在線近紅外飼料品質(zhì)監(jiān)測平臺設(shè)計與試驗

金 楠 常楚晨 王紅英 陳媛媛 方 鵬

(中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院， 北京 100083)

0 引言

在保證飼料原料品質(zhì)的前提下，科學(xué)、合理的飼料配方及在飼料加工過程中實現(xiàn)飼料配方的保真是飼料生物學(xué)效價的重要保證[1]。傳統(tǒng)的飼料品質(zhì)監(jiān)測采用人工取樣、離線分析的方式，其耗費時間長、操作步驟多，且存在漏檢的不合格產(chǎn)品，對指導(dǎo)、調(diào)整飼料配方具有滯后性[2]。采用在線近紅外監(jiān)測技術(shù)可實時、快速檢測飼料原料及產(chǎn)品的營養(yǎng)成分，動態(tài)調(diào)整飼料原料的配制，以實現(xiàn)精準營養(yǎng)和既定配方的保真加工。

近紅外光譜分析是一種快速、無損的檢測技術(shù)，已在食品、農(nóng)業(yè)、制藥、煙草、化工等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[3-9]。文獻[10-14]研究表明，近紅外在定量分析飼料粗蛋白、粗纖維、氨基酸、水分等成分和飼料摻假等品質(zhì)方面的研究已相對成熟。而關(guān)于在線近紅外飼料品質(zhì)監(jiān)測方面的研究還相對較少，目前尚處于探索應(yīng)用階段。文獻[15]結(jié)合遠程反射光纖與近紅外技術(shù)測量了飼料的粗蛋白、醇提取物和粗纖維，為使用長距離光纖傳輸實現(xiàn)對飼料原料工廠化的在線分析提供了重要依據(jù)。文獻[16]在豆粕加工生產(chǎn)線上安裝了在線近紅外探頭，建立了近紅外定量分析模型，并評價其預(yù)測效果。文獻[17]將實驗室近紅外模型轉(zhuǎn)移到飼料生產(chǎn)企業(yè)進行在線應(yīng)用，定量分析豆粕的含水率和粗蛋白含量。文獻[18]配合使用100 m光纖近紅外探頭采集了靜態(tài)和動態(tài)的蛋白飼料原料近紅外光譜，結(jié)果表明，100 m光纖探頭不影響定量分析模型的預(yù)測精度和準確度。目前，在線近紅外光譜的有效獲取極大地限制了在線近紅外監(jiān)測技術(shù)在飼料生產(chǎn)線上的應(yīng)用，主要表現(xiàn)為生產(chǎn)線上飼料流動速度快，在近紅外探頭處料流不均勻，且料層厚度未達到監(jiān)測要求，導(dǎo)致監(jiān)測時產(chǎn)生光程不定和光散射效應(yīng)，獲取的光譜不連續(xù)、存在較大噪聲和誤差。

為實現(xiàn)在線近紅外技術(shù)在飼料生產(chǎn)線上的應(yīng)用，本文設(shè)計一種在線近紅外飼料監(jiān)測平臺，以降低飼料料流速度，提高料流的均勻穩(wěn)定性，滿足在線近紅外監(jiān)測光譜獲取的要求?；谄脚_的幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)構(gòu)建EDEM-Recurdyn耦合模型，通過正交試驗仿真模擬飼料顆粒在平臺內(nèi)的運動狀態(tài)，確定平臺結(jié)構(gòu)參數(shù)的最優(yōu)方案，并在此基礎(chǔ)上完成樣機試驗。

1 在線近紅外監(jiān)測平臺設(shè)計

1.1 在線近紅外監(jiān)測設(shè)備及位點布局

如圖1所示，飼料生產(chǎn)工藝流程主要包括原料的接收清理、粉碎，配料，混合，調(diào)質(zhì)制粒，冷卻，成品的包裝及發(fā)放等工序[19]。經(jīng)過粉碎的飼料原料由斗式提升機提升后由溜管輸送至旋轉(zhuǎn)分配器，根據(jù)原料種類和品質(zhì)配送到各配料倉，近紅外探頭安裝于斗式提升機與旋轉(zhuǎn)分配器之間的下料溜管處，原料分倉前進行飼料營養(yǎng)物質(zhì)的成分分析和品質(zhì)監(jiān)測。

