温度与相对湿度的变化关系范文

温度与相对湿度的变化关系篇1

生化培养箱过程中，存在温、湿度变化耦合性强、设备性能易变的问题，本文提出了一种基于解耦补偿的改进模糊控制设计方法，保证改进模糊算法计算的控制量相互独立，实现对温度和湿度控制量解耦关系的学习，对控制量进行补偿。

【关键词】

生化培养箱；智能；控制系统

生化培养箱是是生物、医学、环境保护、农林畜牧等行业的科研机构、大专院校、生产单位或部门实验室的重要试验设备，广泛应用于恒温恒湿试验、培养试验、环境试验等。然而长期以来，生化培养箱的温湿度控制存在严重耦合，研究生化培养箱的温、湿度控制算法，提升控制精度，对相关领域的生产和科研具有重要意义。

目前国内外对生化培养箱的温湿度控制主要通过开关控制、单纯PID控制及模糊控制来实现。然而开关控制效果非常粗糙，同时会造成设备的频繁启停，降低设备使用寿命；PID控制对于非线性时变、滞后较大的温湿度控制系统来说，鲁棒性不强；而单纯的模糊控制器存在静差，控制精度不够高。同时大部分生化培养箱控制系统由于没有考虑系统温、湿度的相互影响，加上生化培养箱模型的不确定性以及过程参数受环境影响变化大，导致对温、湿度控制的精度不理想。本文针对生化培养箱工作过程中温、湿度变化的耦合性强，以及传感器性能曲线受外界干扰较大等问题，为更好满足生化培养过程对温、湿度指标的工艺要求，采用神经元对温湿度控制进行解耦，同时采用变参数模糊控制，提升控制系统自调节能力，提高茶叶品质。

1算法结构

为了解决生化培养过程中，温度和湿度相互制约，相互影响的问题，需要对系统温、湿度变化进行解耦，然而生化培养过程的数学模型难以直接获取，导致常规的解耦方法无法使用。针对具有双输入双输出的生化培养箱，本文提出了一种基于神经元解耦的变参数模糊制方法，其结构如图1所示。整个控制系统由基于改进模糊算法的温、湿度独立控制，以及基于神经元的解耦补偿两部分组成。基于改进模糊算法，首先利用模糊控制器根据温、湿度设定值和系统检测反馈值，实现对温、湿度独立闭环控制，同时为了解决传感器漂移和固定参数模糊算法环境适应性差的问题，采用粒子群算法算法对模糊隶属度进行在线优化。神经元解耦补偿器，位于模糊控制器与控制对象之间，利用神经元的自学习特性，实现对温度和湿度控制量耦合关系的学习，利用解耦结果对控制量进行补偿。从而保证改进模糊算法计算的控制量相互独立，无需关心耦合关系。

2模糊控制器的设计

温度模糊控制器采用双输入，单输出结构。输入e1为生化培养过程温度与设定值偏差。根据生化培养过程工艺的专家经验，温、湿度模糊控制的规则，均按照偏差较大时快速调节，偏差较小时精细调节的原则，总结出模糊控制规则，如表1所示。根据所本文所设计的隶属度及模糊推理规则，同时利用Mamdani模糊推理方法进行解模糊，得到模糊控制查询表。通过清晰化接口和查询表，分别得热电偶电流和鼓风机转速的调节量。

3实验与应用

为了验证本文提出算法的有效性，采用对比实验的方式，从系统性能方面对系统运行效果进行实验分析。控制目标设定为温度37℃，相对湿度30%。在实验过程中两种控制策略下对应的箱体内温、湿度变化曲线分别如图2和图3所示。不难看出，本文的方法，由于采用了解耦补偿，温、湿度变化的耦合性得以改善，局部扰动明显减小；同时由于采用了模糊控制，相对于PID控制，不但提升了控制精度，同时较小了系统超调量、也加快了系统响。系统进入稳态后，采用本文方法的温度控制误差小于0.4℃，相对湿度误差仅为2.5%。从对比实验结果上看本文方法在控制系统性能上，优于传统的模糊控制控制。

【参考文献】

[1]栗震霄.提高生化培养箱温度控制精度的试验研究[J].粮油加工与食品机械，1999，15(6)：58－61.

[2]顾敏明，潘海鹏.湿度专家控制系统的设计与实现[J].工业仪表与自动化装置，2007(4)：20－22.

[3]Mann,G.K.I,Gosine,R.G.Three-dimensionalmin-max-gravitybasedfuzzyPIDinferenceanalysisandtuning[J].FuzzySetsandSystems,2008,(2):300-323

[4]郭文川，程寒杰，李瑞明，等.基于无线传感器网络的温室环境信息监测系统[J].农业机械学报，2010，41(7)：181－185.

温度与相对湿度的变化关系篇2

关键词：酒柜 湿度 控制

中图分类号：TP2 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）03（a）-0084-01

酒柜作为储藏红酒的家电产品，属于制冷器具的范畴，一直以来用于调节红酒的储藏温度作为主要功能。但随着消费者对于红酒口感要求的提高，湿度的控制也成了一个好的酒柜的重要特性，因为湿度会影响到红酒的软木塞，不合适的湿度会使软木塞干裂或湿腐，对葡萄酒的质量产生致命的影响。

由于制冷过程的除湿效应，过去对于酒柜的湿度控制没有定量的要求，直到欧盟的EUP指令No 643/2009的颁布，在指令的附录1中对于红酒储藏间室做了明确定义，明确了对于酒柜产品贮藏温度的变化小于0.5K以及相对湿度要控制在50%～80%之间，并在细则中明确了测试方法及具体要求。

本文以SC-102Y压缩式制冷酒柜为例，探讨通过控制方法实现酒柜保湿功能的方法。

1 酒柜制冷控制过程的湿度变化趋势

酒柜以纯直冷的方式运行，温度设定为12 ℃，感温点的温度控制开停按±1K进行压缩机控制的情况下，对应开机/停机时间为8 min/26 min，随着压缩机开停，箱内的湿度也在50%RH湿度的上下波动，由于压缩机开停机时间较长，湿度波动范围也较大（38%～60%），开机制冷时湿度下降，停机时湿度回升。

由于EUP指令要求的不是平均湿度，所以降低湿度波动范围是首先要解决的问题，对应到冰箱的控制则是在满足箱内温度控制的前提下减小冰箱的开停周期。

2 压缩机开停周期对于酒柜湿度波动的影响

为验证开停周期与箱内湿度波动的关系，脱离开原有温度控制系统，直接设定压缩机的开/停时间来分析箱内温度、湿度的对应的关系。

试验共设定四个不同的开停机时间参数，从左到右对比见表1。

从上表的数据对比，说明减小开停周期是能够降低箱内的温度和湿度的波动范围，而箱内湿度的波动大小与蒸发器温度变化是同步的。同时，开机率的变化不仅影响到箱内的温度，同时影响到箱内的湿度。当箱内温度为12 ℃时，湿度基本处于50%RH左右，如要继续提高箱内湿度，应增加其它有效措施。

而通过试验过程的温湿度变化曲线，可以看出，采样点本身的温度对湿度的影响不大，当温度从18 ℃～12 ℃的降温过程中，湿度处于一个基本稳定的状态。而且箱内湿度的高低与蒸发器的最低温度有着明显的对应关系。

