宋 玉 劉 超 段依夢 曹 磊 朱昌保 周 健 洪 瑩 陶 澍 陳繼圣 王 懿 曹勝男 顧廣東
(安徽省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)產(chǎn)品加工研究所1,合肥 230031) (安徽省糧油科學(xué)研究所2,合肥 230001) (合肥弘恩機(jī)電科技有限公司3;合肥 230001)
稻谷作為不耐儲(chǔ)藏糧食,容易在其收獲、干燥、儲(chǔ)藏過程中受溫度、濕度、稻谷水分含量、害蟲等因素的影響,品質(zhì)發(fā)生劣變[1,2]。為穩(wěn)定稻谷的品質(zhì),需要對收獲的高水分稻谷進(jìn)行降水干燥處理,將稻谷含水量干燥至安全儲(chǔ)藏水分(濕基14%左右)后入倉儲(chǔ)藏[3]。目前,由于我國不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平、技術(shù)狀況的不平衡,對高水分糧食的干燥仍然是人工晾曬法、烘干機(jī)干燥法、就倉干燥法3種技術(shù)[4]。就倉干燥作為機(jī)械干燥的一種方式,是指將收獲的糧食存放在配有機(jī)械通風(fēng)系統(tǒng)的筒倉內(nèi),以自然空氣或加熱空氣作為干燥介質(zhì),在較短時(shí)間內(nèi),通過糧堆內(nèi)外空氣置換將糧食水分降至標(biāo)準(zhǔn)以內(nèi)后就倉儲(chǔ)藏的過程和干燥技術(shù)[5-7]。其主要目的在于對高水分稻谷進(jìn)行機(jī)械通風(fēng)處理,使其在進(jìn)入儲(chǔ)藏前可以達(dá)到安全儲(chǔ)藏標(biāo)準(zhǔn)含水量,延長稻谷的儲(chǔ)藏期,確保糧食儲(chǔ)藏安全性[8,9]。相對于烘干機(jī)干燥,就倉干燥具有能耗較低,對糧食品質(zhì)影響較小等優(yōu)點(diǎn),吳曉宇等[10]研究發(fā)現(xiàn)應(yīng)用就倉干燥技術(shù)將稻谷含水量降至13.4%~14.9%范圍后,糧溫?zé)o異?,F(xiàn)象,稻谷品質(zhì)無明顯變化,且相對于烘干機(jī)干燥,就倉干燥技術(shù)運(yùn)行成本更低,能夠更好地在完成降水的基礎(chǔ)上保證稻谷品質(zhì)。目前相關(guān)研究多集中在稻谷干燥過程品質(zhì)變化規(guī)律方面,如Meas等[11]研究了50 ℃高溫干燥對稻谷品質(zhì)的影響,結(jié)果表明谷層厚度越薄、翻動(dòng)頻率越高、干燥速率越慢、空氣流速越小,稻谷的整精米率越高。為使糧堆干燥過程水分分布均勻,黃愛國等[12]采用分層就倉干燥的方式,使得稻谷糧堆平均水分由16.9%降至13.7%,水分分層現(xiàn)象可得到有效改善。對于整倉稻谷干燥過程糧堆水分遷移規(guī)律的研究尚少。
數(shù)學(xué)模型的建立可為干燥過程水分遷移規(guī)律提供理論支持,同時(shí)也可為后續(xù)工作減少大量工作[13]??筛鶕?jù)所建立的數(shù)學(xué)模型直觀的對稻谷品質(zhì)[14]、水分傳遞[15]、糧堆濕熱傳遞等[16]參數(shù)的變化進(jìn)行模擬。王遠(yuǎn)成等[17]采用數(shù)值預(yù)測的方法,研究了噸糧通風(fēng)量不變、糧堆初始溫度與通風(fēng)空氣溫度差 8 ℃ 情況下,糧堆初始平衡濕度與通風(fēng)空氣濕度差分別為-5%、0%和5%時(shí),糧堆內(nèi)部溫度和水分隨時(shí)間的變化規(guī)律。李雨朋等[18]針對營養(yǎng)粥的流化床干燥建立干燥動(dòng)力學(xué)模型,結(jié)果表明Page模型最適合用來描述營養(yǎng)粥的干燥過程,且可以有效預(yù)測其干燥各階段的水分質(zhì)量分?jǐn)?shù)及干燥速率;戚禹康等[19]采用了計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)的方法,建立了儲(chǔ)藏通風(fēng)模型,其結(jié)果表明裝糧高度對糧堆溫度影響效果不顯著,且針對淺圓倉,倉內(nèi)徑向與垂直通風(fēng)的效果相近,該結(jié)果可有效指導(dǎo)淺圓倉不同裝量高度下通風(fēng)方向的設(shè)置。因此,建立數(shù)學(xué)模型預(yù)測不同通風(fēng)條件下糧堆各層含水量等的變化有助于更深層次研究稻谷就倉干燥水分遷移規(guī)律。
