粮堆微生物场及多场耦合机制和模型的农业学研究

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论文字数:**** 论文编号:lw202328979 日期:2023-07-22 来源:论文网
本文是一篇农业论文,本文结合 2015 粮食公益性行业科研专项“粮堆多场耦合模型调控与区域标准化应用研究”项目的研究内容,对粮堆微生物场的机理、模型和调控方法进行研究,以期对粮库储粮安全管控做出相应的指导。


第 1 章 绪论

1.1 研究背景和意义
民为国基,谷为民命。习近平总书记指出:“悠悠万事,吃饭为大。只要粮食不出大问题,中国的事就稳得住;保障粮食安全是一个永恒的课题,任何时候都不能放松。”“粮食安全是国家安全的重要基础”。
储粮安全是粮食安全的重中之重,其中储藏安全是储粮安全的重要环节。粮食储藏过程中,受到仓外温度、风、太阳辐射等环境因素的影响,粮仓壁面、顶部会与粮食发生热交换,容易造成粮堆温度分布不均。在秋冬季节,冷空气沿着仓房内墙壁下降,驱动热空气在粮堆中上升,易形成上层粮堆结露,造成结顶现象[1]。在春夏季节,情况恰好相反,易形成粮堆中间底部的结露,粮堆内湿热迁移情况见图 1.1。在长期的储藏过程中,当粮食温度和水分超过安全储藏的临界值或者粮堆中出现局部热量和水分的积聚时,很容易诱发粮食霉变、发热和虫害。

储粮霉变是引起粮食损失的主要原因[2],有研究表明,我国每年因霉变造成的产后损失高达 2100 万吨,占粮食总产量的 4.2%[3]。储粮霉变可以引起储粮发芽率下降、部分或全部色变、粮堆发热、生物化学成分改变、毒素产生和品质下降。影响储粮霉变的因素很多,如温度、水分活度、杂质含量、气体等。其中,温度和水分是最主要的影响因素[4]。在粮食储藏过程中,如果可以掌握储粮粮堆中微生物的时空生长规律,建立相应的数学模型,预测粮堆微生物的状态变化,进而采取有效的调控措施,将储粮霉变遏制在萌芽状态,就可以减少储粮损失,保障储粮安全。

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1.2 国内外研究现状
粮食是微生物良好的天然培养基,在环境条件适宜的情况下,很容易霉变,严重影响储藏安全和品质安全;储粮微生物还可能产生毒素,严重威胁人类的身体健康。
粮食上存在的微生物种类很多,主要包括霉菌、细菌、放线菌等。附着在粮粒的表皮或颖壳上的微生物,称为外部微生物;侵入到粮粒表皮内部的微生物,称为内部微生物。微生物侵染粮食的途径很多,主要分为以下几种:(1)田间生长期侵染,由于风、雨、气流、昆虫和人的行为等,自然界中的微生物被带到正在成熟的粮食籽粒或已经收获的粮食上,此时粮食上侵染的微生物一般称为“大田微生物”;(2)运输、加工过程中的侵染,各种机械、包装、器材和运输工具上沾有大量的微生物,当杂质和粮食碎屑粉末积聚时,可导致微生物大量滋生;(3)储藏过程中的侵染,粮食入仓后,大田微生物逐渐被抑制或死亡[5],这时期生长的微生物被称为“储藏微生物”,储藏微生物的影响因素很多,除了温度、水分含量、气体成分、杂质含量、破碎率、pH 值等,粮堆内的昆虫也会影响储藏微生物的生长,昆虫身体表面经常带有大量的微生物孢子,昆虫活动可以带动微生物孢子传播,微生物孢子还是某些昆虫的食物,而且昆虫损坏的粮食更有利于微生物生长。
粮食储藏过程中,可对粮食构成危害的微生物,主要是由曲霉和青霉构成[6],下面将对储粮微生物的相关国内外研究现状进行详细说明。
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第 2 章 粮堆微生物场及多场耦合的理论研究

2.1 粮堆微生物场定义
物理场是时间和空间的函数,可包括标量场,如温度场、浓度场等;矢量场,如重力场、电磁场等;张量场,如应力能张量场。而在储粮生态系统中,生物不仅存在时间和空间变化,还可以对周围生物因子和非生物因子产生影响。
储粮生态系统是将储粮作为研究对象的一个复杂系统,它是由物理因子、生物因子以及生态系统中物理因子和生物因子的相互作用关系组成。储粮生态系统中的生物因子有很多,包括植物种籽(粮食)、微生物(真菌、细菌等)、储粮害虫(昆虫、螨类等)、动物(啮齿动物、鸟类等)等等;物理因子有温度、湿度、气体成分、风等,它们构成了储粮粮堆中的温度场、湿度场、微气流场、气体浓度场等。储粮粮堆生物因子的存在、分布、相互之间的作用,以及与粮堆环境温度场、湿度场、微气流场、气体浓度场等之间的交互影响,如温度对粮食呼吸作用的影响、对害虫生长繁殖的影响、对储粮微生物的影响、对储藏粮食品质变化的影响等等,构成了粮堆生态系统。
依据物理学中的“场论”,我们将粮堆生态系统中的微生物场定义为粮堆中微生物的时空分布以及其影响周围生物和非生物的能力。微生物场的效应可用微生物的时空分布、变化和微生物场场强联合表达。