所以提高蒸发器温度是提高箱内湿度的有效途径，但要兼顾箱内温度控制的要求。

3 风机循环对箱内湿度的影响

3.1 风机循环方案

通过降低开停机周期可以减小箱内湿度波动，而提高蒸发器表面温度则能提高箱内湿度值。提高蒸发器表面温度的一个方法是采用全金属内胆，该方法与控制系统无关，在本文中不做详细说明。另一个方法是增加风扇电机，提高蒸发器散热效率，在提高箱内温度均匀性的同时，提高箱内湿度。

通过对比风扇不同的安装位置的影响，确定只有当风扇对着蒸发器吹风时，才能提高箱内湿度。如果风扇远离蒸发器或吸风时，会影响到压缩机的开停，但对于湿度没有明显的效果。

3.2 风机控制规则的对比

风机按不同的控制时的对比如下。（如表2）

风机的加入通过提高蒸发器的换热效果，提高蒸发器温度来实现提高箱内湿度的目的。实际应用中，风扇电机与蒸发器的相对位置对于提高湿度的效果极为重要。

方案1波动太大且开机率高，不可行。方案2效果最为明显有效，但在实际应用中应注意与风扇位置及风量的配合。方案3的温度及湿度波动最小，也基本可满足要求。对比风机对蒸发器温度和箱内温度、湿度的变化影响，根据蒸发器感温头温度控制风扇电机的运行是最佳控制方案。

从压缩机开机/停机时间对比看，增加风扇电机后，由于感温头温度变化更快，导致开停机加快，在控制规则不变时箱内湿度波动变小，可同时降低耗电量。

4 酒柜湿度优化控制方案

而对于不带风扇电机的酒柜产品，要达到同时满足酒柜温度和湿度的控制要求，只有通过控制规则的改进在满足箱内温控的前提下减小湿度波动、提高最低湿度值，制冷控制规则的改进主要是：减小开停机温差，以实现加速开停的目的，当箱内温度与设定温度接近时，增加开停机的时间限制，稳定状态较快开停机，减少温度与湿度的波动。

要提高箱内在制冷状态下的湿度值，最为有效的方案是增加箱内循环风机，但应注意风机的位置及控制方式，使箱内的温度波动和湿度满足标准要求。

参考文献

[1] COMMISSION REGULATION （EC） No 643/2009 of 22 July 2009——implementing Directive 2005/32/EC of the European Parliament and of the Council with regard to ecodesign requirements for household refrigerating appliances.

温度与相对湿度的变化关系篇3

1项目简介和负荷计算

梅溪湖国际文化艺术中心艺术馆为政府投资建设的文化设施类项目，定位于湖南省规模最大、功能最全、全国领先、国际一流的艺术馆，是省市重点建设项目、长沙市地标性建筑。艺术馆地上建筑面积约2．3万m2，具有面积400～3000m2的多个艺术品展厅、艺术品拍卖厅、多功能厅、报告厅、培训室、艺术家工作室等场所。本项目艺术馆展厅部分室内设计参数见表1。该艺术馆展厅很多，选用最具代表性的大盒子展厅作为研究对象，大盒子展厅定位于实验性艺术展览，其面积为896m2，净高为7m。参照GB50189—2005《公共建筑节能设计标准》，艺术馆人均占有的使用面积取5米2／人，人均新风量取25米3／（时•人），公共照明功率密度值取20W／m2，电器设备功率取15W／m2［1］，通过负荷计算得到大盒子展厅的冷负荷为140kW，其中新风负荷为65kW，室内负荷为75kW，室内湿负荷为15．3kg／h，新风量为4480m2／h。

2空调方案的选择及分析

为响应国家节能减排政策和湖南湘江新区建设两型社会的号召，同时参考艺术馆顾问的意见，本项目空调设计非常重视系统的节能运行和室内环境恒温恒湿的原则。

2．1比较分析的基础和条件大盒子展厅室内空气设计状态点为N（t＝24℃，φ＝50％），通过计算得到绝对含湿量d＝9．5g／kg干空气，保持含湿量不变，干球温度每变化1℃引起相对湿度变化见表2。由表2可见，室内干球温度上升或者下降1℃引起相对湿度变化约为3％，为维持室内±3％的相对湿度，本项目温度控制精度确定为24℃±1℃。根据GB50736—2012《民用建筑供暖通风与空气调节设计规范》，室温允许波动范围为±1℃时，送风温差宜为6～9℃，且换气次数不宜小于5次。经与设计方多次讨论研究，最终确认3种空气调节方案适合本项目：方案一为一次回风＋再热空调系统；方案二为二次回风空调系统；方案三为温湿度独立控制空调系统。

2．2空调系统能耗分析3个方案送风温差均取6℃，机械露点取95％，方案一的计算和分析结果见表3。表4所示为方案二的计算和分析结果。方案三利用新风溶液调湿机组处理新风和室内湿负荷后与回风混合，然后利用高温冷冻水处理显热至送风点状态点，其处理过程见图1。由表5和表6可以得到，离心式冷水机组在冷冻水供／回水温度为12℃／17℃工况下比在6℃／11℃工况下平均性能系数COP高26％。从空调设计师角度来讲，更关注的是在设计工况下的整个空调系统的能效，溶液除湿机组平均性能系数为4．77，横流式冷却塔平均性能系数为151．8。对于输送能耗：依据GB50189—2005，空调冷冻水管道的输送能效比为0．0241，冷冻水泵和冷却水泵输送能效比均取0．0241。方案二和方案三送风量一致，风系统能耗基本相同。为简化计算，系统能耗暂不考虑风系统能耗，方案二和方案三在满负荷工况下能耗分别。

2．3室内环境控制精度分析空调控制中主要是温度和相对湿度的控制，这2个参数常常是在一个调节对象里同时进行调节的2个被调量。2个参数在调节过程中又相互影响。如某些原因使室内温度升高，引起空气中水蒸气的饱和分压变化，在含湿量不变的情况下，将使相对湿度减小。二次回风系统的控制历来是工程上的难点，首先，二次回风在总风量中的比例很难确定，二次回风阀和一次回风阀联动，改变二次回风阀开度的同时改变了一次回风阀的开度。其次，加入二次回风可改变室内空气状态，如果在调节过程中风阀变动频繁，易引起系统振荡。第三，空气的流动和阀门开度是非线性关系，无法根据阀门开度准确判断实际的空气流量［3］。第四，二次回风系统调节比例以及盘管开度调节需要根据自控系统结果设定，因具有一定的滞后性，从而导致精度不是很高。因此，二次回风空调系统不适合有严格湿度要求的空调系统，如要求相对湿度精度在±3％的空调系统。

