CN116676145A - 一种白酒曲房环境多参数监测及自动排潮系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种白酒曲房环境多参数监测及自动排潮系统及方法，该系统包括：曲房内多参数采集模块，用于采集曲房内温度、相对湿度、气压；曲房外湿度采集模块，用于采集曲房外相对湿度；排潮设备，用于曲房内外空气对流实现排潮；服务器，用于根据曲房内多参数采集模块采集的数据计算曲房内绝对湿度，并将绝对湿度和曲房外相对湿度带入预设的排潮策略中控制排潮设备工作。本发明通过绝对湿度作为排潮的指标，能够精确的反应曲房内真正的湿度变化，从而做到对排潮的精准控制。
Description
技术领域
本发明涉及一种利用曲房环境多参数计算曲房内绝对湿度，并根据绝对湿度进行自动排潮的系统及方法。
背景技术
目前在白酒酒曲的生产中，曲块发酵过程的监测是反映发酵情况的主要方法，通风排潮是影响曲块品质的关键环节。排潮时机和排潮持续时间的掌控将直接影响曲块的最终质量。
中国专利申请202110806246.8公开了一种曲房自动排潮系统以及方法，包括曲房，所述曲房的内部设置有检测模块与排潮模块；所述检测模块用于对曲房内部的温湿度、CO2含量进行检测，并将检测的数据传输给外部终端；检测模块包括用于对曲房外部温湿度检测的外界温湿度传感器、用于对曲房内部温湿度检测的曲房温湿度传感器、用于对曲房内部曲块的温度检测的曲块温度传感器以及用于对曲房内部CO2含量检测的CO2浓度感应器；通过收集传统曲房数据，将传统开窗排潮的经验转化为数字化信息，并结合计算机技术实现经验数字化；将曲房排潮由传统的人为开窗排潮方式转变为电脑自动控制，机械实现的自动化排潮。
该现有技术中湿度监测为相对湿度RH(空气中水汽压与相同温度下饱和水汽压的百分比)。但在曲房发酵过程中温度、湿度都有这较大的变化，单一的相对湿度难以充分反映曲块发酵环境中的水汽含量变化，使得在排潮策略的制定上有一些偏差。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种白酒曲房环境多参数监测及自动排潮系统及方法，以曲房内的绝对湿度为排潮的参考指标进行排潮。
为解决以上技术问题，本发明的技术方案为采用一种白酒曲房环境多参数监测及自动排潮系统，包括：
曲房内多参数采集模块，用于采集曲房内温度、相对湿度、气压；
曲房外湿度采集模块，用于采集曲房外相对湿度；
排潮设备，用于曲房内外空气对流实现排潮；
服务器，用于根据曲房内多参数采集模块采集的数据计算曲房内绝对湿度，并将绝对湿度和曲房外相对湿度带入预设的排潮策略中控制排潮设备工作。
作为一种改进，还包括网关；所述曲房内多参数采集模块将采集到的数据传输至网关，并通过网关发送至服务器；所述服务器通过网关向排潮设备下发控制指令。
作为一种进一步的改进，还包括与服务器连接的终端，所述终端可对曲房内多参数采集模块采集到的数据进行查看并对排潮设备进行远程操控。
作为另一种更进一步的改进，所述排潮设备包括可开关的排潮窗以及排潮风扇。
本发明还提供一种白酒曲房环境多参数监测及自动排潮方法，应用于上述排潮系统，包括：
采集曲房内的温度、相对湿度、气压，采集曲房外相对湿度；
利用曲房内的相对温度、湿度、气压计算曲房内的绝对湿度；
将曲房内绝对湿度以及曲房外相对湿度带入排潮策略中，对排潮设备进行排潮控制。
作为一种改进，所述利用曲房内的温度、湿度、气压计算曲房内的绝对湿度的方法包括：
利用公式
Pv＝RH*Psat
计算当前温度和相对湿度下水蒸气的压力；其中，Pv为水蒸气的压力，RH为相对湿度，Psat为饱和蒸汽压力；
