沼液滴灌系统灌水器堵塞模型构建及系统参数优化

陈 红，夏彬芸，邵 显，江 华，马露畅，张衍林，孙国辽

沼液滴灌系统灌水器堵塞模型构建及系统参数优化

陈 红1,2，夏彬芸1,2，邵 显1,2，江 华3，马露畅1,2，张衍林1,2，孙国辽1,2

（1. 华中农业大学工学院，武汉 430070；2. 农业农村部长江中下游农业装备重点实验室，武汉 430070；3. 鄂州市生态能源局，鄂州 436000）

在沼液滴灌工程实际生产应用中，为有效预防灌水器发生堵塞，提高沼液滴灌系统运行的可靠性，该文以实际沼气工程发酵剩余的沼液为试验样本，从满足作物生长需求、合理调控系统运行模式的角度出发，以沼液滴灌系统水肥配比、灌水压力、滴头流量为影响因素，以灌水器的平均相对流量和首次发生堵塞的时间为试验指标进行试验研究，建立了沼液滴灌系统灌水器堵塞预测模型。试验采用响应曲面法，利用Design-Expert8.0.6 软件回归分析法和响应面分析法，建立了3个因素对沼液滴灌系统灌水器堵塞影响的数学模型，对所建立的数学模型进行了试验性验证。试验分析结果表明：水肥配比、灌水压力和滴头流量对沼液滴灌系统灌水器平均相对流量和首次发生堵塞时间的影响都是显著的，且影响主次顺序均为：滴头流量＞水肥配比＞灌水压力。在较大的水肥配比和滴头流量条件下，平均相对流量最大，首次发生堵塞时间最长；当灌水压力取适当的中间值时，灌水器抗堵塞性能较好。响应曲面法优化后获得的最佳综合堵塞模型指标为：水肥配比为3:1，灌水压力为0.14 MPa，滴头流量为12 L/h，在该条件下，平均相对流量为0.83，堵塞时间为55 h。经试验验证，实测值与模型理论值的平均相对误差小于4%，表明模型预测效果良好，能够较为准确地预测灌水器堵塞风险和首次发生堵塞的时间。

模型；优化；灌水器；沼液滴灌；堵塞

0 引 言

近年来，畜禽养殖业在国内发展速度迅猛，与畜禽养殖场配套使用的沼气工程伴随着畜禽养殖数量的激增而产生大量的沼液。当前，养殖场处理这些沼液的方法主要是将它们储运至湖泊、农田等处进行直接排放，这引发了水体富营养化、重金属污染等环境污染问题，且处理成本高[1-5]。同时，沼液本身由于含有农作物生长所需的氮、磷、钾等大量元素和大多数矿质元素以及氨基酸等营养物质，是良好的有机肥源[6-9]。因此，开发一种将沼液合理应用于实际农作物生产的沼液处理技术，是有效解决沼液排放带来的环境污染问题，提高作物产量和质量，实现沼液循环再利用的有效途径。

滴灌作为一种水、肥利用率较高的灌溉技术，根据作物需水需肥特点，借助压力系统将水肥混合物通过可控管道系统以滴灌的方式定量、均匀地输送至作物根系区域，具有节水、节肥、省工、灌溉质量高等优势，能显著提高作物产量，减少病虫害发生，目前在实际农作物生产中得到了广泛应用[10]。在这样的背景下，沼液滴灌技术应运而生，通过沼液滴灌，不仅能有效解决沼液排放带来的环境污染问题，还能有效缓解水资源短缺和肥料利用率低等问题。目前，沼液滴灌技术已经在河北、湖北等地得到了应用。但灌水器作为沼液滴灌系统的主要核心功能部件，由于灌水器内部流道和出水口尺寸狭小，且沼液中含有的固体悬浮颗粒物等杂质较多，导致灌水器发生堵塞，灌溉质量显著下降，这严重威胁到了沼液滴灌系统的整体功能，其后果轻则是灌水器灌溉质量变差，不能满足作物生长需求，重则是滴灌系统的灌水器整体发生严重堵塞，导致整个滴灌系统报废，功能性彻底丧失[11-13]。因此，尽管沼液滴灌技术有很多优势，但灌水器堵塞问题成为了沼液滴灌技术应用的一大难题。

