Доклады Российской академии наук. Физика, технические науки, 2021, T. 500, № 1, стр. 7-11

Разработка новых подходов оптической онлайн-диагностики различных объектов является важной задачей для повышения качества и эффективности современного агропромышленного комплекса. Например, содержание крупного рогатого скота – одно из приоритетных направлений в сельскохозяйственной деятельности большинства стран мира, формирующее продовольственную безопасность государства. Современные животноводческие комплексы по получению молока от крупного рогатого скота являются предприятиями с высоким уровнем автоматизации технологических процессов, так как процесс кормления животных на ферме нацелен на достижение максимальных показателей здоровья поголовья и высокой молочной/мясной продуктивности, что в большинстве случаев зависит от умения фермера правильно использовать кормовое сырье. Данный вопрос особенно важен в случае использования кормов естественного происхождения (силос многолетних и однолетних трав, сенаж, луговое сено и др.), доля которых в суточном рационе животных может достигать 80%. Ввиду того, что заготовка кормового сырья может производиться из растений различной степени спелости, при различных погодных условиях и с разной степенью подвяливания (сушки), в конечном итоге кормовое сырье может быть заложено в хранилищах силоса (силосных траншеях) с существенно разными показателями питательности, в первую очередь – с различными уровнями сухого вещества. Например, уровень влажности зеленой массы кукурузы может отличаться в зависимости от места, где она была скошена – на возвышенном открытом пространстве, недалеко от водоема, либо в тех местах, куда не попадает солнце и ветер [1–3].

При разработке моделей рациона кормления крупного рогатого скота показатель сухого вещества/влажности в кормах естественного происхождения особенно важен, поскольку именно уровень сухого вещества отражает количество потребляемых животным питательных веществ, что позволяет прогнозировать и управлять показателями молочной продуктивности, здоровья животных и уровнем прироста живой массы [4]. На сегодняшний день существует три наиболее распространенных способа оценки уровня сухого вещества/влажности кормов естественного происхождения: весовой метод, диэлькометрический метод и инфракрасная спектроскопия. Весовой метод заключается в сушке силоса при нагреве в микроволновой печи до момента, когда перестает происходить убыль массы. Считая, что потеря массы обусловлена только испаренной водой, можно рассчитать влажность исходного продукта. Метод является наиболее распространенным, так как не требует дорогостоящего оборудования и прост в исполнении, но требует существенных затрат времени (до 30 мин на одно измерение), что исключает его применение для онлайн-контроля подготовки корма различным группам животных. Диэлькометрический метод основан на корреляционной зависимости диэлектрической проницаемости материала от содержания в нем влаги [5]. Диэлькометрические измерители могут определить влажность за 10–20 с, но требуют контактных измерений (необходимо погрузить щуп в исследуемый объект). Однако существенным недостатком метода является то, что исследуемый образец должен быть плотно спрессован, в противном случае прибор дает высокую погрешность. Использование спектральных анализаторов, работающих в ближнем инфракрасном (ИК) диапазоне, позволяет оценивать не только влажность, но и другие показатели питательности корма, однако работа ИК-спектрометров невозможна в “полевых” условиях, так как прибор требует полного экранирования от внешней засветки. То есть анализ кормов методом ИК-спектрометрии возможен только в специально подготовленной лаборатории [4, 6].

Разработка новых методов экспрессного измерения влажности силоса важна для контроля качества корма для разных групп животных. Активное оптическое зондирование с помощью непрерывных или импульсных лазеров позволяет измерять оптические отклики удаленного объекта, тем самым получая информацию. Например, по спектрам комбинационного рассеяния можно картировать распределение температуры водных объектов [7], а по спектрам лазерно-индуцированной флуоресценции – определять степень загрязнения водоемов фитопланктоном [8] или нефтепродуктами [9] или же оценивать состояние растений [10]. Основной тип приборов, применяемых для лазерного дистанционного зондирования, – лидары (от LIDAR – Light Detection and Ranging, обнаружение и измерение расстояния с помощью света). Лидары функционируют по радарному принципу с использованием лазеров, генерирующих излучение в различных спектральных диапазонах, от ультрафиолета до ближнего ИК [11–13], в качестве источника зондирующих импульсов.

Настоящее исследование направлено на выявление возможности использования лидара как инструмента для определения по спектрам флуоресценции показателей влажности/сухого вещества у кормов естественного происхождения на примере кукурузного силоса.

