粮仓储粮霉变CO2法监测值主要影响因素

白静静 翟焕趁 张帅兵 吕扬勇 蔡静平

(河南工业大学生物工程学院，河南 郑州 450001)

中国的储备粮仓数量和规模均非常庞大，粮食储藏的周期相对较长，在粮食储藏期间霉菌的生长活动是造成储粮数量损失及品质劣变的主因，许多真菌的代谢活动还会产生有毒代谢产物，从而危及食品安全性[1-4]。要避免霉菌对储粮的破坏，科学的监测手段和早期防控是最有效的措施[5-7]。现有技术通过对粮食样品的检测分析，可以准确判断粮食中霉菌的活动状况[8-10]，但大型粮仓中霉菌早期活动的区域很小，霉变发生部位具有不确定性，随机或定点的粮仓采样往往难以被发现[11]。大型粮仓普遍使用的电子测温技术也只能对发生在测温点的早期霉菌活动做出响应，一旦偏离测温点，由于温度在粮堆中传导极慢，往往难以及时发现霉菌危害的迹象[12]。因此，人们一直致力于研发更加灵敏、快捷的霉菌监测技术，这对保障粮食储藏安全具有及其重要的意义。

霉菌生长活动产生的CO2气体是与热传导相似、可以在粮堆中扩散的因子，粮食籽粒间有30%～50%的孔隙度、大型粮仓的粮堆存在温差等因素也有利于气体在粮堆中扩散[13-14]，这是该方法能被用于储粮霉菌监测的基础。近年来国内外开展了较多的相关研究，结果已经显示，粮堆中霉菌的生长、繁殖与CO2气体浓度变化具有显著的相关性，CO2气体在粮堆中的扩散速率比温度的传导提高数十倍，有利于大幅度提升储粮霉菌活动监测的灵敏度[15-16]。但是，储粮中霉菌生长和CO2气体浓度变化是间接关系，利用电子传感器检测粮堆中的CO2气体含量可受许多因素的影响，即使同一粮堆，在相同的储粮霉菌生长状态下也可能因为检测条件的变化或参数设置的差异而得到不同的检测值[11]。因此，只有全面阐明各种因素的影响才能使该技术具备实际应用的可能性。

前期国内外对储粮CO2监测研究的重点在于了解CO2气体浓度变化与储粮霉菌生长的关系及CO2气体在粮堆中的扩散规律[13-17]，这些研究结果可直接应用到以气密性高、仓容储粮占比大的筒仓储粮中，根据粮仓空间或出风口的CO2气体浓度变化，即可判断储粮中的霉菌活动状况[16]。中国储粮以平房仓为主，仓房气密性较差，仓容储粮占比小，在储粮霉变的初期粮堆上方空间的CO2气体浓度基本不变[11]，需要在粮堆中设点进行气体取样检测。由于平房仓区域面积广，粮堆温差大，设点进行气体取样检测涉及诸多影响CO2气体浓度检测值的因素，因此，前期许多在实验室模拟储粮容器监测试验中获得的CO2检测参数及建立的CO2气体扩散规律很难在实仓中直接应用。为此，本研究选择在平房仓的储粮实仓中进行CO2气体检测效果试验，试图阐明环境温度、粮食品种等储粮关键因子改变，以及粮堆中霉变部位、气体取样点设置模式或气体取样量等检测参数变化对CO2检测结果的影响及其规律性，从而构建根据粮堆CO2气体检测值变化解析储粮霉变状态、判断储粮安全风险的方法，为粮食储藏霉变早期高效防控提供技术参数。

1 材料与方法

1.1 试验粮仓及粮食

主要试验在河南工业大学试验粮仓中进行，廒间尺寸为9 m×6 m，粮堆深度为6 m，单仓储备容量约260 t，试验粮为2016年河南产混合小麦，含水量11.5%，堆粮深度6 m；

