CN109990826A - 一种储粮生物危害的检测方法及装置 - Google Patents
一种储粮生物危害的检测方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109990826A CN109990826A CN201811383877.8A CN201811383877A CN109990826A CN 109990826 A CN109990826 A CN 109990826A CN 201811383877 A CN201811383877 A CN 201811383877A CN 109990826 A CN109990826 A CN 109990826A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- grain
- value
- microbe
- stored
- biohazard
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
- G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/80—Management or planning
- Y02P90/84—Greenhouse gas [GHG] management systems
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
Abstract
本发明公开一种储粮生物危害的检测方法及装置。该方法的一具体实施方式包括:S1、采集粮堆的湿度值RH、温度值T及二氧化碳浓度值CO2,并计算粮食含水率Mc和储粮微生物预测值F;S2、判断CO2是否<1000ppm:若是则判定储粮安全;若否则转入S3;S3、判断RH是否≤65%:若是,则判定存在害虫危害并进行害虫告警;若否,则转入S4;S4、判断RH是否≤75%:若是,则转入S5;若否,则转入S6;S5、判断T是否满足温度预设条件:若是,则进行通风告警;若否则转入S6;S6、基于F判定微生物危害等级并基于CO2判定虫霉活动危害等级,综合微生物危害等级及虫霉活动危害等级判定储粮生物危害等级并进行相应的告警。该实施方式可及时精确的对储粮生物危害进行判定和告警。
Description
技术领域
本发明涉及食品科学技术领域。更具体地,涉及一种储粮生物危害的检测方法及装置。
背景技术
目前我国现有国家和地方粮库上千个,分布于全国各地。在我国引起储粮的损失主要有鼠、害虫和微生物(真菌)。其中,害虫危害和微生物危害(可统称为虫霉危害)的检测主要用测粮温的方法进行,这种方法存在如下不足:粮食是一种不良导体,通过对粮食进行测温的方法来预测粮情以进行虫霉危害的检测,存在着严重的滞后性,当粮温升高时的虫霉危害可能已经达到相当严重的程度,使工作人员不能及时采取措施处理。
因此,需要提供一种可及时精确的对储粮生物危害进行判定和告警的储粮生物危害的检测方法及装置。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可对储粮生物危害进行早期检测、早预警,进而实现早防治,可有力保证粮食仓储质量,提高我国储粮安全级别的储粮生物危害的检测方法及装置。
为达到上述目的,本发明采用下述技术方案:
本发明第一方面提供了一种储粮生物危害的检测方法,包括:
S1、采集粮堆的湿度值RH、温度值T及二氧化碳浓度值CO2,并根据粮堆的湿度值RH计算得到粮食含水率Mc,根据粮堆的温度值T和粮食含水率Mc以及粮堆的储藏时间t计算得到储粮微生物预测值F;
S2、判断二氧化碳浓度值CO2是否小于第一二氧化碳浓度阈值:若是,则判定储粮安全;若否,则转入步骤S3;
S3、判断湿度值RH是否小于等于第一湿度阈值:若是,则判定存在害 虫危害并进行害虫告警;若否,则转入步骤S4;
S4、判断湿度值RH是否小于等于第二湿度阈值:若是,则转入步骤S5;若否,则转入步骤S6;
S5、判断温度值T是否满足温度预设条件:若是,则进行通风告警;若否,则转入步骤S6;
S6、基于储粮微生物预测值F判定微生物危害等级并基于二氧化碳浓度值CO2判定虫霉活动危害等级,综合所述微生物危害等级及所述虫霉活动危害等级判定储粮生物危害等级并进行相应的告警。
优选地,所述根据粮堆的温度值T和粮食含水率Mc以及粮堆的储藏时间t计算得到储粮微生物预测值F进一步包括:
将粮堆的温度值T和粮食含水率Mc以及粮堆的储藏时间t作为预测参数代入如下预测模型以计算得到储粮微生物预测值F:
F=EXP(α*T+β*t+γ*Mc-C)
其中,α、β和γ分别为粮堆的温度值、粮堆的储藏时间和粮食含水率的系数,C为常数项。
优选地,所述第一二氧化碳浓度阈值设定为1000ppm,所述第一湿度阈值设定为65%,所述第二湿度阈值设定为75%。
优选地,所述温度预设条件为温度值T小于等于21℃或连续30天大于21℃且小于等于25℃。
优选地,步骤S6进一步包括:
基于储粮微生物预测值F判定微生物危害等级:若储粮微生物预测值F小于第一储粮微生物阈值,则判定储粮微生物危害等级为表示安全的一级;若储粮微生物预测值F大于等于第一储粮微生物阈值且小于第二储粮微生物阈值,则判定储粮微生物危害等级为表示临界危害的二级;若储粮微生物预测值F大于等于第二储粮微生物阈值且小于第三储粮微生物阈值,则判定储粮微生物危害等级为表示危害的三级;若储粮微生物预测值F大于等于第三储粮微生物阈值,则判定储粮微生物危害等级为表示严重危害的四级;