Для измерения влажности силоса был использован флуоресцентный лидар, разработанный в Институте общей физики им. А.М. Прохорова (рис. 1а). Прибор основан на импульсном твердотельном лазере YLiF₄:Nd с диодной накачкой (Лазер компакт, LCM–DTL-319QT: 527 нм, 5 нс, 23 Гц, 200 мкДж/имп). Лазерный пучок направляли на образец с помощью двух призм. Регистрируемые сигналы собирали с помощью кварцевой линзы (F = 21 см) и алюминиевого зеркала на входную щель спектрографа. Для подавления упруго рассеянного лазерного излучения при регистрации сигналов был использован светофильтр из цветного стекла ОС-14. Система регистрации сигналов состояла из компактного спектрографа (Spectra Physics, MS127i), оборудованного ПЗС-матрицей со стробируемым усилителем яркости (Andor iStar). Спектральное окно регистрации составляло 500–750 нм, экспозиция 10 нс (малая величина строба позволяет проводить измерения в том числе в условиях прямой засветки солнечными лучами). В экспериментах образец силоса помещали в кювету, установленную на моторизованном подвижном столике (см. рис. 1б) для усреднения регистрируемого оптического отклика по площади образца 100 см².

Рис. 1.

а – Фотография импульсного флуоресцентного лидара (вид сверху и сбоку), б – схема экспериментальной установки для измерения влажности кукурузного силоса.

Были зарегистрированы спектры флуоресценции образца силоса до сушки и спектры образца, высушенного на бытовом дегидраторе (температура горячего воздуха 50°C) в течение различных сроков экспозиции. Влажность образцов определяли весовым методом. На рис. 2 приведены спектры флуоресценции образца разной степени влажности. При высыхании силоса спектр изменяется, но интенсивность флуоресценции увеличивается неравномерно. Так, интенсивность полосы протохлорофиллида (центр полосы 630 нм) [14] возрастает сильнее, чем интенсивность полосы хлорофилла а (центр полосы 680 нм), что свидетельствует об изменении свойств хромофоров при снижении концентрации молекул воды в образце. Для живых растений интенсивность индуцированной лазером флуоресценции мала, так как пигмент-белковые антенны эффективно поглощают излучение [15], после заготовки и созревания силоса начинаются процессы разрушения хлоропластов [14], которые усиливаются при уменьшении влажности.

Рис. 2.

Спектры флуоресценции образцов кукурузного силоса различной влажности.

Для измерения влажности силоса по спектрам флуоресценции необходимо ввести метрику, количественно описывающую изменения спектра при изменении влажности образца. Для оценки изменений спектров и выбора метрики были построены разностные спектры (спектры образца по мере сушки, из которых вычтен спектр образца до сушки), приведенные на рис. 3а. Как видно из рисунка, при сушке образца силоса возрастает общая интенсивность спектра, быстро возрастает амплитуда полосы в области 650–710 нм, а также проявляются полосы в областях 570–610 нм и 610–650 нм. Были выбраны две метрики спектра для определения влажности: общий интеграл спектра в области 570–710 нм (метрика r₁ на рис. 3б, сумма интегралов A, B, C) и отношение интегралов полос в областях 650–710 нм (хлорофилл а) и 610–650 нм (протохлорофиллид) (метрика r₂ на рис. 3б, отношение интегралов C/B).

Рис. 3.

а – Разностные спектры флуоресценции образцов силоса различной влажности, б – иллюстрация выбора метрик для лидарного измерения влажности силоса.

Для градуировки лидара были построены зависимости выбранных метрик от влажности образцов силоса. Из рис. 4 видно, что зависимости обеих метрик от влажности силоса разнонаправлены, но обе зависимости могут быть аппроксимированы линейными функциями (коэффициент корреляции R² = 0.909 и R² = 0.966 для метрик r₁ и r₂ соответственно). Точность измерения влажности с использованием метрик r₁ и r₂ определили как ширину доверительного интервала аппроксимации метрики, которая составила до ±4.1% и ±4.6% соответственно для метрик r₁ и r₂. На практике удобнее измерять соотношение полос в спектре флуоресценции (метрика r₂), так как этот способ не требует корректировать интенсивность спектра с учетом расстояния до объекта.

Рис. 4.

Градуировка лидара для измерения влажности силоса по спектрам флуоресценции: квадраты – метрика r₁ (полный интеграл), круги – метрика r₂ (отношение интегралов полос 650–710 нм к 610–650 нм). Сплошные линии – линейная аппроксимация зависимостей метрик, закрашенные полосы – 95%-е доверительные интервалы аппроксимации.

Таким образом, в работе был продемонстрирован новый подход для реализации дистанционного измерения показателя содержания сухого вещества/влажности силоса различной стадии готовности по спектрам лазерно-индуцированной флуоресценции. Проведенные измерения показывают, что точность измерения относительной влажности кукурузного силоса составила ±5%. Несомненно, что высокая скорость регистрации спектров (менее 1 с), отсутствие необходимости в пробоподготовке и независимость получаемых результатов от солнечной засветки открывают широкие перспективы для контроля качества корма животных.