粮食检验与储备粮的质量管理策略探讨

摘 要：随着国家级储备粮规模不断扩大，传统的人工检测与管理模式已经无法适应海量储备粮的质量安全监管需求。为实现智慧型、精细化的现代化监管，本研究分析了粮食检验与储备粮质量管理的关联性，并提出了优化粮食检验与储备粮质量管理的策略，以有效提升储备粮全过程的质量安全监管水平。

关键词：粮食检验；储备粮；质量管理

Discussion on the Quality Management Strategy of Grain Inspection and Grain Reserve

WANG Jinyun

（Shanxi Grain and Oil Science Research Institute Co.， Ltd.， Taiyuan 030024， China）

Abstract： With the continuous expansion of the scale of national grain reserves， the traditional manual detection and management model has been unable to meet the quality and safety supervision needs of massive grain reserves. In order to realize intelligent and refined modern supervision， this study analyzed the correlation between grain inspection and reserve grain quality management， and put forward strategies to optimize grain inspection and reserve grain quality management， so as to effectively improve the quality and safety supervision level of the whole process of reserve grain.

Keywords： grain inspection; grain reserve; quality management

粮食是关系国计民生的重要基础保障，储备粮的质量安全直接影响粮食供给的稳定性[1]。随着储备能力的不断扩大，如何实现对海量储备粮的有效监管是当前面临的问题。传统的人工检测与监管模式，已难以适应储量扩大和管理精细化的需求。运用现代化的检测与信息技术实现智能化升级，是当前仓储管理现代化的重要方向。本文分析了粮食检验与储备粮质量管理的关联性，并提出了优化粮食检验与储备粮质量管理的策略，为构建智慧型、精细化的现代化质量安全监管体系提供参考。

1 粮食检验与储备粮质量管理的关联性分析

1.1 粮食检验在储备粮质量管理中的作用

粮食检验是开展储备粮质量管理的重要技术手段，可为质量管理的各个环节提供科学依据[2]。①入库检验控制储备粮源头质量。入库前对粮食进行检测，了解其安全指标、品质指标、质量指标等，判断是否符合国家储备粮标准。常规检测项目有霉变、水分、杂质、不完善粒等方面，同时利用快速检测技术检测毒素、重金属等成分。因此，控制入仓粮食原料质量，是确保储备粮质量的基础。②储存过程监测发现质量变化。仓储中采用在线NIR技术持续监测粮食成分、射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）追溯仓储环境等，实时掌握储粮状况，一旦检测到指标异常，可快速定位问题仓房并采取处理措施，避免进一步恶化[3]。③出库检验验收储备效果。在出库前，对各质量、品质指标和安全指标进行全面检测，并进行抽样化验，以确保供应的储备粮符合相关标准，检验结果将反映储备粮的保藏效果以及各项质量控制措施的实施成效。

1.2 储备粮质量管理对粮食检验的要求

为了充分发挥粮食检验在储备粮质量管理中的作用，储备粮质量管理工作对粮食检验提出了较高要求。①检验项目全面系统[4]。储备粮种类多样，要求检验项目涵盖原料性状、卫生指标、药剂残留、食品添加剂、贮存品质等各方面，进行全面系统的质量安全评估。常规检测140余项，重点控制霉变毒素、农药残留、重金属等危害指标，严格控制质量安全风险。②检测手段高效精确。需选择精度高、重现性好的检测方法，如气相色谱、高效液相色谱、质谱分析等仪器分析技术，确保结果准确可靠。同时，建立标样库提高检测效率，采用在线近红外光谱技术等快速检测技术，实现高通量监测。③检测范围全覆盖。对每个储备仓房的储粮进行抽样检测，抽样率不低于5‰，重点针对贮存期限较长、环境条件较差的仓段加强监测，防止局部质量问题扩散。④检测响应快速。仓储环境或储粮状况一旦出现异常，需及时查找原因并消除隐患，样本入库后24 h内完成检测，并在48 h内反馈结果，针对问题仓房进行再处理。⑤结果判定科学清晰。检测结果应含样品概况、指标定性定量结果、质量判定结论等内容，判定标准应严格执行国家质量标准，结果表示是否合格明确，并对不合格的具体原因进行说明[5]。

2 优化粮食检验与储备粮质量管理的策略

2.1 采用先进光学检测技术提高检测效率和准确性

为切实提高粮食检验的现代化水平，建议积极采用先进的光学检测技术和装备。例如，可应用近红外光谱技术（Near Infrared Spectrum Instrument，NIRS）搭建快速非损检测系统，实现对蛋白质、淀粉、油脂、水分等成分的高通量在线监测。该技术利用不同组分对近红外区域电磁波吸收的差异进行无损分析鉴定，具有检测速度快、精度高等优点[6]。建议在国家级储备库至少配备1～2套在线NIRS系统，对粮食从入库到出库的全过程质量进行监测，样品检测量可达每小时200～400份。通过与存储环境监测系统数据的综合分析，可快速判断储粮的安全质量状况，及时发现问题。另外，还可采用激光雷达成像等新型粮食质量检测装置，实现对储粮的外观、混杂杂质、虫蛀等指标的快速、非接触检测，大幅提升检测效率，每小时可完成对多个仓房的全面扫描。这些先进光学手段可有效提升粮食检测的准确度和速度，为储备粮质量管理提供精确、及时的状态监测。

