基于多元感知技术的微环境异味气体监测系统

2022-05-30 15:05刘甜甜张永军
电脑知识与技术 2022年22期

刘甜甜 张永军

摘要:鲜活牡蛎在保活运输过程中因其微生物繁殖造成不同程度的异味气体累积,降低了其存活率及鲜活品质。通过多元异味气体感知技术构建面向牡蛎无水保活运输的异味气体监测系统,可实现保鲜箱内温湿度、氨气以及硫化氢气体浓度变化的监测与预警功能,以规范管理牡蛎鲜活贮运的全过程,保证鲜食牡蛎的品质安全。该系统部署简单,可实时连续地实现对微环境实施监测任务,针对超出指标的异味气体浓度能及时预警提示并采取应对控制措施。实验结果表明,基于多元感知技术的异味气体浓度监测系统应用为鲜活牡蛎无水保活运输的异味气体监测提供了有效的技术支持,提升了同类甲壳类海产品的长时间贮运控制的管理水平。

关键词:多元感知技术;无水保活运输;异味气体监测;气体浓度监测系统;无线数据采集

中图分类号:TP315      文献标识码:A

文章编号:1009-3044(2022)22-0105-04

1 引言

牡蛎营养价值高,富含蛋白质、不饱和脂肪酸和多种微量元素等,其所含的不饱和脂肪酸有降低胆固醇等功效。但在其保活贮运过程中,因温度控制不佳造成微生物滋生,有害微生物交叉感染,牡蛎成活率和品质大幅下降,严重影响了消费者食用安全;同时,运输中因微生物滋生造成异味气体累积严重影响了其鲜食品质[1-3]。然而,随着人民生活水平的提高,消费者对于鲜食海产品品质以及其食用安全的需求也在不断升高。近年来,基于多元感知技术的实时监测系统应用于不同场景的监测与预测任务,取得了较好的效果。杨断利等[4]研究了基于IPSO优化BP神经网络的蛋鸡舍有害气体监测系统,将不同类型的氨气传感器监测精度提高了约20%,为鸡蛋养殖过程中有害气体的精确监测提供了新方法。付瑞玲等[5]对化工园区有害气体浓度进行了监测系统设计,手机发送报警短信可有效地实时监测CO、SO2的浓度,减少了事故的发生。肖军等[6]研发了基于NB-IoT和云平台的瓦斯浓度监测与预警系统,经过模拟实验和实测检验,验证了所设计的系统灵敏度高、响应速度快,适用于恶劣工况下的气体浓度监测任务。孙继平等[7]研发了矿井火灾监测与趋势预测方法,在分析温度监测法、气体监测法、烟雾监测法、可见光图像监测法等矿井火灾监测方法原理和特点的基础上,提出了基于多参数融合的矿井火灾监测与趋势预测方法。孙艳萍等[8]基于以往的硫化氢监测系统,设计了有线监测网络和无线监测网络结合的硫化氢监测系统。该系统通过现场设计完成对系统的测试表明,该系统能更加有效地对硫化氢气体进行实时监测,起到了预警保障作用。尹元跃等[9]对多元气体进行连续自动检测,运用计算机进行多点远程监测,设计与实现了基于改进433M无线通信技术的远程气体环境参数监测及净化系统。综上所述,利用多元气体浓度的无线感知技术,设计与实现精准稳定的微环境监测系统可以有效监测鲜活牡蛎在无水运输过程中异味气体变化,并采取及时有效的应对措施,实现对异味气体浓度累积的精准监测与预警处理,进而提高了鲜食海产品的品质安全。

2 系统设计与实现

本文设计与实现了一套微环境异味气体浓度监测装置及系统,该系统包括微环境监测模块、移动控制網关(移动控制端) 以及无线通讯模块。微环境监测模块可实现对运输空间内异味气体浓度的实时采集并上传。该监测系统的具体架构如图1所示。为达到对运输保鲜箱内异味气体监测及预测的目的,在保鲜箱内安装了MMD3005气体传感器模组以随时读取多元传感器数据并将数据整合后打包发送。一方面,通过在Zigbee(cc2530) 进行异味气体浓度等信息进行无线数据传输,另一端通过无线串口接收数据,在移动端控制网关实现对数据解析与处理,实现了保鲜箱内微环境异味气体浓度的实时监测与动态预警功能;同时,通过ZigBee(cc2530) 进行无线数据传输,并在移动控制网关进行基本数据趋势的可视化展示。