利用公式
AH＝(Pv/(Rv*T))/((P-Pv)/(Ra*T)+Pv/(Rv*T))
计算绝对湿度；其中，P为压力，T为温度，Ra为干空气的气体常数，Rv为水蒸气的气体常数，Pv为水蒸气的压力。
作为一种改进，利用公式
lg(Psat)＝A-B/(T+C)
计算饱和蒸汽压力，其中Psat为饱和蒸汽压力，T为温度，A、B、C为系数；
当0-60℃时A＝8.10765；B＝1750.286；C＝235.000；
当60-150℃时A＝7.96681；B＝1668.210；C＝228.000。
作为一种改进，所述排潮策略包括：
若曲房内当前绝对湿度高于湿度阈值区间上限且当曲房外的相对湿度低于曲房内的相对湿度，开启排潮窗以及排潮风扇进行排潮；
当曲房内绝对湿度为湿度阈值区间上限的101％～120％，所述排潮窗开度为20％，所述排潮风扇转速为30％；
当曲房内绝对湿度为湿度阈值区间上限的121％～150％，所述排潮窗开度为50％，所述排潮风扇转速为60％；
当曲房内绝对湿度为温度阈值区间上限的151％以上，所述排潮窗开度为100％，所述排潮风扇转速为100％；
当曲房内绝对湿度小于或者等于湿度阈值区间上限，则关闭排潮窗以及排潮风扇。
作为一种改进，获取所述湿度阈值区间的方法包括：
采集区块发酵过程中曲房内的绝对湿度数据；
将绝对湿度数据拟合成一条湿度曲线；
根据最后的发酵结果对湿度曲线进行评分；
筛选出评分高于阈值的湿度曲线；
将筛选出来的湿度曲线进行拟合，得到每个时间点的湿度阈值区间。作为一种改进，所述将筛选出来的湿度曲线进行拟合，得到每个时间点的湿度阈值区间的方法包括：
将评分最高的湿度曲线上的湿度数据作为聚类中心，并筛选出与聚类中心欧氏距离最近的部分绝对湿度数据；
计算筛选出来的绝对湿度数据的平均值作为聚类中心进行聚类迭代并重新筛选出与聚类中心欧氏距离最近的部分绝对湿度数据，重复本步骤直到迭代稳定；
将筛选出来的部分绝对湿度数据拟合成温度区间。
本发明的有益之处在于：
现有曲房环境湿度检测通常为单一相对湿度检测，但曲房发酵过程中曲房内湿度常处于饱和状态，湿度测量值为100％，难以有效反应去房内环境变化。本发明通过绝对湿度作为排潮的指标，能够精确的反应曲房内真正的湿度变化，从而做到对排潮的精准控制。
另外，本发明结合曲房绝对湿度的历史数据，通过对历史数据的分析和筛选，获得该时间点最佳的湿度阈值区间，对后续发酵过程提供参考，能够及时、恰当地进行排潮从而实现对曲房湿度的控制，有效保障曲块发酵正常进行从而提高曲块的发酵质量。
附图说明
图1为本发明的结构原理图。
图2为本发明的流程图。
图中标记：1曲房、2网关、3服务器、4终端；11曲房内多参数采集模块、12曲房外湿度采集模块、13排潮窗、14排潮风扇。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
名词释义
相对湿度：相对湿度定义为空气中水蒸汽的密度与该温度下饱和水蒸汽密度的比值，用百分比表示。相对湿度是一个百分比的量，用于表示水汽饱和度，如60％RH，表示当温度不变时，空气中水汽的密度已经达到了该温度下饱和水蒸汽密度的60％。
绝对湿度：绝对湿度定义为空气中所含水蒸汽的重量与空气总重量的比值，单位为克/立方米。绝对湿度用以描述空气中水蒸汽的含量。
实施例
曲块发酵的工艺各异，尤其是湿度的掌握，完全依靠工人的经验，生产质量以及经验传承都因人而异。随着自动化程度的普及，现有利用传感器监测曲房内相对湿度并根据相对湿度进行排潮的系统，然而相对湿度并不能真正反应曲房内的湿度变化，并且排潮策略也较为简单粗放。
如图1所示，本发明提供一种白酒曲房环境多参数监测及自动排潮系统，包括：