為剛收獲稻谷能夠及時(shí)進(jìn)行干燥,保證稻谷干燥過程品質(zhì)安全,本研究模擬不同水分含量稻谷在不同通風(fēng)量條件下的干燥過程,探索稻谷就倉干燥過程中的水分遷移規(guī)律,建立稻谷干燥動(dòng)力學(xué)模型,為高水分稻谷就倉干燥提供必要的數(shù)據(jù)支撐。
2019年產(chǎn)粳稻:南粳5055;產(chǎn)地:安徽省合肥市廬江縣;初始含水量22.60%。
模擬倉及糧情測控分機(jī),CZR小型離心風(fēng)機(jī),Testo410-2多功能葉輪風(fēng)速儀,1 m單孔扦樣器,GZX-GF 101-3BS電熱恒溫鼓風(fēng)干燥箱。
如圖1、圖2所示,模擬倉直徑為800 mm,高度為1 300 mm,滿倉容量約為0.5 m3。溫濕度檢測電纜1根,位于糧堆中心位置,自糧面每隔150 mm 有一處測溫濕度傳感器,共6個(gè)點(diǎn),對應(yīng)取樣高度,取樣位置如圖2所示;為保證樣品具有代表性,以溫濕度電纜為中心將糧面等分3份,如圖2所示,每個(gè)取樣點(diǎn)距糧面150 mm 處開始取樣,以后每隔150 mm 如圖5。由圖5可知,升高配料比、提高溫度或延長反應(yīng)時(shí)間可增加DOAA的得率W2。當(dāng)配料比大于1∶3.5,反應(yīng)溫度大于50 ℃,反應(yīng)時(shí)間為大于6 h時(shí),得率W2大于93.3%。為保證投入產(chǎn)出比,故選擇1∶3.5的配料比、50 ℃的反應(yīng)溫度以及6 h的反應(yīng)時(shí)間作為最佳反應(yīng)條件。
圖1 模擬倉設(shè)計(jì)效果圖
圖2 模擬倉取樣點(diǎn)示意圖
單位通風(fēng)量的確定:單位通風(fēng)量是指每小時(shí)每噸糧食的通風(fēng)體積量。本實(shí)驗(yàn)按批次進(jìn)行,經(jīng)測定3組實(shí)驗(yàn)稻谷入倉前測定的初始含水量略有差異,但稻谷含水量均在21%~23%范圍內(nèi),糧層厚度約為1 m,因此,根據(jù)《糧食干燥技術(shù)簡述(續(xù)十二)》[20]中描述,確定糧堆最低單位通風(fēng)量為192 m3/(h·t)。
總通風(fēng)量的確定:總通風(fēng)量指單位時(shí)間內(nèi)通過通風(fēng)系統(tǒng)的空氣總體積量,計(jì)算公式為:
Q總=q×V×r
(1)
式中:Q總為總通風(fēng)量/m3/h;q為單位通風(fēng)量/m3/(h·t);V為糧堆體積/m3;r為糧食容重/t/m3。
據(jù)數(shù)據(jù)描述,并結(jié)合前期實(shí)驗(yàn)中通風(fēng)量的損失率約為25%~30%,故設(shè)計(jì)糧堆最低總通風(fēng)量約為80 m3/h。3組通風(fēng)量設(shè)計(jì)考慮選取最低通風(fēng)量至風(fēng)機(jī)最大通風(fēng)量,即:80、92、104 m3/h。
風(fēng)機(jī)的確定:根據(jù)最低通風(fēng)量確定本實(shí)驗(yàn)需風(fēng)機(jī)型號(hào)為CZR小型離心風(fēng)機(jī),其基本參數(shù)為:100 W,電壓220 V,電流0.46 A,風(fēng)壓240 Pa,轉(zhuǎn)速2 800 r/min,通風(fēng)量為2 m3/min,由風(fēng)速儀測定風(fēng)機(jī)最大通風(fēng)量為104 m3/h,大于實(shí)驗(yàn)所需最低通風(fēng)量,符合實(shí)驗(yàn)所需。
