机械论文好氧堆肥发酵装置机械设计及过程曝气控制的试验研究.docx

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机械论文好氧堆肥发酵装置机械设计及过程曝气控制的试验研究

机械论文：

好氧堆肥发酵装置机械设计及过程曝气控制的试验研究

本文是一篇机械论文，本文基于神经网络对堆肥期间堆肥时长、原料质量与曝气量、C/N之间的参数关系展开研究。

根据堆肥的特性对多点好氧堆肥试验装置进行了设计，设计了测控单元、好氧发酵单元、曝气单元，制定了性能测试试验、曝气关系试验。

对试验数据分析，利用BP神经网络建立了曝气量、腐熟度预测模型。

1绪论

1.1课题的背景及研究的意义

1.1.1课题来源

本课题来自科技部“十三五”重点研发计划——“农业废弃物好氧发酵技术与智能控制设备研发”的子课题“高效智能型一体化好氧发酵过程及关键技术研究”（课题编号NO.2016YFD0800602）。

1.1.2课题的研究背景及意义

在人类对食物的日益需求，畜禽的养殖数量以及粮食的种植越来越多，因此所产生的废弃物也数量惊人。

据统计结果（2017年），我国农业有机废弃物每年大约57亿t，人类鲜粪尿8亿t左右，畜禽鲜粪尿38亿t左右，秸秆（风干）约10亿t[1]。

畜禽粪便的自然排放会导致粪便中的高病原菌污染地表水和地下水，散发出恶臭味，对环境造成污染[2]。

大量的有机废弃物若不正确处理，将对生态环境有着极大的威胁，因此废弃物的处理问题十分严峻，堆肥是动物废弃物和植物废弃物的资源化利用的有效途径之一，我国好氧堆肥相关技术也在快速发展，合理处置农牧业有机废弃物也成为当下研究的热点。

（1）养殖业废弃物产生与现状

当今人类餐桌以及生活的需要，畜禽的养殖产生大量的粪便，我国已然成为世界上畜禽粪便产出量最大的国家[3]。

畜禽粪便若不及时处理，随意堆放使粪便中的高病原细菌污染地表水和地下水，或产生有害气体释放到空气中，危害人类健康以及生存环境。

未经处理的粪便直接当做肥料施肥入田，因养分过高会造成烧根、烧苗、熏棵、死株等现象，使用发酵不彻底的粪便，可能会导致土壤温度较高，长时间会导致成片作物死亡，损失金钱、时间，贻误农时。

此外，未经发酵的粪便还会酸化土壤，诱发各种根际病害和病毒病害，多数粪便pH值为酸性，施用在农田里使土壤酸化，导致植物根部严重被破坏，把未经处理的粪便中携带的细菌、病毒传染给人体。

但是，粪便中含有大量的有机质，氮、磷、钾对植物的生长起着至关重要的作用，表1-1为各类粪便中多种有机质的占比。

因此，在粪便进行无害化处理后，既缓解了环境的压力，又对植物生长提供了重要的养分。

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1.2好氧发酵智能控制设备研究现状

1.2.1国内外研究现状对于堆肥的自动化设备国内外有较多的研究，主要在堆肥的设备、传感器、曝气控制方面有大量的研究。

（1）好氧堆肥装置研究现状

张海波[19]姚娟[20,21]采用外部监控计算机对堆肥进行环境的控制，由于堆肥周期较长，计算机连续开机会导致计算机发热，导致关机、死机等现象，如不及时发现可能会影响系统的稳定性。

孙言岩等[22]建立了基于3G无线通讯的SACT污泥堆肥远程监控系统，该系统通过3G无线通讯传输现场采集的工况，实时调整发酵过程中的曝气条件，此系统准确性以及可靠性较强，可是3G无线传输成本较高。

（2）传感器现状

在堆肥监测环境时，朱能武[23]OazanaS[24]采用Pt100铂电阻温度传感器，Pt100铂电阻传感器测温范围大、耐高温，但是在堆肥过程中长期的高温高湿条件下，很容易被蒸汽玷污，使铂丝变脆，并改变电阻与温度之间的关系，且成本较高。

Kuter[25]采用热电偶传感器，要加上补偿电路且材料价高，并且需要A/D转换器，再经过MCU软件计算温度，需要复杂的恒流源伺服电路，数据处理复杂。

朱能武[26]用温度、排出气体氧气浓度、时间三因素对通风系统进行反馈控制，排出气体的氧气浓度可能会受到外界空气中氧气浓度的影响，导致氧气浓度测量不够准确。

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2多点好氧堆肥试验装置的设计

2.1好氧堆肥条件的控制

2.1.1好氧堆肥环境的控制

好氧堆肥过程中的环境控制主要包括温度、湿度、氧气浓度的控制，温度、湿度、氧气浓度的调节均可通过曝气来实现。

曝气作用在于为堆体内的微生物繁殖、分解活动、生长提供氧气，在微生物活动时会释放大量的热。

而在微生物活动过于剧烈时，温度增长至较高温度（70℃）[33]将会影响微生物的活性，利用适量曝气来降低堆体内部的温度，避免温度过高影响堆肥进展。

当堆体内部含水量过高时，会导致堆体内部的孔隙偏小[34]，不利于空气的通过，会导致发酵不完全。

因此在含水量较高时，应适当通以空气，降低含水量，优化堆肥的控制条件。

2.1.2好氧堆肥成品的处理

粪便的堆肥处理之后可以直接施用于农田，增强土壤的肥力、改良土壤的结构；也可干化后制成颗粒保存起来，在需要使用时使用，或者干化后与化肥按一定比例混合，制作成商品有机无机复合肥[35]。