2.1 硬件电路设计

系统主要由微环境监测模块和无线通信模块组成。微环境检测模块内各芯片将采集到的箱内氨气、硫化氢、温度以及湿度数据通过ZigBee(cc2530) 模块,无线通信传送到移动控制网关进行基本数据处理与可视化管理。

2.1.1 微环境监测模块

为实现对保鲜箱内气体的监测,选用苏州慧闻纳米科技有限公司生产的MMD3005多元气体传感器模块作为主要微环境感知元件。MMD3005系列模组可同时识别和检测异味中的氨气(检测范围0~300ppm),硫化氢(检测范围0-10ppm)含量,并且兼具温湿度检测的功能,模组具有高灵敏度、高分辨率、低功耗的特点,使用寿命长。同时,该模组还提供了UART、模拟电压信号、PWM波形等多种输出方式,有高稳定性、优秀的抗干扰能力、温度补偿、卓越的线性输出。MMD3005系列模组的传感器是不同材料体系组成的多通道气体传感器,使用特定的调理电路和精确的算法将响应电导率变化转化成为与之相对应气体种类和浓度的电信号。异味检测模组MMD3005的电气化特性如表1所示:

2.1.2 异味气体无线收发数据格式

(1) 无线发送的数据格式

在数据采集过程中,软件分别对通道进行采样,采用中值滤波技术消除异味气体浓度值含有的噪声,获取数据被拆分成多个字节装入数组中发给ZigBee模块(cc2530芯片),并进行数据帧的封装处理。本模块共需要向上位机发送两类气体浓度的16进制数据,分别保存在6个字节中,需要在向ZigBee(cc2530) 芯片发送之前封装成28字节的数据帧。其中,帧头(0xAA)+地址(1字节) +温度(4字节) +电压1(硫化氢传感器) +电压值2(氨气传感器) (电压都为4字节) +气体类型1(2字节) +气体类型1浓度(4字节) +气体类型2(2字节) +气体类型2浓度(4字节) +报警/等级(1字节) +第28字节固定为累加校验码。MMD3005传感器十进制的输出格式如表2所示。

(2) 无线接收处理

移动网关中数据获取数据帧格式被转化为十进制方式为:温度(℃) +相对湿度(%) +硫化氢(ppm) +氨气浓度(ppm) +报警/等级。通过无线串口接收指令数据,移动网关程序通过判断起始帧标识0xAA来确定起始数据,并在处理程序中进行相关数据解析与处理。

2.1.3 无线通信模块 (无线串口)

无线通信模块采用的是一款小体积2.4GHz频段的ZigBee无线模块E18-2G4Z27SP,其呈贴片型,并适用于ZigBee设计及IEE802.15.4(2.4GHz) 协议;该模块为PCB板载天线,发射功率500mW,引脚间距1.27mm,采用cc2530射频芯片,芯片内部集成了8051单片机及无线收发器,并内置PA+LNA模块,极大地扩展通信距离、提升通信稳定性。

2.2 系统实现

2.2.1 微环境监测装置与实现

微环境监测模块实现与程序实现流程如图2所示。系统初始化设定采样时间间隔为10秒。首先模块进行初始化,并进行读取保鲜箱的id编号,记录当前时间;若时间间隔为10秒时,读取微环境多元传感器数据并上传移动终端暂存与处理。异味监测系统分别读取NH3、H2S以及温湿度的浓度数据信息,然后将读取到的信息进行整合至数据帧结构内打包后上传。随后,实时发送至移动控制网关进行接收、分析与处理,完成异味气体的预警管理功能。主控芯片通过cc2530模块传送数据到车载移动端的cc2530协调器进行数据采集,并由移动端口进行获取与解析;被解析的数据,按照其发展趋势进行短期预测与预警处理。其异味气体获取的Arduino关键程序如下所示:

String Temperature = ""; //温度

String Humidity = ""; //湿度

String NH3 = "";//氨气浓度

String H2S = "";// 硫化氢浓度

while (mySerial.available())//读取NH3, H2S气体浓度

{ //读入之后将字符串,串接到异味气体帧数组comdata上。

comdata += char(mySerial.read());

delay(2); } //延时一会,让串口缓存准备好读下一条数据

delay(3000);延时3秒

getAbornalGas(comdata);//获取异味气体数据帧

Serial.print(Temperature + "#" + Humidity + "#" + NH3 + "#" + H2S);

//通过cc2530无线串口无线传输数据至Android移动控制端(移动网关)

