基于鹅舍气流场CFD模拟的通风系统结构优化与验证

针对鹅舍内机械通风时大量气流扩散于鹅舍上方而位于地面鹅只通风效果受阻的气流问题,提出一种基于计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)的结构优化方案。通过在舍内主梁下端安装相同高度且与气流方向呈一定倾角的多个可拉伸卷膜构造方法,提高种鹅舍内有效的通风效率。依据试验现场边界条件,构建并求解了鹅舍的三维稳态模型,舍内40个测点的风速模拟值与实测值均方根误差为0.152 m/s,最大绝对误差为0.29 m/s,平均相对误差为2.04%,验证了建立的鹅舍CFD模型的准确性。根据不同优化方案数值模拟了27组不同改造后鹅舍内气流场分布情况,仿真得出最优组合方案:在42 m长的舍内安装卷膜个数为10个,卷膜与主梁竖直方向倾斜角度为60o以及卷膜最大下拉高度为1.2 m时舍内通风效率最高、气流分布最均匀。通过现场实测,对比改造前后40个测点的风速值,试验结果表明:改造后鹅舍较常规鹅舍平均风速增加0.527 m/s,舍内气流不均匀系数降低32.2%。该试验结果为种鹅舍的结构设计、同类型畜禽舍结构优化以及改善通风降温效果调控提供了一定的参考依据。     

密闭式猪舍多环境因子调控系统设计及调控策略

大多数猪舍环境调控是建立在传统控制方法基础上的单一环境变量控制系统,难以对具有多个变量的系统建立精确的数值模型。该文基于模糊控制理论,以温度偏差和温度偏差变化率作为输入量,以通风模式和加热模式为输出控制量建立温度控制器;以相对湿度偏差和氨气浓度偏差为输入量,以通风模式为输出控制量建立通风控制器;并对不同季节多环境因子进行模糊化及逻辑推理,生成不同季节的调控策略及规则,建立2个具有双输入变量的非线性控制系统,加入动态补偿控制,优化猪舍环境调控系统。该文以在美国普渡大学环境研究猪舍监测所得的数据对建立的方法进行了模拟验证。结果表明,舍内温度与设定值最大相对误差为5%,实现了舍内温度稳定控制;舍内相对湿度与设定值最大相对误差为6.3%,充分满足湿度控制要求;猪舍氨气浓度变化范围为2.0~3.7 mg/m~3,远远小于设定值9.1 mg/m~3。因此,该文提出的猪舍多环境因子模糊控制系统及策略,能够很好地满足猪舍环境控制要求,为解决寒冷冬季猪舍温度与通风调控提供可行的思路。     

实现畜禽舍环境调控自动化的一种方案

针对传统计算机集中控制呈现的控制复杂、维修不便和价格高昂等缺点，采用分布式网络控制技术，并应用微单片机技术和高精度、高稳定性的湿敏及温敏器件，研制出全数字“智能温湿度传感器”和“三回路智能温湿度控制器”。通过分析畜禽舍环境调控自动化的现状，提出了一种全新的实现方案，并对其发展提出几点看法。     

基于WSN的集中通风式分娩猪舍环境参数时空分布特性

为研究集中通风式分娩猪舍环境参数的时空分布特性,以云南省某规模化种猪场为试验对象,利用无线多源多点远程监测系统(Wireless Sensor Network, WSN),对地沟管道进风、中央排风式分娩母猪舍养殖环境开展了环境参数监测试验,并进行统计分析。试验结果表明,在试验期间内,分娩舍内不同时间段之间的温度(00:00-06:00、06:00-12:00、12:00-18:00以及18:00-00:00的平均温度分别为22.98、23.78、24.44和23.61℃)具有显著性差异(P0.05),相对湿度与温度随时间变化呈现负相关性,相对湿度的峰值点为82.31%,温度场分布均匀性比湿度场好,NH_3浓度分布均匀性比CO_2浓度差。NH3浓度在舍内能被有效的维持在低水平范围,各监测区域的浓度远小于指标值(20 mg/m~3),NH_3和CO_2会呈现出在边角积聚现象。温湿度指数较低,舍内平均温湿度指数(Temperature-humidity Index,THI)水平的峰值点为75.30,生猪出现热应激的概率较低。利用WSN系统,对集中通风式分娩舍环境参数进行多源多点远程监测,分析分娩舍环境参数时空分布特性,为分娩舍通风模式与环境调控策略优化设计提供参考。     