目前国内对于沼液滴灌的相关研究不多，对于沼液滴灌系统灌水器堵塞的研究更为少见。本文基于实际沼液滴灌工程的应用，以沼液为研究对象，在满足作物不同时期生长需求的基础上，从有效调控系统运行灌溉模式的角度出发，选择影响灌水器堵塞的水肥配比、灌水压力和滴头流量作为响应因素，以沼液滴灌系统灌水器的平均相对流量和首次发生堵塞的时间为响应，构建响应曲面，展开响应曲面灌水器堵塞试验，研究这3个影响因素对灌水器堵塞的影响，建立沼液滴灌系统灌水器堵塞的数学预测模型，并在此基础上运用期望度函数法优化影响灌水器堵塞的3个系统参数，从而得到沼液滴灌系统的最优灌溉模式，以期为快速评估和预测沼液滴灌系统灌水器堵塞风险及毛管冲洗时间提供理论依据，为防止灌水器发生堵塞，提高沼液滴灌工程实际应用的可靠性提供科学参考。

1 材料与方法

1.1 滴灌用水与沼液

试验所用滴灌水取自华中农业大学机电工程训练中心的普通自来水，沼液取自鄂州市华容区段店镇老七生态养殖农庄，沼液（25 ℃）基本参数如下：总固体（total soilds，TS）0.6%±0.01%、挥发性固体（volatile solids，VS）0.03%±0.001%、pH值为8.42±0.02、化学需氧量（chemical oxygen demand，COD）为（3 722.40±126.98）mg/L、总磷（total P，TP）为（35.70±1.19）mg/L、总氮（total N，TN）为（4 009.25±136.98）mg/L、浊度为（864.20±15.68）NTU。沼液的COD值较高，说明沼液中含有大量的有机物；0.6%左右的TS值说明沼液中存在一定的固体颗粒物，浊度值为864.20 NTU表明沼液中可能含有较多的不溶性悬浮物和胶体物质，这些不溶性悬浮物、胶体和固体颗粒物等物质可能造成沼液滴灌系统灌水器堵塞。

1.2 试验布置

试验是在华中农业大学机电工程训练中心内进行，试验用毛管为20 mm的PE管，由山东亚洪塑胶工业有限公司生产，壁厚为2.3 mm，所能承受最大工作压力为1.6 MPa。沼液滴灌系统由沼液池、潜水泵、压力表、过滤器、减压阀和灌水器等组成，如图1所示。

1.沼液池 2.球阀 3.沼液预过滤池 4.沼液沉淀池 5.沼液储存池 6.潜水泵 7叠片式过滤器 8.清水泵 9.混合比例显示器 10.水肥混合池 11.止回阀 12.水泵 13.阀门 14.压力表 15.过滤器 16.减压阀 17.压力补偿式灌水器 18.堵头 19.排污阀

沼液池、沼液沉淀池、沼液储存池均为容积200 L的长方体塑料水箱；沼液预过滤池采用“V”形布置的三级过滤网，预过滤池整体规格为70 cm× 70 cm×70 cm，由有机玻璃制成，为课题组自主研制；水肥混合池为容积120 L的长方体塑料水箱；潜水泵为功率250 W，转速2 860 r/min，扬程6 m，流量1.5 m3/h的单相潜水电泵，为浙江雷宝机电有限公司生产；清水泵为功率200 W，转速2 860 r/min，扬程9 m，流量1.8 m3/h的全自动高压自吸泵，为江苏常州万河机电有限公司生产；水泵为功率45 W，最大工作压力0.3 MPa，最大扬程30 m，流量3 L/min的微型水泵；参考王睿等[14-16]对过滤器性能的研究成果，本试验过滤器选用孔径为120m的叠片式过滤器；压力表为量程0～1.6 MPa液体压力表，减压阀为压力可调活塞式减压阀；根据刘海军等[17]的研究成果和实际滴灌工程需要，灌水器选择流量4、8和12 L/h的压力补偿式滴头，由余姚市富金园艺灌溉设备有限公司生产，型号为FDJ3008，额定工作压力为0.05～0.2 MPa，滴头为可拆卸式，可拧开滴头清洗内部流道进行清洁维护，如图2所示；每种滴头流量的灌水器铺设1条毛管，共布置了3条毛管，由于毛管铺设长度越短，灌水均匀度越好，为控制灌水均匀度，本试验每条毛管铺设长度为10 m，滴头间距为0.5 m，每条毛管上有20个滴头。