稻谷粮堆检测试验在长沙储备粮库完成，规格为41.5 m×33.5 m (长×宽)，粮堆高度6.22 m，平均水分含量13.2%，总量3 399 t，稻谷品质和粮温正常。

1.2 主要材料

CO2传感器：Telaire T6615型，美国通用电器公司；

微型气泵：FM1001型，成都新为诚科技有限公司；

输气管道：硅胶材质圆管，内径2 ～4 mm，市售；

微生物培养、检测所用材料：分析纯；

改良查氏培养基：蔗糖3%，硝酸钠0.2%，氯化钾0.05%，硫酸镁0.05%，磷酸二氢钾0.1%，硫酸亚铁0.001%，氯化钠6%，琼脂2%，121 ℃高压蒸汽灭菌。

1.3 方法

1.3.1 粮食水分调节 根据试验所需粮食水分含量，按照1.15～1.20倍理论加水量喷雾粮食，在4 ℃条件下平衡48 h。

1.3.2 粮仓中模拟霉菌活动粮包的埋设 在粮堆表面挖出一定深度的粮坑，粮包埋设深度为粮包中心到粮面的距离，固定粮包后按照试验需要在一定的部位设置输气管道，然后将粮堆复原。

1.3.3 粮食水分测定 按照GB 5009.3—2016检测粮食样品水分含量。

1.3.4 粮食带菌量检测 采用GB 4789.15—2016霉菌计数方法，其中所用的培养基改为“改良察氏培养基” 。

1.3.5 CO2气体检测 采用CO2浓度检测传感器，记录一定检测时间点显示器中的检测值。

1.3.6 数据分析方法 使用SPSS 16和Excel 2013软件进行试验数据的统计分析，试验重复3次。

2 结果与分析

2.1 粮堆温度及环境温度对监测的影响

温度是储粮发生霉变的决定性因素[18-20]。为了阐明CO2法对商业化粮食储藏霉变的检测效果，在粮堆中埋入高水分粮食，进行实仓储粮局部霉变的监测试验。结果(图1、2)表明，温度是影响CO2监测结果的关键因子，30 ℃试验组霉菌活动初期(前10 d)带菌量增加与CO2气体浓度升高具有高度的同步性，两者的相关性系数达到0.99以上，这在实际监测应用中有重要的价值，是CO2法对霉菌活动灵敏响应的关键属性。因为霉菌菌丝旺盛生长对粮食品质的破坏性和食品安全的危害性最大[21-22]，霉菌生长前10 d的CO2浓度显著变化是储粮安全性变化的重要信息，可作为储粮霉变高效防控的技术依据。10 d后CO2浓度的回落是霉菌后期呼吸降速的反映，对于储粮监测和处理没有实质性的意义。

当局部高水分粮食处于较低的温度[(20±2) ℃]条件下，试验粮带菌量和粮堆CO2气体浓度均以较缓慢的形式升高(图1、2)，在试验的第10～25天，粮食带菌量和CO2气体检测值开始出现显著升高，两者的相关性系数>0.99。这说明温度的差异导致储粮霉菌生长速率降低，改变CO2气体浓度的变化模式，但只要霉菌开始生长，CO2气体检测值就会同步升高，这一特点是储粮霉变监测的基础。

比较图1、2，还可发现一个值得关注的现象，当粮堆中CO2气体的小幅度升高时，较低温度下粮堆中对应的带菌量变化远高于较高温度粮堆中的。例如，相同水分粮食储藏在20 ℃ 下第35天的带菌量变化与30 ℃储藏第15天的相当(图1)，但其粮堆中CO2气体浓度则分别为0.27%和1.28%(图2)，两者相差达4.7倍。产生这一现象的本质除了低温使生物代谢强度降低，产气量减少，还与环境温度对远距离气体采样和CO2气体检测的影响有关[13,23]。

图1 不同温度下霉变点粮食霉菌含量的变化Figure 1 The mould content changes of mildew grain at different temperature

