粮食安全储备是保障国家粮食安全的必要措施之一。粮食仓储技术直接影响储藏过程中的粮食品质[1]。我国是粮食生产大国，需要储藏的粮食数量大、时间长，因此不断发展粮食储藏及粮仓监测技术，是确保国家粮食安全的一项长期任务。近年来，我国粮食生产及储存量逐年增加，常规储藏方式存在损耗高、效率低等问题。随着科技的进步，物联网、大数据、人工智能、数字孪生、区块链等多项新技术日趋成熟，相关技术在粮食储藏中的应用成为解决上述问题的有效途径。采用物联网技术构建粮情智慧化监测系统已有较多成功案例。但新技术应用的实时性相对落后，如数字孪生技术在电力系统、农用车的智能制造等行业[2-3]，区块链在智慧医疗、智慧物流等行业[4]已有成熟的应用。而数字孪生技术、区块链等在粮食储藏中的应用暂处在模式研究阶段[5-7]。本文综述了粮食储藏过程中的技术应用现状，并介绍了基于数字孪生和区块链等多种技术综合应用的粮情监测系统，以期为粮食储藏技术的创新与智能化升级提供参考。
1 粮食储存技术核心技术
近年来，粮食仓储技术开始向智能、绿色、环保的方向发展。其在储粮生态系统模拟、粮堆热点和安全储存条件、害虫在粮食中的迁移、图像处理技术评估储粮品质等方面的基础研究较多。通过建立计算机数学模型，实现了对储粮害虫和微生物的发生发展、危害程度、扩散分布趋势及储粮质量安全的预测预报。廖伟智等[8]基于数字孪生技术，研发了粮库可视化监控与管理孪生系统，实现了对粮仓粮情、通风、能耗、虫情等的实时可视化监测与预警。刘帅等[9]利用优化的卡尔曼滤波算法，构建了粮情预测模型，实现了对粮库中的温度、湿度、CO2浓度、粮食含水量的预测，经验证优化的卡尔曼滤波算法平均误差较小。申利民等[10]设计了基于OneNET云平台的智能粮库远程实时监测系统，该系统以STM32芯片为控制单元，搭配传感器对粮仓温度、湿度、光照强度、CO2浓度等参数进行实时监测，采集的信息用加权平均法进行信息融合后，决策保温门窗开闭控制；通过Wi-Fi模块ESP8266将粮仓数据传送至OneNET云平台，管理员可登录云平台对粮仓进行远程监控，全面提高了粮仓信息监测管理的智能化水平。贾佳[11]提出了基于NB-IoT和云平台的温湿度监测系统，通过嵌入式、传感器、无线通信和云计算技术的结合，选择STM32作为主控制器，实现对粮仓温湿度的监测及有效远程实时控制。部分技术被推广应用，如浙江省建德市某粮库采用物联网技术实现了粮情的实时监测与控制，可以在1 min内获取340个测温点的数据，并自动生成电子粮情记录，显著提高了监测效率；该粮库采用了氮气气调的绿色储粮技术，通过向粮库充入高浓度的氮气来抑制虫害和微生物活动，延长了粮食保鲜期。人工智能（AI）与机器人技术应用方面，AI粮管家与巡检机器人可实时监测粮库内的环境变化和人员行为，预警潜在风险。目前，AI系统对粮库内明火检测的准确率可达99%，显著提升了安全管理水平。
随着技术的进步，在粮食储藏中引进的新技术也逐渐增多，有效利用新技术能够提升粮食储存的效率和品质、减少粮食损耗[12]。通过构建智能粮仓监测系统，实现粮仓的信息采集、信息传输、粮情的信息处理及显示等，具体实践分析如下。
1.1 信息采集
粮情信息采集系统的参数采集端搭配多种类型的传感器采集粮仓内部信息，如用氧气传感器检测粮仓的充氮程度；温、湿度传感器检测粮仓温、湿度参数；图像传感器检测粮仓内部虫害情况等。
1.2 信息传输