基于二氧化碳浓度值CO2判定虫霉活动危害等级:若二氧化碳浓度值CO2大于等于第一二氧化碳浓度阈值且小于第二二氧化碳浓度阈值,则判定虫霉活动危害等级为表示临界危害的二级;若二氧化碳浓度值CO2大于等于第二二氧化碳浓度阈值且小于第三二氧化碳浓度阈值,则判定虫霉活动危害等级为表示危害的三级;若二氧化碳浓度值CO2大于等于第三二氧化碳浓度阈值, 则判定虫霉活动危害等级为表示严重危害的四级;
选取判定的所述微生物危害等级及所述虫霉活动危害等级中的最高等级作为储粮生物危害等级,若储粮生物危害等级为表示临界危害的二级,则进行生物危害预防告警;若储粮生物危害等级为表示危害的三级,则进行生物危害防治告警;若储粮生物危害等级为表示严重危害的四级,则进行生物危害治理告警。
优选地,所述第一储粮微生物阈值设定为5*104,所述第二储粮微生物阈值设定为1*106,所述第三储粮微生物阈值设定为1*107,所述第二二氧化碳浓度阈值设定为3000ppm,所述第三二氧化碳浓度阈值设定为6000ppm。
本发明第二方面提供了一种执行本发明第一方面提供的方法的储粮生物危害的检测装置,包括:用于采集粮堆的温度值T的温度传感器、用于采集粮堆的湿度值RH的湿度传感器、用于采集粮堆的二氧化碳浓度值CO2的二氧化碳浓度传感器、用于进行储粮生物危害判定的数据处理器及用于进行告警的告警模块。
优选地,所述告警模块包括显示屏,所述温度传感器、湿度传感器、数据处理器、二氧化碳浓度传感器和显示屏集成于手持设备中。
优选地,所述告警模块包括集成于所述手持设备中的扬声器。
本发明的有益效果如下:
本发明所述技术方案可及时精确的对包括害虫危害和微生物危害(或者说虫霉危害)的储粮生物危害进行判定和告警,以实现对储粮生物危害进行早期检测、早预警,进而实现早防治,可有力保证粮食仓储质量,提高我国储粮安全级别。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明;
图1示出本发明实施例提供的储粮生物危害的检测方法的流程图。
图2示出本发明实施例提供的储粮生物危害的检测装置的示意框图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明,下面结合优选实施例和附图对本发明做进一步的说明。附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解,下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的,不应以此限制 本发明的保护范围。
如图1所示,本发明的一个实施例提供了一种储粮生物危害的检测方法,包括:
S1、采集粮堆的湿度值RH、温度值T及二氧化碳浓度值CO2,并根据粮堆的湿度值RH计算得到粮食含水率Mc,根据粮堆的温度值T和粮食含水率Mc以及粮堆的储藏时间t计算得到储粮微生物预测值F;
S2、判断二氧化碳浓度值CO2是否小于第一二氧化碳浓度阈值:若是,则判定储粮安全;若否,则转入步骤S3;
S3、判断湿度值RH是否小于等于第一湿度阈值:若是,则判定存在害虫危害并进行害虫告警;若否,则转入步骤S4;
S4、判断湿度值RH是否小于等于第二湿度阈值:若是,则转入步骤S5;若否,则转入步骤S6;
S5、判断温度值T是否满足温度预设条件:若是,则进行通风告警;若否,则转入步骤S6;
S6、基于储粮微生物预测值F判定微生物危害等级并基于二氧化碳浓度值CO2判定虫霉活动危害等级,综合所述微生物危害等级及所述虫霉活动危害等级判定储粮生物危害等级并进行相应的告警。
其中,根据粮堆的湿度值RH计算得到粮食含水率Mc可通过现有的多种方式计算,例如:在粮堆中放置湿度传感器,将湿度传感器的输出电压代入如下的粮堆含水率线性方程中,计算得到湿基表示的粮食含水率:
dsf=dStdWater+(iVol-dStdVol)/ε
其中,dsf为粮堆含水率,dStdWater为标称水分,iVol为湿度传感器的输出电压,dStdVol为标称水分的电压值,ε为电压与粮食含水率的比值。
本实施例提供的方法针对稻谷、玉米、小麦或大豆等多种粮食类型的粮堆,综合多种采集或计算得到的粮情参数进行判断,及时准确的对包括害虫危害和微生物危害(或者说虫霉危害)的储粮生物危害进行判定,并针对判定的不同储粮生物危害等级进行相应的告警,可实现对储粮生物危害进行早检测、早预警,进而实现早防治,可有力保证粮食仓储质量,提高我国储粮安全级别。
可理解的是,针对体积较大的粮堆,可分别采集粮堆不同位置的温度值和湿度值,以基于粮堆的二氧化碳浓度值及粮堆不同位置的温度值和湿度值分别判定粮堆不同位置的储粮生物危害等级并分别进行粮堆不同位置的相应 的告警。
在本实施例的一些可选的实现方式中,根据粮堆的温度值T和粮食含水率Mc以及粮堆的储藏时间t计算得到储粮微生物预测值F进一步:
将粮堆的温度值T和粮食含水率Mc以及粮堆的储藏时间t作为预测参数代入如下预测模型以计算得到储粮微生物预测值F:
F=EXP(α*T+β*t+γ*Mc-C)