图2 粮堆温度对CO2检测结果的影响Figure 2 Effect of grain bulk temperature on carbon dioxide detection

为了验证环境温度对CO2气体检测值的影响，将5种浓度CO2气源通过30 m输气管道在3种温度下进行CO2气体浓度检测试验，结果表明，虽然不同浓度下的检测值差异程度不同，但总体而言，较高温度下同一浓度的CO2气体检测值更高(图3)，5种浓度CO2检测的平均值，30，25 ℃的检测值分别比20 ℃的高22%和12%。因此，环境温度越低，相同的粮堆CO2气体浓度变化对应的储粮霉变程度越高，需要予以更多的关注。

图3 空间温度对CO2检测值的影响Figure 3 Effect of air temperature on carbon dioxide detection

2.2 粮食品种对CO2监测结果的影响

中国储藏量最大的粮食品种分别为稻谷、小麦和玉米，在大规模的散粮储藏期间，相同的生物量活动与产生CO2量是一致的[5]，但实际检测到的CO2气体浓度不仅与气体产生量有关，还与粮堆的孔隙度(扩散特性)和粮食对CO2气体的吸附特性等参数有关。根据粮食的物理学特性，稻谷粮堆的孔隙度一般比小麦高约30%，但对CO2的吸附能力也比小麦高约15%，这2种特性对CO2气体扩散影响效果是相反的，实际检测值是多种因素综合影响的结果。本试验在小麦和稻谷粮堆中埋设相同数量的霉变粮，在相距0.5 m处进行检测，结果(图4)表明，稻谷粮堆比小麦粮堆CO2气体的最高检测值高50%，峰值时间提前了4 d，说明在储粮中CO2气体快速产生的条件下，粮堆的粮粒间孔隙度是影响CO2气体扩散的主要因素，吸附作用的影响不明显。因此，对于孔隙度较低的粮食品种或由于杂质含量较高而影响气体扩散的粮堆，可以考虑降低监测点的间距，以弥补对监测灵敏度的影响。

图4 粮食品种对监测结果的影响Figure 4 Effect of grain variety on carbon dioxide detection

2.3 粮堆中霉变点和监测点位置对检测值的影响

将2组各40 kg高水分粮食分别埋设到距粮堆表面1，2 m 的小麦仓中，并在距粮面1，3 m的部位分别设置气体监测点，结果见图5。当霉变活动部位靠近粮堆表面时[图5(a)，距粮面1 m]，产生的CO2气体与外界大气的交换比例较高，即使监测点(粮面向下 1 m)与霉菌活动产气点重合，其CO2气体检测值在初期升高后迅速以较高的速率下降，第10天比第4天的CO2气体浓度值下降达1.44%；但在该模式下距粮面3 m的监测点CO2检测值相对较为平缓，相同时间段的CO2气体浓度变化幅度为升高0.38%[图5(a)]，较深部位监测点的数值变化模式可更客观地反映霉菌的实际生长状态。当霉变活动部位处于粮堆较深部位时[距粮面2 m，图5(b)]，粮堆深部的监测点检测到的CO2气体浓度峰值更高，高浓度CO2维持的时间更长(与模拟粮包距粮面1 m相比)，这种变化特点是CO2气体在粮堆中具有一定沉降特性的表现。比较1 m和3 m监测点的CO2气体检测值变化，可以看出，3 m深监测点监测效果更稳定，因此，实际应用时应优先在粮堆中部靠下的部位设置主要监测点，在近表层的部位设辅助监测点，根据各监测点检测到的CO2气体浓度差异和变化模式，判断粮堆中霉变发生的规模和空间方位。