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2.2多点好氧堆肥试验装置的设计

为实时监测好氧发酵过程，调节好氧发酵参数，在实验室进行堆肥试验更加便捷，设计了一种小型好氧发酵试验反应器，该反应器体积较小，适合本试验使用，结构如图2-1所示。

多点好氧堆肥试验装置主要结构包括好氧发酵单元、测控单元、曝气单元。

其中好氧发酵单元中反应器为一个或多个60L筒仓式堆肥发酵仓，测控单元包括无线温湿度传感器、氧气浓度传感器、控制器，曝气单元包括质量流量计、气动阀、节流阀、空气泵等。

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3多点好氧堆肥试验装置性能验证及优化................................25

3.1装置性能的验证试验...................................25

3.2EP-200温湿度传感器参数的优化...............................26

4基于BP神经网络的好氧堆肥过程曝气模型研究............................35

4.1试验设计..........................................35

4.2BP神经网络及MATLAB简介...............................36

5结论与展望.................................45

5.1结论..................................45

5.2展望....................................45

4基于BP神经网络的好氧堆肥过程曝气模型研究

4.1试验设计

以牛粪、玉米秸秆为原料，牛粪取自北京市密云区海华沼气厂，牛粪静置后待使用。

碳为微生物生命活动提供能源，氮则用于合成细胞原生质。

堆肥发酵过程中，碳氮比逐渐下降。

碳氮比最佳为（25~30）:

1；低于20:

1时，微生物繁殖因能量不足而受到抑制，分解缓慢且不彻底；高于40:

1时，堆肥施入土壤导致“氮饥饿”，夺取土壤中的氮。

含水率的调节标准为45%~65%[52]。

经实验室烘干法测得牛粪含水率为37.7%，碳氮比为31.0，秸秆选玉米秸秆，含水率5.08%，碳氮比49.34，粉碎粒径为2-3cm。

堆肥前将牛粪与玉米秸秆、水按30:

5:

4，原料分别为15kg、2.5kg、2kg搅拌混合均匀后，总质量为19.5kg，调节C/N为25左右。

共设5组重复处理，分别混合均匀后分别装入5个反应器，并根据Q／SNYJ009-2018《畜禽粪便、秸秆资源化利用（堆肥）技术规范》进行试验前的各项准备工作，放置于北京市农林科学院科技成果展示示范温室。

调节节流阀根据质量流量计示数调节曝气速率，分别7L/min、9L/min、11L/min、13L/min、15L/min，曝气频率为7.5min/h。

在堆肥第1、4、7、10、15、21天进行采样，将采样冷冻保存，堆肥结束后同时测量全氮百分数、有机质百分数。

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5结论与展望

5.1结论

本文基于神经网络对堆肥期间堆肥时长、原料质量与曝气量、C/N之间的参数关系展开研究。

根据堆肥的特性对多点好氧堆肥试验装置进行了设计，设计了测控单元、好氧发酵单元、曝气单元，制定了性能测试试验、曝气关系试验。

对试验数据分析，利用BP神经网络建立了曝气量、腐熟度预测模型。

文章主要结论如下：

（1）设计了一套多点好氧堆肥试验装置。

设计的小型堆肥反应器作为好氧发酵单元，选用了课题组研发的EP-200无线温湿度传感器、英国SST公司氧气传感器与曝气控制器作为测控单元，选用大功率气泵、节流阀、气动阀、质量流量计以及各种型号气管为曝气单元。

该试验装置可同时控制、监测多个反应器，为实验室进行的堆肥试验提供了便捷的设备，为多点好氧堆肥试验装置提供技术指导。

（2）对课题组自主研发的EP-200温湿度传感器进行了优化，确定其误差参数范围，验证该设备的性能。

利用设计的多点好氧堆肥试验装置做性能验证试验，采用牛粪与玉米秸秆、牛粪沼泥与玉米秸秆、鸡粪与玉米秸秆对多点好氧堆肥试验装置的性能做了验证试验。

试验结果表明，自动控制系统运行稳定、系统性能良好。

采用HOBOnode无线温湿度监测系统作为标准对照，对EP-200温湿度传感器进行了参数优化，获得了优化参数范围模型，对进一步试验奠定了良好基础。

（3）通过BP神经网络建立了原料质量、堆肥时长、曝气量、T值之间的关系，并进行验证试验。

用均分法设定了以曝气速率为因素的试验，共进行5组试验，获得原料质量与堆肥时长对应的曝气量，从而通过曝气速率得出曝气时长，达到智能化曝气，以及C/N并计算T值（最终C/N与初始C/N的比值），当T值小于0.6时则可初步认定物料达到腐熟，具体是否腐熟还需要进一步在实验室化验其pH等参数指标。

根据试验获得的数据利用BP神经网络建立模型，预测在堆肥一定原料质量下各个时期所需要的曝气量，并预测T值初步判断堆肥的腐熟程度。

进行曝气速率为8L/min、10L/min、12L/min、14L/min的验证试验，验证了该BP神经网络模型可行。

参考文献（略）