一种用于反应器的生物干化过程数字化监测系统

摘要

本发明涉及一种用于反应器的生物干化过程数字化监测系统，其中，数据采集模块安装在反应器顶部，与各类传感器连接，用于将传感器感应到的环境和物料文本数据，以及高光谱相机采集到的物料的光谱信息整理和打包，并发送给云平台；高光谱相机和穹顶光源安装在数据采集模块上，高光谱相机用于拍摄反应器中物料的光谱信息，穹顶光源用于给高光谱相机提供稳定均匀的光源；云平台接收数据采集模块的数据，并对文本数据进行处理，得到反应器内部的环境参数；云平台还包括根据物料的光谱信息判断物料腐熟度的神经网络模型，通过接收光谱信息，并由神经网络模型预测物料是否腐熟。该系统可连续动态、无人值守、精准的监测反应器内部环境和物料参数。

说明书

技术领域

本发明涉及生物干化领域，具体涉及一种用于反应器的生物干化过程数字化监测系统。

背景技术

生物干化处理是处理城市有机废弃物的一种重要手段，也叫做生物干燥、生物稳定。传统的生物干化最早由美国康奈尔大学Jewell等人于1984年研究牛粪生物干燥的操作参数时提出，并将其定义为利用微生物高温好氧发酵过程中有机物降解所产生的生物热能，通过过程调控手段促进水分蒸发，从而实现快速去除水分的一种干化处理工艺。其主要目的是降低含水率，在干化同时保存物料有机质，而不是降解有机质；在尽可能短的时间内，通过最小的有机质降解保留有机化合物的大部分热值，生产出高热值固体便于后续回收燃料焚烧或作为肥料等利用。

目前的生物干化过程监测装置和方法比较传统，无法连续、动态获取生物干化过程中反应器内部环境、物料本身参数的变化值的问题，并且对于堆体这样的立体结构，现有技术如果想测量到堆体内部任何一个位置的值，需要改动设备的物理结构设计，这在设备使用上造成不便。同时现有技术无法形成堆体三维结构上的温度、含水量、电导率等数据，很难研究整个堆体环境的变化规律。其次，对于物料水分变化测量不准的问题。含水率是生物干化过程最重要的指标，然而目前该领域用到的传感器大多是土壤传感器，数据不准、不稳定、不科学，因为土壤传感器的研发是经过大量的、不同类型的土壤校准的，而直接用于测量有机废弃物的水分含量是非常不科学的。最后，测量的范围不全。目前现有技术大多监测温度、含水量、氧气浓度、氨气浓度这些指标，而一些很重要的指标不能够实时监测得到，例如腐熟度、重金属含量、硫化氢浓度等等，这在科学研究和生产过程中造成了不便。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种用于反应器的生物干化过程数字化监测系统，具体技术方案如下：

一种用于反应器的生物干化过程数字化监测系统，该系统包括云平台、数据采集模块、高光谱相机和穹顶光源以及各类传感器；

所述数据采集模块安装在反应器的顶部，与各类传感器进行无线或有线连接，其包括数据采集子模块、处理器和数据发送子模块，用于将各类传感器感应到的环境和物料的文本数据，以及所述高光谱相机采集到的物料的光谱信息进行整理和打包，并发送给所述云平台；

所述高光谱相机和穹顶光源安装在所述数据采集模块上，所述高光谱相机用于拍摄反应器中物料的光谱信息，所述穹顶光源用于给所述高光谱相机提供稳定均匀的光源；

所述云平台用于接收所述数据采集模块的数据，并对各类传感器采集到的文本数据进行处理，得到反应器内部的环境参数；所述云平台还包括根据物料的光谱信息判断物料腐熟度的神经网络模型，通过接收高光谱相机采集的物料的光谱信息，并由所述神经网络模型预测物料是否腐熟。

进一步地，所述传感器包括安装在所述数据采集模块上的空气温湿度传感器和气压传感器、放置在物料堆体中的物料温湿度传感器，以及安装在反应器底部四个角上的重量传感器。

进一步地，所述云平台根据各类传感器采集到的文本数据进行处理，去除噪声和归一化，得到每个指标的连续动态的变化曲线。

本发明的有益效果如下：

本发明的用于反应器的生物干化过程数字化监测系统，在生物干化过程中可连续、动态、无人值守、精准的监测反应器内部空气温度、空气湿度、氧气浓度、氨气浓度、硫化氢浓度、气压，以及物料的温度、物料含水率、物料电导率、物料重量、腐熟度、发芽指数、重金属含量，包含不同位置的这些数据，涵盖了目前所有能测到的指标。

附图说明

图1为本发明实施例的用于反应器的生物干化过程数字化监测系统。

图中，1为生物干化反应器，2为重量传感器，3为物料温湿度传感器，4为数据采集模块，5为高光谱相机，6为穹顶光源，7为气压传感器，8为空气温湿度传感器。

具体实施方式

下面根据附图和优选实施例详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明白，应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，作为其中一种实施方式，本发明的用于反应器的生物干化过程数字化监测系统包括云平台、数据采集模块、高光谱相机和穹顶光源以及各类传感器；

其中，数据采集模块安装在反应器的顶部，与各类传感器进行无线或有线连接，用于将各类传感器采集到的环境和物料的文本数据，以及所述高光谱相机采集到的物料的光谱信息进行信号转换，并进行整理和打包，发送给所述云平台；

高光谱相机和穹顶光源安装在数据采集模块上，并与数据采集模块连接，且穹顶光源环绕高光谱相机。高光谱相机用于拍摄反应器中物料的光谱信息，穹顶光源用于给高光谱相机提供稳定均匀的光源。

各类传感器包括安装在数据采集模块的底部的空气温湿度传感器和气压传感器、放置在物料堆体中的物料温湿度传感器，以及安装在反应器底部四个角上的重量传感器。且空气温湿度传感器和气压传感器位于高光谱相机和穹顶光源的两侧。

云平台用于接收数据采集模块的数据，并对各类传感器采集到的文本数据进行处理，得到反应器内部的环境和物料参数，并生成连续动态的变化曲线；所述云平台还包括根据物料的光谱信息判断物料腐熟度的神经网络模型，通过接收高光谱相机采集的物料的光谱信息，并由所述神经网络模型预测物料是否腐熟。神经网络模型为VGG16，首先要采集离线状态下的大量的反应器内部物料的光谱数据作为训练样本，并对训练样本对应的物料样品通过传统的发芽指数实验测试，并将测试结果作为标签，将训练样本和其对应的标签输入VGG16中，对其进行训练，从而当向训练后的VGG16网络中输入新的高光谱相机采集的的物料的光谱信息后，直接给出物料是否腐熟的判断结果。

对于文本型数据，以重量为例，本发明在反应器底部的四个角上安装了重量传感器，反应器工作过程中，重量传感器不断地采集整个反应器的重量变化，设W

通过对文本型数据生成连续动态的变化曲线，以及根据影像数据给出物料是否腐熟的状态，从而使操作者能够精确掌握反应器内部的情况。

同样地，神经网络模型除了预测物料的腐熟度，也可以用于实时监测物料的其他数据，如物料含水率、发芽指数、重金属含量等。

本领域普通技术人员可以理解，以上所述仅为发明的优选实例而已，并不用于限制发明，尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内，所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。