基于物联网的烟叶烘烤温湿度数据采集分析与算法构建

摘要

为规范采集和利用烘烤过程烤房干湿球温度数据,运用物联网技术采集烘烤过程烤房干湿球温度数据,利用Python程序建立数据清洗、温湿度曲线识别、烘烤阶段识别、烘烤工艺指标分析算法,并对我国部分烟叶产区2019—2021年的13493炉次烘烤数据进行分析。结果表明,利用物联网技术采集烤房干湿球温度数据结合算法,可自动提取单座烤房每一炉次烘烤温湿度曲线,并分析烘烤过程的时间管理、湿度管理和异常掉温等烘烤工艺指标。基于算法分析,13个地区(市、州)烟叶产区的烘烤总时长在139.1~188.5 h,变黄期、定色期和干筋期的时长分别为54.5~98.1 h、48.9~69.7 h和34.1~58.7 h,占烘烤总时长的比例分别为33.7%~53.2%、27.5%~41.2%和19.3%~31.7%。烘烤过程变黄前期、变黄中期、变黄后期、定色前期、定色中期、定色后期、干筋后期的湿球温度分别为35.7~36.9℃、35.6~37.4℃、34.5~36.9℃、34.0~36.5℃、34.3~37.1℃、35.2~37.8℃和38.3~41.1℃。基于物联网采集烘烤过程温湿度时序数据并结合算法识别分析,可实现烘烤工艺执行情况的快速准确判断。