图2 试验用灌水器

1.3 试验方法

1.3.1 灌水器流量的测定

本试验采用室内固定周期的间歇灌水方法，灌水器灌水频率为1次/h，每次灌水30 min，灌水间隔30 min，故灌水次数对应系统的灌水时间。每组试验开始后，让系统运行一段时间，待灌水器保持稳定出流后，开始计时，每次灌水结束前10 min时，对每个灌水器的流量进行测定，灌水器流量的测定是将量杯（体积为250 mL）按10 s间隔依次放置在灌水器正下方，测量2 min后再依次按10 s间隔将量杯移出，用电子天平（精度0.1 g）称量量杯和水的总质量，然后换算成灌水器流量。试验时间为2018年3月15日－2019年1月23日和2019年2月21日－2019年4月11日，共363 d，沼液滴灌系统每天试验运行时间为8 h，每天系统运行结束之后用自来水清洗过滤网、水箱和过滤器。

1.3.2 试验设计与方法

本文采用常用的响应面试验设计方法Box-Behnken Design（BBD），该方法适用于2～5个因素的优化试验[18]。应用Design-Expert8.0.6 软件设计响应曲面试验，基于作物不同时期的生长需求，从有效调控系统运行灌溉模式的角度出发，选择影响灌水器堵塞的水肥配比、灌水压力和滴头流量3个试验因素作为响应因素，其中水肥配比参照文献[19-21]设置1:1、2:1和3:1 3个水平；灌水压力在综合考虑滴灌管、灌水器承压能力，在雷宏军等[22-23]研究成果的基础上设置为0.04、0.12和0.20 MPa；滴头流量根据不同作物不同生长时期的需求和实际沼液滴灌工程灌水器的应用现状选取4、8和12 L/h（压力补偿式灌水器）。各设计因素水平值与编码值对应见表1，具体试验方案如表2所示。

表1 试验设计因素和水平编码值

表2 响应曲面设计方案及试验测定结果

试验开始前，先调配好不同水肥配比的沼液，然后根据试验方案对应的每组试验测定其相应的灌水器清水流量，每组试验灌水24次，且重复3次，取3次测定值的平均值作为该试验条件下的灌水器清水流量。接着再以不同配比的沼液为研究对象，对照试验方案分别进行响应曲面试验，测定并记录每次灌水对应的灌水器流量和灌水器首次发生堵塞对应的系统运行时间，整个试验共进行了17组，每组试验重复3次，试验测定结果取3次重复试验结果的平均值，每组试验结束后向沼液滴灌系统持续通入清水1 h，以达到清洗灌水器的目的。

1.3.3 响应指标

在本研究中，采用灌水器平均相对流量和首次发生堵塞的时间2个响应指标。灌水器流量用q表示，清水流量用0表示，平均相对流量q的计算如式（1）所示，q=1-q为流量降幅，当平均相对流量q小于75%或流量降幅q大于25%时，认为灌水器发生了堵塞，则停止灌水[24-26]，此时的灌水次数则对应灌水器首次发生堵塞的时间，即：

q=1−q（2）

式中q表示灌水器流量，L/h；0表示清水流量，L/h。q可用以评判沼液滴灌系统灌水器堵塞风险，一般来说，将灌水器流量占初始流量的95%以上定义为未堵塞，80%～95%定义为轻微堵塞，50%～80%定义为一般堵塞，20%～50%定义为严重堵塞，20%以下定义为完全堵塞[27]。而灌水器首次发生堵塞的时间则可为系统毛管清洗时间的合理安排，从而为预防灌水器发生堵塞提供科学依据[28-29]。本试验灌水器首次发生堵塞的时间最长为53 h，最短为14 h，试验测定结果的平均相对流量采用系统14 h灌水试验对应的灌水器平均相对流量。基于响应曲面法的灌水器堵塞试验方案和结果如表3所示，根据试验结果对响应参数进行分析并建立数学模型。