规模化兔场生产监管系统的设计与实现

针对规模化兔场易产生的环境恶化快、配种繁殖乱、近交衰退、管理效率低等问题,该文基于无线传感器网络、网络通信等物联网技术,设计了规模化兔场生产监管系统。在实现生产过程管理的同时,重点实现了规模化兔场的远程环境监测与亲缘关系分析功能。设计研制了低功耗兔舍环境监测节点,利用多传感器采集兔舍内氨气浓度、空气温湿度等环境数据,通过节点间自组网的形式构建了兔舍环境监测无线传感器网络,实现了兔舍养殖环境参数的远程传输与在线监测;基于近交系数与亲缘系数的公式模型,对种兔的遗传信息进行存储、计算与分析,实现了种兔亲缘关系的自动分析,最大限度的降低兔体质量受近交影响的风险。该系统已在广东骏威农业有限公司应用,结果表明与人工监管兔舍相比,系统监管兔舍仔兔存活率提高了5.15%,种兔死亡率下降了3.33%,均达到差异显著水平(P0.05),企业生产效率和经济效益也得到全面改善。     

分布式网络控制——实现温室环境调控自动化的一种新方案

针对传统计算机控制技术在温室环境调控中呈现的控制复杂、维修不便和价格昂贵的缺点,该文分析了温室环境调控自动化的现状,提出了一种全新的实现方案。采用分布式网络控制技术并使用国际先进的微型单片机技术和国外高精度、高稳定性的湿敏及温敏器件,研制出全数字化“智能温湿度传感器”和“双回路智能温湿度控制器”。目前研制的温室环境调控自动化系统已在国内数家现代化智能温室推广应用。还对温室环境调控自动化的发展提出了几点看法     

湿帘-风机系统对北京育肥猪舍的降温效果

北京市夏季高温将对猪的生产造成严重影响,夏季猪舍环境温度控制尤为重要。该试验研究比较了湿帘-风机和单纯风机在北京猪舍的降温效果,设计了风机风量测量系统并实测了猪舍通风量,每天定时分别测定两猪舍内温度、湿度、风速和舍外温、湿度并进行比较分析。结果表明:试验期间,湿帘-风机猪舍和单纯风机舍6个断面风速范围分别为0.51~0.84和0.51~0.68 m/s,整体风速差异不显著(P0.05)。湿帘-风机舍舍内温度显著低于单纯风机舍(P0.05),湿帘-风机舍和单纯风机舍舍内温度高于30.0℃的小时数占比分别为5.0%和20.2%。湿帘-风机舍同一时刻断面1(湿帘端)温度低于断面6(风机端)温度0.4~2.2℃,单纯风机舍各时刻不同断面的温度差异不显著(P0.05)。单纯风机舍内的猪只呼吸频率均显著高于湿帘-风机舍内呼吸频率3.82次/min(12:00)和3.05次/min(14:00)(P0.05)。湿帘-风机舍降温系统日用水量为1.20~6.27 m~3。北京地区猪舍使用湿帘-风机系统降温效果优于单纯风机降温效果,但湿帘-风机降温将耗用一定水资源。     

夏季鸡舍屋顶隔热改善舍内热环境及蛋鸡生产性能

鸡舍屋顶夏季所接收辐射热最多,屋顶内表面与舍内空气对流换热作用较强,舍内垂直温差加剧,造成局部热应激影响蛋鸡生产性能。为探究屋顶隔热对蛋鸡舍内热环境及蛋鸡生产性能的影响,该文对比研究试验舍(100 mm保温玻璃棉毡彩钢板屋顶)与对照舍(200 mm加气混凝土屋顶)2种不同材料屋顶对鸡舍内环境及生产性能的影响,并讨论鸡舍屋顶成本与养鸡经济效益的关系。结果表明:1)试验舍内温湿度波动比对照舍内小,试验舍内平均温度比对照鸡舍低2.3℃,对照舍内温度空间上呈垂直分布且温差大于3℃,由地面向屋顶逐渐升高且距离地面3.2 m高度水平面温度与0.8、1.6、2.4 m高度水平面温度差异极显著(P0.01);2)试验舍内热应激程度低于对照舍,对照舍内温湿指标正常水平比试验舍内低15.7%,轻度热应激程度高12.1%,中度热应激程度高1.7%,高度热应激程度高0.9%。对照舍内3.2 m平面上蛋鸡受到不同程度的热应激,高度热应激占2.5%;3)试验舍蛋鸡产蛋率比对照鸡舍高1.5%,平均蛋质量高1.9 g。对照舍3.2 m平面上蛋鸡产蛋率与距离地面0.8、1.6、2.4 m平面蛋鸡产蛋率差异极显著(P0.01),周死淘率差异显著(P0.05);试验舍和对照舍0.8 m平面上蛋鸡平均蛋质量最高,对照舍底层0.8 m平面上蛋鸡平均蛋质量与距离地面1.6、2.4、3.2 m平面蛋鸡的平均蛋质量差异极显著(P0.01),但破蛋率之间差异不显著(P0.05);4)对照舍屋顶的冷负荷峰值是试验舍屋顶冷负荷峰值的2.1倍,对照舍屋顶内表面温度比试验舍高3℃。试验鸡舍采用隔热屋顶1~1.5 a可收回投入成本,维持舍内热环境以提高蛋鸡养殖户的收入。该研究可为集约化密集型饲养模式下蛋鸡舍的环境调控及节能措施提供参考。     

