣流的動力來源于溫差的作用,低溫區(qū)氣體收縮,高溫區(qū)氣體膨脹,致使大豆堆內(nèi)的微氣流運動加快。微氣流運動速度的加快最終的結(jié)果就是其攜帶的熱量傳遞效率更加高效,使大豆發(fā)熱區(qū)域的面積更廣,發(fā)熱區(qū)域擴散的速率更快。在大豆堆儲藏的前3 d,溫度檢測結(jié)果顯示溫差變化在2~3 ℃,高溫面積無明顯擴增現(xiàn)象,當進入第4 d時,擬合曲線的斜率越來越大,高溫區(qū)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(fā)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(jié)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(shù)據(jù)結(jié)果進行模擬,模擬結(jié)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(guī)律,從模擬結(jié)果可以看出,淺圓倉內(nèi)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(qū)域的面積在逐漸擴大,圖4(a)顯示第1 d大豆糧堆底部發(fā)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(fā)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(chǎn)生的溫度聚集。圖4(b)顯示在第5 d大豆糧堆底部的發(fā)熱面積約為0.25 m2,高溫區(qū)域擴散,其溫度約為22 ℃,發(fā)熱區(qū)域面積擴散的原因是大豆堆內(nèi)底部的發(fā)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(nèi)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(fā)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(qū)溫度約16 ℃,低溫區(qū)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(nèi)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(qū)域再次增加。圖4(d)顯示,第13 d高溫區(qū)域面積約0.481 m2,低溫區(qū)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(xiàn)溫度分層現(xiàn)象,導致大豆糧堆結(jié)露。大豆糧面糧溫及靠近倉壁的糧溫明顯低于糧堆內(nèi)部溫度,出現(xiàn)此現(xiàn)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(guī)律,該方向不同于AB直徑垂直切面溫度場分布,右側(cè)糧堆溫度遠遠高于左側(cè)糧堆溫度,右側(cè)底部糧堆溫度最高,左側(cè)糧堆溫度受外界氣候影響較大。高溫區(qū)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(qū)高,造成這種速率差的原因是高溫區(qū)氣體流動較快,低溫區(qū)氣體流動較慢,高溫鋒面向低溫區(qū)移動。

    大豆糧堆AB、CD兩個直徑垂直切面的溫度場分布規(guī)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(tài)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(guī)則的形式發(fā)生變化,主要影響因素是溫度梯度的產(chǎn)生和自然對流的作用,因此可以得出糧倉呈現(xiàn)該溫度分布規(guī)律的本質(zhì)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(jié)語

    本研究采用了理論和matlab模擬相結(jié)合的方法對大豆糧堆易發(fā)熱區(qū)域溫度的測試結(jié)果和數(shù)據(jù)進行分析研究。根據(jù)實測值得到了實際的溫度變化規(guī)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(qū)域的氣體膨脹致使該區(qū)域壓力增大,質(zhì)熱隨該氣流運動到上層區(qū)域,水分在上層區(qū)域增加以后,該區(qū)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(huán)。因此,糧堆局部發(fā)熱以后應及時進行通風,以免引起整倉糧食發(fā)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(nèi)濕度、不同種類的雜質(zhì)及含量等因素,這將是下一步的研究重點。

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