基于能質平衡的密閉豬舍內小氣候環境模擬與驗證

謝秋菊，Ji-Qin Ni，包 軍，劉洪貴

基于能質平衡的密閉豬舍內小氣候環境模擬與驗證

謝秋菊1,2,3，Ji-Qin Ni4，包 軍2，劉洪貴2

（1. 東北農業大學農業部生豬養殖設施工程重點實驗室，哈爾濱 150030；2. 東北農業大學動物科學技術學院，哈爾濱 150030；3. 黑龍江八一農墾大學電氣與信息學院，大慶 163319；4. Department of Agricultural and Biological Engineering, Purdue University，West Lafayette，IN 47907，USA）

良好的豬舍內小氣候可以顯著提高豬的生長性能和健康水平，然而由于豬舍內小氣候受地域、季節、飼養數量等因素影響，難以實現可靠的預測及控制。該文基于能量及質量平衡方程，建立熱量、濕度交換模型，以實際監測數據為基礎，利用多元非線性回歸方法（multiple nonlinear regression method）確定模型中的部分參數，建立適用于北方夏季密閉式豬舍環境模擬模型。對夏季北向背陰面和南向朝陽面的2個豬舍內溫度及濕度進行模擬及驗證，結果表明，南北2個朝向的豬舍內溫度、濕度模擬與實測值變化趨勢一致，溫度最大誤差為2.4 ℃，最大相對誤差為9.2%，決定系數分別為0.836 9和0.786 9；舍內相對濕度最大誤差為13.34%，最大相對誤差為49.66%，決定系數分別為0.912和0.899 7。研究結果可為密閉式豬舍內環境調控及能量需求提供參考。

環境控制；溫度；濕度；密閉式豬舍；能量平衡；熱量交換

0 引 言

密閉式豬舍內環境是一個獨立的小氣候系統，包括溫度、濕度、有害氣體濃度、光照、通風等諸多舍內環境因素。豬舍內環境溫度是維持豬恒定體溫的重要外部條件，直接影響豬的熱平衡[1]。濕度影響豬的蒸發散熱，從而影響豬的體溫調節[2-3]。氨氣（NH3）是豬舍內的重要污染物之一，主要由舍內的飼料殘渣和糞便等經微生物或酶分解產生，NH3濃度長時間過高會引發呼吸系統疾病[4-5]。在密閉式豬舍中，由于飼養密度大、舍內空氣流通性差，通風換氣可以將舍外新鮮空氣引入舍內，改善舍內空氣質量，排除舍內多余的熱、濕、粉塵、有害氣體等[1]。

豬舍內小氣候系統受舍內生產活動和舍外環境的影響。舍內生產活動包括飼養、豬的數量及生長、代謝物和廢料等的分解、舍內環境控制系統與各環境因素之間相互耦合作用。舍外環境因素包括太陽輻射、舍外空氣溫度、濕度等。在規模化養豬生產中，豬舍內小氣候調控是針對影響豬舍內各環境因素的設備及生產過程的控制。研究表明，良好的豬舍內小氣候環境可以顯著提高豬的生長性能和健康水平[6-7]，因此，在規模化養豬生產中豬舍內小氣候的作用及環境控制受到廣泛的關注[8-11]。

Seo等對商業豬舍內的溫度、氣流等環境因素建立了CFD模型，用于不同季節的通風控制[12]；基于自動控制模型及算法建立的豬舍自動溫度控制平臺，實現精確的哺乳母豬舍、仔豬舍內溫度控制[13-15]；Stinn對美國西部繁育豬舍內環境進行了監測及控制實驗[16]。然而，在實際環境控制中，由于豬舍內小氣候環境受不同地域及舍內豬的飼養數量等多種因素影響，隨機性較強，舍內環境控制策略不同，難以實現精確測量及控制。利用計算機仿真技術構建豬舍內小氣候模擬及動態模型是優化舍內環境控制、降低能耗切實可行的方法。目前，這些模擬主要采用CFD模型模擬通風[17-18]、溫/濕度場分布規律[19-24]、豬體散熱[12,19,24-25]；通過數字模擬及神經網絡優化通風系統[26-28]、環境控制所需的能耗[29-31]、溫/濕度模擬及控制[32-33]。以上這些舍內溫/濕度、通風等的模擬及控制主要關注于單一的溫/濕度或通風模擬、優化及控制，而忽略了由于舍外天氣影響、不同通風條件下舍內溫/濕度變化、豬產熱產濕、豬的活動量等因素相互作用而導致的舍內小氣候變化以及由此引發的能量消耗問題。

本文綜合考慮影響豬舍內溫度、濕度小氣候變化的因素，基于能量及質量平衡方程，以豬舍作為一個小氣候系統建立精確的熱量交換、濕度變化模型，以夏季實際監測數據為基礎，對建立的豬舍內溫度、濕度小氣候環境在不同通風模式下進行模擬及驗證，對不同朝向的豬舍耗能進行對比，以期為豬舍內小氣候環境優化控制提供可靠參考。