西北地区纵墙湿帘山墙排风系统改善夏季蛋鸡舍内热环境

为研究应用于中国西北地区的纵墙湿帘山墙排风系统对蛋鸡舍内热环境的改善状况,该试验选取了西北地区纵墙湿帘山墙排风与传统纵向通风2种通风系统的蛋鸡舍,通过对舍内热环境的连续监测,探究了2种通风系统下蛋鸡舍内的热环境及热应激状况,并比较了2种通风系统的经济投入成本。结果表明：纵墙湿帘山墙排风与传统纵向通风系统蛋鸡舍内温度最大波动幅度分别为2.7、10.3 ℃,纵墙湿帘山墙排风系统舍内水平与垂直方向温度差异不显著（P>0.05）,传统纵向通风蛋鸡舍内水平与垂直方向温湿度差异显著（P<0.05）;传统纵向通风蛋鸡舍内无热应激状态比试验舍低9.9%,轻度、中度、高度热应激状态分别比纵墙湿帘山墙排风系统舍内高2.7%、7.2%、0.1%;但相同饲养条件下蛋鸡舍采用纵墙湿帘山墙排风降温系统的经济投入成本是传统纵向通风降温系统成本的1.6倍。综合2栋蛋鸡舍内热环境空间分布、温湿指数等认为,纵墙湿帘山墙排风系统应用于中国西北炎热干旱地区蛋鸡舍可降低舍内温差及热应激程度,为更好的缓解舍内局部热应激并将该降温系统在西北地区蛋鸡养殖中推广,建议在风机相对侧山墙上也安装湿帘小窗。     

基于物联网的保育猪舍环境监控系统

保育猪舍内部小气候环境对确保仔猪的正常生长关系重大,该文基于物联网技术开发了保育舍环境可视化调控系统。采用Zigbee无线技术将舍内各保育床及周围设备组成无线网络系统,以ARM-LINUX嵌入式服务器为现场控制中心。系统依据分布于各保育床内的传感器获得的环境参数,精确调节各保育床内的小气候环境。通过WIFI无线技术将服务器与INTERNET无缝连接,使用户端延伸并扩展到猪舍及室内设备,实现环境与设备之间,环境与人之间进行信息交换。采用B/S(浏览器/服务器)模式,实现通过浏览器远程实时监控猪舍。试验结果表明,该系统性能稳定,信息无线采集、环境自动调控及远程可视化调控均达到实际需求,适合保育猪舍环境智能化精准管理,可应用于自动化、智能化的牲畜养殖中。     

基于PCA-SVR-ARMA的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型

为提高狮头鹅养殖禽舍气温预测精度,提出了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)融合自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)模型的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型。在建模过程中,运用主成分分析法筛选狮头鹅养殖禽舍气温的关键影响因子,消除变量之间冗余信息,约简预测模型结构;采用SVR-ARMA构建狮头鹅禽养殖舍气温组合预测模型,先通过SVR对气温进行预测,再由基于ARMA模型的残差预测值修正气温预测结果。利用该模型对广东省汕尾市2018年7月21日至2018年7月30日期间的狮头鹅养殖禽舍气温进行预测。结果表明,该组合预测模型取得了良好的预测性能,与标准BP神经网络、标准SVR、PCA-BPNN(反向传播神经网络,BackPropagationNeuralNetwork)、PCA-SVR和PCA-BPNN-ARMA等模型对比分析,其评价指标平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别为0.183 2℃、0.454 0℃和0.005 9,均表明所提出的组合模型具有更高的预测效果,不仅能够满足狮头鹅养殖禽舍气温实际精准调控的需要,还为狮头鹅健康养殖和种苗繁育环境精细化管理提供决策。     

