浅圆仓储存进口大豆温度传导规律

◎ 刘新涛，王健刚，王运坤

（中央储备粮镇江直属库有限公司，江苏 镇江 212000）

大豆是我国重要的经济作物，可作为粮食和油料使用，也是重要的优质植物蛋白来源，营养均衡且营养价值极高。大豆的脂肪含量为19%～22%，蛋白质含量为34%～45%，糖分含量为25%～28%，并含有多种维生素[1]。

大豆在储藏期间由于其自身特性具有高含油量、富含蛋白质，自身的呼吸作用以及和其他各种酶相互作用造成其储藏品质变化与其他粮种不同[2]。在储藏过程中易出现粮堆湿度大、滋生霉菌、储藏品质劣变等现象，导致粮堆温度升高，因此大豆的储藏条件较其他粮食品种而言要求更高，不仅要防止大豆粮堆出现发热霉变现象发生，而且要确保大豆不会酸败和营养成分变质，保证大豆的食用品质、商品价值。

大豆不耐高温，过高的温度会引起大豆的主要成分发生物理、化学和生物变化，例如蛋白质变性、脂肪分解等[3]。由此看出，温度是大豆储藏过程中至关重要的影响因素。因此，为了探讨大豆粮堆温度的变化情况及规律，选择储存在浅圆仓的大豆粮堆易发热区域进行实验，围绕易发热区域监测温度，对所测粮堆的温度数据进行研究分析。对于粮堆质热传递的研究，国内外储粮科学家运用多种物理或数学方法进行模拟和计算。21世纪前，基于刚刚流行的计算机技术，拟合回归方程法、图表法和简单的有限元法占据主流；21世纪以后，逐渐强大的计算机技术和计算类模拟软件日益完善，运用matlab等的分析日益增多。本文实验研究就是基于matlab软件进行了实验的模拟和数据的可视化[4]。

1 试验材料

1.1 仓房结构

浅圆仓直径30 m、装粮设计高度20 m、实际粮堆高19 m；仓壁为钢筋混凝土滑模施工结构，总厚度300 mm，仓顶为现浇钢筋混凝土球冠形结构，同时配有通风系统，通风系统为两组梳状等静压地槽式通风系统，每组有1个进风口、6条支风道，回流管在仓房两侧对称分布。仓顶有4个轴流风机通风口和4个自然通风口，通风口均安装有气密闸板。

1.2 供试粮食情况

供试的粮食品种为阿根廷大豆，基本情况见表1。

表1 供试大豆基本情况表

1.3 粮堆温度检测仪器

为了获取准确的粮堆温度数据，使用温度采集电缆。在易发热区域布设有17根测温电缆分三圈布设，通过智能测温系统实时监测粮温。

2 试验方法

2.1 浅圆仓垂直切面、水平切面测点布置

浅圆仓的垂直方向粮堆内部布置17根测温电缆，每根电缆上等距分布有20个测温点，点与点之间的距离为0.5 m，其中第1层测温点刚好布置在粮面上，相当于测得的温度为仓内温度，如图1所示。浅圆仓的水平切面（每层）布置17个点，第一个测点在正中间圆心处，其他各测点由中间圆心向四周发散排列，测点与测点之间的距离皆为0.5 m，每层各个测点的布置示意图及序号如图2所示。

图1 浅圆仓温度采集点垂直切面布置示意图

图2 浅圆仓温度采集点水平切面布置示意图

2.2 测试内容及方法

2.2.1 粮堆温度测试内容及方法

按照图1和图2所示连接测温电缆检测各个测点的温度值，检测频率为2 d/次，待温度数据稳定后记录数据，并计算每层的温度平均值。

2.2.2 粮堆温度matlab模拟方法

粮堆温度选用matlab软件进行模拟。一般来说，在利用空间数据时，已知的数据是有限的，必须经过内插才能获得未知数据，满足空间数据建模的需要。插值方法有径向基插值、线性插值、立方插值、最小曲率插值等。本研究选用径向基插值方法，该方法在数值和科学计算等领域被广泛应用，计算格式简单、节点配置灵活，得出的结果与实际情况更为接近，稳定性更好。

径向基函数的插值函数表达式如下：

式（1）中，x代表未知温度的数据点集，xi代表已知温度的数据点集，c0、c1、λi、Ψ均为插值函数系数（系数与插值点到已知点的距离有关）。

3 测试结果与分析

3.1 浅圆仓大豆粮堆温度测试数据

在时间间隔为2 d的频率下检测大豆粮堆温度，并且计算每层的温度平均值，统计和计算结果见表2。

表2 不同时间所测每层平均温度数据表（℃）

根据表2数据，计算出第2层所有天数的平均温度，第20层每一天的温度减去第2层所有天数的平均温度所得的数值为X值，根据实测每天的高温区面积大于19 ℃为Y，进行线性拟合，结果如图3所示。