图5 气体取样部位对检测结果的影响Figure 5 Effect of gas sampling location on detection results

2.4 气体取样流速对检测的影响

气体取样流速是CO2气体检测必须设定的参数，提高流速虽然可以减少检测耗时，但可能影响检测值。本试验通过检测粮仓中不同浓度CO2气体，研究气体取样流速对检测值的影响。结果(图6)显示，当气体取样流速为50～100 mL/min 时，不同浓度CO2气体均可获得稳定的检测结果。在<50 mL/min气体流速下，检测值均比较低，可能与管道内留存的空气有关。在>100 mL/min的较高检测气体流速下，对浓度超过1%的CO2气源检测结果影响不明显；当监测点CO2气体浓度<1%时，高气流速度对检测值的影响非常显著。例如，对于相同粮堆监测点，当气流速度为200 mL/min 时，CO2检测值的降幅可达50%左右。这种现象可能与传感器本身的性质有关。目前以输气通道方式检测CO2气体浓度的传感器一般采用红外吸收模块，其主要工作原理是CO2特异吸收红外辐射能量产生电位变化[24]。进入气体传感器的气流速度可影响红外吸收的能量，从而可改变传感器检测值。因此，为了监测储粮霉菌的早期生长，应该将进入检测传感器的CO2气体流速调节在50～100 mL/min，确保检测的灵敏度和结果的准确性。

图6 气体流速对CO2检测的影响Figure 6 Effect of sampling gas flow velocity on carbon dioxide detection

2.5 气体取样量对检测结果的影响

CO2的检测方式不适合将传感器埋设在粮堆中使用，而是通过气体取样整仓共用一个传感器。根据检测的需要，在同一粮仓中会采用不同材质、管径的输气管道，管道长度也会根据距离而改变。输气管道参数差异将导致输气阻力及换气效果发生相应变化，其综合影响很难进行理论计算。如果以常规控制时间的方法进行检测将会产生较大的误差，应该通过控制气体取样量检测才能获得稳定、准确的检测效果。图7是在3个CO2气体浓度监测点中用20 m长，5 mm×3 mm规格输气管道进行检测的结果，试验表明，当气体取样量达到管道理论体积的1.38倍时，CO2气体浓度检测值达到原位检测浓度的95%左右，当气体取样量提高至3.22 倍时，其检测值与1.38倍取样量相比没有显著变化(P<0.05)。进一步对不同长度和内径的输气管道以1.5倍管道内部空间理论体积气体取样量进行检测试验，结果也(表1)表明，各种规格管道的实际检测值可达到原位CO2气体浓度的90%以上，达到监测方法判断储粮安全性的效果。如果气体取样量过大，霉变点产生的CO2气体可能不足以补充检测的消耗[25]，检测值就会降低。因此，在实际应用中不管仓内输气管道规格、尺寸如何变化，只要将气体取样量确定为1.5倍管道内部体积进行检测，即可满足监测粮堆中霉变活动的需要。

图7 气体取样量对CO2检测的影响Figure 7 Effect of gas sampling volume on carbon dioxide detection

3 结论

本试验的研究表明，尽管粮堆温度和环境温度均可影响CO2气体检测结果，但在不同温度条件下粮堆CO2检测值均与储粮霉菌早期生长的数量变化关系完全对应，这一规律构建了CO2法实际应用的基础。不同的粮食品种、监测方法及检测参数设置也会不同程度地改变CO2气体检测值，通过正确设置监测模式和检测参数可以获得准确、稳定的检测值。

表1 不同规格输气管道按1.5倍换气率的检测效果Table 1 Testing effect of 1.5 times air exchange rate for different gas transmission pipeline

本试验确定的CO2法检测参数及监测方式适用于对平房仓实仓常规储粮的霉菌危害活动监测；揭示的相关规律性，对分析、解读监测信息有较好的参考价值。但中国储粮规模大、仓型多、地域广，实际应用时还需根据具体的储粮状态进行必要的测试或验证，阐明各种影响因子的作用特点，制订出根据粮堆CO2检测值变化解析储粮霉菌生长活动状态的规则，从而对储粮局部霉变及安全风险进行灵敏的早期预警，为储粮霉菌精准、高效控制提供依据。