根據(jù)品質(zhì)變化規(guī)律實(shí)驗(yàn),將環(huán)境溫度設(shè)置為15 ℃,濕度為60%,再將稻谷質(zhì)量倒入模擬倉內(nèi),至倉內(nèi)1 m刻度線位置,每批稻谷總質(zhì)量約為300 kg,每隔1 d按照所設(shè)取樣點(diǎn)取樣,測定各取樣點(diǎn)稻谷水分含量,直至稻谷糧堆至少有一層含水量低至14%的安全儲(chǔ)藏水分。
實(shí)驗(yàn)原材料稻谷初始含水量等參數(shù)見表1。
表1 3個(gè)通風(fēng)量條件下實(shí)驗(yàn)稻谷的初始條件
1.2.3 測定方法
水分測定:參考GB/T 5497—1985《糧食、油料檢驗(yàn) 水分測定法》;干燥速率計(jì)算:稻谷的干燥速率可采用Falade等[21]的計(jì)算方法測定:
(2)
式中:vi為i時(shí)刻稻谷的干燥速率/(%/d);ωi為i時(shí)刻稻谷含水量/%;ωt為t時(shí)刻稻谷含水量/%。
水分比的計(jì)算:由公式(3)可計(jì)算就倉干燥t時(shí)刻稻谷的水分比:
(3)
式中:MR為t時(shí)刻稻谷水分比;Mt為干燥t時(shí)刻稻谷含水量/%;M0為稻谷初始含水量/%;Me為稻谷平衡含水量/%。
而稻谷平衡水分Me可根據(jù)修正 Henderson 方程平衡水分模型[22]來計(jì)算:
(4)
式中:RH為相對濕度/%;Ta為糧堆絕對溫度/K。
有效水分?jǐn)U散系數(shù)計(jì)算:有效水分?jǐn)U散系數(shù)可根據(jù)式(5)、式(6)計(jì)算得到:
(5)
將式(5)兩邊取對數(shù),且令n=1,可得式(6):
(6)
式中:MR為t時(shí)刻稻谷水分比;Deff為有效水分?jǐn)U散系數(shù)/m2/d;t為干燥時(shí)間/d;L為稻谷糧層厚度的一般高度/m。
由式(6)可知,繪制lnMR與時(shí)間t之間曲線,再將曲線線性擬合,根據(jù)所得斜率即可計(jì)算稻谷糧層有效水分?jǐn)U散系數(shù)Deff。
數(shù)學(xué)模型擬合度評(píng)價(jià)方程:通過8種常見的干燥數(shù)學(xué)模型對稻谷就倉干燥進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合[23-28],根據(jù)擬合結(jié)果的相關(guān)系數(shù)R2及均方根誤差(root mean square error,RMSE)來判斷8種數(shù)學(xué)模型中最適合就倉干燥通風(fēng)過程糧堆各層水分含量變化的模型。
(7)
(8)
式中:MR實(shí)測值為某一數(shù)據(jù)點(diǎn)實(shí)驗(yàn)所測水分比;MR模擬值為某一數(shù)據(jù)點(diǎn)根據(jù)數(shù)學(xué)模型預(yù)測所得水分比;N為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù);數(shù)學(xué)模型與實(shí)測值間擬合度可根據(jù)相關(guān)系數(shù)R2及均方根誤差RMSE來衡量,其中,相關(guān)系數(shù)R2越接近1,均方根誤差RMSE數(shù)值越小,說明方程的擬合度越好。
表2 8種干燥數(shù)學(xué)模型
所有指標(biāo)的測定做3次重復(fù),采用Origin 9.1軟件作圖,數(shù)據(jù)分析采用SPSS25.0進(jìn)行單因素ANOVA檢驗(yàn)。