2 结果与分析

2.1 平均相对流量

2.1.1 平均相对流量的回归结果分析

采用逐步回归法对表2试验结果进行平均相对流量的三元二次回归及方差分析，结果见表3。

表3 平均相对流量方差分析

注（Note）：=0.05。

由表3可知，模型的值为75.44（<0.01），表明模型是显著的，小于0.01%的概率模型值由于噪声而大于75.44[30]。失拟项的值为0.29，大于检验水平0.05，表明预测模型的失拟项是不显著的，即该模型在被研究的整个回归区域拟合较好，其中无失拟因素的存在，是可以用该模型经过计算得到预测值来替代实际试验值而进行响应曲面的分析。决定系数2是回归模型响应贡献的比率，越接近于1则模型解释度越高，该模型R达到0.99，表明有99%的响应值变化可以由该模型揭示。校正决定系数2adj可以解释模型的精确度，模型的2adj为0.98，则表明预测响应值与试验结果相关度高。模型信噪比大于4时表明拟合模型是恰当的，而预测平均相对流量的响应面模型的信噪比为32.46，表明拟合模型具有很高的可信度。从表3可见，线性影响因素中的、、都是极显著的，交互项中之间的交互作用影响显著。

通过表4的方差分析结果表明，使用二次多项式模型能较好地描述灌水器平均相对流量。根据表2试验结果得到平均相对流量1的编码值简化回归数学模型为

1=0.78+9.26×10-3+6.31×10-3+0.015−

3.9×10-3−0.0252+3.62×10-3（3）

在回归方程（3）中，系数绝对值大小决定该因素对平均相对流量的影响程度，因此，各因素对平均相对流量的影响主次顺序为：滴头流量＞水肥配比＞灌水压力。

2.1.2 系统参数对平均相对流量的响应曲面分析

根据表2的试验数据，各因素对平均相对流量响应曲面如图3所示。

图3 各因素对平均相对流量影响的响应曲面

由图3a可知，当滴头流量取0水平，即滴头流量为8 L/h时，当灌水压力一定时，随着水肥配比的增大，平均相对流量逐步增大。分析原因，在沼液滴灌过程中，水肥混合物中含有的胶体、细小悬浮物等物质表面带有负电，当水肥配比较小，即沼液浓度较大时，就会引入沼液中含有的大量阳离子，如NH4+等，于是在电荷相互作用下胶体和细小悬浮颗粒物就会连结在一起，产生絮凝现象，即形成堵塞灌水器的颗粒性物质[31]。因此，水肥配比的增大，会在一定程度上限制堵塞物质的形成，从而避免产生大量的堵塞物质，灌水器也就相对不容易发生堵塞。

而当水肥配比一定时，平均相对流量并不是随着灌水压力的增大而线性单调变化的，而是随着灌水压力的增加呈现出先增后减的趋势（图3c）。这主要是因为在较低灌水压力下，压力补偿式灌水器内的弹性膜片变形较小，灌水器流量基本随着灌水压力的升高而增加；随着灌水压力的继续升高，弹性膜片变形增大，过水腔面积减小，达到补偿状态，灌水器流量保持稳定，达到一定的峰值；当灌水压力继续增大到一定程度时，弹性膜片变形较大，弹性膜片与灌水器出水口的贴合度显著增大[32]，从而导致灌水器流量下降，平均相对流量也就随之下降，灌水器逐渐发生堵塞。

由图3b可知，在较大的滴头流量和水肥配比条件下，能获得较大的平均相对流量，此时灌水器的抗堵塞性能较好。分析原因，大流量的灌水器在沼液滴灌过程中，由于灌水器流量的增大，其水流紊动作用增强，水流紊动能量升高，水流剪切作用力显著增大，水流剪切速率也得到了明显提升，而较强的剪切作用力和较高的剪切速率，都不利于水肥混合物中絮凝物的生成，堵塞物质也就不易沉积在管道和灌水器流道内，从而显著提高灌水器的抗堵塞能力，平均相对流量也就随之增大[33]。图3c表明，在滴头流量为12 L/h，灌水压力为0.12 MPa附近时，能获得较大的平均相对流量。

