基于物联网技术的粮食储存智能管理系统设计

Design of an Intelligent Management System for Food Storage Based on the Internet of Things Technology

KOU Min （ShanxiLight IndustryDesign InstituteCo.，Ltd.，Taiyuan O3oooo，China）

Abstract： With the rapid development of science and technology， the internet of things technology is increasingly widelyused in the field offood storage.This paper elaborates the designof intelligent food storage management system based on internet of things technology.Through in-depth analysis of system architecture，system security，function modulesand other aspects，itshows how the system canachieve acurate monitoringandintelligent regulation offood storage environment， improve food storage security and quality，reduce losses，and provide strong support for the modern development of food industry.

Keywords： internet of things technology; food storage; intelligent management system

粮食作为人类生存的根本物质保障，其储存质量直接影响到国家粮食安全以及人们的生活质量。传统粮食储存方式主要依靠人工巡检与经验判断，存在效率低下、准确性欠佳、无法实时监测等问题。物联网技术的兴起，为粮食储存管理带来了全新的解决方案。物联网技术借助传感器、通信网络和智能处理技术，能够实现对粮食储存环境的全面感知、实时传输和智能控制，有力提升粮食储存的智能化水准。

1粮食储存现状与需求分析

1.1粮食储存规模与意义

截至2023年，根据国家粮食和物资储备局的数据统计，全国各类粮食仓储企业所储存的粮食总量高达6.5亿t。这一庞大的粮食储备量，对于国家应对粮食供应的波动、确保民生稳定具有至关重要的作用。在紧急特殊时刻，若部分地区物流运输受阻，粮食供应面临巨大压力，那么充足的储备粮通过有序调配，就能够有效保障居民的粮食需求，维护市场的稳定。这充分彰显了粮食储存的重要性，同时也凸显了对粮食进行有效管理的迫切需求。

1.2传统粮食储存面临的挑战

1.2.1 复杂环境因素对粮食质量的影响

粮食储存环境复杂多变，温度、湿度、氧气含量等多种因素均会对粮食质量产生影响。相关研究表明，当储存环境的湿度超过 70% ，温度高于 时，霉菌的滋生速度会明显加快。以小麦储存为例，在高温高湿的环境下，黄曲霉等会大量繁殖，这不仅会降低小麦的品质，其产生的黄曲霉毒素还会对人体健康造成严重危害。据权威机构统计，在不符合标准的储存环境下，小麦每年因霉变导致的损耗量在 5%～8% 。对于稻谷而言，在湿度为 80% 、温度为 35^∘C 的环境中储存3个月后，其发芽率会从初始的 95% 降为 70% 以下，严重影响稻谷的后续使用。

传统储粮方式主要依赖于人工管理和经验判断，缺乏科学化、系统化的管理手段。例如，粮仓内的温湿度监测通常依靠人工手持设备定期进行测量，无法实现实时、连续的监测，导致环境变化难以被及时发现和处理。此外，传统方式下，粮堆内部的温度、湿度分布不均问题难以得到有效解决，容易引发局部霉变或虫害。人工巡检的效率低下，且主观性强，难以全面掌握粮仓内环境的变化情况，往往只有在危害严重时才能被发现，从而造成不可逆的粮食损耗。这些问题严重制约了粮食储存的安全性和质量保障能力。

1.2.2 人工巡检方式的局限性

传统的人工巡检方式难以对大面积粮仓进行实时、精准的监测。在一个占地面积达5万 m² ，拥有50个大型粮仓的粮库中，人工巡检1遍需要耗费 2～ 3d 此外，人工判断的主观性较强，在巡检过程中，难以察觉粮堆内部细微的温度变化和虫害初期的迹象，往往在危害严重后才被发现，导致损失难以挽回。同时，大型储粮设施可储存的粮食粮堆体积较大，导致中间部位的温度变化难以通过外部巡检发现。此外，人工巡检无法实现连续监测，无法对粮食质量进行抽样检验，难以全面掌握粮食的储存状态。这些问题都严重影响了粮食储存的安全性和质量。

2物联网技术概述

2.1传感器技术

传感器是物联网系统的感知层，负责采集粮食储存环境中的各种参数。在粮食储存中，常用的传感器包括温度传感器、湿度传感器、氧气传感器以及二氧化碳传感器等。例如，DHT11温度湿度传感器的测量为 0～50^∘C ，精度可达 ，湿度测量在 20%～90%R H，精度可达 ±5% RH，能够满足粮食储存环境温湿度监测的基本需求[1]。氧气传感器如MG-811，可检测氧气浓度在 精度为 ±1%vol ，可为系统提供准确的氧气浓度数据，有助于控制粮仓内的氧气含量，从而调节粮食呼吸作用和抑制害虫滋生。新型的二氧化碳传感器能够精准测量浓度在 0～5000mL⋅m^-3 的二氧化碳，精度可达 ，可为监测粮食呼吸强度和仓内气体环境提供关键数据[2]。

2.2 通信技术

通信技术在粮食储存智能管理系统中负责数据的传输。在粮仓内部，ZigBee技术凭借其低功耗、自组网的特性，成为短距离数据传输的理想选择。例如，在一个包含20个粮仓的小型粮库中，采用ZigBee技术构建的网络可稳定地将各个粮仓内传感器的数据传输至汇聚节点，相较于传统有线传输，功耗降低约 80%^13] 。而对于远程数据传输，4G技术在其中发挥着重要作用。管理人员即便身处异地，通过手机或电脑连接4G网络，就能实时获取粮库内的各项数据。此外，随着5G技术的逐渐普及，其高速率、低时延的特点将进一步提升数据的传输效率，为粮食储存智能化管理带来更多可能，如实现高清视频监控数据的快速传输，更直观地监测粮仓内部情况。