如圖3所示,糧堆各層水分含量呈現(xiàn)下降趨勢,在104 m3/h通風(fēng)條件下,距離糧面75 ~90 cm處由于與空氣分配室直接接觸,相比其他糧層稻谷水分下降更快,于第8天分別降至12.13%及11.74%,每次取樣所測含水量差異顯著(P<0.05);中間2層(45~60 cm處)水分下降速度次之,糧堆表面2層(15~30 cm處)水分下降速度相對最慢。因此,在本實(shí)驗(yàn)所設(shè)最大通風(fēng)條件下,稻谷糧堆水分自底部向上遷移,底部2層稻谷(75~90 cm處)水分可于第8天降至安全儲(chǔ)藏水分以下[29],符合GB/T 26880—2011《糧油儲(chǔ)藏 就倉干燥技術(shù)規(guī)范》要求。圖3b所示糧堆最底部水分含量下降最快,但其余各層于第2天含水量均略有上升趨勢;如圖3c所示,在最低通風(fēng)條件下,糧堆水分相較其他2組通風(fēng)條件,水分下降最慢,于第8天底部含水量下降至13.07%,原因可能是底部與空氣分配室直接接觸,該部分稻谷中的水分可迅速被排出,水分自下向糧堆上部遷移,且通風(fēng)量越大,水分下降速度越快,糧堆水分向上遷移速度越快。同時(shí),由于糧堆較厚,且模擬倉環(huán)境濕度較大,糧堆內(nèi)部水分在通風(fēng)量較小條件下無法在短時(shí)間內(nèi)向外遷移,導(dǎo)致糧堆內(nèi)其余各層水分含量略有回升,水分下降速度變慢,但隨著干燥時(shí)間的增加,糧堆內(nèi)部水分仍可持續(xù)自底部向表面遷移。
通過文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn),無論是狹義上的碳信息披露還是廣義上的企業(yè)社會(huì)責(zé)任信息披露,其對企業(yè)融資約束的影響都發(fā)揮了積極的作用,但仍存在以下問題有待補(bǔ)充和完善:(1)直接研究碳信息披露與企業(yè)融資約束間關(guān)系的文獻(xiàn)較少,僅有的一篇實(shí)證文獻(xiàn)所采用的數(shù)據(jù)也較為陳舊,時(shí)效性方面有所欠缺;(2)已有文獻(xiàn)忽視了企業(yè)生命周期對碳信息披露與企業(yè)融資約束間關(guān)系的動(dòng)態(tài)影響,引入企業(yè)生命周期理論對研究樣本進(jìn)行分類檢驗(yàn)尤為必要。
圖4表示3個(gè)通風(fēng)量下稻谷各層水分干燥速率變化。由圖4a可知,糧堆最底層稻谷水分呈現(xiàn)先快速降水,后趨于平衡降水狀態(tài),前6 d處于快速降水階段,水分下降速率相對最快,而6 d后,通風(fēng)干燥速率逐漸平緩,處于平衡降水階段,6 d糧層平均含水量已低于14%;距糧堆表面75 cm處,稻谷干燥速率呈現(xiàn)先上升后下降,最后趨于恒速下降狀態(tài);距糧堆表面60 cm處,稻谷糧層降水規(guī)律主要由兩部分組成,即快速降水及緩慢降水階段;而糧堆上半部分糧層降水規(guī)律均一直處于快速降水階段。
圖4b可知,最底層稻谷降水過程包括:快速降水階段、慢速降水階段及恒速降水階段;而距糧堆表面75、60、45 cm處,各糧層稻谷降水速率呈現(xiàn)先上升后下降趨勢,75 cm糧層處,于第4天(含水量<18%)降水速率出現(xiàn)轉(zhuǎn)折,其余糧層于第6天(含水量<18%)出現(xiàn)轉(zhuǎn)折;糧堆最上面糧層,稻谷降水均處于快速降水階段。
圖4c可知,距表面90 cm處,稻谷水分下降速率呈現(xiàn)先上升后下降,最后略有上升趨勢,糧層平均含水量直至第8天才低于14%;距糧堆表面75、60 cm處,稻谷干燥速率呈現(xiàn)先上升后下降趨勢;而其余3層干燥速率均在第4天出現(xiàn)轉(zhuǎn)折,4 d后干燥速率均上升。
糧層含水量大于18%時(shí),稻谷水分干燥速率逐漸加快,呈現(xiàn)快速降水趨勢,而當(dāng)含水量處于14%~18%區(qū)間時(shí),干燥速率下降,干燥6天后,倉內(nèi)稻谷含水量低于14%時(shí),稻谷內(nèi)外水分出現(xiàn)平衡,此時(shí)干燥曲線較平,干燥速率接近恒速。分析原因,最底層稻谷與空氣分配室直接接觸,當(dāng)?shù)竟群窟^高(>20%),稻谷表面水分可被迅速帶走,通風(fēng)量為104 m3/h時(shí),稻谷水分可快速下降至14%,故不經(jīng)歷慢速降水,而80、92 m3/h通風(fēng)條件下,風(fēng)速較慢,需要經(jīng)歷14%~18%期間的慢速降水階段。