2.2.2 移动控制网关实现

移动网关异味气体数据采集与报警处理流程如图3所示, 相关的Android程序如下所述。接收程序首先对接收的程序进行解析处理,然后提取并保存保鲜箱的id以及发送时间,提取并保存数据中的NH3以及H2S的信息数据,判断发送时间是否累计达到5min。

如果没有达到5min便继续进行数据的提取和保存;若达到5min便将这一段时間内的数据进行分析,判断NH3或H2S两项气体数据超过阈值的次数。若其中一项超过次数达到20次便进行中级报警;若两项都超过20便开始高级报警;若都没超过阈值或超过的次数没达到20次便不报警,再开始新的一轮接收数据。最后对接收的数据进行整合形成可视化的趋势曲线以直观展示运输中微环境异味气体的浓度变化。

String[] s2 = message.split("#"); //解析接受的数据帧

myMessage my = new myMessage();//接受消息

my.temp = s2[0];

my.humidity = s2[1];

my.NH3= s2[2];

my.H2S = s2[3];

//接受温湿度、硫化氢以及氨气数据

if (current_select.equals("温度")) {

dates_temp.add(Float.valueOf(s2[0])); }

else if (current_select.equals("湿度")) {

dates_temp.add(Float.valueOf(s2[1]));  }

else if (current_select.equals("NH3")) {

dates_temp.add(Float.valueOf(s2[2])); }

else if (current_select.equals("H2S")) {

dates_temp.add(Float.valueOf(s2[3]));  }

该研究选用模糊聚类算法对气体浓度的预警阈值设置不同异味气体浓度指标的预警阈值。依据实验对象表面的微生物数量,分为正常与异常两个等级。通过实验得到的聚类结果分别对应两个异味气体浓度的划分,选取聚类的中心值作为异味气体浓度的预警阈值以划分预警等级。

3 实验与讨论

试验对象(牡蛎) 采购自本地水产市场,重量范围95~142g,长度9.5~12.3cm。通过三个对照组进行试验,每个对照组10只。牡蛎开口朝上摆放以方便判断其存活状态,其与保活容器体积比为1:3,试验存储微环境容器为恒温保鲜箱,其温控范围为5~20℃;试验对象放置于32cm×32cm×20cm的泡沫塑料保鲜盒内。保活冷链运输试验温度为10℃、14℃以及18℃条件;同时,采用集成的多元传感器(温度、湿度、氨气、硫化氢) 进行90h内的牡蛎异味气体浓度监测实验。实验中按照实验对象内微生物数量,设定氨气与硫化氢报警的阈值分别为15.5ppm和0.43ppm。图4和图5分别是氨气以及硫化氢在运输过程中浓度累积的监测与预警示意图。

通过不同运输温度的监测与预警实验,借助查准率(Precision)和查全率(Recall)来衡量监测与预警效果,详见表3。在10℃、14℃以及18℃保活运输实验过程中,对异味气体浓度数据的监测结果进行了有效的报警提示。此外,不同运输温度条件下,氨气的查准率和查全率平均为92.9%和92.2%;硫化氢的浓度监测与预警的查准率和查全率平均为92.1%和91.5%。

通过监测报警实验结果分析发现,在10℃和14℃温度条件下的监测与预警处理较为精准。而相对于10℃和14℃,18℃温控条件下易导致微生物繁殖较快,进而造成异味气体产生累积快,带来了监测结果的不稳定性,导致监测与预警处理质量下降。70小时后,氨气和硫化氢气体浓度累积同时加剧。在14℃和18℃条件下,对照组内实验对象的死亡率约为8~15%,而10℃的对照组未出现死亡现象。下一步研究工作要设计与实现更为精准的异味气体浓度监测与预警处理系统,建立牡蛎死亡趋势与其异味气体浓度累积关联的耦合模型,用以对其生存环境的异味气体浓度进行精准监测与控制,以提高牡蛎的保活运输质量,保证鲜食牡蛎的品质安全。

4 总结

基于多元感知技术,构建牡蛎无水保活运输条件下的异味气体监测系统可以精准地实施其保活监测任务。该系统具有低功耗、易部署的特点,其能精准监测运输保鲜箱内的微环境状态,实时掌握氨气、硫化氢及温湿度变化的趋势,并通过监控气体浓度的变化来达到精准报警提醒的效果,从而一定程度上延长了海产品的货架期时间,保证了消费者的食用安全。最后,在鲜活海产品的无水运输监测及预警研究上,该系统设计、构建与实现具有较高的应用价值。

参考文献:

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[6] 肖军.基于NB-IoT和云平台的瓦斯浓度监测与预警系统的研究[J].机床与液压,2021,49(6):60-63.

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