1 豬舍內小氣候環境分析

密閉豬舍是由磚、保溫板等為圍護結構的一個封閉空間。豬舍內環境受圍護結構、豬、舍內地面、加熱系統、通風系統等的影響。建立豬舍內溫度、濕度小氣候環境模型可以預測豬舍內環境變化。本文在實際監測的舍內環境數據的基礎上，建立以能量平衡及質量平衡為基礎的熱交換模型和濕度變化模型。

1.1 舍內熱量平衡分析

豬舍內的熱量交換主要包括熱輻射、熱對流和熱傳導3種顯熱交換和蒸發傳熱的潛熱交換。如圖1所示。豬舍圍護結構將舍內外空氣分開，由于舍內外溫度不同，圍護結構與舍外空氣進行熱量交換，圍護結構還吸收太陽輻射熱量，圍護結構的材質及厚度對熱量傳遞有重要影響。舍內加熱器、通風系統、舍內地面、豬體表面及呼吸系統等通過舍內空氣對流、輻射散熱以及蒸發散熱形成熱量交換。

圖1 豬舍熱量交換示意圖

根據能量平衡方程，密閉式豬舍中儲存熱量的變化率等于單位時間內豬舍內得到的熱量與豬舍散失的熱量之差[34-35]，如式（1）所示。

太陽輻射熱量Q的計算如公式（2）所示。

式中為圍護結構輻照轉換系數；S為接受太陽輻射能量的圍護結構的面積，m2；I為太陽輻照度，W/m2。

舍內空氣從加熱器吸收的熱量Q的計算如公式（3）所示。

式中T為加熱器的表面溫度，℃；m為單位時間內加熱的空氣質量，kg/s。可以看出，加熱器表面溫度越高，舍內溫度上升速度將會越快。當加熱器處于關閉狀態時，Q= 0。

舍內空氣與豬體表皮膚進行熱量交換，包括豬體表輻射熱交換和豬體表與空氣的對流熱交換[36]，如公式（4）[37-38]所示。

豬體表溫度受舍內溫/濕度的影響，根據文獻[40]，舍內溫度每增加1 ℃，豬體表溫度增加0.25 ℃。在舍內相對溫度達到80%時，平均豬體表溫度較濕度較低時的體表溫度低。舍內相對溫度為50%～80%時，可由線性回歸模型得到舍內溫度與豬體表溫度之間的關系[40]，如式（5）所示。

式中，，為回歸系數；RH為相對濕度，%；為 殘差。

豬舍圍護結構散熱是由高溫一側的圍護結構傳向低溫一側，與圍護結構的內表面與外表面的溫度差、傳熱時間、傳熱面積有關。圍護結構散熱量Q的計算如公式（6）所示[35]。

式中k為圍護結構的傳熱系數，與圍護結構材料及厚度相關，W/（m2·℃）； t和t分別為圍護結構內表面和外表面溫度，℃；F為圍護結構的面積，m2。

豬舍通風口與舍外空氣交換將會損失熱量，其大小受通風效率的影響，通風口散失熱量Q如式（7）所示。

式中為舍內通風量，m3/s；0為舍外溫度，℃。

地面與舍內空氣的對流熱交換Q的計算如式（8）所示。

式中S為地面面積，m2；h為地面換熱系數，W/（m2·℃）；T為地面溫度，℃。由于本豬舍是漏縫地板，地面溫度可近似等于下方糞坑空氣溫度。

豬舍內潛熱包括由豬體表面及呼吸系統、舍內糞便、糞坑、食槽等引起的水汽蒸發傳熱。根據質量平衡方程豬舍內的潛熱公式如式（9）[16]所示。

式中Q為舍內潛熱產生率，W；MP為舍內產濕率，kg/s；h為水的汽化潛熱，2.427×106J/kg。

1.2 舍內空氣濕度平衡分析

豬舍內的水汽主要來自豬體表面以及呼吸過程，地面、糞坑、水槽及其他潮濕表面蒸發出的水汽。假定舍內空氣是水汽分布均勻的理想氣流，根據質量守恒原理，豬舍內產生的水汽量等于消散的水汽量，則舍內水汽的動態平衡方程如公式（10）所示[36, 41-42]。

式中左邊項等于舍內產濕率MP，()為舍內空氣在時刻時的含濕量，kg/kg；H和H分別為每頭豬和舍內各種表面水汽蒸發量，kg/s；e為由通風口排出的空氣的含濕量，kg/s，可由公式（11）計算得到。

豬體蒸發的水汽量H受溫度、濕度等環境因素影 響[25,40]，根據不同的溫/濕度范圍可用分段函數描述，如公式（12）所示。

式C為在特定濕度范圍內的常量；Z為在特定濕度范圍內的回歸系數；IPTRH為在每個濕度范圍下的溫度轉折點；此公式中特定相對濕度分別為50%，65%，80%。溫度范圍為16～32 ℃。C，Z和IPTRH在不同濕度下的取值如表1所示[40]。在實際應用中，豬舍內相對濕度并不只是對應50%，65%，80%這3個特定值，因此，將實際豬舍的相對濕度以50%，65%，80%為分界點劃分為（0，50%），(50%，65%)和（65%，80%）3個范圍。