圖3 稻谷糧堆各層水分變化曲線圖
圖4 稻谷糧各層水分干燥速率變化曲線
水分比(moisture ratio,MR)是指在一定的干燥條件下物料的剩余水分率,可間接反映在該條件下的干燥速率。由圖5可見,3種通風(fēng)條件下,稻谷糧層水分比隨著通風(fēng)干燥時(shí)間的延長而呈現(xiàn)下降趨勢,且最底層與空氣分配室直接接觸糧層水分比最小,說明糧堆失去水分越多,通風(fēng)量越大,水分比下降越快。由于稻谷初始含水量低于其他2個(gè)通風(fēng)量(見表1),在92 m3/h通風(fēng)條件下,前4 d的稻谷水分比相對其他2個(gè)通風(fēng)條件更大,如圖5b所示,尤其第2天時(shí),稻谷水分比除底層外均大于1;其水分比在2~4 d內(nèi)下降較快,4~6 d水分比相較104 m3/h要小,又大于80 m3/h通風(fēng)量下各層的水分比,此時(shí)糧層水分下降較慢,這與前文干燥速率下降情況相符;各通風(fēng)條件下,最底層糧層水分比數(shù)值始終較小,但前期變化較大,由此可見底層稻谷前期(2 d)內(nèi)水分迅速下降,后期下降速度逐漸平緩。分析原因,通風(fēng)量越大,稻谷籽料表層形成的氣壓越高,因此稻谷表面水分可被迅速帶走[30];而干燥后期水分比下降可能是由于干燥后期稻谷內(nèi)含水量下降,稻谷內(nèi)外部水分梯度逐漸變小,逐漸趨于平衡,水分很難再因機(jī)械通風(fēng)而下降,故各通風(fēng)條件下水分比均越來越低。
圖5 不同通風(fēng)條件下糧堆各層水分比變化
糧層有效擴(kuò)散系數(shù)可根據(jù)式(5)和式(6),以lnMR及t作線性擬合(圖4),得到擬合方程斜率k1,根據(jù)式(6)可計(jì)算得到不同通風(fēng)條件下各層稻谷有效擴(kuò)散系數(shù)。所得各層擬合方程斜率及有效擴(kuò)散系數(shù)見表3。
表3 通風(fēng)量對稻谷糧堆各層水分有效擴(kuò)散系數(shù)的影響
有效水分?jǐn)U散系數(shù)是表示物料中水分?jǐn)U散情況的重要指標(biāo),反映物料在一定干燥條件下的脫水能力[31]。根據(jù)表3可知,3種通風(fēng)條件下稻谷糧層有效水分?jǐn)U散系數(shù)在0.092~0.43×10-3m2/d范圍內(nèi)變化,80 m3/h通風(fēng)條件下,糧堆各層水分有效擴(kuò)散系數(shù)均小于其他2種通風(fēng)條件,這可能是由于風(fēng)速較小,稻谷內(nèi)部水分沿毛細(xì)管擴(kuò)散到表面時(shí)所受的推動(dòng)力減小,水分?jǐn)U散難度增加,故其有效擴(kuò)散系數(shù)減小[32];對比相同通風(fēng)條件下,稻谷各層水分有效擴(kuò)散系數(shù)發(fā)現(xiàn),稻谷糧層距糧面60~90 cm范圍內(nèi),擴(kuò)散系數(shù)相對較大,得到稻谷水分遷移規(guī)律為:水分是自糧堆下部向糧堆上部遷移的,糧堆15~45 cm 范圍內(nèi)水分含量普遍較高,多是由于底部水分向上遷移后附著在上部稻谷表面,因此該范圍內(nèi)稻谷水分活性較弱,其水分?jǐn)U散系數(shù)相對較小。
表4 104 m3/h通風(fēng)條件下 15 cm及75 cm方程模擬結(jié)果及相關(guān)參數(shù)確定