而基于溶液调湿技术的温湿度独立控制空调系统从根本上避免了传统空调对空气温湿度耦合处理的方式，采用温度和湿度分开处理的方式。这种温度和湿度分开处理的方式决定了温湿度独立控制空调系统必将满足环境热湿比的变化，由新风段负责室内湿负荷，混风段或风机盘管负责室内显热，即等湿降温。新风段是依靠调节溶液的浓度调节新风含湿量，以满足环境不停变化的散湿量变化。当干燥新风承担了所有的湿负荷以后，混风段或风机盘管只需承担显热，也就是只需要降温，这样一次性达到送风的要求值。这种分开处理温湿度、直接快速达到送风状态的空气处理方式简化了空调系统在控制中的复杂性，降低了控制误差。而依靠改变溶液浓度控制新风含湿量的方式要比冷冻除湿控制冷水流量的方式更加易控制、更加精准。温度湿度分开处理的方式，决定了其比传统冷冻除湿方式对送风温湿度控制精度高，并且可满足不同热湿比的变化；再者溶液式的除湿方式比通过控制冷水流量的方式的除湿能力强、除湿范围广且湿度控制精准，消除了冷冻除湿在控制上的滞后性。以上决定了温湿度独立控制空调系统能够控制室内温度精度为±1℃，相对湿度精度为±3％。

3结论

如何保证实现艺术馆、博物馆等特殊场所空调系统的节能运行和室内环境温湿度稳定控制是值得设计师重点考虑的问题，笔者对3种空调方案从能耗和温湿度控制方面做出分析，结论如下：1）方案一：一次回风＋再热空调系统，空气处理过程相对简单，实现室内温湿度控制要求相对容易，但是为了降低送风温差，对空气进行再热处理，冷热抵消，造成了大量的能耗浪费。2）方案二：二次回风空调系统，利用二次回风降低送风温差，没有造成冷热抵消，但是二次回风采用冷冻除湿，冷冻水须处于较低的温度，造成冷水机组运行效率不高，且二次回风的控制历来是工程上的难点，在相对湿度精度在±3％的空调系统中不适合采用。3）方案三：温湿度独立控制的空调系统通过溶液调湿机组除湿，然后采用高温冷冻水除显热，在满负荷运行状态下比方案二节能13．8％，在部分负荷情况下，随着显热负荷比重增大，节能效果将会更加明显［5］。溶液调湿空调系统对热负荷和湿负荷独立处理，更能适应各种空气处理工况，温湿独立控制的溶液调湿空调系统能更好控制室内空气温湿度。鉴于温湿度独立控制的溶液调湿空调系统具有较好的节能效果和室内温湿度控制精度，尽管初投资有所提高，梅溪湖文化艺术中心艺术馆项目最终选择了该方案。

温度与相对湿度的变化关系篇4

关键词：自动站 人工站 温度 湿度 对比分析

CAWS600气象业务地面自动观测站（以下简称自动站），能够对气压、风向、风速、温度、湿度、地温、蒸发、雨量等气象要素进行自动监测，将实时气象要素值显示在计算机屏幕上，且根据气象观测业务的规范要求对采集到的各种气象要素进行数据处理和数据传输，为全国气候分析和天气预报的制作提供准确、及时的气象原始数据，并为阿拉善盟农村、牧区气象灾害防御，政府领导决策提供依据。对于保障自动站获取准确的、有代表性的、有比较性的气象记录和减小对气候统计值可能产生的影响、提高天气预报准确率、做好气象服务工作及资料使用等方面均具有许多现实意义。

1 基本资料

自动站、人工站所用资料取自巴彦诺尔公国家基准气候站2008年1月至2009年12月平行观测对比资料。自动站温、湿度值为正点时刻00分的实时观测值，人工站温、湿度值取自正点观测时次前15～00分的实时观测值，两者由于观测业务要求和观测方法不同，在观测时间上存在着一些差异。

2 CAWS600自动站与人工站温、湿度的差值分析

2.1各定时观测时次和日平均温、湿度值的差异

就平均值而言，08时、14时和20时气温观测值自动站比人工站分别偏高0.4℃、0.4℃和-0.2℃，02时自动站与人工站气温差值为0.0℃，日平均气温自动站比人工站偏高0.1℃。气温值出现上述差异的原因主要有：一是自动站与人工站两套观测设备本身存在仪器差，是一种系统性偏差；二是由于自动站是自动通过采集器对传感器进行数据提取，而人工站则为人工读取数据，每天值班人员不同，个体差异也会造成人为的误差；三是自动站与人工站两者观测取值时间存在0～15分钟时间差所引起偏差，在这一时间差内，除受日出时间和晴雨变化的影响，导致气温值会出现波动外，受气温日变化的影响较为突出。且随着季节不同，差值也不同。在冬半年，晴天条件下，日出大多在07～08时，08时观测时气温上升较慢，差值较小，只有0.1℃，其中2008年2月、11月、12月还出现负值；从以上分析可以看出，除其他客观因素之外，观测时间上的不同步是造成自动站与人工站温度差值的主要原因。

月平均最高气温自动站与人工站的偏差较小，平均差值为0.2℃，夏半年为0.1℃～0.3℃，冬半年为0.0℃～0.3℃，冬半年偏差程度高于夏半年；月平均最低气温自动站与人工站的偏差与最高气温相同，差值较小，平均为0.3℃，夏半年为0.0℃～0.6℃，冬半年为0.0℃～0.6℃，冬半年偏差程度高于夏半年。说明自动站温湿传感器随着使用年限的增长出现了老化现象，为了保证获取资料的准确性，定期对传感器进行校准和更换是非常有必要的。

2.2温、湿度月极值的差异

2.2.1最低气温极值

根据自动站与人工站月最低气温极值的差值随月最低气温极值的演变情况，差值变化区间为0.0℃～0.7℃之间，均为正值变化，且差值随着月最低气温极值的上升，差值增幅呈略增大的趋势。

2.2.2月最高气温极值

根据自动站与人工站月最高气温极值差值变分析，月最高气温极值的差值变化不稳定，其值变化区间为0.0℃～0.8℃，平均差值为0.3℃，且均为正值。2008年月最高气温极值的差值0.2℃，而2009年月最高气温极值的差值0.4℃，差值增加0.2℃，除其他客观因素外，可能与自动站温湿传感器随着使用年限的增长出现了老化现象有关。

2.2.3月最小相对湿度

根据自动站与人工站月最小相对湿度差值变化与最小相对湿度变化关系可见，自动站与人工站月最小相对湿度差值变化与最小相对湿度的高低有关，当月最小相对湿度（人工站）

3 结束语与讨论

综上所述，自动站与人工站温、湿度值存在弱系统性偏差现象，选择精度高的温、湿度传感器可减小气温、湿度偏差。同时自动站温湿传感器随着使用年限的增长出现了老化现象，定期对传感器进行校准和更换是非常有必要的。最高气温极值的差值变化不稳定；月最小相对湿度在

参考文献：

1朱虹，陈子云.细节决定地面观测质量[J].沙漠与绿洲气象，2009，3（B08）：106-107.

2殷剑虹，蔺波.面向基层气象台站的科研管理探讨[J].沙漠与绿洲气象，2009，3（B08）：246-247.