基于LabVIEW平台的蛋鸡舍环境舒适度实时监测系统设计与实现

蛋鸡的环境舒适度是多种因素相互作用的结果,其状况的好坏难以用数值来描述。该研究以蛋鸡为主体,通过文献资料确定影响蛋鸡舍舒适度的各环境因素的阈值,利用模糊数学理论对各环境因素数据进行融合,得到蛋鸡环境舒适评价结果,采用LabVIEW搭建蛋鸡舍环境舒适度实时监测系统,输出实时的环境舒适度评价结果,利用舒适度时间占比法对饲养周期内的数据进行分析。在实验室畜禽物联网平台的基础上,选取黄山德青源种禽有限公司试验鸡舍和中国农业大学上庄实验站试验鸡舍作为系统环境数据获取节点,对系统进行验证。结果显示:采用层次分析法得到冬季鸡舍环境因素(温度、湿度、风速、二氧化碳浓度和氨气浓度)的权重集W冬={0.4286,0.1511,0.0495,0.2828,0.0879},夏季为W夏={0.4326,0.2418,0.1029,0.0813,0.1414};与采用单一环境因素对舍内环境进行评价相比,系统能较全面的反映出舍内的舒适程度;冬季黄山德青源种禽有限公司试验鸡舍环境舒适度要好于中国农业大学上庄实验站试验鸡舍。该研究为蛋鸡舍内综合环境评价提供了一种新的方法,同时也为畜禽物联网实时监测数据的应用提供了一种新的思路。     

中国规模化养鸡环境控制关键技术与设施设备研究进展

近40年来,养鸡业规模化程度越来越高,现代鸡种在遗传性能上大幅提升了高产指标,对养殖环境稳定性要求也愈来愈高,养殖设施环境条件成为影响鸡只遗传潜力和生产性能充分发挥的保证。该研究从规模养鸡环境调控理论、调控技术和设施设备3个方面对目前的研究进行总结,主要阐明鸡舍保温隔热、湿帘蒸发降温系统和气流组织理论体系;围绕不同气候区鸡舍夏季通风湿帘降温系统调控技术,如鸡舍温度的均匀性控制、温风耦合调控及防温度骤降技术等;连栋鸡舍建筑、高密度叠层笼养、鸡舍环境净化设备等设施设备的研发与应用研究进展;并展望了中国畜禽养殖发展的方向,从智能化养殖管理与监控平台、智能化笼内死鸡识别装置、福利化养殖模式及装备研发等角度展望了未来养鸡业的发展与研究内容,该研究为规模化养鸡环境调控研究提供了参考依据,促进现代养鸡产业的绿色高质量转型升级与健康可持续发展。     

半阶梯式笼养蛋种鸡舍冬季日间空气污染物排放特征

蛋鸡舍空气颗粒物、空气微生物和氨气等污染物的排放不但影响场区生物安全,更会造成环境污染问题。该文采用直线多点均匀采样新型系统,对北京地区某半阶梯式笼养蛋种鸡舍冬季空气颗粒物、微生物和氨气3种污染物的日间排放进行监测和分析,研究半阶梯式笼养蛋种鸡舍冬季日间空气污染物排放特征。结果表明,该蛋种鸡舍试验期间舍内温度保持在18.0~20.0℃;间歇性通风条件下,风机的开启时长和舍外温度具有正相关关系(P0.05,R2=0.883 7);在冬季8:00-18:00期间,空气颗粒物的排放质量浓度为0.5~0.8 mg/m~3,每只鸡排放量为1.0~1.5 mg/h;空气微生物的排放浓度为4.0~4.5 log10CFU/m~3,每只鸡排放量为4.3~4.8 log10 CFU/h;氨气排放浓度为7.6~14.3 mg/m~3,每只鸡排放量为8.1~13.7 mg/h。试验期间,舍外温度低于舍内温度,试验鸡舍通风量及波动范围小,空气颗粒物、空气微生物和氨气的排放浓度、排放量与舍外温度、通风量、舍内相对湿度之间均未发现相关关系(P0.05)。该研究结果可为中国蛋鸡舍空气污染物排放特征提供参考。     