其中,F为储粮微生物预测值,单位为个/g;T为粮堆的温度值,单位为℃;t为粮堆的储藏时间,其反映粮堆的储存天数,单位为天或日;Mc为粮食含水率,单位为%湿基;α、β和γ分别为粮堆的温度值、粮堆的储藏时间和粮食含水率的系数,C为常数项。可理解的是,EXP表示以自然常数e为底的指数函数,为满足F的单位,可分别设置α、β、γ和C的单位。
不同粮食类型的粮堆对应不同的α、β、γ和C的取值,以实现更加精确的预测。例如,针对稻谷粮堆的预测模型为:
F=EXP(0.147*T+0.028*t+162.409*Mc-19.876)。
在本实施例的一些可选的实现方式中,第一二氧化碳浓度阈值设定为1000ppm,第一湿度阈值设定为65%,第二湿度阈值设定为75%。即,当CO2<1000ppm时判定储粮安全;当CO2≥1000ppm且Mc≤65%时,判定存在害虫危害并进行害虫告警;当CO2≥1000ppm且65%<Mc≤75%时,进行T是否满足温度预设条件的判断,当CO2≥1000ppm、65%<Mc≤75%且T满足温度预设条件时,判定二氧化碳浓度值较高是由于粮食呼吸造成的,进行通风告警;当“CO2≥1000ppm且Mc>75%”和“CO2≥1000ppm、65%<Mc≤75%且T不满足温度预设条件”这两个条件其中之一成立时,转入步骤S6以进行后续的储粮生物危害等级判定并告警。
在本实施例的一些可选的实现方式中,温度预设条件为温度值T小于等于21℃或连续30天大于21℃且小于等于25℃。即,当“CO2≥1000ppm、65%<Mc≤75%且T≤21℃”和“CO2≥1000ppm、65%<Mc≤75%且连续30天21℃<T≤25℃”这两个条件其中之一成立时,判定二氧化碳浓度值较高是由于粮食呼吸造成的,进行通风告警。
在本实施例的一些可选的实现方式中,步骤S6进一步包括:
基于储粮微生物预测值F判定微生物危害等级:
若储粮微生物预测值F小于第一储粮微生物阈值,则判定储粮微生物危害等级为表示安全的一级;
若储粮微生物预测值F大于等于第一储粮微生物阈值且小于第二储粮微生物阈值,则判定储粮微生物危害等级为表示临界危害的二级;
若储粮微生物预测值F大于等于第二储粮微生物阈值且小于第三储粮微生物阈值,则判定储粮微生物危害等级为表示危害的三级;
若储粮微生物预测值F大于等于第三储粮微生物阈值,则判定储粮微生物危害等级为表示严重危害的四级;
基于二氧化碳浓度值CO2判定虫霉活动危害等级:
若二氧化碳浓度值CO2大于等于第一二氧化碳浓度阈值且小于第二二氧化碳浓度阈值,则判定虫霉活动危害等级为表示临界危害的二级;
若二氧化碳浓度值CO2大于等于第二二氧化碳浓度阈值且小于第三二氧化碳浓度阈值,则判定虫霉活动危害等级为表示危害的三级;
若二氧化碳浓度值CO2大于等于第三二氧化碳浓度阈值,则判定虫霉活动危害等级为表示严重危害的四级;
选取判定的微生物危害等级及虫霉活动危害等级中的最高等级作为储粮生物危害等级(或者说,若微生物危害等级和虫霉活动危害等级其中之一为四级,则判定储粮生物危害等级为表示严重危害的四级;若微生物危害等级和虫霉活动危害等级均为二级,则判定储粮生物危害等级为表示临界危害的二级;其他条件下,判定储粮生物危害等级为表示危害的三级。例如,微生物危害等级为二级且虫霉活动危害等级为四级,则判定储粮生物危害等级为表示严重危害的四级;微生物危害等级为三级且虫霉活动危害等级为二级,则判定储粮生物危害等级为表示危害的三级),若储粮生物危害等级为表示临界危害的二级,则进行生物危害预防告警,以提示工作人员应及时采取预防措施;若储粮生物危害等级为表示危害的三级,则进行生物危害防治告警,以提示工作人员应及时采取虫霉防治措施;若储粮生物危害等级为表示严重危害的四级,则进行生物危害治理告警,以提示工作人员应立即采取虫霉治理措施。
在本实施例的一些可选的实现方式中,第一储粮微生物阈值设定为5*104,第二储粮微生物阈值设定为1*106,第三储粮微生物阈值设定为1*107,可理解的是,第一储粮微生物阈值、第二储粮微生物阈值和第三储粮微生物阈值的单位应与储粮微生物预测值F相同,即“个/g”;第二二氧化碳浓度阈值设定为3000ppm,第三二氧化碳浓度阈值设定为6000ppm。
如图2所示,本发明的另一个实施例提供了一种执行上述方法的储粮生 物危害的检测装置,包括:用于采集粮堆的温度值T的温度传感器、用于采集粮堆的湿度值RH的湿度传感器、用于采集粮堆的二氧化碳浓度值CO2的二氧化碳浓度传感器、用于进行储粮生物危害判定的数据处理器及用于进行告警的告警模块。可理解的是,根据粮堆的湿度值RH计算得到粮食含水率Mc、根据粮堆的温度值T和粮食含水率Mc以及粮堆的储藏时间t计算得到储粮微生物预测值F也由数据处理器实现。
在本实施例的一些可选的实现方式中,告警模块包括显示屏,温度传感器、湿度传感器、数据处理器、二氧化碳浓度传感器和显示屏集成于手持设备中。
在本实施例的一些可选的实现方式中,告警模块包括集成于手持设备中的扬声器。
其中,数据处理器可内置于手持设备中,温度传感器和湿度传感器分别可采用探针的结构,通过电缆连接手持设备。本实现方式可实现手持使用,方便携带,预测速度快且操作简便,可实现对储粮生物危害进行现场判定并直接进行显示和/或声音告警。
需要说明的是,本实施例提供的储粮微生物的预测装置的原理及工作流程与上述储粮微生物的预测方法相似,相关之处可以参照上述说明,在此不再赘述。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