曲房内多参数采集模块，用于采集曲房内温度、相对湿度、气压。曲房内多参数采集模块安装在曲房内，可通过无线传输的方式如如LORA、NB-IOT、Wifi、蓝牙、蜂窝网进行数据传输。另外还可以采集其他如二氧化碳、氧气浓度，用于其他方面的参考。当然，本发明也不排斥其他数据传输方式例如485、CAN等总线技术。
曲房外湿度采集模块，用于采集曲房外相对湿度；曲房外湿度采集模块安装在曲房外，同样可采用无线传输的方式如LORA、NB-IOT、Wifi、蓝牙、蜂窝网进行数据传输。曲房外相对湿度采集的目的是为了与曲房内相对湿度进行比较，避免在进行排潮的时候由于外部湿度大于内部湿度，达不到排潮效果反而增加了室内湿度。
排潮设备，用于曲房内外空气对流实现排潮；本发明中，排潮设备包括排潮窗和排潮风扇，通过与曲房外空气的对流来实现排潮降低室内湿度的目的，因此排潮的前提是室内湿度要高于室外湿度。
服务器，用于根据曲房内多参数采集模块采集的数据计算曲房内绝对湿度，并将绝对湿度和曲房外相对湿度带入预设的排潮策略中控制排潮设备工作。例如控制排潮窗的开启关闭，以及排潮风扇的启动和停止，以达到自动排潮效果。
本发明还包括网关；所述曲房内多参数采集模块将采集到的数据传输至网关，并通过网关发送至服务器；所述服务器通过网关向排潮设备下发控制指令。
为了方便查看和控制，本发明还包括终端例如计算机、手机等，终端与服务器连接，所述终端可对曲房内多参数采集模块采集到的数据进行查看并对排潮设备进行远程操控。
如图2所示，本发明还提供一种白酒曲房环境多参数监测及自动排潮方法，应用于上述排潮系统，具体包括：
S1采集曲房内的温度、相对湿度、气压，采集曲房外相对湿度。
本发明中，曲房内的温度、相对湿度、气压以及曲房外相对湿度都是按一定的时间间隔进行采集。曲房内的采集点可为多个，然后将所有采集点采集的数据通过一定方式进行拟合。这样可以消除采集区域不同造成的偏差。
由于曲房内湿度变化并不会太快，未排潮时，可间隔一小时进行一次采集。在排潮过程中，由于曲房内湿度变化加快，因此采集的密度也适当提高，例如5分钟一次。
由于本发明中一般都采集无线采集方式，需要尽可能的省电，在满足要求的前提下，尽量减少采集次数。
S2利用曲房内的相对温度、湿度、气压计算曲房内的绝对湿度。具体地，首先利用公式
Pv＝RH*Psat
计算当前温度和相对湿度下水蒸气的压力；其中，Pv为水蒸气的压力，RH为相对湿度，Psat为饱和蒸汽压力；
然后利用公式
AH＝(Pv/(Rv*T))/((P-Pv)/(Ra*T)+Pv/(Rv*T))
计算绝对湿度；其中，P为压力，T为温度，Ra为干空气的气体常数，Rv为水蒸气的气体常数，Pv为水蒸气的压力。
另外本发明中利用公式
lg(Psat)＝A-B/(T+C)
计算饱和蒸汽压力，其中Psat为饱和蒸汽压力，T为温度，A、B、C为系数；
当0-60℃时A＝8.10765；B＝1750.286；C＝235.000；
当60-150℃时A＝7.96681；B＝1668.210；C＝228.000。
S3将曲房内绝对湿度以及曲房外相对湿度带入排潮策略中，对排潮设备进行排潮控制。
本发明中具体的排潮策略如下：
若曲房内当前绝对湿度高于湿度阈值区间上限且当曲房外的相对湿度低于曲房内的相对湿度，开启排潮窗以及排潮风扇进行排潮；
当曲房内绝对湿度为湿度阈值区间上限的101％～120％，所述排潮窗开度为20％，所述排潮风扇转速为30％；
当曲房内绝对湿度为湿度阈值区间上限的121％～150％，所述排潮窗开度为50％，所述排潮风扇转速为60％；
当曲房内绝对湿度为温度阈值区间上限的151％以上，所述排潮窗开度为100％，所述排潮风扇转速为100％；