圖1 飼料生產(chǎn)工藝流程及在線近紅外監(jiān)測平臺布置Fig.1 Feed production flowsheet and layout of online near-infrared monitoring platform

在線近紅外設(shè)備要與生產(chǎn)線的生產(chǎn)狀況、產(chǎn)能等相匹配，并確保足夠的量程和測量范圍。在線近紅外設(shè)備主要包括傅里葉變換非色散型和濾光片色散型兩類。本文采用Matrix-F型在線傅里葉變換近紅外光譜儀(布魯克儀器有限公司，德國)，其具有信噪比高、重現(xiàn)性好、掃描速度快等特點，波數(shù)范圍為12 000～4 000 cm-1，波數(shù)精度優(yōu)于0.1 cm-1，在線獲得的飼料樣品光譜信息數(shù)據(jù)通過光纖傳輸至位于中控室的主機，實時分析結(jié)果數(shù)據(jù)。

1.2 在線近紅外監(jiān)測平臺結(jié)構(gòu)和工作原理

飼料生產(chǎn)線上的下料溜管通常為圓形管，斗式提升機卸料后，飼料在溜管中下落速度快，料流不均勻且厚度未達到監(jiān)測要求，導(dǎo)致光程不定且存在光散射效應(yīng)，獲得的光譜不連續(xù)、噪聲大并存在明顯誤差，對飼料成分的預(yù)測精度產(chǎn)生極大影響[20]。因此，需要設(shè)計用于搭載在線近紅外探頭的監(jiān)測平臺。

圖2為本文設(shè)計的在線近紅外監(jiān)測平臺結(jié)構(gòu)圖，整體為方形管狀結(jié)構(gòu)，一方面便于近紅外探頭的安裝，另一方面增大飼料流道的橫截面積可降低料流速度；在方形管道內(nèi)壁焊裝2個呈一定角度對稱縮口的固定擋板，料流在輸送過程中撞擊到擋板改變料流方向并降低料流速度；活動擋板通過活動軸覆蓋安裝在固定擋板上方，根據(jù)飼料的流量上下浮動仿形，加強集聚效應(yīng)的同時防止料流堵塞。應(yīng)用時將整個平臺嵌入焊接于截斷的圓形溜管段的適當位置。

圖2 在線近紅外監(jiān)測平臺結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Structure of online near-infrared monitoring platform1.方圓過渡曲面 2.方形管 3.蓋板 4.探頭安裝板 5.固定擋板 6.活動擋板 7.近紅外探頭 8.圓形溜管

圓形溜管與方形管過渡段長度為100 mm，且受限于平臺在飼料生產(chǎn)線溜管上的安裝工況，方管長度L不得長于1 000 mm，因此確定方管長度范圍為700～1 000 mm。由于圓形溜管直徑為250 mm，為實現(xiàn)飼料顆粒的降速和流通順暢，方管寬度d需大于圓形溜管直徑，確定其尺寸范圍為250～350 mm。擋板組是平臺內(nèi)的核心結(jié)構(gòu)，包括固定擋板和活動擋板，如圖3所示，為形狀近似漏斗狀的集料空間。固定擋板形狀設(shè)計為直角梯形，直角邊緊貼于蓋板壁面，根據(jù)生產(chǎn)線飼料走料量確定梯形上底邊長度為150 mm、下底邊長度為80 mm，固定擋板角α和長度l根據(jù)近紅外探頭直徑80 mm確定尺寸范圍分別為18°～22°、180～240 mm?；顒訐醢遄怨潭〒醢迳系走呏料碌走呁暾采w，其長度s的計算式為

圖3 擋板組結(jié)構(gòu)示意圖Fig.3 Schematic of baffle group

(1)

