基于物联网的烟叶烘烤温湿度数据采集分析与算法构建

作者：陈祖销; 张富生; 过伟民; 藏照阳; 姜舒文; 刘剑君; 郑劲民; 赵虎; 李俊营^*; 张艳玲^*

来源：烟草科技, 2023, 56(10): 11-20.

DOI：10.16135/j.issn1002-0861.2023.0079

• 烟叶烘烤
• 物联网
• 干球温度
• 湿球温度
• 烘烤工艺
• 算法

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13 493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。

• 单位
  河南省烟草公司平顶山市公司; 中国烟草总公司郑州烟草研究院; 西南大学; 北京市农林科学院