3吴达鸿，陈建文.基层气象台站的测报质量管理[J].广东气象，2009，31（2）：59-60

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温度与相对湿度的变化关系篇5

关键词：液体除湿空调系统 除湿器 实验 性能分析

液体除湿空调系统对驱动热源的要求较低，一般的工业余热、废热以及地热、太阳能能可再生的低品位能源均可利用，应用研究具有广阔的前景。

除湿器是液体除湿空调系统的核心装置，常用的有“绝热型除湿器” 和“内冷式除湿器”两种。对除湿器的数学分析，R.E.Treybalt用“微元控制体模型”方法，将绝热型除湿器沿高度方向划分为微元控制体，在稳定除湿状态下，推导出传热传质的控制微分方程[1]，H.M.Factor、G.Grossman、P.Gandhidasan等人在数值算法上作了一些改进，使其能够较好地求解发生在绝热型除湿器中的传热传质过程[2] [3] [4]。由于除湿过程是放热过程，为了提高除湿效率，除湿过程需进行冷却，使除湿溶液保持较低的蒸气压力，即采用内冷式除湿器，该技术也有众多学者进行了研究，认为除湿器内除湿溶液以降膜的形式与被处理空气接触，进行传热传质[5][6][7]。实际上，除湿器内的传热传质过程是一个很复杂的过程，除湿的性能受多因素的影响，而在数值的模拟过程中，往往忽略了这些影响的因素。因此，除湿器的实际效果和理论模拟会有一定的差异。随着液体除湿空调趋于实用，分析实际运行和理论计算间工作参数的差异，对今后的系统设计和运行调整会有帮助。本文就除湿空调系统中的除湿器的性能进行实验，并将测定的数据与理论计算值进行比较。

1 除湿器的数学模型 除湿器的数学模型，通常采用双膜理论进行分析。本系统采用的装置为绝热型填料塔除湿器，溶液从填料上方喷淋，空气从填料下方进入，两者在填料间进行逆向流动的传热传质，传热传质简化模型如图1所示。

对于除湿器传热传质存在如下的关联式：

空气在各截面上的湿度变化：

（1）

空气在各截面的温度变化：

（2）

溶液在各截面上的温度变化：

（3）

溶液在各截面的浓度变化：

（4）

式中 Fa——空气的传质系数；

Y ——空气含湿量，g/kgDA；

A ——表面换热系数，kW/m2℃；

m——质量流量，kg/s；

t ——温度，℃；

H——焓值，kJ/kg；

——导热系数，kW/m℃；

C——比容，kJ/kg℃；

——溶液浓度。

2 液体除湿空调实验系统及除湿器试验方法 空气除湿空调实验系统由除湿器、再生器、加湿器和溶液冷却器等主体部件构成。各设备按溶液与空气流程依次布置，如图2所示。其中除湿器结构形式为无冷却逆流式填料塔。填料塔直径为0.3m，填料的比表面积350 m2/m3；填料的平均当量直径为0.01 m；填料高度1.0 m。液体除湿剂采用LiCl溶液。

除湿器的实验研究主要是在空气与溶液的流量稳定时，调节空气与溶液的入口工况，研究其出口参数——空气的出口温度与湿度和理论模拟值的接近程度和变化趋势。本实验为了实验结果具有可比性，各工况参数设有参照值，具体各值为：

1 环境温度35 ℃，大气压力1.01×105 Pa；

2 溶液的入口浓度40 %，溶液的入口温度30℃，溶液的入口流量920 L/h；

3 空气的入口温度35 ℃，空气的入口湿度20g/kgDA，空气的入口流量390 m3/h；

实验的主要实验内容是，分别改变溶液入口的温度、浓度和流量，以及被处理空气的入口温度和湿度条件下，观察除湿器出口空气的温、湿度变化，并和理论值进行比较。

3 实验结果及讨论 实验结果经过整理，填料塔除湿器当某一参数改变时，被处理空气的温、湿度的变化趋势与模型计算值的比较见图3至图7。由图3～图7所示可见，实际结果同模型计算结果有着相同的变化趋势，实验值和理论值吻合较好。从图线的变化趋势看，除湿器的工作过程有以下特点：

a．空气除湿后的出口温度在各工况下都同溶液的入口温度非常接近，除湿后空气的湿度也与溶液的温度成正比例关系，这说明在实际运行中被除湿处理空气的出口状态受溶液入口温度的影响具有决定性，保持在除湿过程中溶液的温度将有利于空气的除湿效果；

b．在溶液流量比较小时，空气出口温度与湿度明显升高，一是因为溶液流量过小，不能保证填料充分润湿，传热传质面积减小，除湿性能下降；二是溶液流量过小，溶液热容量减小，溶液吸湿时产生的潜热使溶液的温度上升，降低了除湿剂的吸湿能力。在本文所研究的实验条件下，如图5所示，溶液流量为700L/h时，是除湿性能显著改变的转折点。由此可见，除湿器要有良好的吸湿性能，一定要有合适的溶液流量，或者说要有合适的空气溶液流量比；

c．溶液的入口浓度对空气温度变化不大，而影响着空气出口的湿度，空气的出口湿度影响着把空气绝热加湿后可达的空气状态。当空调送风温度为25℃时，溶液的浓度可以在32%，当送风温度要求为20℃时，溶液的浓度必须提高到40%。

d．进口空气所处的热力状态对空气出口参数的影响较小。

4 结论 a．实验值和理论值有相同的变化趋势，双膜理论用于除湿塔热力分析可行。

b．在除湿过程中，，溶液的入口参数对处理后空气温、湿度的影响大于空气的入口参数。

c．实验值和理论值之间存在偏差，空气的出口温度实验值偏小于理论值，空气的出口湿度实验值偏大于理论值。

参考文献 1. R. E. Treybal. Adiabatic gas absorption and stripping in packed towers. Industrial and Engineering Chemistry. 1969: 61～68.

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6. A.I.Zografos， C.Petroff. A liquid desiccant dehumidifier performance model. Transactions of ASHRAE.1991: 650-656.

温度与相对湿度的变化关系篇6

关键词：人工湿地；氨氮；季节影响；负荷率；温度

中图分类号：X703.1 文献标识码：A 文章编号：1674-0432（2011）-08-0070-3

1 概述

人工湿地是19世纪70年代出现的新型污水处理技术，具有投资低、操作和维护简单、生态友好等优点，在生活污水、工业废水、农田废水、河流污染治理等应用广泛，特别在处理村镇污水中具有显著优势，是政府、环保专家和受服务者一致推崇的技术。但这种系统脱氮规律认知尚存在盲点，不同类型人工湿地、不同条件下对总氮去除效果迥异，去除率20-80%不等（北美数据库关于湿地系统统计信息（USEPA，1993）），严重制约了其应用。

植物及其根系微生物是人工湿地除污染的重要执行者，其生长受季节影响严重，相应地，季节对人工湿地系统除氮效果也显现出一定影响，明确不同季节人工湿地系统除氮规律对其管理优化具有重要意义。目前关于季节对人工湿地去除NO2--N, NO3--N, NH4+-N,TN速率的影响均有报道[1-4]，结合前人研究成果和课题组前期研究结果，本文拟从水温和污染负荷率这两个关键季节影响因素出发，分析表流人工湿地和潜流人工湿地串联工艺对NH4-N的去除动力学受季节影响的规律，为明确人工湿地系统除氮规律提供支持，为北方地区人工湿地常年稳定运行管理提供借鉴。

2 材料与方法

2.1 人工湿地系统

试验系统由两个自由表面流（FWS）和两个潜流型单元（SSF）间接串联组成，如图1所示，1#表面流单元长15m，宽15m，高1.0m；3#表面流单元长30m、宽15m、高1.0m；两个潜流型单元均长30m、宽15m、高1.5m，基质厚度1.0m，水面距基质表面0.15m。

图1 人工湿地系统的工艺流程图

Fig.1 Schematic diagram of the constructed wetland system.