2.2 灌水器首次发生堵塞的时间

2.2.1 灌水器首次发生堵塞的时间的回归结果分析

根据表2的试验结果通过回归拟合得到响应值2与变量、、编码值的二次多项回归方程为

2=39.20+6.00+5.25+7.25-12.852（4）

方差分析结果见表4。模型值极显著、失拟项不显著、2=0.99、响应值的变异系数CV值为4.48%＜10%、信噪比值33.63＞4，说明所得回归数学模型与实际结果拟合精度高，可用此模型对灌水器首次发生堵塞的时间进行分析和预测。影响因素中的、、都是极显著的。各因素对灌水器首次发生堵塞的时间的影响大小次序依次为：、、。

2.2.2 系统参数对灌水器首次发生堵塞的时间的响应曲面分析

根据表2的试验数据，各因素对首次发生堵塞的时间响应曲面如图4所示。由图4a可知，当滴头流量取0水平，即滴头流量为8 L/h时，当灌水压力一定时，首次发生堵塞时间随着水肥配比的增大，即沼液浓度的减小而逐渐变长。而当水肥配比一定时，灌水器首次发生堵塞的时间则随着灌水压力的增大呈现出先持续增长后显著下降的变化趋势。在较大的水肥配比和适中的灌水压力条件下，能获得较长的首次发生堵塞时间，这说明水肥配比和灌水压力对首次发生堵塞时间的影响较大，但他们之间的交互作用对灌水器首次发生堵塞的时间的影响较小。在沼液滴灌系统应用于实际农作物生产中，应根据沼液滴灌系统能耗、使用寿命等系统运行需要的硬性条件来选择适中的灌水压力。

由图4b和图4c可知，灌水器首次发生堵塞的时间随着滴头流量的增大而明显变长，灌水器首次发生堵塞的时间与滴头流量成正相关关系，这与平均相对流量随滴头流量的变化趋势相一致。这表明在相同的灌水时间内，大流量的灌水器抗堵塞性能优于小流量灌水器，大流量灌水器不易发生堵塞，而小流量的灌水器具有加大灌水器发生堵塞的风险。这主要是因为滴头流量越小，灌水器流道越小，越容易发生堵塞；滴头流量越大，灌水器流道越大，堵塞物质越容易从灌水器出水口流出，因此越不容易发生堵塞[34-35]。

此外，从图4b可以看出，在较大的水肥配比和滴头流量条件下，灌水器首次发生堵塞的时间较长，灌水器的抗堵塞能力较好。从图4c可以看出，当滴头流量取较大值，而灌水压力在试验范围内取中间值时，能获得较长的首次发生堵塞时间，这是因为在所有二次方效应中，灌水压力的二次方效应是最显著的。

表4 首次发生堵塞的时间的方差分析

图4 各因素对灌水器首次发生堵塞的时间影响的响应曲面

在沼液滴灌工程实际应用中，针对不同作物不同时期的生长需求，可根据上述研究结论选择合适的水肥配比和滴头流量来满足作物的生长需要，再通过调节系统工作压力来避免灌水器发生堵塞。本文建立的沼液滴灌系统灌水器堵塞模型可作为预测灌水器堵塞风险的理论依据，从宏观上把握整个沼液滴灌系统灌水器的实时工况，此外，还可根据模型预测的灌水器首次发生堵塞时间合理安排毛管冲洗时间，预防灌水器发生堵塞。

3 系统参数优化与验证

为避免沼液滴灌系统灌水器发生严重堵塞，需使灌水器的平均相对流量达到最大，同时灌水器首次发生堵塞的时间达到最长。基于当前沼液滴灌系统灌水器易发生堵塞的现状，期望通过优化尽可能地防止沼液滴灌系统灌水器发生堵塞，为此本文采用期望度函数法，建立了灌水器平均相对流量1、首次发生堵塞的时间2双目标函数的数学模型[36]，即