大型综合粮仓监测系统一般采用无线通信技术传输采集信息。粮情监测设备早期主要使用有线传输技术，随着技术发展，使用较多的无线传输技术是ZigBee，近几年NB-IOT、LORA、5G等新技术趋于成熟，NB-IOT、LORA这2种技术结合ZigBee逐渐在大型粮仓信息传输中得到推广。5G技术在粮仓内的害虫图像检测、出入库监控设备的信息传输中也逐渐得到应用。
1.3 信息处理系统
大型粮仓的数据在采集后会上传至云平台。云平台能实现信息的存储，同时借助其数据计算和分析能力，实现对采集数据的精准分析。如机器学习用于害虫诱捕数量的研究，深度学习用于害虫声音信号的提取等，可实现粮仓害虫的精准预测、诱捕、熏蒸等。
以上是目前粮仓系统常见的应用技术，现有的粮仓信息监测系统已经实现一定程度的智能化，但还需引入数字孪生技术、区块链等，以提高粮情监测装置的智能化、数字化程度。数字孪生技术可实现粮情的预测、粮仓内部参数的智能实时调控。如利用数字孪生技术建成智能化粮仓监测系统；区块链技术可有效解决粮仓信息化管理数据监测不够透明、信息效率有待提高等问题。在上述分析的基础上，构建了基于数字孪生技术和区块链的粮情监测系统。
2 数字孪生区块链在粮情监测系统中的应用实践
基于数字孪生技术和区块链的粮情监测系统是融合运用多种技术构建的，可实现粮仓数字化管理[13]。采用数字孪生技术、区块链及多技术融合设计的粮情监测结构如图1所示，仓内设置多个传感器节点，构建基于物联网技术监测的智能监测方式，多传感器数据融合的粮仓粮情监测系统，可实时准确采集影响仓储状态的多项参数，如粮仓环境中的温湿度、气体粉尘、CO2浓度、氧气浓度、光照强度、害虫情况等。引入数字孪生技术，在粮库的管理计算机上构建物理粮仓的数学模型，实现物理粮仓的客观映射数据与粮库模型，在模型中对粮仓运行状态进行仿真、参数预测，进而调整最佳粮情控制策略，以便实时调控驱动设备，调整粮仓内的各参数指标。数据实时上传云平台，在云平台上进行存储和计算分析，并利用区块链技术生成粮情信息管理总账本，记录粮库内物联网设备采集的数据和调控设备状态等，为传感器和调控设备的互联互通、安全管理提供保障。实现粮食的出入库、储藏、交易等过程的数据记录，增加粮企间的信任度，拓展市场空间。应用层的数据展示、分析预测、决策控制的实现需要综合利用大数据和人工智能技术挖掘，为智能决策提供科学依据，保证数据展示区域是处理后的可信度较高的数据，平台决策区域是智能化的决策。
2.1 感知层
感知层传感器节点的布局需重点关注两个环节，一是节点上传感器类型，目前应用的害虫监测和温湿度信息采集传感器成熟度较高；二是节点间的通信方式，早期主要采用有线方式传输，近年来逐渐更新为ZigBee，但其传输距离近，在大型粮仓中应用存在局限性。结合当前技术发展现状，大型粮仓的感知层可采用NB-IOT或LORA技术，这2种通信技术的信息传输距离更远，适用于大型粮仓构建。该设计框架中，需在节点上布设多种传感器类型，综合采集温湿度、害虫、臭氧含量等多种参数。
2.2 传输层
传输层的作用是实现采集层数据传输到应用支撑层的存储设备上，主要由网关和传输协议实现。早期的网关功能较单一，该系统中传输层的物联网网关采用相对成熟的、能融合5G RedCap、CAT4/CAT1 4G、2.4GHZ Wi-Fi（AP/STA）、LORA、有线以太网等多种通信技术的网关设备，能连接本地显示也能传输至云平台，同时留有拓展连接的端口。传输协议采用MQTT协议，其是一个轻量级的发布/订阅消息的传输协议，适用于低带宽和不稳定的网络环境。