在自由表面流湿地(FWS)及潜流湿地（SSF）分别种植水葫芦、大瓢和芦苇植物，芦苇最初种植密度为2株/m2，经过几个月运行之后，已经长成了60株/m2。

表1 原水水质指标

Table1 Raw water quality indicators

2.2 系统的运行操作

本文通过连续监测了一年期各湿地单元进出水指标，进水温度变化范围为0.4-26℃，进水污染物组分随着河水流速及流量成季节性周期变化，本次的研究目的主要是评价人工湿地在北方地区氨氮的去除效率随季节性的变化规律，同时研究与季节相关参数温度和进水污染物负荷率等之间的关系对氨氮的去除效果的影响，为人工湿地在中国北方地区的推广提供支持。

系统首先由原水泵将水抽至原水箱，再由进水泵及流量计控制进水流量，保证湿地内的水力负荷率（HLR）在一个常数值，由于1# FWS与其他单元湿地面积不同，在1#FWS的HLR为1.62m/d, 其他单元为1.51m/d两个不同值，在FWS里我们假设内部植物及挂膜体积相对于整个湿地对流量影响甚微，可以忽略不计,因此1#及3#FWS里HRT分别为7.81和15.62h,再加上在2#及4#SSF里的停留时间分别为3.85h，因此在人工湿地内的总停留时间为36.13h，进水通过FWS之后再由重力作用进入到SSF里，最后从砂率池出水直接排入河流。

2.3 分析方法

每周取水样一次，分析指标包括氨氮、PH、DO、CODmn、Temp等，采用《水和废水监测分析方法》（第四版）中的标准方法分析各水质指标。

2.4 反应速率和温度系数的计算

通常来说，基质的降解服从一级反应动力学为基础，生物反应过程经常用一级动力学反应来描述[5]，在研究过程中以污染物各组分每月的平均值作为基础来研究反应速率及温度系数。一级动力学模型通常的表达方式为

式中表示氨氮的出水浓度（mg/L）； 表示氨氮的进水浓度（mg/L）； 表示体积去除速率常数（d-1）； 表示面积去除速率常数；HRT表示水力停留时间（d）；HLR为水力负荷（m/d）。温度对体积去除速率常数及面积去除速率常数的影响可以用Arrhenius 方程来修正。

表示温度在20℃时表示体积去除速率常数（d-1）； 表示温度系数；T表示水温（℃）；将（3）式两侧同时取对数，得到ln（ ）关于（T-20）的线性回归方程，以ln（ ）为斜率，以ln（）为截距。通过相关系数R来评价所有线性回归的适应性。

3 结果与讨论

3.1 温度的影响

1月至3月及11、12月，湿地的月平均进水温度为2.28℃（范围0.8-3.6℃），高于当时的月平均环境温度，FWS与SSF出水温度相比较进水温度而言没有明显变化。在整个研究期间，河水中氨氮的浓度范围在0.5-16mg/l之间波动，其浓度在温度较低季节含量相对高，在温度较高季节含量相对较低，从图2可以看出，氨氮的浓度与水温成显著负相关，分析认为，这一规律与季节有关。每年的冬季和春季气温、水温较低，同时永定河处于干枯季节，降雨量少直接导致河流中污染物组分浓度升高，反之，夏季水温高，降雨量大，这种现象发生变化。

图2 氨氮的进出水浓度、温度随时间变化情况

Fig.2 The influent AN concentrations and Temperature changed with tim。

通过计算，当湿地内部月平均温度从1.35℃到24.3℃时，体积去除速率常数Kv变化从0.13-7.0d-1，并且其变化情况是与温度成正相关（图3），因此在整个系统的个单元内，可以看出氨氮的去除率随温度的升高而增大。其各单元Kv20的值分别为1.135、1.939、1.686及2.682，也可以看出两个SSF（1#，3#）的Kv20要高于两个FWS（2#，4#）值，水生植物芦苇起到了一定的作用。然而θ对于氨氮的去除在四个单元内没有明显的区别，其值在1#、2#、3#、4#分别是1.077、1.187、1.086、1.079。

然而，氨氮的总去除率却是随着温度的升高而成指数降低的趋势，在四个单元里选择3#FWS及4#SSF进行研究分析，在3#FWS单元氨氮去除率从1.9℃的2.99g N•m-2•d-1到24.8℃的0.015g N•m-2•d-1；在3#FWS单元氨氮去除率从1.6℃的1.38g N•m-2•d-1到22.8℃的0.015g N•m-2•d-1（图4）。在3#及4#单元内即使在高温较大θ值时，也没有出现较大的氨氮去除率，这个可能是因为在高温季节，与河水中的氨氮负荷率较低有关系。

图3 氨氮体积去除速率KV与温度的关系

Fig.3 The relationships between kV for AN removal and the monthly mean water temperature

通常生物反应取决于温度，因此具有一定的季节性，在温度低于15℃时硝化作用是更敏感的，温度系数（θ值）相对来说也更高。本研究中，计算得出的θ值（15-26℃）要高于其他参考文献[6-8]所述，并且更接近于所能查到已知文献记录θ值的上限。这个结果意味着，在本研究中存在着其他季节性的相关参数增强了温度对氨氮去除率的影响。在FWS单元KV20的值（1.135和1.686 d-1）及潜流SSF单元KV20的值(1.939和2.682 d-1)均要高于文献所记录值，并且FWS单元KV20值低于潜流SSF单元，这可能因为整个系统作为一个串联工艺，后端单元的污染负荷低于前端单元，即使在相同去除量的情况下，污染负荷基数小去除速率则越大。

通常认为，较高的温度系数（θ值）可以代表随着温度的升高可提高氨氮的去除率。但是事实上，氨氮的去除率随着温度的升高而逐渐降低，这种说法是矛盾的，温度系数（θ值）并不是提高氨氮去除率的唯一相关参数，其他与季节性相关的参数也影响氨氮的去除率。

人工湿地内氨氮的污染负荷也是随季节性变化的，并且与水温成负相关。因为人工湿地的进水来自于永定河，在寒节氨氮的浓度随着流量的减少而增加，在暖季节正好出现与前者相反的状态，氨氮的去除率随着污染负荷的增大而增加，直到到达一个极点。

3.2 氨氮负荷率的影响

表2 与氨氮去除有关的温度动力学参数

Table.2 The kinetic parameters related to temperature for nutrient removal

在3#FWS与4#SSF单元氨氮的总去除率随着污染负荷率（MLR）的增加而达到一个峰值(图4)，在FWS单元里氨氮的最大稳定去除率(1.75g Nm-2d-1)是在负荷率为15g Nm-2d-1情况下达到的；在SSF单元里氨氮的最大稳定去除率(1.60g Nm-2d-1)是在负荷率为10g Nm-1d-1情况下达到的；但是在整个系统内部氨氮的去除百分比却是随着污染物负荷（MLR）的增大而逐渐降低的。