式中是整体满意度，d是第个满意度，=1,2，…，。由式（5）可知，当所有响应的满意度d都为1时，整体满意度为1；当其中任何1个响应的满意度d为0时，则整体满意度为0。在其他情况下，整体满意度在0~1之间取值。

借助Design-Expert 8.0.6软件的响应优化器，对建立的二次回归方程进行优化求解，优化求解约束条件如下:

目标函数：max1（,,）；max2（,,）。

目标函数1优化区间为0.74~0.81，目标函数2优化区间为14～53，1、2函数的权重系数均设定为1。

编码变量优化范围：1:1≤≤1:3；0.04 MPa≤≤0.2 MPa；4 L/h≤C≤12 L/h。

应用Design-Expert8.0.6软件输入上述系统参数优化的约束条件，对目标函数进行寻优，得到灌水器平均相对流量1和首次发生堵塞的时间2最大时的最优解为：=3:1，=0.14 MPa，=12 L/h。即最佳综合堵塞模型指标为：水肥配比3:1，灌水压力0.14 MPa，滴头流量12 L/h，此时对应的灌水器平均相对流量和首次发生堵塞的时间分别为0.81和53.60 h。

为验证上述优化试验结果的准确性，将得出的参数组合固化为最优解，在系统参数确定为最佳综合堵塞模型指标的条件下，展开了验证试验，试验装置和试验方法与之前的响应曲面试验类似，在水肥配比3:1，灌水压力0.14 MPa，滴头流量为12 L/h的条件下，在自主搭建的沼液滴灌系统试验平台（如图5）上进行单因素重复试验，该试验同样重复3次，每次试验测定的平均相对流量同样采用系统运行至14 h时灌水试验对应的灌水器平均相对流量，当沼液滴灌系统灌水器平均相对流量小于75%，即灌水器发生堵塞时，则停止试验，此时系统运行的总时间对应灌水器首次发生堵塞的时间，实际的试验结果取3组试验结果的平均值，试验结果如表6所示。

图5 沼液滴灌系统试验平台

表5 验证试验的结果

验证试验结果表明，基于期望度函数的响应曲面优化方法，实际相对误差较小，小于4%，能可靠地获得最佳综合堵塞模型指标。在该条件下，灌水器连续灌溉55 h才首次发生堵塞，而在沼液滴灌工程的实际生产应用中，以鄂州梁子湖区沼山胡柚生产果园基地为例，该园区的水肥灌溉目前已成功应用沼液滴灌系统，经实地考察，沼液滴灌系统每天连续运行2 h左右即可满足园区的胡柚生长需求，那么灌水器将在系统连续运行27 d左右才发生堵塞；而实际上该园区的灌溉周期为每周2次，每次灌溉2 h，且整个系统的毛管清洗频率为每周1次，每次冲洗也是2 h。因此，沼液滴灌技术在实际作物生产应用中具有可行性，通过期望度函数法优化得到的最佳综合堵塞模型指标可为沼液滴灌工程在实际应用中预防灌水器堵塞提供参考意见。

4 结 论

1）基于沼液滴灌工程灌水器易发生堵塞的现状，进行了响应曲面试验研究，结果表明影响沼液滴灌系统灌水器堵塞的3个系统参数均对灌水器的平均相对流量和首次发生堵塞的时间具有显著影响，影响主次顺序均为：滴头流量＞水肥配比＞灌水压力。在较大的水肥配比和滴头流量条件下，平均相对流量最大，灌水器首次发生堵塞的时间最长；由于二次方效应，当灌水压力取中间值时，灌水器平均相对流量最大，相对不易发生堵塞。

2）借助Design-Expert8.0软件的回归分析法，以灌水器的平均相对流量和首次发生堵塞的时间为试验指标进行响应曲面试验研究，建立了沼液滴灌系统灌水器堵塞预测模型。回归方程的决定系数均为0.99，回归方程拟合程度较好；采用期望度函数法，对沼液滴灌系统参数进行了优化，获得了最佳综合堵塞模型指标：水肥配比3:1，灌水压力0.14 MPa，滴头流量为12 L/h。对所建立的数学模型进行了试验性验证，其相对误差小于4%，该模型预测效果良好，能够较为准确地预测灌水器堵塞风险和首次发生堵塞的时间。