式中β——活動擋板與蓋板平面夾角，(°)

為防止活動擋板與方形管壁的摩擦，活動擋板寬度略小于方管寬度，為d-10 mm。

本文所設(shè)計的在線近紅外飼料監(jiān)測平臺，通過在方管內(nèi)部加入擋板結(jié)構(gòu)來影響粉碎后飼料的運動軌跡，把料流在圓形溜管中的無序自由落體運動，改變?yōu)樵趽醢逍纬傻慕坡┒方Y(jié)構(gòu)空間內(nèi)的集料輸送，降低料流速度、提高料流的均勻穩(wěn)定性，將原本分散的飼料顆粒集中于近紅外探頭安裝位置。

2 在線近紅外監(jiān)測平臺EDEM-Recurdyn仿真模擬

2.1 離散元接觸模型選取

顆粒離散元接觸模型是包含顆粒運動信息的一系列方程，顆粒碰撞時產(chǎn)生相互作用力，在顆粒接觸點處產(chǎn)生重疊量，以此反映顆粒的運動過程，EDEM仿真主要解決顆粒間接觸力的計算迭代問題[21]。鑒于粉碎后的飼料顆粒含水率較低、形狀較規(guī)則，且顆粒間不發(fā)生黏附作用，因此本文選取Hertz-Mindlin接觸模型，如圖4所示，假設(shè)顆粒i與顆粒j間的接觸力為非線性，將接觸力和阻尼分解為法向和切向[22]。

圖4 接觸力學(xué)模型Fig.4 Contact mechanics model1.阻尼器 2.彈簧 3.摩擦器

Hertz-Mindlin接觸模型法向接觸力Fn為[23]

(2)

(3)

(4)

式中E0——等效彈性模量，Pa

R0——等效接觸半徑，m

δn——法向疊合量，m

Ei、Ej——顆粒i、j的彈性模量，Pa

νi、νj——顆粒i、j的泊松比

Ri、Rj——顆粒i、j的球體半徑，m

切向接觸力Ft為

Ft=-Stδt

(5)

(6)

(7)

式中St——切向剛度，N/m

δt——切向疊合量，m

G0——等效剪切模量，Pa

Gi、Gj——顆粒i、j的剪切模量，Pa

(8)

(9)

(10)

式中ε——恢復(fù)系數(shù)

Sn——法向剛度，N/m

m0——等效質(zhì)量，kg

mi、mj——顆粒i、j的球體質(zhì)量，kg

2.2 仿真參數(shù)設(shè)置

仿真模型中幾何體和顆粒的材料及相互作用參數(shù)如表1所示，仿真所選物理參數(shù)盡量接近實際情況[25]，飼料顆粒粒徑參考粉碎后飼料原料的平均粒徑[26]，設(shè)備相關(guān)幾何體材料為鍍鋅鋼板，仿真全域設(shè)置9.8 m/s2的重力加速度。

表1 EDEM模型中材料參數(shù)設(shè)置Tab.1 Material parameter setting in EDEM model

斗式提升機的每個畚斗分別設(shè)置上升、圓周、下降3種運動形式參數(shù)，如表2所示，使得畚斗能夠沿著牽引帶連續(xù)運動直至完成卸料。由于近紅外監(jiān)測平臺內(nèi)的活動擋板無驅(qū)動力，僅受顆粒的沖擊沿軸轉(zhuǎn)動，所以在Recurdyn軟件中設(shè)置活動擋板的從動轉(zhuǎn)動副，通過配置文件傳輸Wall數(shù)據(jù)實現(xiàn)EDEM-Recurdyn耦合。

表2 斗式提升機運動參數(shù)設(shè)置Tab.2 Motion parameter setting of bucket elevator

實際生產(chǎn)中，飼料顆粒由粉碎機供給后由斗式提升機輸送，為縮短仿真時間、提高仿真效率，顆粒工廠設(shè)置于畚斗內(nèi)，每個畚斗內(nèi)采用Generate方法生成粒徑為正態(tài)分布的球形顆粒。離散元模型的時間步長設(shè)置為瑞利時間步長的40%，完成8個畚斗拋料的仿真時間共1 s，數(shù)據(jù)輸出的保存時間間隔為0.05 s。