从图5可以看出氨氮的体积去除速率是随着氨氮负荷率的增加而逐渐降低的，为了消除温度对污染负荷（MLR）与去除速率常数关系的影响，通过温度校正后的KV20来取代KV值，来阐明真正的污染负荷率（MLR）对去除速率常数的影响（如图8）。其中KV20‘可以通过KV值除以θ（T-20）来求得，θ值选1.05，主要是因为θ=1.05是经过研究者们针对温度的影响而进行修正后并得到大家认可[9-11]。本研究中所得到的θ值通过多元线性回归也能很明显的反映污染负荷率（MLR）与去除速率KV的关系，污染负荷率（MLR）与校正后的去除速率KV20‘的也具有类似关系，KV20‘经过校正以后明显高于KV值（图6与图5相比）。在3#FWS单元（幂值-0.1784）污染负荷率（MLR）对KV20‘的影响程度要低于4#SSF单元（幂值-0.3559）。

图4 对氨氮去除率及去除效率随氨氮负荷率(MLR)的变化

Fig. 4The changes of AN mass removal rate and AN removal efficiency with the AN mass loading rate

图5 氨氮负荷率(MLR)与氨氮去除速率的关系

Fig. 5 The relationships between kV for AN removal and the AN mass loading rate (MLR)

图 6 校正后（θ=1.05）氨氮去除速率与氨氮负荷率(MLR) 的关系

Fig. 6 The relationships between temperature corrected kV (kV20′) based on θ=1.05 for AN removal and the AN mass loading rate (MLR)

氨氮的去除速率常数KV和KV20′与氨氮负荷率成幂函数负相关（KV和KV20′αMLR-n），氨氮负荷率对去除速率常数有一定的影响。然而当温度环境系数采用参考文献的θ=1.05校正以后，氨氮负荷率与去除速率常数的相关性在每个单元都有所下降，结果表明温度对去除速率常数的影响依旧存在，除了温度对较高的θ值有影响以外，污染负荷的主要因素之一。此外，氨氮的校正去除速率（KV20′αMLR-n）与负荷率的关系比（KVαMLR-n）更能真实反映负荷率对去除速率的影响。

4 结论

（1）通过计算，本研究的四个串联湿地系统单元去除速率常数KV20分别为1.135、1.939、1.686及2.682，且潜流湿地单元Kv20值高于自由表面流。通过温度系数（θ=1.05）校正以后，结果表明除氨氮负荷对去除速率有一定影响外，温度也是影响主要影响因素之一。

（2）本研究选择在恒定水力负荷条件下运行，主要目的是为了减少影响因素，因为一级动力学方程是描述负荷与处理效率之间的关系，并且假设系统处于稳态和推流，虽然一级动力学方程对考虑因素比较单一，但是对描述湿地运行处理状态还是有一定意义。研究通过人工湿地系统现场处理污染河水，对于几个因素同时变化的可能性，在今后的更加深入的试验研究中中应加以区分这些参数的影响。

（3）冬春季节河流水量小、污染重的季节最需要且有利于湿地净化，但温度会成为限制因素，考虑通过人工措施（比如大棚温室）适当提高湿地温度，可提高净化效率并缩小湿地规模。

参考文献

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温度与相对湿度的变化关系篇7

【关键词】FPGA 温度控制 湿度控制

在新时代的社会背景下，人民生活水平的提高也带动了畜牧业的发展。随着养殖业的普遍发展，其发展环境下的卫生控制也越来越受到社会人士的广泛关注。目前，鸡场的发展逐步由先前的开放式发展转换为封闭式人工饲养的发展模式。鸡场温度与湿度的控制是保证鸡场封闭式管理模式下正常运作的首要前提，因此，为了创建舒适的生活环境，满足鸡生理需求的环境，提高鸡场的经济效益，笔者设计了一种自动化的控制系统，实现了鸡场温度与湿度的优化控制。

1 FPGA的介绍

FPGA（Field-Programmable Gate Array），即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物――模糊控制器。它是作为专用集成电路领域中的一种半定制电路出现的，同时它的出现不仅解决了定制电路的不足，还克服了原来可编程器件有限门电路数的不足。FPGA是在逻辑单元阵列LCA的概念上产生的，它主要包括三个方面，即内部连线、可配置逻辑模块CLB、输出输入模块IOB。传统上FPGA只能实现相对较小的逻辑电路，但是随着电子工艺的不断提高，FPGA在性能及容量方面均得到了很大程度的提升，且目前它已被广泛应用于大规模的逻辑电路中。

FPGA是通过小型查找表来实现组合逻辑的，每个查找表连接到一个触发器的输入端，然后通过触发器驱动其它的逻辑电路或者输入/输出驱动，由此构成了可实现组合逻辑功能和实现时序逻辑功能的基本逻辑单元模块，它们通过金属线相互连接。FPGA的逻辑是通过向内部静态存储单元加载编程数据而实现的，存储在存储器单元中的值决定了逻辑单元的逻辑功能、各模块之间、模块与输入/输出端口间的连接，最终决定了FPGA所要实现的功能。FPGA的芯片主要由可编程输入输出单元、完整的时钟管理、基本可编程逻辑单元、丰富的布线资源、嵌入块式的RAM、内嵌专用硬件模块以及内嵌的底层功能单元七个部分组成，详见图1所示。在加电的状态下，FPGA芯片将EPROM中的数据读入片内办成RAM中，在完成配置后，它进入工作状态。在掉电状态下，FPGA将恢复为白片，内部存在的逻辑关系也将消失，所以说，FPGA芯片可以重复使用且灵活性较高。所以FPGA芯片是小批量系统提高系统集成度、可靠性的最佳选择之一。

目前，FPGA的发展比较迅速，应用范围也越来越广泛。常见的有产品研发方面、电路设计方面以及系统的应用方面等，其在非电子领域的应用发展也越来越受到普及。

2 基于FPGA的鸡场温度、湿度自动控制系统的设计

鸡的生长速度与它的生长环境密切相关。鸡场温度与湿度的控制对鸡的生长发挥着重要的影响。然而对于大规模的养殖场而言，单一的人工温度、湿度控制很难真正的做到控制的及时性，因此，在现代的养鸡场中需要开发一种自动化的控制系统，及时解决鸡场内温度、湿度的控制问题，为鸡的生长提供一个舒适的环境，提高养殖场的经济效益。

2.1 基于FPGA的鸡场温度、湿度控制系统

图2为基于FPGA的鸡场温度、湿度控制系统流程图。基于FPGA的鸡场温度、湿度控制系统可以通过对系统环境数据进行采集的方式进行变量的数据整合，再根据主控器发出的指令信号做出相应的调节。由于控制过程中缺乏数学模型的建立，所以通过该种方式形成的控制系统较为复杂。目前，模糊控制理论的应用越来越广泛，它在基于计算机模拟的基础上，通过模糊应用数学等建立的反馈式自动控制系统，为系统温度、湿度控制的实现提供了良好的保障。根据FPGA的高集成度等诸多优点可知，将FPGA应用于养殖场的温度与湿度控制的比较可行性的。

在鸡场的温度、湿度控制中考虑到电路设计的复杂性，除了额外的组成部分外，控制温度、湿度的模块主要包括四个组成部分，即知识库、输入采集数据的模糊化、输出参数的清晰化、模糊逻辑推理。

