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原文传递通过检测发酵罐发酵尾气变化判断物料腐熟程度的方法

专利名称：	通过检测发酵罐发酵尾气变化判断物料腐熟程度的方法
摘要：	一种通过检测发酵罐发酵尾气变化判断物料腐熟程度的方法。数据采集—实际腐熟程度判定—模型建立—模型验证；利用预测模型对新的罐式发酵进行实时预测：将传感器实时测量的特征值输入运算设备中的的预测模型，即可得到物料目前的腐熟程度。本发明解决了该领域长期以来以复杂的实验来判断堆体腐熟程度的问题，模型验证成功后只需要输入传感器实时测量的特征值，即能预测出堆肥的腐熟程度，无需实验，工序简单，精准度高，省时省力。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	山东;37
申请人：	山东农业大学
发明人：	王冉冉;徐靖波;李永强;李恕艳;王哲;翟德昂;徐静;刘鑫
专利状态：	有效
申请日期：	2019-06-12T00:00:00+0800
发布日期：	2019-08-06T00:00:00+0800
申请号：	CN201910503839.X
公开号：	CN110095579A
代理机构：	石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙)
代理人：	吴风江
分类号：	G01N33/00(2006.01);G;G01;G01N;G01N33
申请人地址：	271018 山东省泰安市岱宗大街61号
主权项：	1.一种通过检测发酵罐发酵尾气变化判断物料腐熟程度的方法，其特征在于，使用时，将经过预处理的发酵物料送入发酵罐罐体，使其在发酵罐内搅拌发酵；具体检测步骤分为两部分：第一部分如下： S1、数据采集：在发酵过程中，传感器组中的各个传感器与运算设备连接，将采集的数据上传至运算设备； S2、实际腐熟程度判定：每天在同一时刻，在发酵罐顶部的取样口进行发酵物料的采样，用传统的方法评价出堆肥的实际腐熟程度，作为与传感器测得数据进行训练的基础； S3、模型建立：用于检测堆肥腐熟程度的预测模型为神经网络模型，所述神经网络包括输入层、隐藏层和输出层；所述输入层包括六个节点；隐含层为一层；输出层为实际腐熟程度；利用罐体发酵200次以上得到的大量样本的特征值和实际腐熟程度作为样本训练，建立起腐熟程度预测模型； S4、模型验证：基于所述预测模型输出的预测腐熟程度，与实际腐熟程度进行对比分析，误差越小模型越精准；若误差较大，则改变隐含层的节点数，并增加样本数量再次训练预测模型，模型验证完成后即得堆肥腐熟程度预测模型；第二部分：利用所述的堆肥腐熟程度预测模型，对新的罐式发酵进行实时预测：将传感器实时测量的特征值输入运算设备中的的预测模型，即可得到物料目前的腐熟程度。 2.根据权利要求1所述的判断方法，其特征在于，发酵罐包括罐体、设置在罐体上的的上料口和下料口、用于提供搅拌动力的电机和减速机、贯穿罐体的螺带式搅拌器、通风换气装置以及用于采集发酵气体数据信息的传感器组；传感器组均通过连接件安装在发酵罐罐体上，包括温度传感器、物料含水量传感器、EC值传感器和气体传感器；气体传感器包括用于测定甲烷浓度的CH4传感器、用于测定一氧化二氮浓度的N2O传感器、用于测定二氧化碳浓度的CO2传感器和用于测定氧气浓度的O2传感器。 3.根据权利要求2所述的判断方法，其特征在于：温度传感器采用管道贴片式温度传感器；温度传感器安装发酵罐罐体内壁，在罐体的上、下、前、右端各安装一个，取四处温度值作为罐体内的待检测温度。 4.根据权利要求2所述的判断方法，其特征在于：物料含水率传感器选用物料水分传感器，固定安装在发酵罐内，其探头深埋于物料中、避开搅拌带运动轨迹的位置。 5.根据权利要求2所述的判断方法，其特征在于：安装EC值传感器时，将传感器探针紧贴罐体端部中央位置的封头下方内壁固定。 6.根据权利要求1-5中任一项所述的判断方法，其特征在于，所述的输入层的节点包括EC值、温度值、物料含水量以及CH4浓度、N2O浓度、CO2浓度、O2浓度。 7.根据权利要求1-5中任一项所述的判断方法，其特征在于，新的待预测腐熟程度目标包括EC值、温度值、物料含水量以及CH4浓度、N2O浓度、CO2浓度、O2浓度。 8.根据权利要求1所述的判断方法，其特征在于，步骤S2中，样本采集频率为：每天共采集3次，每次采集时间点间隔8小时。
所属类别：	发明专利