还需要说明的是,在本发明的描述中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且 还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
显然,本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例,而并非是对本发明的实施方式的限定,对于本领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动,这里无法对所有的实施方式予以穷举,凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。
Claims (9)
1.一种储粮生物危害的检测方法,其特征在于,包括:
S1、采集粮堆的湿度值RH、温度值T及二氧化碳浓度值CO2,并根据粮堆的湿度值RH计算得到粮食含水率Mc,根据粮堆的温度值T和粮食含水率Mc以及粮堆的储藏时间t计算得到储粮微生物预测值F;
S2、判断二氧化碳浓度值CO2是否小于第一二氧化碳浓度阈值:若是,则判定储粮安全;若否,则转入步骤S3;
S3、判断湿度值RH是否小于等于第一湿度阈值:若是,则判定存在害虫危害并进行害虫告警;若否,则转入步骤S4;
S4、判断湿度值RH是否小于等于第二湿度阈值:若是,则转入步骤S5;若否,则转入步骤S6;
S5、判断温度值T是否满足温度预设条件:若是,则进行通风告警;若否,则转入步骤S6;
S6、基于储粮微生物预测值F判定微生物危害等级并基于二氧化碳浓度值CO2判定虫霉活动危害等级,综合所述微生物危害等级及所述虫霉活动危害等级判定储粮生物危害等级并进行相应的告警。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据粮堆的温度值T和粮食含水率Mc以及粮堆的储藏时间t计算得到储粮微生物预测值F进一步包括:
将粮堆的温度值T和粮食含水率Mc以及粮堆的储藏时间t作为预测参数代入如下预测模型以计算得到储粮微生物预测值F:
F=EXP(α*T+β*t+γ*Mc-C)
其中,α、β和γ分别为粮堆的温度值、粮堆的储藏时间和粮食含水率的系数,C为常数项。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一二氧化碳浓度阈值设定为1000ppm,所述第一湿度阈值设定为65%,所述第二湿度阈值设定为75%。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述温度预设条件为温度值T小于等于21℃或连续30天大于21℃且小于等于25℃。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,步骤S6进一步包括:
基于储粮微生物预测值F判定微生物危害等级:若储粮微生物预测值F小于第一储粮微生物阈值,则判定储粮微生物危害等级为表示安全的一级;若储粮微生物预测值F大于等于第一储粮微生物阈值且小于第二储粮微生物阈值,则判定储粮微生物危害等级为表示临界危害的二级;若储粮微生物预测值F大于等于第二储粮微生物阈值且小于第三储粮微生物阈值,则判定储粮微生物危害等级为表示危害的三级;若储粮微生物预测值F大于等于第三储粮微生物阈值,则判定储粮微生物危害等级为表示严重危害的四级;
基于二氧化碳浓度值CO2判定虫霉活动危害等级:若二氧化碳浓度值CO2大于等于第一二氧化碳浓度阈值且小于第二二氧化碳浓度阈值,则判定虫霉活动危害等级为表示临界危害的二级;若二氧化碳浓度值CO2大于等于第二二氧化碳浓度阈值且小于第三二氧化碳浓度阈值,则判定虫霉活动危害等级为表示危害的三级;若二氧化碳浓度值CO2大于等于第三二氧化碳浓度阈值,则判定虫霉活动危害等级为表示严重危害的四级;
选取判定的所述微生物危害等级及所述虫霉活动危害等级中的最高等级作为储粮生物危害等级,若储粮生物危害等级为表示临界危害的二级,则进行生物危害预防告警;若储粮生物危害等级为表示危害的三级,则进行生物危害防治告警;若储粮生物危害等级为表示严重危害的四级,则进行生物危害治理告警。
6.权利要求5所述的方法,其特征在于,所述第一储粮微生物阈值设定为5*104,所述第二储粮微生物阈值设定为1*106,所述第三储粮微生物阈值设定为1*107,所述第二二氧化碳浓度阈值设定为3000ppm,所述第三二氧化碳浓度阈值设定为6000ppm。
7.一种执行如权利要求1-6中任一项所述方法的储粮生物危害的检测装置,其特征在于,包括:用于采集粮堆的温度值T的温度传感器、用于采集粮堆的湿度值RH的湿度传感器、用于采集粮堆的二氧化碳浓度值CO2的二氧化碳浓度传感器、用于进行储粮生物危害判定的数据处理器及用于进行告警的告警模块。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述告警模块包括显示屏,所述温度传感器、湿度传感器、数据处理器、二氧化碳浓度传感器和显示屏集成于手持设备中。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述告警模块包括集成于所述手持设备中的扬声器。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811383877.8A CN109990826B (zh) | 2018-11-20 | 2018-11-20 | 一种储粮生物危害的检测方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811383877.8A CN109990826B (zh) | 2018-11-20 | 2018-11-20 | 一种储粮生物危害的检测方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109990826A true CN109990826A (zh) | 2019-07-09 |