2.2 基于FPGA的鸡场温度、湿度自动控制系统的组成部分

基于FPGA的鸡场温度、湿度自动控制系统的组成部分如图2所示，由图中各处分布的黑色小圆点代表温度、湿度传感器，它主要用于将收集的鸡场的温度、湿度数据传输到中央FPGA系统中；方形的黑色装置表征鸡场的升温配置，当鸡场的温度过低时，可以通过暖风设备提高鸡场的温度；三角形的标志代表加湿器，当过鸡场的湿度较低时，通过开启加湿器，增强鸡场内部的湿度；同时还要做好鸡场的通风工作，即在该系统中有表征通风装置的长方形线条――排风扇。通常情况下，排风扇一般设置在鸡场的一侧，与鸡场的窗户相对，加快空气流动。当鸡场内温度过高时也可以打开通风设备进行降温。中心位置的方形代表FPGA控制模块，主要包括时钟模块、调理电路以及FPGA模块，且是鸡场温度、湿度控制系统设置的核心所在。

2.3 基于FPGA的鸡场温度、湿度自动控制系统的工作流程

在鸡场内，通过场内各处的温度、湿度传感器对鸡场温度、湿度的实时监测，及时将采集到的数据通过输入电路反馈到FPGA系统模块中的调理电路中。在此过程中传感器接收到的是模拟信号的传输数据，因此它需要经过调理电路模块将模拟信号转化为数字信号，然后传输到FPGA模块中进行相应的数字信号处理。

根据模糊理论，处理在FPGA模块收集到的信号。一类为温度、湿度的偏差；它用来表征温度、湿度变化的绝对值，客观的反映了温度、湿度的变化率，根据结果判断是否需要对鸡场的温度、湿度进行处理；一类为温度、湿度偏差的变化率。它则是反映温度、湿度变化快慢的物理量，根据鸡场内温度、湿度变化的快慢，判断是否需要对温度、湿度做出改变，是需要做升温处理还是降温处理，需要处理多长时间、多大力度等。通过FPGA对数据信息的模糊化，确定信号的类别及相应的处理方式，以此来控制输出电路的工作状态。

例如，在此对鸡场内降温的过程进行了分析说明。当鸡场内的温度下降时，鸡场内温度的变化可以通过在各处安放的传感器展现出来，并将接收到的温度变化数据传输到调理电路，通过调理电路将传输的模拟信号转化为数字信号，再传送到FPGA模块，FPGA模块经过详细的分析判断出温度偏差及温度的变化率，然后采用相应的处理方式进行升温处理，通过电路传达升温指令，开启升温装置，从而提高鸡场内的温度。同时，在升温的过程中，FPGA模块同时也在监测鸡场内的温度变化，当鸡场内的温度达到某一变化区域时，鸡场内的升温装置则会自动停止工作，从而保持鸡场内温度的恒定。然而当鸡场内的温度再次出现较大波动时，以上工作过程又发生相应循环，知道温度保持恒定。所以说，鸡场内的温度变化一直处于一个动态的变化过程中，因此要尽量降低鸡场内温度的波动性，确保鸡场温度变化的精细状态，减少电力资源的浪费，减少成本开支，延长鸡场内各设备的使用寿命，节约成本。鸡场内湿度的控制过程也如温度的控制过程所示。

3 结语

总之，基于FPGA的鸡场温度、湿度控制方式在实现系统控制自动化的同时，又可以提高鸡场的经济效益，降低了由人工控制环境下温度、湿度控制不及时问题的难度，节省了大量的人力财力，发挥了科学技术的重要作用。

参考文献

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[7] 李扬，周亚素.温湿度独立控制地源热泵系统地埋管温度性能分析[J].建筑节能，2011（02）：35-38.

作者简介

张双侠（1967 年12 月-），男，现为新疆昌吉职业技术学院机械工程系教授。研究方向：计算机辅助设计与制造、自动控制技术。

梁军虎（1975 年2 月-），男，新疆人。现为新疆昌吉职业技术学院机械工程系一级实习指导教师，焊工高级技师。

作者单位

温度与相对湿度的变化关系篇8

为研究苜蓿草捆在太阳能干燥过程中干燥介质状态和草捆状态与干燥速率及干燥特性间的关系，在已有的太阳能干燥试验台上进行了单层和多层的草捆干燥试验。通过试验获得了草捆的干燥特性曲线，分析了各因素对干燥特性的影响规律，建立了试验因子与含水率间的数学模型。结果表明:草捆的干燥存在着明显的水分梯度和温度梯度;介质温度每增加10℃，草捆的干燥速度可提升10%～15%;草捆的密度小时，草捆与介质温差大，有利于干燥;采用太阳能捆草干燥技术可以加快干燥速度，且减少营养成分损失。

关键词:

苜蓿草捆;太阳能干燥;含水率;数学模型

0引言

紫花苜蓿具有极高的饲草品质、经济价值和生态适应性，采用科学的牧草干燥技术不仅可以保持牧草原有的营养价值，而且还可以提高其利用价值。太阳能干燥属于低温干燥，既能克服田间自然干燥造成的发霉、变质及腐烂现象，又能解决高温快速干燥过程中因蛋白质发生变异引起的适口性差和消化率低等问题，且节约常规能源、减少环境污染。内蒙古地区干旱少雨、日照充足，畜牧业和草业是两个重要的产业，近年来饲草种植面积逐年扩大，因此立足当地情况利用太阳能风干牧草是非常必要的。干草捆是目前应用最广泛的草产品，具有加工成本低、工艺简便、贮藏时间长、营养保存完好及饲喂时取用方便等优点。在草捆的干燥过程中，苜蓿初始水分含量、打捆密度及干燥介质状态等因素影响着干草捆的质量。本文通过紫花苜蓿捆草太阳能干燥试验，分析研究干燥过程中草捆内苜蓿表面温度和湿含量的变化情况，以及干燥介质状态及草捆自身状态对干燥过程的影响，为生产实践提供可借鉴的理论依据。

1试验材料与方法

1．1材料与地点

试验选用中国农业科学院草原研究所沙尔沁基地种植的紫花苜蓿，一茬、花期(开花30%左右)，收割时初始含水率为80．34%(湿基)。取茎叶比例基本相同的长散草进行打捆，打捆密度分别为100、150、200kg/m3，小方捆的外形尺寸为300mm×200mm×150mm(高×宽×长)。试验地点为内蒙古农业大学机电学院农机实验室院内，试验时间为2014年7月1日－7日。

1．2试验设备

试验在内蒙古农业大学自行设计的苜蓿太阳能干燥试验系统上进行。干燥系统由太阳能集热器、离心式通风机、干燥箱和监测系统组成，如图1所示。电子天平为赛多利斯仪器公司制造，型号SQP。风机开启后集热器内部产生负压，冷空气进入集热器被加热并进入干燥箱，与干燥箱内的苜蓿草捆进行热质交换，干燥后的废气从干燥箱顶部排出;监测系统实时显示并记录环境、介质、草捆所需试验数据。