豬舍中各潮濕表面的水汽蒸發量H按照不同的飼養條件和豬舍建筑來估算。本試驗研究的豬舍是水泥漏縫地面，地面下方是1.8 m深的糞坑，H可以近似用下方深坑的空氣含濕量與舍內空氣含濕量的差來計算得到；對于其他干清糞方式的豬舍需要在接近地面處安裝相對濕度傳感器，通過計算舍內空氣含濕量與地面潮濕面的含濕量差來近似估算。

表1 不同濕度下豬體蒸發水汽量函數中各參數值

注：C，Z和IPTRH分別為在特定濕度范圍內的常量、回歸系數和溫度轉折點。

Note：C,Zand IPTRHis constant, regression coefficient and turning point of temperature within a certain humidity range, respectively.

由于豬舍內、外濕度是以相對濕度的形式進行采集的，但是由于公式（10）和（11）中采用的是含濕量，所以需要將相對濕度與含濕量進行換算，如式（13）和式（14）。

用式（10）～式（14）可以對豬舍內空氣濕度變化情況進行動態分析。根據給定的舍內初始溫度、相對濕度等參數，根據公式（14）求出初始溫度相應的水蒸汽飽和分壓力P，然后根據公式（13）用飽和分壓力P和初始相對濕度求出含濕量，再根據公式（10）用含濕量和各含濕量載荷求出下一時刻的含濕量，依此反復求解得到不同時刻的含濕量。

2 豬舍內小氣候環境模擬

在對豬舍內小氣候環境模擬時，假設豬舍滿足以下條件：

1）豬舍是一個封閉的時變系統；

2）舍內地面溫度等于下方糞坑空氣溫度；

3）處于南面中間位置的豬舍小間只有南面墻和對應的房頂吸收太陽輻射能量；處于北面最西側的小間只有西面墻接受太陽輻射能量。

根據豬舍內環境熱量和空氣濕度平衡分析，在Matlab Simulink中建立小氣候環境模擬模型，包括豬舍內熱量交換模擬和濕度變化模擬2個部分，分別有2個輸出變量SimT和SimRH，動態反映豬舍內的熱量與溫度變化情況。在Simulink仿真模塊中使用積分計算和帶有四階龍格庫塔方法的ode4解析器對豬舍內環境熱量平衡進行仿真模擬。初始時刻設置為=0，模擬運算時采用固定時間步長1 min，ode45解析器的收斂誤差設置為10-5。其中子模塊Temp用于模擬豬舍內熱量交換；Tsim用于實現將舍內熱量進行積分運算得出模擬的舍內溫度；子模塊Humid用于模擬豬舍內溫度變化；子模塊Qsh用于模擬豬的呼吸系統、體表以及舍內各種潮濕表面蒸發的潛熱量，它連接著熱量交換和濕度變化模擬模塊。豬舍內熱量交換模擬模塊的輸出變量SimT，同時作為濕度變化模擬模塊的輸入變量，濕度模擬模塊Humid的輸出量Out MP作為潛熱模塊Qsh的輸入量。TScope 和RHScope分別用于對比顯示溫度的模擬值與測量值和相對濕度的模擬值與測量值。各輸入變量取值來源為監測數據。

3 結果與分析

為了比較豬舍內熱/濕小氣候模擬結果與實際豬舍運行時采集的環境數據的接近程度，需要對豬舍內小氣候模擬結果進行驗證。以舍內溫度（Tsim）、相對濕度（RHsim）作為模擬輸出，與實際監測的豬舍內溫度（Troom）、相對溫度（RHroom）數據進行對比，對豬舍內的熱量交換、豬舍內含濕量變化模型進行驗證。

3.1 驗證豬舍及數據監測

本文的豬舍內小氣候環境模擬驗證數據來源于普渡大學動物研究教育中心[43]。該豬舍位于美國印第安那州西拉法葉市，地處大陸性濕潤氣候，四季分明，1月份氣溫最低，平均溫度為-7.2 ℃，平均濕度為69%；7月份溫度最高，平均溫度為29.4 ℃，平均濕度為71%。

豬舍結構類型為鋼木混結構，通風類型為密閉式機械通風。通過豬舍東西兩側的進風口將舍外新鮮空氣送入舍內，然后通過棚頂和過道入口送入12個南北朝向的小間內。豬舍結構和小間內部結構如圖2所示[44-45]。