当曲房内绝对湿度小于或者等于湿度阈值区间上限，则关闭排潮窗以及排潮风扇。
如果当房内绝对湿度小于了湿度阈值区间的下限，还要对曲房做一下加湿工作。但加湿并不再本发明的讨论范围内，此处不再赘述。
本发明中，湿度阈值区间并不是简单是设立一个区间即可，而是根据既往的湿度数据，对比湿度数据下的发酵结果综合评定而来。湿度阈值区间的获取方法具体包括一下步骤：
S31采集区块发酵过程中曲房内的绝对湿度数据。
同样，绝对湿度数据的采集也按照一定的时间间隔，为了与后期排潮策略吻合，间隔时间应当一致，即未排潮时，间隔一小时进行一次采集。在排潮过程中5分钟一次。
S32将绝对湿度数据拟合成一条湿度曲线。
整个曲块的发酵过程可以采集若干个绝对湿度数据，通过最小二乘法等方式将这些数据点拟合成一条曲线。
S33根据最后的发酵结果对湿度曲线进行评分。
由于发酵结果的好坏相对来说比较主观，因此需要通过酒厂工艺人员人工进行评分，例如100分制，优秀的发酵结果对应的温度曲线为90～100分、良好的温度曲线为80～90分、普通的温度曲线为70～80分、不合格的温度曲线为70分以下。
S34筛选出评分高于阈值的湿度曲线。
由于发酵结果的主观性以及发酵过程的多因素影响，即使评分100的温度曲线也不一定在每个时间点都是最好的。因此需要获取一定量的具有较高评分的湿度曲线来进行后续的排潮工作。本发明中通过设定阈值来筛选湿度曲线。另外阈值的设置可根据数据量变化，在初期数据较少的的时候阈值可设置的较低从而保留较多的曲线以便后期拟合温度区间时参考的数据更多。而当后期数据大较大时可提高阈值从而让后期拟合的区间更加的精准。
S35将筛选出来的湿度曲线进行拟合，得到每个时间点的湿度阈值区间，具体包括：
S351将评分最高的湿度曲线上的湿度数据作为聚类中心，并筛选出与聚类中心欧氏距离最近的部分绝对湿度数据。
例如目前收集到的湿度曲线中最高评分为98，那么就将该曲线中的每个时间点的温度数据都最为该时间点的第一次聚类中心。然后选择其他温度曲线中该时间点的温度数据中与聚类中心欧式距离最近的50％。
S352计算筛选出来的绝对湿度数据的平均值作为聚类中心进行聚类迭代并重新筛选出与聚类中心欧氏距离最近的部分绝对湿度数据，重复本步骤直到迭代稳定。
筛选出来的50％的湿度数据求平均值，并将该平均值作为重新聚类的中心。然后重新选择与该聚类中心欧式距离最近的50％的绝对湿度点再次求平均值作为聚类中心，如此反复直到迭代稳定为止。所谓迭代稳定是指筛选出来的湿度数据不变。
S353将筛选出来的部分绝对湿度数据拟合成温度区间。
将最后筛选出来的50％温度数据中选择一个最高点和一个最低点形成湿度阈值区间。
在获取到湿度阈值区间后，即可按照湿度阈值区间的指导进行排潮工作。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，上述优选实施方式不应视为对本发明的限制，本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的精神和范围内，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种白酒曲房环境多参数监测及自动排潮系统，其特征在于，包括：
曲房内多参数采集模块，用于采集曲房内温度、相对湿度、气压；
曲房外湿度采集模块，用于采集曲房外相对湿度；
排潮设备，用于曲房内外空气对流实现排潮；
服务器，用于根据曲房内多参数采集模块采集的数据计算曲房内绝对湿度，并将绝对湿度和曲房外相对湿度带入预设的排潮策略中控制排潮设备工作。
