湖北
粮食安全是“国之大者”。近年来，我国持续推进粮食全产业链节约减损，从粮食生产、储运到加工利用，不断强化科技赋能。《中华人民共和国粮食安全保障法》以及《粮食节约和反食品浪费行动方案》等文件，都对减少粮食储存损失、推进绿色储粮和智慧粮库建设提出明确要求。
在这样的背景下，来自扬州工业职业技术学院的一群学生把目光投向了一个不易被察觉的生产场景——饲料厂大型原料筒仓。
大型饲料企业每天需要储存和周转大量玉米、豆粕、小麦等原料。由于筒仓体积大、内部封闭、粉尘浓度高，仓内物料状态很难被直接观察。受原料水分、温差、长期压实和物料流动特性等因素影响，储存过程中可能出现结块、结拱、挂壁、鼠洞以及局部物料长期滞留等现象。
这些问题不仅会造成下料不畅和生产波动。局部物料长期滞留后，如果再叠加水分偏高、温度异常、通风不畅等因素，还可能形成热湿积聚，增加发热、品质劣变甚至霉变风险。
我国是世界饲料生产大国，工业饲料年产量已超过3亿吨，玉米、豆粕等粮食和农产品原料消费规模巨大。对于这样一个体量庞大的产业而言，节粮减损不仅要关注餐桌和粮库，也需要延伸到饲料原料储存、输送和加工环节。
项目团队学生在企业调研中发现“企业并不是没有解决堵塞的办法，振动器、空气炮、倒仓都可以发挥作用，但一个现实问题是，什么时候开始出现异常、异常发生在哪里、哪些物料已经长期不动，往往缺少连续的数据支撑。”
由此，学生团队研发了“仓毫毕现——基于双频段毫米波雷达的饲料厂大型筒仓原料状态感知系统”，尝试给筒仓装上一双“智慧之眼”。
系统采用24GHz和77GHz双频毫米波雷达，对筒仓料面进行非接触监测，通过连续扫描建立三维料面模型。学生团队并没有停留在简单测量“仓里还有多少料”，而是进一步比较不同时刻的料面变化，分析哪些区域正常下降、哪些区域长期不动，并结合仓底实际出料量判断物料流动是否出现异常。
例如，当仓底持续出料，而某一区域在多个出料周期内始终没有明显下降，系统会将其标记为异常滞留区域；如果只有中心持续下降、仓壁附近长期不动，则可能提示鼠洞、偏流或挂壁风险。通过这种方式，系统试图在完全堵塞之前发现异常趋势，为企业提前采取振动、空气炮、倒仓、通风或取样检测等措施提供依据。
值得一提的是，这并不是一个由教师设计好、学生参与展示的项目。
从走进企业调研，到查阅资料、搭建试验装置、调整雷达参数，再到采集数据、建立三维料面、修改异常识别算法，学生始终是项目研发的主体。团队按照机械结构、雷达感知、算法分析、软件开发等任务分组，在一次次“发现问题—提出方案—试验验证—重新修改”中推进产品迭代。
“以前觉得创新就是想一个别人没想过的点子，真正进入企业后才发现，企业更关心设备能不能稳定运行、数据准不准、出了问题能不能真正帮他们解决。”项目负责人张子易说。
目前，项目团队已与兴化市丰收饲料科技有限公司建立合作，产品进入真实饲料生产环境开展中试。团队将重点验证三维料面测量、异常流动识别、异常区域定位以及设备连续运行稳定性，并通过企业出料记录、人工检查和清仓结果对系统判断进行验证。
从实验室走向几十米高的真实筒仓，对学生而言，也是一次真正的“工程考试”。
从一粒粮食到一座筒仓，从课堂中的传感器知识到企业生产线上的真实设备，这群高职学生正在尝试用自己的专业所长回答一个具体问题：怎样让已经生产出来的粮食得到更安全、更高效的利用。
一头连接国家粮食安全，一头连接产业生产现场，学生也在这一过程中完成着从“学习技术”到“用技术解决真实问题”的转变。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