每個小間長度為11 m，寬度為6.1 m，高為2.7 m，可以容納60頭育肥豬，中間由過道分隔，內部建有雙列鋼質圍欄，每列有6個豬欄，每個小間內墻上安裝 有2個直徑分別為356 mm（V4E35, Multifan, Bloomington, IL, USA）和508 mm（V4E50, Multifan, Bloomington, IL, USA）的恒速風機，用于舍內通風換氣；在每個小間內安裝有天然氣加熱器（Guardian 60, L.B. White Co. Onalaska, WI, USA）用于冬季加熱；在豬欄中間距離地面1.5 m處安裝有相對濕度傳感器（HX92BC, Omega, Atlanta, GA, USA），用于舍內相對濕度測量；在直徑為356 mm的風機前1 m處、儲糞池的排風口處、過道天花板空氣入口處、距離豬舍地面1.5 m高處和天然氣加熱器的熱風出口處5個位置安裝T型熱電耦分別監測不同位置的溫度；小間內墻上風機所受壓力通過量程為[-250～+250]Pa的氣壓測量儀(260, Setra Systems, Inc.,)測得。

小間內是水泥漏縫地板，地板下有1.8 m深的儲糞池，在儲糞池外墻上部有2個直徑為250 mm的變速風機（P4E30, Multifan）處于不間斷運行狀態，為每間豬舍提供最小量通風，糞池風機的通風率由風速儀直接測量得到[45]。

圖2 豬舍結構與小間照片

豬的活動量是通過安裝在每個小間墻上的紅外活動量傳感器（Visonic SRN 2000 Detector, Visonic Inc., Bloomfield, CT, USA），將探測的紅外光線信號轉換成電壓信號測量并且記錄得到[46]。

豬舍每個小間內的2個墻上風機運行通過單獨的開/關信號進行控制，當舍內溫度超過設定值時開啟，當舍內溫度低于或等于設定溫度值時關閉。風機運行狀態時間長度以占相應時間的百分比值來記錄（例如：在1 min內如果風機運行30 s，則用50%表示風機運行狀態所占的時間長度比值。）

在距離豬舍南側70 m的開闊地安裝有Davis 6152 Wireless Vantage Pro2氣象站（Davis Instruments, Hayward, CA, USA），對舍外空氣溫度、相對濕度、太陽輻射等天氣數據進行監測。部分天氣數據來源于距離豬舍5 km的普渡大學園藝研究與教育中心。

根據監測數據的完整性、豬舍建筑樣式特點等，本文選取2個南北朝向的小間2和小間11，從2015年8月27日至9月30日的舍內環境監測數據以及舍外天氣監測數據確定小氣候環境模型模型參數（2015年8月27日至30日和9月2日至9月30日）及模型驗證（2015年8月31日至9月1日），數據采集間隔為1 min。

實際監測結果表明，豬舍外空氣溫度、相對濕度和太陽輻射日平變化范圍分別為（21±6.6）℃、70.3%±3%和（197.1±261.1）W/m2；小間2和小間11內空氣溫度為（22.7±1.1）℃、空氣相對濕度分別為45.7%±6%和50.1%±3.1%、糞坑溫度分別為（25.6±2）℃和（24.6±2.9）℃、通風口溫度分別為（22±5）℃和（21.5±4.9）℃、風扇靜壓力分別為（-12.8±7）和（-12±5.1）Pa、豬的活動量分別為（0.8±0.2）V（電壓）和（0.4±0.3）V、356 mm風扇運行時間分別為36.6%±45.8%和82.8%±32.9%、508 mm風扇運行時間分別為57.2%±42.9%和72.8%±41%，如圖3所示。

圖3 小間2 和小間11以及豬舍外環境監測數據

通風率包括舍內墻上風機的通風率和糞坑風機通風率，墻上風機的通風率是通過持續測量風機運行狀態、小間內靜壓力以及后期風機測量模型[10]間接計算得到。小間2 和小間11的通風率分別為8 691.7±5 543.6和14 003.3±189 m3/min。

3.2 模型參數確定

然而，在模型中有些參數并不是常量，這些參數通過正常的數學方法難以計算得到，因此，將公式（2）～（9）代入公式（1）中，合并整理得到舍內熱量變化的多元非性線方程，如公式（15）所示。

表2 豬舍小氣候環境模擬模型的參數

3.3 模擬結果驗證

分別選取2015年8月31日至9月1日連續2 d監測的2個南北朝向的小間2和小間11內的環境數據以及舍外的天氣數據，對豬舍內熱濕小氣候模型進行驗證。

3.3.1 溫度模擬驗證

豬舍內小氣候環境模擬輸出的舍內空氣溫度和實際測得的豬舍內空氣溫度對比結果如圖4所示。

圖4 舍內溫度模擬值與實測值對比

從圖4中可以看出，小間2和小間11豬舍內的空氣溫度模擬數據與實測溫度數據變化趨勢一致，能夠真實反映夏季最大通風模式下豬舍內溫度變化情況。小間2和小間11舍內實測溫度波動情況相近，變化范圍分別為21.2～26.2 ℃和21.2～26.4 ℃；模擬溫度變化范圍分別為20～25.1 ℃和20.8～26 ℃。

模擬結果表明，小間2和小間11模擬溫度與實測溫度的最大誤差分別為2.0和2.4℃，最小誤差為0 ℃，最大相對誤差分別為9.2%和8.7%，平均誤差分別為0.469 3和0.767 6 ℃，標準誤差分別為1.015 5和1.443 8 ℃；決定系數2分別為0.836 9和0.786 9。本研究建立的豬舍內熱環境變化模擬模型對溫度的模擬輸出與實測溫度誤差較小，能夠很好地反應舍內溫度變化情況。