基于雷达图的蛋鸡舍综合环境舒适度评价及应用

环境是影响蛋鸡健康与生产性能的关键因素,为对蛋鸡舍环境进行综合性的舒适度评价,该研究将除湿热环境之外的空气环境质量也纳入评价指标体系中,采用模糊数学方法,研究了重要环境参数在规模化蛋鸡舍环境舒适度综合评价中的权重,对舍内温度、湿度、CO_2浓度、氨气(NH3)浓度、风速等关键环境参数进行归一化处理,建立了基于多元环境参数的鸡舍综合环境舒适度评价指数(Comprehensive Environmental Index, CEI),并基于LabVIEW软件开发了一套评价系统,可将上述环境参数在雷达图中进行可视化展示,以及对单因素环境参数和环境舒适度进行预警。通过实际使用中鸡舍环境监测数据的分析验证,CEI能够体现舍内整体环境舒适度的变化,对各个时段环境因素间的相互作用做出应答,尤其是温度降低导致空气环境质量影响上升的时段。该研究对于综合评价蛋鸡舍环境条件并进行精准控制,提高环境舒适度,提供了方法支撑。     

密闭式蛋鸡舍外围护结构冬季保温性能分析与试验

蛋鸡舍围护结构的保温隔热性能是影响鸡舍温度的稳定性,进而影响蛋鸡健康和生产性能的关键因素。由于蛋鸡舍一般不采暖,依靠蛋鸡的自身显热产热量来维持冬季蛋鸡舍内温度,因此如果蛋鸡舍冬季饲养密度较低、通风过度或围护结构保温性能不足,都难以满足蛋鸡舍温度环境的要求。如何确定不同气候区鸡舍围护结构必要的保温性能和饲养密度要求是解决蛋鸡舍冬季通风和保温矛盾问题的关键。该文通过建立蛋鸡舍动态热平衡理论模型,系统分析了不同气候区鸡舍围护结构的最低热阻需求,得出不同气候区鸡舍围护结构的保温性能要求与蛋鸡饲养方式(密度)的关系。结果表明:冬季舍外计算温度分别为-25℃(东北、内蒙古)、-15℃(华北、西北)、0℃(长江以南)的地区,蛋鸡舍墙体、屋面的最小热阻应分别不小于0.778、0.972;0.573、0.716;0.266、0.333(m~2·℃)/W;对应3层全阶梯笼养、4层半阶梯笼养和4层叠层、6层叠层、8层叠层笼养等饲养模式最大饲养密度下,所能够适应的围护结构冬季室外计算温度应分别不低于-14、-17、-19、-22、-23℃。研究结果为不同气候地区选择适宜饲养模式以及密闭式蛋鸡舍围护结构保温系统的设计提供了理论依据。     

少污水排放垫料猪舍生产和环境效果

针对传统猪舍污水产生量大、处理费用高问题,该文设计并建造了一种基于减少育肥猪生产过程中污水排放的猪舍,为了检验少污水排放猪舍的饲养和环境控制效果,以规模化猪场常规育肥猪舍为对照舍,对其春季和夏季的生产效果和环境效果进行了研究。结果表明：试验舍与对照舍夏季平均温度分别为26.6℃、27.0℃,相对湿度分别为77%、71%,春季平均温度分别为18.9℃、21.0℃,相对湿度分别为50%,49%,试验舍和对照舍内育肥猪的平均日增质量、料质量比基本相同;但少污水排放型猪舍具有明显的节水效果,单头猪夏季减少用水量13.2 L/d,春季减少用水量1.4 L/d,夏季减少污水量16.5 L/d,春季减少污水量4.7 L/d,,少污水排放型猪舍不影响育肥猪生长性能,但能较大的减少生产过程中的用水量和污水排放量。     

微型冷库复合加热循环除霜系统的研制与试验

针对冷冻冷藏库传统除霜方法高能耗、冷库温湿度波动大等缺陷,通过设计系统除霜结构,完善控制策略,研发了一种智能除霜方法。复合加热循环除霜采用时间—压差联合智能控制策略界定最佳除霜点,配备排管辅助制冷技术,基于欧姆龙PLC高精度控制系统使各设备协同完成除霜过程。对复合加热循环除霜系统进行试验研究,对比分析不同除霜方法的工作性能及能耗情况。结果显示:相比于传统电加热除霜,复合加热循环除霜过程冷库温度波动减小3.8℃,相对湿度波动降低21.1百分点,除霜时间缩短14 min,系统除霜节能率达34.5%。