1．3试验方案

利用试验系统对不同密度苜蓿草捆进行实时天气下的太阳能干燥试验。试验因素有干燥介质温度和相对湿度、草捆初始含水率和密度。试验指标为草捆中苜宿表面温度及其周围气流相对湿度、草捆的含水率。试验各指标依据行业标准JB/T10906—2008《太阳能饲草干燥设备》规定进行监测，数据应用Ori-gin和Spss软件分析处理。干燥前，给各个草捆标号、称重并测其初始含水率。为获取不同介质、密度下的干燥数据，分别进行单层、多层(3层)试验。根据试验方案在草捆内部及各层草捆的介质入口、出口布置温湿度传感器，如图2所示。调节变频器控制风机转速，启动数据采集系统，记录数据，每层随机取5个草捆样本用电子天平测其质量变化情况，取样间隔50min，取样时暂停送风，试验时间为9:00－18:00。

2结果与分析

2．1草捆干燥的热质传递分析

干燥过程是传热与传质同时发生的，温度梯度推动传热，湿度梯度推动传质，传热和传质的方向相反但密切相关。因此，通过测量苜蓿表面温度和相对湿含量可以实时掌握草捆的干燥状态，如图3所示。试验中，将温湿度传感器分别放置于草捆的中部，所测数据为草捆内苜蓿附近很小范围内的表面温度和相对湿含量。试验中，草捆密度150kg/m3，初始含水率66．4%，风机转速2800r/min，当天环境平均温度29．3℃，平均相对湿度19．84%。从图3中可以看出:3层草捆苜蓿温湿度变化曲线趋势基本一致，但由于介质变化较大，上两层干燥速率明显滞后。干燥开始时，草捆内部温度较高，这是因为苜蓿打捆时含水率高、密度大，于是草捆内部苜蓿自身的呼吸和新陈代谢加速，此生化过程使苜蓿表面温度高、水分大;当进行通风干燥时，温度曲线开始下降，苜蓿自身呼吸代谢逐渐消失，进入降温排湿阶段，10:30左右温度达到最低点。随后，随着介质温度的增高，介质与苜蓿表面温度差增大，从而加大了传热推动力，使传热速率加快，牧草表面温度升高，在14:30苜蓿表面温度达到最高值;之后，由于介质温度降低草捆内部温度也呈现平稳缓慢的下降。观察草捆相对湿度曲线可以看出:开始处相对湿度很大，达到76%，通风干燥后湿度反而升高一度达到80%。这是由于此阶段呼吸作用还没有停止，外加草捆表层的水分向内部扩散，使内部牧草湿含量增大。随后，由于介质温度的增高，降低了相对湿度，增大了与物料的传质推动力，加快了传质，因此相对湿度曲线迅速下降，草捆处于快速脱水阶段，此阶段的传质属表面汽化控制。当苜蓿表面的自由水蒸干时，传质属苜蓿内部迁移控制，干燥进入平稳缓慢阶段，湿度曲线也平稳下降。

2．2干燥介质温湿度对草捆含水率的影响

3层草捆的干燥过程是在3种干燥介质状态下进行的试验。图4为草捆含水率在不同介质温度和相对湿度下随时间变化曲线。由图4可知:各层的介质温度与其相对应的湿度呈负相关，草捆的含水率曲线呈下降趋势，且随着干燥时间的延长，干燥速率逐渐平缓。第1层草捆干燥介质温度高、相对湿度低，温度范围为27．3～57．8℃，平均温度51．2℃，平均相对湿度5．7%，热空气的干燥势很强，经过4h草捆的含水率降至25%左右，此阶段草捆含水率下降幅度明显增大有利于快速脱水;而后，由于草捆内部水分扩散速度不及表层蒸发速度，呈现出降速干燥。第2层草捆水分蒸发所需的能量一部分来自下层草捆的热传导，一方面来自物料间隙内热空气的流动，而干燥介质温度低且相对湿度大，水汽向空气主体传递推动力小，所以干燥过程平稳缓慢。第3层草捆开始阶段干燥极其缓慢，这是因为热空气穿过下层草捆时所吸收的水分已经达到饱和(相对湿度超过50%)丧失了吸湿性，不具有干燥上层草捆的能力，而且还有可能将上层草捆加湿，延长了上层草捆的干燥时间。研究发现:在草捆干燥过程中，干燥程度和速率不均匀。干燥介质温湿度对草捆含水率影响差异非常显著，其他条件不变时，干燥温度每增加10℃，草捆的干燥速度可提升10%～15%。为了提高干草捆质量，节约成本，在实际干燥过程中应从改善通风工艺考虑解决此问题。

2．3草捆密度对干燥特性的影响

表1为试验环境与参数值，图5为不同密度的草捆在介质基本相同条件下的含水率与干燥速度曲线。从图5可以看出:不同密度苜蓿草捆的湿含量、干燥速率具有明显的不一致性，密度越大，含水率变化曲线的凹凸性越小，其含水率的变化趋势也越趋于平缓，临界干燥速度越慢。这是因为密度大时气流所受阻力大，沿气流方向温度梯度变小，湿度梯度变大。此外，由图5可以看出:草捆的干燥过程不同于薄层干燥，没有稳定的匀速干燥阶段。这是因为苜蓿不仅与热空气有接触，同时也与相邻的苜蓿有接触，所以在干燥早期干燥过程是对流换热与传导换热并存的，随着干燥过程的继续，对流换热就会占据主要地位;并且随着水分的汽化，苜蓿间接触点的受力也发生变化，随之苜蓿间的接触面积也要发生变化。

2．4草捆干燥数学模型

建立干燥模型对研究干制规律，预测不同介质参数下的含水率具有重要的意义。草捆含水率的变化不仅与介质状态还和草捆状态有关，许多薄层干燥模型已建立起来，然而却很少有关捆草的干燥模型。为此，运用理论分析和试验数据相结合的方法分别对几种方程进行拟合比较，获得捆草干燥的数学模型为Mt=M0exp[－r×t]n+kr=exp(0．007+0．126T+0．049Φ－0．024ρ)n=－1．126+0．042T+0．005Φ－0．031ρk=－0．124t+0．021T+0．015Φ+1．031ρ其中，Mt为t时刻草捆干基含水率(kg/kg－1);M0为草捆初始干基含水率(kg/kg－1);ρ为草捆密度(kg/m3);T为干燥介质温度(℃);为干燥介质相对湿度(%);t为干燥时间(h)。

3结论

1)苜蓿含水率从50%降到17%的过程中，田间干燥速度慢，营养成分损失大。采用太阳能捆草干燥技术可以加快这一阶段的干燥速度，减少牧草的营养成分损失，而后可以草捆成品进行运输、深加工、贮存和饲喂，实现牧草的优质化处理。

2)试验结果表明:苜蓿草捆的干燥存在着明显的水分梯度和温度梯度，具有不均匀性;草捆内部苜宿的表面温湿度分布和含水率的变化与干燥介质的分布有很大的关系，介质温度越高，相对湿度越低，越有利于草捆中水分的快速扩散。

3)草捆密度对干燥过程的影响非常大，密度越大则其干燥速率越慢;同时，干燥过程中草捆的密度和接触面积是在变化的，苜宿所能获得的热空气流量不同，没有稳定的匀速干燥阶段。

4)通过分析影响草捆含水率变化的参数，建立了苜蓿草捆的含水率多元回归方程，为进一步进行牧草湿法打捆干燥的研究打下了基础。

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