储粮安全监测仪的实仓应用研究

2021-12-14刘尚峰张海洋蒋传福吕祁智慧

粮食储藏 2021年4期

刘尚峰田琳张海洋蒋传福吕明王佳祁智慧唐芳

(1 安徽粮食批发交易市场有限公司现代粮食物流中心库 230061) (2 国家粮食和物资储备局科学研究院 100037)

粮食储藏过程中受到多种因素的影响，除水分、温度、湿度等非生物因子外，以害虫和霉菌为主的生物因子是威胁粮食储藏安全、造成粮食损失的主要因素[1]。生物体在新陈代谢的过程中产生多种代谢物，将代谢物作为信号介质进行虫、霉监测是粮情检测技术发展的重要方向。

目前国内粮情监测主要依托粮温检测技术，粮温测控系统相对稳定且抗熏蒸，在储粮安全检测中已广泛使用，为保障我国储粮安全发挥了巨大作用。但随着科技进步和新时期社会发展的需要，“优质粮食工程”对储粮品质的要求日益提高，储粮安全监测智能化日常管理需求日趋增加，粮温测控系统检测结果滞后等问题导致不能及时处理异常粮情、致使储粮品质降低的问题日渐突出[2-3]。因此，开发能够早期监测粮堆异常粮情的技术和设备，做到早检测、早发现、早处理，提高储粮质量，是新时期储粮行业发展的一项重要任务。

呼吸代谢是生物体最基本的代谢活动之一，当粮堆处于稳定状态时，自身呼吸作用产生的CO2浓度含量低且稳定[4]。而当粮堆内有害虫或者微生物活动时，产生的CO2气体远远高于粮食本身[5]。研究表明霉菌生长或害虫活动都与CO2浓度具有良好的相关性[6-9]，CO2浓度变化能在一定程度上反映粮堆内有害生物的发生情况[10-11]，但如何进行霉菌和害虫危害的区分，及时采取合理的处置措施，是需要解决的关键问题。

经过近十年的储粮生物危害规律研究，我们自主研发了储粮安全监测仪。它通过在线采集粮堆温度、湿度和CO2浓度，将检测结果与微生物生长模型和储粮危害等级及类型判定模型相结合，可实现粮堆中虫、霉危害情况的早期检测和智能判定结果输出。该项技术已获得了国家发明专利授权。本文利用储粮安全监测仪在安徽合肥地区开展实仓应用。通过采集粮堆相关数据，智能判定粮堆中有害生物的发生类型及危害等级，并进行人工检测对比验证。

1 材料与方法

1.1 供试仓房及储粮情况

选择安徽省合肥地区高大平房仓作为试验仓，设计仓容4150 t。仓房气密性-500 Pa至-250 Pa用时48 s。2019年11月入库本省产晚籼稻谷3045 t，实际装粮线高5.72 m，稻谷入仓水分13.1%，杂质率1.0%，等级二等。

1.2 仪器设备

AS-01储粮安全监测仪，北京产；DJSFM-1粮食水分测试粉碎磨，成都产；HG-9246A型电热恒温鼓风干燥箱，上海产；PRIMOSTAR显微镜。

1.3 试验方法

1.3.1 粮情检测系统布点情况在试验仓内布置16个检测点。粮堆内15个检测点，如图1所示，检测点位于粮面下50 cm，其中，①～⑨号点距离见图中标注，⑩～号点分别离墙25 cm，考虑到短边为隔墙，受湿热扩散影响明显，故各设2个点。另外1个检测点设在仓内空间，用于检测仓内环境温湿度变化情况。

储粮安全监测仪于2020年5月初布设到粮仓内，每周采集并记录粮情数据，包括仓温、仓湿、粮温、粮湿及CO2浓度，监控到8月底结束。

图1 储粮安全监测仪在粮堆内的布点图

1.3.2 其他指标检测方法稻谷水分检测按照GB 5497-85《粮食、油料检测水分测定法》[12]105℃的恒重法，储粮微生物检测按照LS/T 6132-2018《粮油检验储粮真菌的检测孢子计数法》[13]，储粮害虫检测按照LS/T 1211-2008《粮油储藏技术规范》[14]。