CN109990826B CN109990826B (zh) | 2021-03-09 |
Family
ID=67128520
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811383877.8A Active CN109990826B (zh) | 2018-11-20 | 2018-11-20 | 一种储粮生物危害的检测方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109990826B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110275002A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-09-24 | 河南工业大学 | 一种用于检测粮堆隐蔽性害虫的装置及其方法 |
CN115932181A (zh) * | 2022-12-15 | 2023-04-07 | 南京财经大学 | 一种基于co2释放速率检测锈赤扁谷盗虫口密度的方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101055263A (zh) * | 2006-04-14 | 2007-10-17 | 河南工业大学 | 农产品储运期间有害生物活动监测的方法 |
CN103344742A (zh) * | 2013-07-16 | 2013-10-09 | 河南工业大学 | 一种粮仓储粮虫霉活动危害度预测的方法 |
US20130319082A1 (en) * | 2010-04-02 | 2013-12-05 | Bin Tech LLLP | Bulk grain storage spoilage detection apparatus |
CN107356289A (zh) * | 2017-07-18 | 2017-11-17 | 山东浪潮通软信息科技有限公司 | 一种基于ZigBee的多传感器的粮食监测预警方法 |
CN107389746A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-11-24 | 国家粮食局科学研究院 | 粮堆含水率在线检测方法及系统 |
-
2018
- 2018-11-20 CN CN201811383877.8A patent/CN109990826B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101055263A (zh) * | 2006-04-14 | 2007-10-17 | 河南工业大学 | 农产品储运期间有害生物活动监测的方法 |
US20130319082A1 (en) * | 2010-04-02 | 2013-12-05 | Bin Tech LLLP | Bulk grain storage spoilage detection apparatus |
CN103344742A (zh) * | 2013-07-16 | 2013-10-09 | 河南工业大学 | 一种粮仓储粮虫霉活动危害度预测的方法 |
CN107389746A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-11-24 | 国家粮食局科学研究院 | 粮堆含水率在线检测方法及系统 |
CN107356289A (zh) * | 2017-07-18 | 2017-11-17 | 山东浪潮通软信息科技有限公司 | 一种基于ZigBee的多传感器的粮食监测预警方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
刘焱: "储粮中主要真菌生长和毒素形成与产生CO_2的关系", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 农业科技辑》 * |
白静静等: "粮仓储粮霉变CO2法监测值主要影响因素", 《贮运与保鲜》 * |
翟焕趁等: "利用C02检测法监测大型粮仓储粮的虫霉危害", 《河南工业大学学报(自然科学版)》 * |
郭立辉: "储粮中昆虫和霉菌产生二氧化碳特性研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 农业科技辑》 * |