综上，本文研究成果为预防沼液滴灌系统在实际应用中灌水器发生堵塞提供了理论参考，当灌水器不可避免地发生堵塞或者毛管冲洗效果不明显时，可选择拆卸灌水器进行清洗，以提高沼液滴灌系统运行的可靠性。

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Development of emitter clogging predication model for drip irrigation system with biogas slurry and optimization of its system parameters

Chen Hong1,2, Xia Binyun1,2, Shao Xian1,2, Jiang Hua3, Ma Luchang1,2, Zhang Yanlin1,2, Sun Guoliao1,2

(1.430070,; 2.430070,; 3.436000,)

In actual application of drip irrigation project with biogas slurry, emitters clogging occurs frequently. This study established models for predicting clogging of emitters and optimized system factors of drip irrigation system with biogas slurry in order to prevent the emitter clogging effectively and improve the reliability of the operation of the drip irrigation system with biogas slurry. The remaining biogas slurry from the actual biogas project was took as test samples. The total solids in biogas slurry was 0.6%, the chemical oxygen demand was 3 722.40 mg/L, the pH value was 8.42 and the turbidity value was 864.20 NTU. From the perspective of controlling the operation mode of the drip irrigation system rationally and meeting the requirement of crop growth, the ratio of water to biogas slurry, irrigation pressure and dripper flow rate were taken as the influencing factors. The ratio of water to biogas slurry included 3 levels of 1:1, 2:1 and 3:1. The irrigation pressure was 0.04, 0.12 and 0.20 MPa. The dipper flow rate was 4, 8 and 12 L/h. Average relative flow rate and first clogging time of the emitters were used as the response index in the experimental study. The experiment was designed by response surface methodology. The model was established by using regression analysis method. Response surface analysis was completed by the software of Design-Expert 8.0.6. The results showed that the ratio of water to biogas slurry, irrigation pressure and dripper flow rate had significant effects on the average relative flow rate and first clogging time of the emitters in drip irrigation system with biogas slurry, and the effects of these 3 factors on the average relative flow rate and first clogging time of the emitters was ordered by dripper flow rate > ratio of water to biogas slurry > irrigation pressure. Under the condition with large ratio of water to biogas slurry and dripper flow rate, the average relative flow rate was the largest and the firs clogging time was the longest. The optimal condition to obtain larger relative flow rate and longer first clogging time obtained by response surface methodology was as follows: the ratio of water to biogas slurry was 3:1, irrigation pressure was 0.14 MPa, dripper flow rate was 12 L/h. Under such an optimal condition, the measured average relative flow rate was 0.83 and the measured first clogging time was 55 h. The relative error between the measured value and the theoretical value of the model was smaller than 4%. It verified the reliability of model proposed in this study for predicting first clogging time of emitter in drip irrigation system with biogas slurry. The study would provide valuable information for the design of emitter in drip irrigation system with biogas slurry.

models; optimization; emitters; drip irrigation with biogas slurry; clogging

陈 红，夏彬芸，邵 显，江 华，马露畅，张衍林，孙国辽. 沼液滴灌系统灌水器堵塞模型构建及系统参数优化[J]. 农业工程学报，2020，36(3)：99－106.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.03.013 http://www.tcsae.org

Chen Hong, Xia Binyun, Shao Xian, Jiang Hua, Ma Luchang, Zhang Yanlin, Sun Guoliao. Development of emitter clogging predication model for drip irrigation system with biogas slurry and optimization of its system parameters[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(3): 99－106. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.03.013 http://www.tcsae.org

2019-08-05

2019-12-10

国家现代柑橘产业技术体系专项（CARS-27）

陈 红，副教授，博士生，研究方向为农产品加工技术与装备。Email：chenhong@ mail.hzau.edu.cn.

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.03.013

S275.6

A

1002-6819(2020)-03-0099-08