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2.2 粮堆微生物场场强定义及计算公式
场的最重要特性是场强。在物理场中,标量场以数值大小表示场强,如浓度场以浓度数值表示场强;矢量场以数值大小和方向表示场强,如速度场以速度数值和速度方向表示场强。目前,国内外没有统一的生物场场强概念。2003 年,Rabaey 等[71]研究发现,微生物的作用可以表达为对外输出电能的能力。2018 年,Torday 等[70]提出生物场场强可以表达为生物细胞的生物作用能力。由此,我们提出,生物场场强就是生物系统对内对外施加影响的能力。生物场对内对外的影响效应多种多样,如微生物场可以改变粮食的导热性能[79],昆虫场可以改变粮堆的通透性等。为了方便研究生物场与其他对应的物理场、化学场等多场的耦合关系,从宏观尺度上将生物体看作是能量的利用体,将生物场的最突出效应—对能量的利用能力,看作生物场场强的主要体现。那么,粮堆生物场场强可表现为利用环境中的能量并将其转化、耗散的能力(如发热、做功),或者利用一种能量转化为另一种能量集聚储存起来(如植物利用光能制造碳水化合物)的能力。生物场强度用单位体积、单位时间内耗散、集聚或转化能量的潜力来表达,即:

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第 3 章 诱发和自发条件下的粮堆微生物场试验研究 ................................... 17

3.1 诱发条件下的粮堆微生物场试验研究 ............................................... 17
3.1.1 材料与方法 .............................. 17
3.1.2 试验方法 ....................................... 18
第 4 章 梯度温度场下的粮堆微生物场试验研究 ............................. 35
4.1 试验系统 ......................................... 35
4.2 试验方法 ....................................... 36
第 5 章 房式仓粮堆微生物场验证研究 ................................ 59
5.1 材料与方法 ..................................... 59
5.1.1 试验样品 ................................... 59
5.1.2 试验试剂及仪器 ................................... 59

第 6 章 浅圆仓粮堆微生物场能量分析及调控

6.1 浅圆仓

本章节以我国高温高湿区某粮库的浅圆仓为研究对象。仓房为钢屋盖,仓内直径为 25 m,装粮高度为 15.6 m,见图 6.1a。
浅圆仓内共布置 4 圈测温电缆,从仓内到仓外测温点直径和测温点数依次是 4.2m、13.5m、21.4m 和 24m,3 个、8 个、9 个和 3 个(如图 6.1b)。每层粮堆共 23 个测温点,全仓从 S1到 S7,共分为 7 层(如图 6.1a),总计为 161 个测温点。
本仓所储是内蒙古 2013 年产的玉米,入仓水分为 13.8% (w.b.),杂质含量为 1.5%,容重为 698 g/L,仓储量为 5756.9 t,入仓时间为 2014 年 11 月。


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第 7 章 结论和展望

7.1 结论
本研究通过引入并定义粮堆微生物场概念,揭示微生物效应,建立微生物场模型,分析实仓粮情数据进行模型验证,最终将粮堆微生物场理论应用于储粮安全管控。
研究结论如下:
(1)定义了粮堆微生物场概念,归纳了粮堆微生物场的变化规律。
场是时间和空间的函数。在粮堆生态系统中,储粮微生物不仅存在时空变化,还可以对周围环境中的生物因子和非生物因子产生影响,因此,定义粮堆微生物场为粮堆中微生物个体与群体的时空分布,以及其影响周围生物和非生物的能力。粮堆微生物场与其他生物场和物理场相互依存、相互耦合,这种关系可分为“微耦合”、“强耦合”和“退耦合”。随着储藏时间的延长,根据场效应的强弱,粮堆微生物场的演替历程可分为蛰伏过程、潜伏过程、自激过程和衰退过程。
(2)建立了粮堆微生物场场强的计算公式

在粮堆生态系统中,储粮微生物分解粮食内的有机物质用于生长繁殖和产生热能,考虑到粮堆微生物场的对外效应主要体现在产生的热能对周围生物因子和非生物因子的影响上,按照粮堆微生物场的能量等于储粮微生物代谢产生的热能计算,粮堆微生物场的场强是单位时间、单位空间内,储粮微生物产生的热能。
(3)试验验证了粮堆微生物场效应和计算公式

通过进行诱发、自发、梯度温度场和房式仓粮堆微生物场试验研究,计算了粮堆微生物场时空和场强变化,验证了粮堆微生物场效应和计算公式。诱发和自发条件下粮堆微生物场试验表明粮堆微生物场是时间和空间的函数,微生物场产生的热量和水分对周围粮堆尤其是上层粮堆产生强烈影响;以梯度温度场和房式仓粮堆微生物场试验为例,计算了微生物场场强,验证了微生物场计算公式的准确性,其中粮堆微生物场与其他物理场、生物场强耦合过程中,温度场可以表现为温度差的三次多项式,以真菌孢子数量为量化指标,可以预测粮堆微生物场变化。

参考文献(略)
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