2.3 飼料流動特性仿真及結(jié)果分析

以試驗因素均設(shè)定為零水平為例分析飼料流動特性的仿真結(jié)果，即：方管長度為850 mm、方管寬度為300 mm、固定擋板角為20°、固定擋板長度為210 mm。仿真幾何體在SolidWorks軟件生成后導(dǎo)入到EDEM中，如圖5所示。

圖5 EDEM仿真模型Fig.5 EDEM simulation model

在EDEM模型仿真中，不同仿真時間t對應(yīng)的飼料料流分布和運動狀態(tài)結(jié)果如圖6所示。飼料顆粒的運動形式主要有3種，即：在畚斗內(nèi)相對靜止，隨畚斗向上提升；在斗式提升機機頭處脫離畚斗，發(fā)生拋料運動；進入溜管和在線近紅外監(jiān)測平臺后，受自身重力、顆粒間碰撞力及顆粒與幾何體間碰撞作用的滑動[27]。

圖6 飼料料流分布和運動狀態(tài)Fig.6 Distribution and motion state of feed flow

顆粒工廠從t=0 s開始生成飼料顆粒，裝滿畚斗后隨畚斗一起沿著牽引帶向上運動；在t=0.05 s時，畚斗1上升到頭輪位置開始繞傳動軸做圓周運動(圖6a)；畚斗經(jīng)過頭輪頂端，在t=0.15 s時，畚斗1內(nèi)顆粒開始拋料，畚斗2開始做圓周運動(圖6b)；當t=0.20 s時，畚斗1內(nèi)顆粒全部拋出，飼料顆粒在斗式提升機與溜管接口處運動狀態(tài)混亂不均，隨后沿著圓形溜管向下滑動(圖6c)；當t=0.40 s時，飼料顆粒開始進入在線近紅外監(jiān)測平臺(圖6d)；各個畚斗重復(fù)相同的作業(yè)過程，在t=0.75 s時，8個畚斗內(nèi)的顆粒全部卸料，畚斗沿著牽引帶下降(圖6e)；仿真模擬的全過程為1 s，飼料顆粒在通過近紅外探頭安裝位置時，受監(jiān)測平臺內(nèi)擋板的阻擋作用，料流能較好地穩(wěn)定集中在方管底部，料層厚度合理且未出現(xiàn)堵料現(xiàn)象(圖6f)。仿真過程中會有顆粒從畚斗內(nèi)流出或未拋進下料溜管而沿著斗式提升機機殼回落。

仿真模型整體作業(yè)過程合理，與實際工況較為吻合，可以用于模擬粉碎后飼料顆粒的提升和輸送過程。所設(shè)計的在線近紅外監(jiān)測平臺可以起到對飼料料流的降速和均勻效果。

3 試驗設(shè)計與指標測定

3.1 正交試驗設(shè)計

由在線近紅外監(jiān)測平臺的結(jié)構(gòu)設(shè)計和光譜采集條件可知，近紅外探頭采集光譜的優(yōu)劣與飼料料流在監(jiān)測平臺中的運動狀態(tài)密切相關(guān)，平臺的方管和擋板尺寸參數(shù)(圖2)影響飼料顆粒的速度和運動軌跡。方管長度L對探頭的安裝位置和飼料顆粒流速有影響；方管寬度d會影響顆粒流速和流量；若固定擋板角α過大、固定擋板長度l過長，則會造成飼料輸送效率的大幅降低，甚至堵料；而如果α過小，則對料流的集聚功能有所減弱。

因此，本文以方管長度L、方管寬度d、固定擋板角α、固定擋板長度l為試驗因素，進行四因素三水平的正交試驗，并根據(jù)飼料廠實際工況對在線近紅外監(jiān)測平臺安裝位置和尺寸的許用條件，確定各因素水平如表3所示。