3.3.2 濕度模擬驗證

豬舍內小氣候環境模擬輸出的相對濕度和實際測得的豬舍內相對濕度對比結果如圖5所示。

從圖5和圖3 g對比可以看出，由于夏季氣溫較高，豬舍內開啟了最大通風模式，356和508 mm的風機基本都保持運行狀態，因此，小間 2和小間11內的相對濕度值較低且變化較小，分別為23.4%～51.5%和24.8%～54.8%；同時，由于中午舍內溫度較高，通風處于最大模式，舍內相對濕度在中午顯著降低。小間2和小間11內的相對濕度模擬值與實測相對濕度值的變化趨勢基本一致，最大誤差分別為13.34%和10.5%，最小誤為0，最小平均誤差為3.63%和3.35%，最大相對誤差分別為49.66%和20.82%，標準誤差分別為6.96%和4.69%；相關性系數2分別為0.912和0.899 7。

圖5 舍內相對濕度模擬值與實測值對比

根據豬舍內環境控制經驗及養殖環境標準[47]，豬舍內溫度是最為重要的環境指標，相對濕度的重要性稍次于舍內溫度，所以可以允許相對濕度具有稍微大一些變化。因此，從豬舍內相對濕度模擬結果上來看，本研究建立的相對濕度模擬值能夠反應舍內實際相對濕度變化情況。

3.4 舍內通風及能耗分析

炎熱的夏季有效消除豬舍內多余的熱量，是舍內環境控制的首要任務，通風散熱是最為有效的舍內降溫手段之一。因此，通風耗能是夏季豬舍內環境控制中最大的能量消耗。根據公式（1）可知，夏季豬舍內的熱量主要來源于豬體表面散熱和太陽輻射，在豬舍建筑材料、設計、結構、舍外環境溫度、濕度、太陽輻射等條件相同的情況下，舍內豬的數量及體質量決定了舍內熱量的多少，舍內通風要主要根據舍內產熱量大小來決定風機的運行情況。

圖6為2015年8月30日至9月1日連續3 d的小間2和小間11內的墻上風機運行情況，根據文獻[43]所述方法對墻上風機啟停進行控制。在此期間，小間2內的豬的體質量為14.4～16.3 kg，數量為146頭；小間11內豬的體質量為97.8～101.2 kg，數量為58頭。從圖6a可以看出，小間 2內直徑356 mm的墻上風機在夜間22：00以后處于關閉狀態，上午10：00至晚上9：00之間2個風機處于最大風量運行狀態，小間2內的通風量為33.13～9 746.3 m3/min。從圖6 b可以看出，小間11內的2個墻上風機一直處于運行狀態，達到最大通風量12 999 m3/min。因此，盡管小間2處于朝陽面，通常接受太陽輻射較多，小間11處于北面背陰面，但是，由于小間11內豬總產熱量遠大于小間2，加之小間11西面墻在下午時接受太陽輻射較多，所以，小間11的2個墻上風機一直處于運行狀態，達到了最大通風量。

小間2與小間11墻上風機總運行時間分別為86.09和144 h，運行時間比約為3:5；耗電量分別為28.55和43.92 kW·h。因此，小間11的夏季豬舍內環境通風電量消耗是小間2的1.5倍。在豬舍設計時要充分考慮豬舍的朝向以及舍內豬的總量引起的舍內通風散熱能耗的增加。

圖6 墻上風機運行時間比例

4 結 論

本文綜合考慮了基于能量和質量平衡方程建立豬舍內溫度、濕度動態方程，可以有效地反映舍內溫/濕度變化動態。結合實際監測數據，通過MNRM確定了模型中的模擬參數。研究結果表明：

1）夏季2個南北朝向的豬舍小間內模擬溫度、相對濕度變化與實測溫度、相對度變化趨勢一致，模擬溫度和實測溫度決定系數分別為0.836 9和0.786 9；模擬相對濕度和實測相對濕度決定性系數分別為0.912和0.899 7。溫度最大誤差2.4 ℃，溫度最大相對誤差為9.2%；相對濕度最大誤差為13.34%，相對溫度最大誤差為49.66%。較好地反映了舍內溫度、濕度變化情況，可以作為密閉式豬舍內環境調控的基礎模型。

2）夏季密閉式豬舍內通風及能耗分析表明，小間11夏季豬舍內環境通風電量消耗是小間2的1.5倍，因此在豬舍環境控制時需要將豬舍的朝向及飼養豬的大小與數量作為首要考慮因素，消除舍內多余熱量，降低舍內溫度。

在本文提出的豬舍內小氣候環境模擬模型中，不僅包括舍內通風引起的熱量交換計算，而且包括了舍內加熱控制引起的熱量交換，因此，本模型同樣適用于冬季豬舍內小氣候環境模擬。