2.3 数据处理技术

数据处理技术是物联网系统的核心环节之一。在粮食储存领域，数据层采用MySQL数据库存储传感器采集的数据。以一个拥有100个粮仓的粮库为例，假设每个粮仓每天产生1000条数据记录，每条记录平均大小为100字节，那么每天产生的数据量约为100MB ，1年的数据量约为36.5GB，需根据此数据量选择合适的存储设备[4]。同时，利用数据挖掘和分析技术，能从海量数据中提取有价值的信息。通过对历史温湿度数据与粮食损耗的关联分析，可建立预测模型，预警潜在风险。例如，当连续一周温湿度同时超出适宜范围时，粮食霉变风险大幅增加，系统可据此提前发出警告，提醒管理人员采取预防措施。

3粮食储存智能管理系统设计

3.1 系统架构设计

全新的系统架构设计从硬件部署与软件功能协同的角度出发。硬件层面，在粮仓内部构建分布式感知网络。除了在粮堆不同高度、不同位置部署各类传感器，还在仓壁、通风口等关键位置安装特定传感器。例如，在仓壁安装压力传感器，用于监测粮仓结构因粮食堆积产生的压力变化，预防结构安全隐患；在通风口安装风速传感器，精准掌握通风情况，确保通风系统运行正常。在粮仓外部，配备边缘计算设备，其具备强大的数据预处理能力，可对传感器采集的原始数据进行初步筛选、整合与分析，减少数据传输量，提升数据处理效率[5]。软件层面，采用微服务架构，将系统功能拆分为多个独立的服务模块，如数据采集服务、数据存储服务、设备控制服务以及用户交互服务等。各服务模块可独立开发、部署与升级，增强系统的灵活性与可扩展性。数据采集服务负责与感知层传感器通信，实时获取数据；数据存储服务对接MySQL数据库，保障数据持久化存储；设备控制服务根据预设规则与数据分析结果，控制智能调控设备运行；用户交互服务为管理人员打造便捷、直观的操作界面。这种软硬结合的架构设计，有助于提升系统的稳定性、可靠性与智能化水平，便于系统的推广应用。

3.2 系统安全设计

系统安全对于粮食储存智能管理至关重要。在网络安全方面，采用防火墙技术，阻挡外部非法网络访问，防止数据泄露和恶意攻击。例如，设置防火墙规则，仅允许特定IP地址段的设备访问系统，有效保护系统网络安全。同时，对数据进行加密传输，采用SSL/TLS加密协议，确保数据在传输过程中的安全性。在数据存储安全上，定期对MySQL数据库进行备份，将备份数据存储在异地服务器，防止本地设备故障导致数据丢失。此外，对用户权限进行严格管理，不同级别的管理人员拥有不同的操作权限，如普通工作人员仅能查看数据，而高级管理人员可进行参数设置和设备控制等操作，保障系统操作的安全性[]。

3.3 系统功能模块设计

3.3.1 环境监测模块

该模块通过传感器实时采集粮仓内的温度、湿度、氧气含量以及二氧化碳含量等环境参数，并在应用层界面以图表形式展示，如表1。通过折线图实时展示一周内粮仓的温度变化情况，当温度超过设定的安全阈值（如 25^∘C ）时，系统自动发出报警信息，提醒管理人员采取相应措施。

3.3.2 智能调控模块

当监测到环境参数异常时，系统自动启动智能调控设备。例如，当湿度高于 65% RH时，系统自动开启通风设备进行除湿；当氧气含量高于 18%vol 时，启动氮气充注设备，降低氧气含量，抑制粮食呼吸作用，延长粮食储存周期。在实际应用中，智能调控模块能够根据不同粮食种类的特性，制订个性化的调控策略。例如，对于对湿度较为敏感的大米，当湿度达到 60% RH时，系统将自动启动除湿设备，确保大米储存环境的适宜性。

3.3.3 虫害预警模块

利用虫害监测传感器和图像识别技术，实时监测粮仓内虫害情况。一旦发现虫害迹象，系统立即发出预警，并根据虫害种类和严重程度，提供相应的防治建议。例如，中储粮某直属库在使用该系统后，通过虫害预警模块及时发现了玉米虫害现象，提前采取了熏蒸防治措施，避免了粮食大面积受损，相比以往减少了约 8% 的粮食损耗。通过设计虫害预警模块，可在虫害初期就进行精准定位和处理，有效遏制虫害蔓延，从而保障粮食储存安全。

3.3.4粮食质量追溯模块

该模块利用射频识别（Radio FrequencyIdentification，RFID）技术，为每一批次粮食赋予唯一的身份标识从粮食入库开始，记录粮食的产地、品种、质量等级、人库时间等信息。在储存过程中，将环境参数、检测数据等与粮食身份标识关联。当需要追溯粮食质量时，通过扫描RFID标签，即可获取该批次粮食从入库到出库的全流程信息。例如，在市场上发现某批次大米存在质量问题时，通过追溯系统可快速定位到该批次大米所在粮仓，查询储存期间的环境数据和检测报告，明确问题产生环节，为质量问题的处理提供依据。粮食质量追濒模块为保障粮食质量安全提供了有力手段，增强了消费者对粮食产品的信任[]。