基于机电一体化技术的青贮饲料有氧腐败多因子自动监测系统开发与应用

为解决青贮饲料有氧腐败导致的品质损失问题，研究人员开发了一种集成机器人电子鼻(e-nose)的多传感器系统，实时监测O2、CO2、EtOH、pH和Tsi等参数。通过玉米青贮对比实验，证实生物添加剂可延缓腐败进程，该系统为评估添加剂效果和气体排放研究提供了创新技术手段。

　　

青贮饲料作为反刍动物的重要饲料，其有氧腐败导致的营养损失一直是畜牧业面临的全球性难题。传统方法仅通过温度(T_si)单一指标评估稳定性，但近期研究发现，即使T_si未达阈值，有机酸可能已耗尽。这暴露出当前监测技术的局限性——无法全面反映微生物代谢的复杂过程，特别是氧气(O₂)动态与二氧化碳(CO₂)、乙醇(EtOH)等代谢产物的关联。更棘手的是，现有检测方法多为破坏性取样，难以实现多参数连续监测。

为突破这些技术瓶颈，德国波恩大学农业工程系的Yurui Sun团队在《Computers and Electronics in Agriculture》发表研究，开发出九通道自动监测系统。该系统创新性地将光纤O₂传感器、红外CO₂检测仪和半导体EtOH传感器集成于移动式电子鼻(e-nose)，配合固定式pH和温度探头，实现了多参数原位监测。研究选用玉米青贮为模型，对比了未处理组与乳酸菌(Lactobacillus buchneri)添加剂组在14天内的动态变化。

主要技术方法

1. 1.

   机电一体化设计：采用三层铝架结构，配置9个样品室，集成30个传感器（10个温度、9个O₂和pH探头，1个CO₂和EtOH移动传感器）。

2. 2.

   机器人电子鼻：通过步进电机驱动，每小时循环检测所有样品，利用理想气体定律计算CO₂和EtOH通量。

3. 3.

   数据验证框架：通过交叉比对左右侧样品均值(AV₁ vs AV₂)和组间均值(AV₃ vs AV₄)确保数据可靠性。

研究结果

1. 1.

   初始有氧稳定期(I)：O₂浓度稳定在18-20 vol%，CO₂和EtOH因发酵残留气体释放而短暂升高。

2. 2.

   O₂消耗期(II)：O₂下降至6.1-12.5 vol%时，CO₂通量与T_si呈反向线性相关(R²>0.89)，pH因缓冲作用滞后上升。

3. 3.

   厌氧恢复期(III)：O₂稳定在低位(5.8-13.4 vol%)后，EtOH通量显著增加，表明酵母菌厌氧代谢激活。

结论与意义

该研究首次通过多参数同步监测揭示了青贮饲料暴露于空气后的三阶段代谢特征：初始好氧菌休眠期、好氧代谢主导期和好氧-厌氧混合代谢期。生物添加剂使O₂消耗起始时间延迟54小时(p<0.01)，证实其抑制好氧微生物的效能。系统创新点在于：①采用非消耗式光纤O₂传感器避免与微生物竞争；②通过移动式检测减少传感器数量差异；③建立孔隙率(ρ)修正模型提高气体通量计算精度。这项技术不仅为评估青贮添加剂提供了新标准，也为研究农业温室气体排放机制开辟了新途径。