干燥方式不同,對應(yīng)的干燥數(shù)學(xué)模型也有區(qū)別,為準(zhǔn)確有效篩選出最適宜就倉干燥的數(shù)學(xué)模型,以104 m3/h通風(fēng)條件下,采用常見的8種干燥數(shù)學(xué)模型對15 cm、75 cm處的稻谷水分比變化進(jìn)行曲線擬合。根據(jù)擬合方程所得R2及RMSE來衡量模型對就倉干燥通風(fēng)調(diào)控手段的吻合程度,篩選最適宜數(shù)學(xué)模型預(yù)測通風(fēng)條件干燥對糧堆各層稻谷水分含量的影響。擬合曲線圖見圖6,其擬合結(jié)果如表4所示。
圖6 104 m3/h通風(fēng)條件下15、75 cm糧層數(shù)學(xué)模型擬合圖
由表4可知,對比8種數(shù)學(xué)模型所得R2及RMSE值,其中王登峰等[33]模型R2達(dá)到0.999,且75 cm處方程對應(yīng)RMSE值低至0.005 4,遠(yuǎn)小于其余模型。綜合考慮,該模型最為精確,可作為本實(shí)驗(yàn)中用來預(yù)測不同通風(fēng)條件下,稻谷各糧層水分?jǐn)U散變化情況,應(yīng)用該模型對其余各層水分比與時(shí)間關(guān)系與擬合,所得結(jié)果如表5所示,擬合曲線相關(guān)系數(shù)R2均大于0.90,且RMSE數(shù)值均小于0.19,說明Wang et al.模型用來預(yù)測就倉干燥不同風(fēng)速條件對糧堆各層水分變化影響較適宜。
表5 各層數(shù)學(xué)模型模擬參數(shù)
隨機(jī)選取3種通風(fēng)量條件下,位置分別為90、60、30 cm處,稻谷第8天水分變化情況,可分別由方程:y1=1.5e-0.54x10.54,R2=0.996;y2=1.08e-0.010x22.24,R2=0.961;y3=1.48e0.30x30.51,R2=0.969預(yù)測,由此時(shí)計(jì)算該條件下,稻谷糧層干燥時(shí)間段內(nèi)水分比,其結(jié)果如表6。稻谷水分比實(shí)際測量值與方程預(yù)測值間的相對誤差均小于5%,低于一般數(shù)值模擬要求15%精度[34-36],因此該預(yù)測模型對于預(yù)測就倉干燥不同通風(fēng)條件下稻谷糧堆各層水分含量變化是可信的。
表6 水分比實(shí)測值與模擬值對比
3種通風(fēng)條件下,稻谷糧堆水分遷移規(guī)律為:水分自糧堆底部向糧堆上部遷移,在一定范圍內(nèi)通風(fēng)量越大,水分下降速度越快,糧堆水分向上遷移速度越快。在同一環(huán)境條件下通風(fēng)量越大,糧堆水分下降速度越快,各糧層水分分布越均勻。
稻谷糧堆最底層干燥速率在8 d內(nèi)基本包括:快速降水、慢速降水、恒速降水階段;糧層含水量大于18%時(shí),稻谷水分干燥速率逐漸加快,而當(dāng)含水量處于14%~18%區(qū)間時(shí),干燥速率下降,至水分含量低于14%時(shí),稻谷內(nèi)外水分出現(xiàn)平衡,干燥速率接近恒速;而距糧堆表面75、60、45 cm處,各糧層稻谷降水速率呈現(xiàn)先上升后下降趨勢;糧堆最上面的糧層,稻谷降水均處于快速降水階段。
通過水分比的計(jì)算發(fā)現(xiàn):稻谷糧層水分比隨著通風(fēng)干燥時(shí)間的延長而呈現(xiàn)下降趨勢,且最底層與空氣分配室直接接觸糧層水分比最?。挥行?jǐn)U散系數(shù)在0.092~0.43×10-3m2/d范圍內(nèi)變化,且80 m3/h通風(fēng)條件下,糧堆各層水分有效擴(kuò)散系數(shù)均小于其他2種通風(fēng)條件。
通過對比8種數(shù)學(xué)模型的R2及RMSE值,最終確定可基于Wang et al.模型建立不同通風(fēng)條件下,稻谷糧堆各層干燥數(shù)學(xué)模型,預(yù)測不同通風(fēng)條件下,稻谷糧層水分變化情況,隨機(jī)選取3種通風(fēng)條件下糧堆最底層第8天水分比,通過對比預(yù)測模型得到的預(yù)測值與實(shí)測值之間相對誤差小于10%,低于一般數(shù)值模擬的15%精度要求,該預(yù)測模型可信。