1.4 数据处理

数据统计及处理采用SPSS 19.0和EXCEL 2010软件。

2 结果与分析

2.1 稻谷水分变化

2020年5月～8月，每月中旬取样检测稻谷水分，结果见图2。

图2 试验期间稻谷水分变化情况

由图2可见，稻谷的实测水分在稻谷储藏安全水分(13.5%)[15]以下，稻谷在度夏期间出现发热、霉变的可能性较小。稻谷的实测水分均值由12.6%下降至11.9%，与入仓水分13.1%相比，下降幅度达1.2%，稻谷水分的下降与粮食活性、呼吸强度及酶的活性相关[16]，试验粮2019年年底收获并入仓，具有较强的活性，储藏第1年水分会有较大的损失。

2.2 稻谷储藏粮情分析

2.2.1 粮堆温度变化试验期间仓内空间及粮堆内各检测点粮温均值结果见图3。

图3 粮堆及仓内温度变化趋势图

由图3可见，5～8月间，试验仓粮堆内检测点粮温逐渐升高，平均粮温由18.6℃升至27.0℃，升高8.4℃；各检测点之间温差较稳定，标准差小于1.4℃；全仓粮温基本稳定，试验期间没有出现异常发热点；仓内空间温度受气温影响较大，普遍高于粮堆各检测点1℃～5℃。

2.2.2 粮堆湿度变化试验期间仓内空间及粮堆内各检测点相对湿度均值结果见图4。

由图4可见，粮堆内检测点相对湿度稳定，整体维持在66.5%；各点随时间延长基本没有波动；检测点之间湿度差稳定，标准差小于2.6%；仓内空间湿度受环境及进出仓作业影响波动较大。

2.2.3 粮堆CO2变化试验期间各检测点CO2浓度检测结果见图5。

图4 粮堆及仓内相对湿度变化趋势图

图5 粮堆及仓内CO2浓度变化趋势图

由图5可见，仓内空间CO2浓度随着储藏时间的延长，由500 mL/m3逐渐升至1000 mL/m3，说明试验仓房气密性较好，也表明粮堆内生物因子生命活动较旺盛，呼吸代谢产生的CO2气体已扩散到仓内空间。粮堆内各检测点CO2浓度均值逐渐升高，尤其在7月中后期，CO2浓度升高幅度快速增加；粮堆内各检测点CO2浓度差异较大，表现出较大的标准差，表明有部分检测点CO2浓度明显高于其他点。截止到2020年8月17日，粮堆内检测点CO2浓度均值达到仓内空间的2.42倍。但具体是害虫还是霉菌生长，如果没有智能判定，需要进一步取样进行检测确认。

2.3 仪器智能判定结果

根据检测到的粮堆温、湿度及CO2浓度的变化，储粮安全监测仪通过内置的智能判定模型，给出了粮堆有害生物危害类型及危害等级，输出结果见表1。

由表1可见，试验设置的15个检测点中，仪器判定的危害类型均为虫害，危害的等级在Ⅱ和Ⅲ级，其中，危害等级达Ⅲ级的有4、7、10和11 4个检测点。

2.4 人工检测

为了解各检测点有害生物的实际发生情况，验证仪器判定的准确性，在8月中旬取样人工检测了储粮害虫和真菌的发生情况，结果见表2。

表1 储粮有害生物发生情况的仪器判定

表2 储粮害虫和真菌的发生情况的人工检测结果

由表2可见，人工检测粮堆内的15个检测点，均发现有害虫发生，虫粮等级达到严重虫粮的有7个点，害虫种类以玉米象、扁谷盗和书虱为主。储粮真菌孢子在7个检测点有检出，检出量最大的4和6号点检出量达到105个/g水平，根据储粮安全性评价危害级别参考表[13]，均未达到真菌危害水平。由此可见，实际造成粮堆CO2浓度升高的主要原因是害虫的活动，储粮安全监测仪对危害类型判断的准确率达到100%。仪器对危害等级的判定与人工检测结果存在一定的误差，准确率在80%(12/15)。分析仪器判定结果与人工检测结果的差异，一般虫粮判定的一致性非常好，出现偏差的主要在严重虫粮的判定。对于判定不一致的5、6、14点，均为书虱数量占主要比例，书虱对于粮食的实际危害远不如其他害虫，但是值得关注。针对试验仓中有害生物的检出情况，8月下旬及时对该仓进行了整仓熏蒸，及时控制虫害，降低了粮食的损失。

由表2还可看出，储粮真菌的发生与害虫的发生存在一致性，在7个严重虫粮的检测点有6个点检出真菌孢子，一致性达到86%。储粮害虫和真菌有混合发生的现象。储粮害虫往往具有聚集性特点，大量聚集的害虫呼吸代谢过程中产生CO2和水，这些水分被粮食中和吸湿后会造成粮粒表面局部水分升高，为真菌的发生提供了适宜的条件。