郭立辉等: "真菌及昆虫在储藏小麦中生长产生CO2气体的特点", 《现代食品科技》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110275002A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-09-24 | 河南工业大学 | 一种用于检测粮堆隐蔽性害虫的装置及其方法 |
CN115932181A (zh) * | 2022-12-15 | 2023-04-07 | 南京财经大学 | 一种基于co2释放速率检测锈赤扁谷盗虫口密度的方法 |
CN115932181B (zh) * | 2022-12-15 | 2024-08-30 | 南京财经大学 | 一种基于co2释放速率检测锈赤扁谷盗虫口密度的方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109990826B (zh) | 2021-03-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Weydt et al. | Assessing disease onset and progression in the SOD1 mouse model of ALS | |
JP2007033132A5 (zh) | ||
JP5693325B2 (ja) | 健診結果出力システム及び健診結果出力プログラム | |
CN109990826A (zh) | 一种储粮生物危害的检测方法及装置 | |
WO2004036379A3 (en) | Arrangement and method for detecting abnormalities and inconsistencies in a body | |
EP1501051A3 (en) | Position and orientation detection method and apparatus | |
EP2098869A3 (en) | Analyzer, sample transportation method for analyzer, and computer program product | |
CN103344742B (zh) | 一种粮仓储粮虫霉活动危害度预测的方法 | |
WO2008067244A3 (en) | Apparatus and method for monitoring hazardous materials in a processing or other environment | |
TW200942753A (en) | Automated warehouse and method of controlling clean environment in the automated warehouse | |
WO2004081498A3 (en) | Thermal liquid level indicator | |
EP1986066A3 (en) | Combined-information processing apparatus, method for processing combined-information, program, and recording medium | |
Fleurat-Lessard et al. | Acoustic detection and automatic identification of insect stages activity in grain bulks by noise spectra processing through classification algorithms. | |
US20050288881A1 (en) | Aid device for inspection system and display method therefor | |
Wang et al. | Using both cases and controls for testing hardy-weinberg proportions in a genetic association study | |
US6643599B1 (en) | Automated machine and method for fruit testing | |
EP1713042A3 (en) | Method and apparatus for providing graduated annunciation of an impending alarm in a security system | |
CN105066456B (zh) | 水温检测装置、水箱和水温检测方法 | |
JP6654088B2 (ja) | ガス検知器 | |
JP2005152215A (ja) | 重心動揺計 | |
CN106198882A (zh) | 气体检测装置 | |
CN109990827A (zh) | 一种储粮微生物的预测方法及装置 | |
JP2020018208A (ja) | サイロの管理装置 | |
CN108982780B (zh) | 一种农作物安全检测方法、装置及终端 | |
CN106840327A (zh) | 重量获取方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |