淺談豬舍環境監控

來自專欄豬舍控

信息技術已經廣泛應用於各行各業，對於豬肉產業而言，信息技術的應用非常廣泛，可以涵蓋飼料加工、養豬生產、生豬屠宰、食品加工、終端銷售等各個環節。本文就筆者相對熟悉的豬舍環境監控這一主題向大家做一下簡要介紹。當下物聯網技術在豬舍環境監控中的應用已經成為了一個熱點。這是個很好的趨勢，如果你不監控測量豬舍環境的相關數據，你就沒辦法有效控制豬舍環境。有效的豬舍環境監控可以幫助我們找到現有的不足並找到有效的解決方案。豬舍以及環境控制系統的設計不足會引起養豬環境的問題，對豬的生物特點和行為習慣缺乏了解是出現這也不足的原因之一，安裝後不調試，日常不維護也會引起問題。這些問題都需要日常的監控來發現。

物聯網（英語：Internet of Things，縮寫IoT）是互聯網、傳統電信網等信息承載體，讓所有能行使獨立功能的普通物體實現互聯互通的網路。物聯網是新一代信息技術的重要組成部分，也是「信息化」時代的重要發展階段。物聯網就是「物物相連的互聯網」。這有兩層意思：其一，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網路；其二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信，也就是物物相息。標準的物聯網網路架構分為三個層級。感知層，獲取信息數據的設備，針對豬舍物聯網就對應溫濕度探頭、料塔稱重探頭、電子水表、電子耳標等。網路層，實現數據傳輸功能，將收集到的數據通過各種協議和設備上傳至網路。應用層，對數據進行計算和處理，實現實時控制，科學管理。

圖1 物聯網網路架構

我們在談到物聯網技術時大多指的是感知層和網路層的相關技術，例如分散式、無線傳輸技術等。感知層目前是最薄弱的環節，尤其是對於豬舍環境監控系統，如何分析利用數據找到問題、發現解決方案是我們後續努力的主要方向。

數據的分析

利用信息技術做數據的收集和數據的傳輸給我們帶來大量的監控數據，這些數據的分析解讀，找到問題，發現解決方案是其中最核心的內容。以下介紹美國Dicam的兩個簡單案例的分析，讓大家了解下數據分析的過程。實際生產中的問題往往情況更加複雜。

案例一

案例豬舍情況：1000頭存欄、機械通風、漏糞地板、乾料自由採食、絞龍自動供料。整棟1個水表、每250頭1個供料絞龍、供料量按絞龍運行時間估算

圖2 日供料總量與單次供料量

Dicam採用記錄絞龍運行時間的方式估算供料量，圖中豎線代表每次絞龍運行時間對應的供料量，破折線是每天的供料總量。從圖中可以看出中間有幾天沒有供料，由於喂料器中有可能會有一些存料，所以僅僅根據這一條信息我們還無法準確判斷豬是否已經斷料，這一情況對豬究竟產生了多大影響。

圖3 日供水總量與供水情況

結合供水情況看，供料停止後供水量也相應迅速減少，說明喂料器中並沒有很多存料。斷料後豬的飲水量相應減少。這種情況肯定會對豬的生長情況產生影響，但是最終的生產指標不會反映問題在哪，除非分析這些數據發現問題所在。

案例二

自動控制型自然通風（ACNV）豬舍，通過感應探頭收集數據調整側牆捲簾開啟大小。這類型通風最易於出問題的在於晚春和早秋，這個時間段的晝夜的溫差很大，對控制器的控制策略有較高的要求。

圖4 自動控制型自然通風（ACNV）豬舍一天的記錄數據

從圖中可以看出自動控制自然通風系統的運行良好，但是設置不對。設定溫度是18度，舍內溫度相對都比較接近設定溫度，但是顯然沒有考慮到夜間較低室外溫度和風的影響。從捲簾開啟率的圖可以看出，晚上捲簾來回頻繁開關，這會對舍內環境產生不利影響。

圖5是設置改善後的情況，設置溫度改為15度，白天高溫時捲簾全部打開，晚上舍內溫度波動就少的多了。這一改善是由於捲簾開啟的大小和頻次降低了，避免了夜晚過量的冷氣流。這是因為調寬了帶寬（啟動關閉溫度差）。第一種設置帶寬為1攝氏度，意味著沒變化0.1攝氏度捲簾開啟率就要變化10%，第二種設置帶寬改為3攝氏度，情況就改善很多。

從這個案例可以看出針對不同類型的豬舍，溫控器的控制策略是需要做相應的優化和調整的，但是如果沒有可靠的數據記錄，就很難有針對性的提供有效的控制策略調整方案。

圖5 調整後自動控制型自然通風（ACNV）豬舍一天的記錄數據

從目前豬舍環境監控的現狀來看，更多的還是停留在數據記錄的階段，記錄的數據更多是作為專業人員分析診斷的素材，隨著後續隨著相關研究和實踐的增加，計算機輔助分析會在豬舍環境問題分析和提供改善方案中起到更多作用。

數據採集的方式和準確性

豬舍環境問題分析是依靠感測器採集的相關數據，這些數據的來源和準確性就非常關鍵，這裡提出兩點思考供大家參考。

1、收集相關數據可能也能實現目的

飼料占養豬成本的最大比例，經營者希望每天能夠獲取飼料用量的真實情況，飼料用量的監控也可以方便生產人員制定用料計劃。目前採用的計量手段主要是在每個料塔下部安裝稱重感測器，這種方式比較容易受到外部環境的干擾，比如遇到大風天氣就會影響計量精度，精度相對可靠的稱重系統，投資很高而且需要定期校準。

美國Dicam的供料計量相對比較特殊，他們利用記錄絞龍的運行時間估算供料量，也能實現一定精度，初始投資很低。這實際上給我們一個思路，在投資限制的情況下能不能通過其他相關的數據反映我們想了解的數據的情況，一定程度上也可以滿足我們後續數據分析處理，發現問題，尋找解決方案的需求。二氧化碳探頭替代氨氣探頭反映舍內空氣質量又是另外一個例子，可靠穩定的氨氣探頭造價很高且使用壽命不長，而二氧化碳探頭相對更廉價更穩定，這兩個指標有一定的相關性，利用二氧化碳探頭反映舍內空氣質量就成了一個可行的方案。

圖6 BinTrac料塔稱重系統

2、數據要反映真實情況

感測器放置的位置其實對舍內環境數據的準確收集非常重要，以溫度探頭為例，豬舍內不同高度的溫度是有較大差異的，而我們記錄溫度數據是希望反映豬活動區域的熱環境情況，所以溫度探頭要盡量靠近豬活動區域，為避免豬咬壞探頭，一般可以在欄位側面固定一個開孔的圓管，探頭放置在圓管內。

另外一個容易被忽略的問題是收集數據後展示單個數據的間隔時間過長，比如舍內溫度曲線按照每小時的溫度製作就無法有效反映溫度的實際波動，所以數據的記錄間隔時間不能過長，溫度記錄可以按照2-3min的間隔。數據的粒度要夠。

結語

物聯網未來可能會大大提高用工效率，減少重複工作，讓工作人員可以遠程監控豬舍運行情況並提供干預措施，甚至為了物聯網系統甚至可能實現無人飼養。但現階段人員仍然在管理中起到舉足輕重的作用。目前在數據收集相對並不全面，數據間的關聯邏輯並不完全清晰的情況下，物聯網在豬舍環境監控中還是更多的起輔助的作用，通過數據的計算分析為專業人員作出準確判斷，找到問題，發現解決方案提供數據支持。我們在利用物聯網技術時，一定還要結合生產現場的實際情況，綜合分析，找到數據間的內在聯繫。當然隨著技術的進一步發展，機器學習等技術的應用，物聯網系統可能會更加智能、更加高效。我們期待這一天早日到來。