例如，浙江某国家级粮食储备库于2023年投入使用一套集在线近红外光谱技术、激光雷达成像等多种先进光学技术于一体的智能粮质检测系统。该系统配备4台在线NIRS分析仪，可对仓库进出粮全过程进行不间断在线监测。每台NIRS测量范围可达4 m，单机每小时可完成200份样品的成分检测。另配备6台激光雷达成像设备，主要用于储粮表面及内部的图像扫描，每小时可完成对3个标准粮仓的完整扫描。所有检测数据实时上传至云端大数据平台，利用人工智能深度学习技术自动分析判读结果，并与环境监测参数综合分析，实现对库存粮食的品质安全、混杂掺假、虫蛀情况等多个维度的智能评判。该系统运用后，共进行在线NIRS监测1 850万份样品，发现问题样品共1 263份；进行图像扫描

4 200余次，识别存量问题粮包装3 501袋，提前发现虫蛀粮食150 t。该智能快速检测系统极大地提升了储备粮质量监测效率[7]。

2.2 研发环境因素智能监测与控制系统

为有效提升粮食仓储环境的监测与管理水平，建议采用智能化监控系统。该系统通过布设在不同仓储区域的温湿度传感器、气体传感器等设备，实时监测温度、湿度、CO2浓度、O2浓度等关键参数。所有传感器通过互联网连接至云端中央处理器，进行多源数据的综合分析判读。例如，系统可以整合温度、湿度、CO2浓度数据，智能判断仓房是否存在发酵或霉变风险；或者综合O2浓度下降速度、CO2浓度上升速度、存粮高度变化来监测仓房密封性，一旦监测数据异常，系统将自动报警并启动响应程序，如打开通风系统进行降温换气。同时，系统还可以通过算法模型，预测未来一周内的环境变化趋势，提前采取控制措施。另外，人工智能技术可应用在监测系统中，实现对复杂环境情形和突发事件的自主分析和处理。相比以往粗放式人工监测，该智能系统可以持续进行环境因素监测，并主动采取控制措施，大幅减少人为操作，有效降低质量安全风险，保证储备粮质量[8]。

例如，河南某粮食储备库在所有入库点、出库点、运输线路和存储仓房安装了智能环境监测系统，该系统由温湿度传感器、气体传感器组成，实时采集温度、湿度、CO2、O2等数据。系统通过5G网络将所有数据传输至云平台，并利用大数据和深度学习技术进行多参数关联分析。平台拥有温湿度与霉变风险、CO2浓度与发酵风险、O2浓度与仓房密封性等多个模型。2022年，该系统共监测入库点1 300万份数据，出库点1 500万份数据，储存仓房4 600万份数据，并发出预警92次。其中，系统综合分析仓房122#连续

3 d温度过高、湿度过大，CO2浓度升高，提示可能发生霉变，管理人员打开通风系统进行降温，避免了约2 000 t粮食发霉变质。另外，系统预测未来一周温度波动，提前对蔬菜油仓房进行保温防凝[9]。该智能监测系统显著提高了粮食储备库的环境控制能力，有效减少了粮食损耗。

2.3 构建基于互联网的质量追溯分析管理平台

为改善质量信息管理落后状况，建议构建基于互联网的质量追溯分析管理平台。该平台整合检验机构、储备部门、决策部门在内的各参与方，实现信息互联互通。例如，检验机构可快速上传检测报告至平台数据库，相关储备部门和决策者可在平台上查询检测结果并标注问题仓库。平台还可对历史检测数据进行聚类分析，判断不同品种、不同储存条件下的质量变化规律，实现对未来质量趋势的预测预警，一旦监测到异常，平台可自动触发增检程序。此外，平台可追溯检测中不合格的参数来源，如入粮时农药残留超标、储存中发霉变质等，找到质量问题的原因并解决，避免再次发生。因此，相比于分散管理的传统模式，该质量追溯分析管理平台可强化多个部门的协同配合，实现问题的快速发现、响应、研判与系统优化，大幅提高储备质量的监管效能[10]。

例如，江苏某粮食局于2022年投入使用了“智慧仓储”质量追溯平台，整合连接了商品粮检测中心、15个省级粮食储备库、粮食科研监测中心等部门。该平台使用区块链技术保证数据真实不可篡改，同时使用大数据和人工智能技术实现多源异构数据的关联分析。2022年，该平台共接收各检测机构上传的粮食质量报告530万份，对报告内容进行自动提取和标注[11]。当系统发现仓储过程中粮食水分或霉变指标异常时，自动向相关省级储备库发送警报，要求进行再次采样检测验证。此外，平台梳理了10年来500多万份检测报告，发现不同品种米在相对湿度超过75%时发生霉变的概率会显著增加。基于该规律，平台在未来一周内预测某粮库相对湿度将持续80%以上时，提前15 d就向储备库发送加强通风防霉变预警。该平台的运用显著提高了海量质量数据的价值，使得粮食安全管理更加精细化和智能化。

3 结语

本研究通过分析粮食检验与储备粮质量管理的内在联系，提出了运用智能化手段提高检验与管理水平的对策建议。研究表明，智能化应用可以实现快速高效的质量监测、主动有效的环境控制、协同一体的信息管理，显著提升储备粮的质量安全监管能力。随着信息技术与检测技术的不断发展，继续拓展其在粮食仓储领域的应用，建立智慧化的全过程监管体系，是未来建设现代粮食质量安全保障体系的重要着力方向。后续研究将进一步探索不同智能技术的集成与协同应用，为粮食质量安全提供更为有力的科技支撑。

参考文献

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