表3 正交試驗因素水平Tab.3 Factors and levels of orthogonal test

3.2 指標測定

通過EDEM軟件仿真后處理模塊，在近紅外探頭安裝位置處設(shè)置顆粒捕捉單元，如圖7所示，將此區(qū)域劃分為20 mm×20 mm×2 mm的網(wǎng)格，監(jiān)控仿真中流經(jīng)此區(qū)域飼料顆粒的數(shù)量、速度等運動行為參數(shù)，根據(jù)顆粒捕捉單元采集的信息，確定顆粒平均速度和變異系數(shù)為正交試驗的2個指標。

圖7 顆粒捕捉單元網(wǎng)格示意圖Fig.7 Schematic of particle capture unit grid

顆粒平均速度表示一段時間內(nèi)飼料顆粒流經(jīng)近紅外探頭安裝位置處的流動速度，既不能流速過快，以保證探頭有足夠的時間采集光譜，又不能流速過慢，以保證生產(chǎn)線飼料料流的通暢。其計算公式為

(11)

n——網(wǎng)格數(shù)量

vi——第i個網(wǎng)格中顆粒的平均速度，m/s

變異系數(shù)表示顆粒的均勻程度，反映飼料顆粒在平臺內(nèi)的流動狀態(tài)，變異系數(shù)越小，料流越均勻穩(wěn)定，趨向?qū)恿鳡顟B(tài)。其計算公式為

(12)

其中

(13)

式中CV——變異系數(shù)，%

S——顆粒數(shù)量的標準差

Xi——第i個網(wǎng)格中顆粒的數(shù)量

4 仿真試驗結(jié)果與分析

根據(jù)表3中各因素水平，采用L9(34)標準正交表完成四因素三水平正交仿真試驗[28]，共計9組結(jié)構(gòu)參數(shù)組合仿真方案及結(jié)果，如表4所示，表中A、B、C、D分別為方管長度、方管寬度、固定擋板角、固定擋板長度的水平值。并利用極差分析法確定各試驗因素水平對顆粒平均速度和變異系數(shù)2個指標的影響。

表4 正交仿真試驗設(shè)計與結(jié)果Tab.4 Orthogonal design and simulation results

4.1 料流速度的影響分析

顆粒平均速度均小于實際飼料在溜管中的經(jīng)驗流速2 m/s，說明設(shè)計的在線近紅外監(jiān)測平臺對飼料料流起到了明顯的降速效果。表5為顆粒平均速度的極差分析。通過極差分析可知，各因素對料流速度的影響程度從大到小依次為方管寬度、固定擋板角、固定擋板長度、方管長度。

表5 顆粒平均速度極差分析Tab.5 Range analysis of mean velocity of particles

為直觀展示各因素對料流速度的影響，以因素水平的變化為橫坐標，顆粒平均速度為縱坐標，繪制圖8所示的指標關(guān)系圖。隨著方管長度的增加，顆粒平均速度單調(diào)增大，這是由于方管長度的延長增加了顆粒在平臺內(nèi)的滑動時間，到達近紅外探頭位置處就有更高的速度；方管寬度與顆粒平均速度的關(guān)系也為單調(diào)增加，方管寬度的增加實際上增大了固定擋板開口的間距，降低了顆粒集中度，減少了顆粒碰撞作用，從而促進顆?？焖偻ㄟ^平臺；隨著固定擋板角和長度的增加，顆粒平均速度有先減小后增大的趨勢。

圖8 顆粒平均速度與試驗因素的指標關(guān)系Fig.8 Relationship between mean velocity of particles and test factors

4.2 料流均勻度的影響分析

飼料顆粒的變異系數(shù)變化范圍較大，為7.61%～58.03%。表6為顆粒變異系數(shù)的極差分析，由分析可知，各因素對料流均勻度的影響由大到小分別為方管寬度、方管長度、固定擋板長度、固定擋板角。