[1] 李中興，毛雪紅. 環境對養豬業的影響[J]. 當代畜禽養殖業，2011，12（10）：44－46. Li Zhongxing, Mao Xuehong. Environmental influence on the pig breeding production[J]. Modern AnimalHusbandry, 2011, 12(10): 44－46. (in Chinese with English abstract)

[2] 袁焰平，陳桂梅，張淑君. 熱應激對種豬繁殖性能的影響、防控措施以及相關抗性基因在豬中的研究[J]. 養豬，2012（3）：41－44. Yuan Yanping, Chen Guimei, Zhang Shujun. Study on the effect of heat stress on reproductive performance, prevention and control measures and related genes of pigs[J]. Swine Production, 2012(3): 41－44. (in Chinese with English abstract)

[3] 汪開英，苗香雯，崔紹榮. 豬舍環境溫濕度對育成豬的生理及生產指標的影響[J]. 農業工程學報，2002，18（1）： 99－102. Wang Kaiying, Miao Xiangwen, Cui Shaorong, et al. Effects of ambient temperature and relative humidity on physiological parameters and performance of growing pigs[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2002, 18(1): 99－102. (in Chinese with English abstract)

[4] 曹進，張崢. 封閉豬場內氨氣對豬群生產性能的影響及控制試驗[J]. 養豬，2003（4）：42－44. Cao Jing, Zhang Zheng. The ammonia infuence on the pigs production performance in the constrained pig house and its control test[J]. Swine Production, 2003(4): 42－44. (in Chinese with English abstract)

[5] Xie Qiuju, Ji-Qin Ni, Su Zhongbin. A prediction model of ammonia emission from a fattening pig room based on the indoor concentration using adaptive neuro fuzzy inference system[J]Journal of Hazardous Materials, 2017, 325: 301－309.

[6] 于家良，何福勤. 環境控制對種豬繁殖性能的影響[J]. 中國畜牧獸醫文摘，2008（1）：58－59.

[7] 劉勝軍，盧慶萍，張宏福，等. 高溫高濕環境對生長豬生長性能、血漿皮質醇濃度和免疫功能的影響[J]. 動物營養學報，2010，22（5）：1214－1219. Liu Shengjun, Lu Qingping, Zhang Hongfu, et al. Effects of high ambient temperature and humidity on growth performance, plasma cortisol concentration and immune function in growing pigs[J]. Chinese Journal of Animal Nutrition, 2010, 22(5): 1214－1219. (in Chinese with English abstract)

[8] Zong Chao, Li Hao, Zhang Guoqiang. Ammonia and greenhouse gas emissions from fattening pig house with two types of partial pit ventilation systems[J]Agriculture, Ecosystems & Environment, 2015 (208): 94－105.

[9] J E Bolhuis, W G P Schouten, J W Schrama, et al. Effects of rearing and housing environment on behaviour and performance of pigs with different coping characteristics[J]Applied Animal Behaviour Science, 2006, 101(1/2): 68－85

[10] Ji-Qin Ni, Liu Shule, Lopes I M, et al. Monitoring, modeling, and characterizing single-speed ventilation fans for an animal building[J]Building and Environment, 2017, 118: 225－233

[11] Xie Qiuju, Ji-Qin Ni, Su Zhongbin. Fuzzy comprehensive evaluation of multiple environmental factors for swine building assessment and control[J]Journal of Hazardous Material, 2017(340): 463－471.

[12] Seo I H, Lee I B, Moon O K, et al. Modelling of internal environmental conditions in a full-scale commercial pig house containing animals[J]Biosystems Engineering 2012, 111(1): 91－106.

[13] 李立峰，武佩，麻碩士，等. 基于組態軟件和模糊控制的分娩母豬舍環境監控系統[J]. 農業工程學報，2011， 27（6）：231－236. Li Lifeng, Wu Pei, Ma Shuoshi, et al. Monitoring and controlling system for delivery sow house environment based on configuration software and fuzzy control[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2011, 27(6): 231－236. (in Chinese with English abstract)

[14] 宣傳忠，武佩，馬彥華，等. 基于自適應模糊神經網絡的畜禽豬舍環境控制系統的研究[J]. 內蒙古農業大學學報，2013，44（4）：397－403. Xuan Chuanzhong, Wu Pei, Ma Yanhua, et al. A study on controlling system for the animal housing environment based on fuzzy neural network [J]. Journal of Inner Mongolia University, 2013,44(4): 397－403. (in Chinese with English abstract)

[15] 于明珠，武佩，韓丁，等. 基于PLC的仔豬舍溫度自動控制系統的設計與試驗研究[J]. 農機化研究，2012（11）：102－105. Yu Mingzhu, Wu Pei, Han Ding, et al. Design and experimental research on auto-control system of temperature in piglets house based on PLC [J]. Journal of agricultural mechanization research, 2012(11): 102－105. (in Chinese with English abstract)

[16] Stinn J Environmental Assessment and Control Towards Improved Swine Breeding-gestation-farrowing Operation in the Midwestern United States[D]. Ames: Iowa State University, 2014.