2.根据权利要求1所述的一种白酒曲房环境多参数监测及自动排潮系统，其特征在于：还包括网关；所述曲房内多参数采集模块将采集到的数据传输至网关，并通过网关发送至服务器；所述服务器通过网关向排潮设备下发控制指令。
3.根据权利要求1所述的一种白酒曲房环境多参数监测及自动排潮系统，其特征在于：还包括与服务器连接的终端，所述终端可对曲房内多参数采集模块采集到的数据进行查看并对排潮设备进行远程操控。
4.根据权利要求1所述的一种白酒曲房环境多参数监测及自动排潮系统，其特征在于：所述排潮设备包括可开关的排潮窗以及排潮风扇。
5.一种白酒曲房环境多参数监测及自动排潮方法，应用于权利要求1～4所述的排潮系统，其特征在于包括：
采集曲房内的温度、相对湿度、气压，采集曲房外相对湿度；
利用曲房内的相对温度、湿度、气压计算曲房内的绝对湿度；
将曲房内绝对湿度以及曲房外相对湿度带入排潮策略中，对排潮设备进行排潮控制。
6.根据权利要求5所述的一种白酒曲房环境多参数监测及自动排潮方法，其特征在于所述利用曲房内的温度、湿度、气压计算曲房内的绝对湿度的方法包括：
利用公式
Pv＝RH*Psat
计算当前温度和相对湿度下水蒸气的压力；其中，Pv为水蒸气的压力，RH为相对湿度，Psat为饱和蒸汽压力；
利用公式
AH＝(Pv/(Rv*T))/((P-Pv)/(Ra*T)+Pv/(Rv*T))计算绝对湿度；其中，P为压力，T为温度，Ra为干空气的气体常数，Rv为水蒸气的气体常数，Pv为水蒸气的压力。
7.根据权利要求6所述的种白酒曲房环境多参数监测及自动排潮方法，其特征在于：
利用公式
lg(Psat)＝A-B/(T+C)
计算饱和蒸汽压力，其中Psat为饱和蒸汽压力，T为温度，A、B、C为系数；
当0-60℃时A＝8.10765；B＝1750.286；C＝235.000；
当60-150℃时A＝7.96681；B＝1668.210；C＝228.000。
8.根据权利要求6所述的一种白酒曲房环境多参数监测及自动排潮方法，其特征在于所述排潮策略包括：
若曲房内当前绝对湿度高于湿度阈值区间上限且当曲房外的相对湿度低于曲房内的相对湿度，开启排潮窗以及排潮风扇进行排潮；
当曲房内绝对湿度为湿度阈值区间上限的101％～120％，所述排潮窗开度为20％，所述排潮风扇转速为30％；
当曲房内绝对湿度为湿度阈值区间上限的121％～150％，所述排潮窗开度为50％，所述排潮风扇转速为60％；
当曲房内绝对湿度为温度阈值区间上限的151％以上，所述排潮窗开度为100％，所述排潮风扇转速为100％；
当曲房内绝对湿度小于或者等于湿度阈值区间上限，则关闭排潮窗以及排潮风扇。
9.根据权利要求8所述的一种白酒曲房环境多参数监测及自动排潮方法，其特征在于获取所述湿度阈值区间的方法包括：
采集区块发酵过程中曲房内的绝对湿度数据；
将绝对湿度数据拟合成一条湿度曲线；
根据最后的发酵结果对湿度曲线进行评分；
筛选出评分高于阈值的湿度曲线；
将筛选出来的湿度曲线进行拟合，得到每个时间点的湿度阈值区间。
10.根据权利要求9所述的一种白酒曲房环境多参数监测及自动排潮方法，其特征在于所述将筛选出来的湿度曲线进行拟合，得到每个时间点的湿度阈值区间的方法包括：
将评分最高的湿度曲线上的湿度数据作为聚类中心，并筛选出与聚类中心欧氏距离最近的部分绝对湿度数据；
计算筛选出来的绝对湿度数据的平均值作为聚类中心进行聚类迭代并重新筛选出与聚类中心欧氏距离最近的部分绝对湿度数据，重复本步骤直到迭代稳定；
将筛选出来的部分绝对湿度数据拟合成温度区间。
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