表6 變異系數(shù)極差分析Tab.6 Range analysis of coefficient of variability

飼料顆粒變異系數(shù)與試驗因素的指標關(guān)系如圖9所示。方管寬度對顆粒變異系數(shù)的影響最為明顯，其他3個因素的影響程度大致相同，隨著方管寬度的增加，變異系數(shù)急劇增大，這是由于方管寬度的增加，增大了飼料顆粒在監(jiān)測平臺內(nèi)的擴散空間，顆粒在平臺內(nèi)的運動狀態(tài)更加混雜，從而增大了顆粒變異系數(shù)。

圖9 變異系數(shù)與試驗因素的指標關(guān)系Fig.9 Relationship between coefficient of variability and test factors

4.3 最優(yōu)方案的確定及驗證

由料流速度的影響分析確定的最優(yōu)水平組合為A1B1C2D2，由料流均勻度特性確定的最優(yōu)水平組合為A2B1C2D1，考慮到本文對料流均勻度的要求更高，且所有組合方案均有明顯的降速效果，方管長度和固定擋板長度對2個指標的影響較小，因此確定最優(yōu)方案為A2B1C2D1，即：方管長度L=850 mm、方管寬度d=250 mm、固定擋板角α=20°、固定擋板長度l=180 mm。

以確定的最優(yōu)方案為參數(shù)進行仿真驗證，得到顆粒的平均速度為0.87 m/s，變異系數(shù)為5.32%，仿真結(jié)果均優(yōu)于正交試驗，且料層厚度遠高于2 mm，達到在線近紅外監(jiān)測要求。

5 樣機試驗

為進一步驗證仿真結(jié)果的有效性，取經(jīng)過正交試驗優(yōu)化后的最優(yōu)尺寸參數(shù)組合將在線近紅外監(jiān)測平臺加工成型，安裝于湖南中聯(lián)飼料廠生產(chǎn)線上，如圖10所示，并進行飼料樣品的近紅外光譜實時采集。

圖10 在線近紅外監(jiān)測平臺的生產(chǎn)安裝圖Fig.10 Online near-infrared monitoring platform installed on production line1.在線監(jiān)測平臺 2.近紅外探頭 3.圓形溜管

經(jīng)驗證，該平臺可實現(xiàn)在飼料生產(chǎn)過程中持續(xù)獲得有效的近紅外光譜曲線，圖11為收集到的粉碎豆粕的近紅外光譜曲線，可以看到光譜平滑、連續(xù)且趨勢合理，大部分譜線波峰一致。雖然部分波段存在微量噪聲、吸光度略有差異，但所獲取的光譜已符合近紅外建模要求，相關(guān)指標性能良好。仿真優(yōu)化后的在線近紅外監(jiān)測平臺滿足設(shè)計要求。

圖11 近紅外光譜曲線Fig.11 Near-infrared spectrum curves

6 結(jié)論

(1)為實現(xiàn)在線近紅外技術(shù)在飼料生產(chǎn)線上的應(yīng)用，設(shè)計了一種在線近紅外飼料監(jiān)測平臺，通過在方管內(nèi)部加入擋板結(jié)構(gòu)、形成近似漏斗狀的集料空間，影響飼料的運動軌跡，降低料流速度，提高料流的均勻穩(wěn)定性，將原本分散的飼料顆粒集中于近紅外探頭安裝位置，滿足在線近紅外監(jiān)測光譜獲取的要求。

(2)基于平臺的幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)構(gòu)建了EDEM-Recurdyn耦合模型，以飼料料流在近紅外監(jiān)測平臺內(nèi)的平均速度和變異系數(shù)為評價指標，通過四因素三水平正交試驗，得到平臺結(jié)構(gòu)參數(shù)的最優(yōu)方案為：方管長度850 mm、方管寬度250 mm、固定擋板角20°、固定擋板長度180 mm，此時飼料顆粒的平均速度為0.87 m/s，變異系數(shù)為5.32%。通過樣機試驗驗證了仿真優(yōu)化結(jié)果的有效性，該平臺可持續(xù)獲得滿足在線分析要求的近紅外光譜曲線。