[17] Tong G, Zhang G, Christopher D M, et al. Evaluation of turbulence models to predict airflow and ammonia concentrations in a scale model swine building enclosure[J]Computers & Fluids, 2013(71): 240－249.

[18] Kim R W, Hong S W, Lee I B, et al. Evaluation of wind pressure acting on multi-span greenhouses using CFD technique, Part 2: Application of the CFD model[J]Biosystems Engineering, 2017(164): 257－280.

[19] Li H, Rong L, Zhang G. Numerical study on the convective heat transfer of fattening pig in groups in a mechanical ventilated pig house[J]Computers and Electronics in Agriculture, 2018(149): 90－100.

[20] Rojano F, Bournet P-E, Hassouna M, et al. Modelling heat and mass transfer of a broiler house using computational fluid dynamics[J]Biosystems Engineering, 2015(136): 25－38.

[21] Rojano F, Bournet P-E, Hassouna M, et al. Computational modelling of thermal and humidity gradients for a naturally ventilated poultry house[J]Biosystems Engineering, 2016(151): 273－285.

[22] Piscia D, Mu?oz P, Panadès C, et al. A method of coupling CFD and energy balance simulations to study humidity control in unheated greenhouses[J]Computers and Electronics in Agriculture, 2015(115): 129－141.

[23] Bjerg B, Rong L, Zhang G. Computational prediction of the effective temperature in the lying area of pig pens[J]Computers and Electronics in Agriculture, 2018(149): 71－79.

[24] Li H, Rong L, Zhang G. Study on convective heat transfer from pig models by CFD in a virtual wind tunnel[J]Computers and Electronics in Agriculture, 2016(123): 203－210.

[25] Aarnink A J A, Huynh T T T. Modelling heat losses in grow-finish pigs[C]. Rongchang: 2017 International Symposium on Animal Enironment and Welfare, 2017, China. p. 61－65.

[26] Rong Li, Pedersen E F, Zhang Guoqiang. Numerical simulations of a hybrid ventilation system at a confined pig building in Denmark-Summer case studies[C]. International Symposium on Animal Environment and Welfare, 2017, Rongchang, China. p. 167－174.

[27] Bustamante E, Calvet S, Estellés F, et al. Measurement and numerical simulation of single-sided mechanical ventilation in broiler houses[J]Biosystems Engineering, 2017(160): 55－68.

[28] Shen X, Zhang G, Wu W, et al. Model-based control of natural ventilation in dairy buildings[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2013(94): 47－57.

[29] Costantino A, Fabrizio E, Ghiggini A, et al. Climate control in broiler houses: A thermal model for the calculation of the energy use and indoor environmental conditions[J]Energy and Buildings, 2018(169): 110－126.

[30] Quiniou N, Noblet J, Milgen J van, et al. Modelling heat production and energy balance in group-housed growing pigs exposed to low or high ambient temperatures[J]British Journal of Nutrition, 2001, 85(1): 97－106.

[31] Fabrizio E, Ghiggini A, Bariani M. Energy performance and indoor environmental control of animal houses: A modelling tool[J]Energy Procedia, 2015(82): 439－444.

[32] Sagrado J del, Sánchez J A, Rodríguez F, et al. Bayesian networks for greenhouse temperature control[J]Journal of Applied Logic, 2016(17): 25－35.

[33] Fidaros D, Baxevanou C, Bartzanas T, et al. Numerical study of mechanically ventilated broiler house equipped with evaporative pads[J]Computers and Electronics in Agriculture, 2018(149): 101－109.

[34] Impron I, Hemming S, GPA B. Simple greenhouse climate model as a design tool for greenhouses in tropical lowland[J]Biosystems Engineering, 2007, 98(1): 79－89.

[35] Incropera F P，Dewitt D P，Bergman T L，et al. 傳熱和傳質基本原理第六版[M].北京：化學工業出版社，2007.

[36] CIGR, 2nd Report of Working Group on Climatization of Animal Houses[M]. B - 9000 GENT (Belgium): Faculty of Agricultural Sciences, State University of Ghent, 1992.

[37] 沈金山. 育肥豬舍建筑內表面換熱系數n的初步探討[J]. 農業機械學報，1980，12（4）：1－18. Shen Jinshan. The preliminary investigation of the heat transfer coefficient of the inside surface in swine fattening houses[J]Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 1980, 12(4): 1－18. (in Chinese with English abstract)

[38] 魏潤柏. 人體與環境熱交換計算方法[J]人類工效學, 1995，12（2）：39－42.

[39] 申彪，儲兆福，譯. 人體表面的對流及輻射傳熱系數[J]建筑技術科研情報，1978（1）：90－99.

[40] Huynh T T T, Aarnink A J A, Verstegen M W A, et al. Effects of increasing temperatures on physiological changes in pigs at different relative humidities[J]Journal of Animal Science, 2005, 83(6): 1385－1396.

[41] CIGR, Report of working group of the climatization of animal houses[M]. Aberdeen, Scottland: The Scottish Farm Buildings Investigation Unit, Scotland, for Commission Internationale du Genie Rural (International Commission of Agricultural Engineering), 1984.