2.3 模型层
构建物理模型是数字孪生技术引进的首要环节。该设计框架构建物理粮仓的仿真模型从5个步骤实现：采集数据建模→构建三维模型→引入物理模型→数据融合处理→仿真展示。第一步采集数据建模，需借助一些类似激光扫描仪的高精度仪器，获取粮仓的占地、布局、内部结构形状等具体信息；粮仓内部需安装多种类型的传感器获取粮堆的粮情信息、内部的温湿度等多项参数，以协助设备调整粮仓内部环境。第二步构建三维模型，借助3DMAX等专业建模软件，构建粮仓的三维模型。第三步引入物理模型，根据质量守恒和菲克定律，并考虑粮食的吸湿性，构建粮仓内部的湿度扩散模型等。第四步数据融合处理，先剔除采集数据中的异常值，再对采集数据去噪，然后采用卡尔曼滤波等算法融合多源数据。第五步仿真展示，首先关联三维模型和物理模型，选用具有物理模拟和可视化效果的仿真软件搭建仿真平台，然后将数据导入并设置各参数的初始条件。仿真模型是物理粮仓的客观映射，通过仿真物理粮仓环境状态，对其各项参数进行预测，构建粮库3D可视化界面，渲染实时数据。用户通过3D界面实时直观查看粮仓参数，随时随地管理仓库状态，有效提高了粮仓管理效率和决策设备管理能力。
2.4 应用层
应用层借助云平台的存储和数据处理能力，完成存储数据的处理与分析，其过程为数据清洗→数据聚合→数据统计→数据分析。该层借助Web Scketo协议完成设计，实现与客户端的实时通信，数据能及时传输到上位机前端展示。应用层内涵数据处理层需借助数据分析算法、机器学习模型、AI算法等进行数据的深度挖掘和归类分析，以期为决策提供支持。区块链是粮情信息管理的总账本，主要用于记录关键数据与体系，如粮食出入库、质检报告等，为粮仓内部设备传感器设备与控制设备的互联互通以及控制设备的自我管理与调控提供可靠保障。实现粮食出入库、储存、交易等过程数据的可视化。该设计框架中，区块链技术的引进通过增加区块链业务层实现。前端开发框架用Vue，前后端的交互实现由Restful Api结合JWT认证机制与Axios网络请求完成。Truffle框架完成以太坊Solidity编程语言开发与部署。Web3.js的JSON-RPC接口操作以太坊网络。MQTT协议进行网络传输，实现仓储环境监测设备的数据采集。区块链可实现系统数据的长期存储、不可篡改、透明化，有助于增加粮食企业间的信任度，拓展市场空间。数据展示是粮情的可视化平台，是数据挖掘处理后的显示区域，综合利用大数据分析技术和人工智能，可对粮食储存过程中的各种数据进行分析，为粮食仓储管理提供决策支持。
3 结语
本文综述了粮情监控系统的发展现状，并概述了基于数字孪生、区块链技术的粮情监控系统。当前粮情监测系统已普遍采用物联网传感器、无线通信（NB-IoT、LoRa）及云平台技术，实现了对温度、湿度、虫害、气体浓度等关键参数的信息采集、传输与智能分析。融合数字孪生与区块链技术的粮情监测系统通过数字孪生技术实现粮仓的虚拟映射与状态预测，从而优化调控策略；同时，借助区块链技术保障全程数据的不可篡改与透明可溯，增强粮企间的信任。数字孪生与区块链的融合为粮情监测带来了透明化、预见性与可信度的提升，但其广泛应用暂受技术、成本等多维因素制约。下一步可通过技术迭代、生态共建等，逐步构建起智慧粮储新体系，为提高粮仓管理效率、保障储粮品质安全提供技术支撑。