图3 大豆粮堆温度差随高温区发热面积变化曲线图

得到拟合公式为 Y=0.259 2e0.3765x，R²=0.921 4（其中X代表高温区的当量半径，Y代表高温区面积）。由结果可以看出，随着大豆堆放置时间的延长，大豆表层与大豆底层的温差就越大。非人工干预下的大豆堆内部气流的动力来源于温差的作用，低温区气体收缩，高温区气体膨胀，致使大豆堆内的微气流运动加快。微气流运动速度的加快最终的结果就是其携带的热量传递效率更加高效，使大豆发热区域的面积更广，发热区域扩散的速率更快。在大豆堆储藏的前3 d，温度检测结果显示温差变化在2～3 ℃，高温面积无明显扩增现象，当进入第4 d时，拟合曲线的斜率越来越大，高温区域面积增长速率明显加快，主要原因是前3 d形成的积温无法得到完全扩散，同时新增发热部分的大豆呼吸作用也没有达到最强。

3.2 大豆粮堆不同深度的温度场模拟结果分析

本研究对大豆粮堆不同深度的温度变化进行分析，按照图3中所标示的直径AB（17点位-15点位）和CD（14-16点位）方向的垂直切面的温度场运用matlab软件模拟分析，本研究对第1 d、5 d、9 d、13 d的数据结果进行模拟，模拟结果如图4所示。

图4 直径AB方向垂直切面温度模拟图

图4展示了浅圆仓大豆粮堆AB直径垂直切面的温度场分布规律，从模拟结果可以看出，浅圆仓内大豆粮堆中部粮温高于粮堆上部。由图4（a）（b）（c）（d）可知粮堆中部有左右两个高温点，并且随着时间的推移，高温区域的面积在逐渐扩大，图4（a）显示第1 d大豆粮堆底部发热点面积大约为0.188 m2，温度在21 ℃左右，导致大豆粮堆底部刚开始发热的原因可能是入仓以后大豆的呼吸作用较强，自身代谢产生的温度聚集。图4（b）显示在第5 d大豆粮堆底部的发热面积约为0.25 m2，高温区域扩散，其温度约为22 ℃，发热区域面积扩散的原因是大豆堆内底部的发热，导致粮堆间隙气体膨胀，使其底部压力高于粮堆中部和表面位置，压力差导致间隙微气流运动，微气流运动是引起粮堆内温度传递和水分迁移的主要因素。图4（c）显示第9 d大豆粮堆底部的发热面积约0.375 m2，较第5 d增加了0.125 m2，同时大豆粮堆表面低温区温度约16 ℃，低温区面积约为0.411 m2，低温温度和低温面积均比第1 d和第5 d增加明显，因此整个大豆粮堆的内部和表面温差变大，粮堆微气流运动更加明显，运动加速的微气流又会带动底部的热量和水分进一步扩散，使高温区域再次增加。图4（d）显示，第13 d高温区域面积约0.481 m2，低温区域约0.5 m2，粮堆整体温度上升，低温面积扩散减缓，更容易出现温度分层现象，导致大豆粮堆结露。大豆粮面粮温及靠近仓壁的粮温明显低于粮堆内部温度，出现此现象的原因可能是由于外界气候为秋季，气温逐渐降低所导致的。

图5展示了浅圆仓大豆粮堆CD直径垂直切面的温度场分布规律，该方向不同于AB直径垂直切面温度场分布，右侧粮堆温度远远高于左侧粮堆温度，右侧底部粮堆温度最高，左侧粮堆温度受外界气候影响较大。高温区域形状近似梯形，从面积来分析，图5（a）的高温面积约8.5 m2，图5（b）的高温面积约9.563 m2，图5（c）的高温面积约10.625 m2，图5（d）的高温面积约12.75 m2，计算出高温面积增加了约4.25 m2。图5（a）（b）（c）（d）显示，14点位、6点位、2点位附近粮堆温度有下降趋势，但是下降速率和下降幅度较低，16点位、10点位、4点位附近粮堆温度有上升趋势，温度上升速率和上升幅度均比低温区高，造成这种速率差的原因是高温区气体流动较快，低温区气体流动较慢，高温锋面向低温区移动。

大豆粮堆AB、CD两个直径垂直切面的温度场分布规律不同，AB方向高温面积由第1～13 d高温面积增加了约0.481 m2，扩散速度约为1.67×10-3m2/h。而CD方向高温面积由第1～13 d高温面积增加了约4.25 m2，扩散速度约为1.48×10-2m2/h。

综合图4、5总体变化趋势来看，理想状态下的温度场分布应该均匀升高或降低，但是实际的模拟图中温度场以不规则的形式发生变化，主要影响因素是温度梯度的产生和自然对流的作用，因此可以得出粮仓呈现该温度分布规律的本质影响因素就是温度梯度。

图5 直径方向CD垂直切面温度模拟图

4 结语

本研究采用了理论和matlab模拟相结合的方法对大豆粮堆易发热区域温度的测试结果和数据进行分析研究。根据实测值得到了实际的温度变化规律，随着时间变化，大豆粮堆每层平均温度均处于缓慢上升趋势，高温区域的气体膨胀致使该区域压力增大，质热随该气流运动到上层区域，水分在上层区域增加以后，该区域温度又会上升，导致粮堆的整体温度升高，并形成恶性循环。因此，粮堆局部发热以后应及时进行通风，以免引起整仓粮食发热。

最接近粮堆中部升温幅度最大，升温幅度约为3.25 ℃。AB方向高温面积扩散速度约为1.67×10-3m2/h。而CD方向高温面积扩散速度约为1.48×10-2m2/h。此研究对粮情处理具有重要意义，但是未考虑大豆含水量、仓内湿度、不同种类的杂质及含量等因素，这将是下一步的研究重点。