[42] Bartali E H, Morocco H I I, CIGR Handbook of Agricultural Engineering Volume II Animal Production & Aquacultural Engineering[M]. Michigan: the American Society of Agricultural Engineers, 1999.

[43] Ji-Qin Ni, Diehl C A, Liu S, et al. An innovative ventilation monitoring system at a pig experimental building[C]. Chongqing: 2015 Proceedings of International Symposium on Animal Environment and Welfare, 2015.

[44] 謝秋菊，蘇中濱，Ji-Qin Ni, 等. 密閉式豬舍多環境因子調控系統設計及調控策略[J]農業工程學報，2017，33（6）： 163－167. Xie Qiuju, Su Zhongbin, Ji-Qin Ni, et al. Control system design and control strategy of multiple environmental factors in confined swine building[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(6): 163－170. (in Chinese with English abstract)

[45] Ji-Qin Ni, D Kaelin, I M Lopes, et al. Design and performance of a direct and continuous ventilation measurement system for variable-speed pit fans in a pig building[J]. Biosystems Engineering, 2016 (147): 151－161.

[46] Ji-Qin Ni, S Liu, J S Radcliffe, et al. Evaluation and characterization of Passive Infrared Detectors to monitor pig activities in an environmental research building[J]. Biosystems Engineering, 2017 (158): 86－94.

[47] 中華人民共和國農業部. 規模豬場環境參數及環境管理[S]. 2008.

Simulation and verification of microclimate environment in closed swine house based on energy and mass balance

Xie Qiuju1,2,3, Ji-Qin Ni4, Bao Jun2, Liu Honggui2

(1.,,150030,; 2.,,150030,; 3.,,163319,; 4.,,,47907,)

Microclimate of swine house is a time-varying and nonlinear system affected by the interaction of internal production and external environment factors, and has an important effect on the pig’s growth performance and health status. Among multiple environmental factors, indoor air temperature affects the heat balance of the pig body and plays an important role to maintain the constant body temperature. Humidity influences the evaporation of the pig body and therefore a body’s thermoregulation. So, the indoor temperature and humidity are payed much attention by many researchers in the past decades in order to maintain a suitable indoor environment for pigs. Simulation of indoor microclimate is an effective way to provide a precision control strategy. Some researches on swine house environment control are conducted based on indoor air temperature and ventilation using traditional and automatic control method. However, in practice, it is difficult to realize an accurate microclimate control and prediction in a swine house due to some influences such as different regions that swine house located, seasons, raised number of pigs, and most simulations and models for swine house environment only focused on single environment factor such as temperature, humidity or airflow using computational fluid dynamics (CFD), the comprehensive interaction among the multiple factors and the energy consumptions are neglected. In this study, a thermal exchange model based on energy balance equations and a humidity variation model based on mass balance equations are developed for a closed swine house, the factors such as weather, heat dissipation, heat acquisition, building structure, building ventilation and pigs in the swine house are considered. Based on the one month's measured data of 1 minute resolution of room 2 on the south side and room 11 on the northwest corner in the swine house, some parameters of the simulation model were determined by using multivariate non-linear regression model (MNRM). Two days measured data are randomly selected to validate the model simulations from two rooms in hot summer. The energy consumptions of the two rooms are also analyzed and compared. Results show that the simulation and measurement values for both rooms agree well, the maximum temperatures error is 2.4 ℃, the maximum relative error is 9.2% for the two rooms, and the coefficient of determination is 0.836 9 for room 2 and 0.786 9 for room 11. The maximum relative humidity error is 13.34% and the maximum relative error is 49.66% for the two rooms, the coefficient of determination is 0.912 for room 2 and 0.899 7 for room 11.The power consumption of room 11 is 1.5 times that of room 2 because room 11 has extra heat produced by the pigs and a sidewall as part of the west wall of the building. The dynamic microclimate models based on the energy and mass balance equations can be used for simulations of basic environment control and energy requirement in closed swine houses.

environmental control; temperature; humidity; closed swine house; energy balance; thermal exchange

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.10.019

S2

A

1002-6819(2019)-10-0148-09

2018-09-30

2019-02-12

東北農業大學農業部生豬養殖設施工程重點實驗室開放課題；國家生豬產業技術體系（CARS-35）；黑龍江省青年科學基金項目（QC2013C065）；黑龍江八一農墾大學學成、引進人才科研啟動基金（XDB-2016-21）。

謝秋菊，教授，博士，主要從事畜舍環境控制研究。Email：xqj197610@163.com

謝秋菊，Ji-Qin Ni，包 軍，劉洪貴.基于能質平衡的密閉豬舍內小氣候環境模擬與驗證[J]. 農業工程學報，2019，35(10)：148－156. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.10.019 http://www.tcsae.org

Xie Qiuju, Ji-Qin Ni, Bao Jun, Liu Honggui. Simulation and verification of microclimate environment in closed swine housebased on energy and mass balance[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(10): 148－156. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.10.019 http://www.tcsae.org