科创中国

行业领域

高新技术改造传统产业

需求背景

我国是稻谷生产大国，其种植面积大，年总产量已达***亿吨，在国民经济中占有重要地位，同时也是保障国家粮食安全的压舱石。由于农业机械化水平的提高，稻粒在收割、脱粒、晾晒、烘干、装卸、运输过程中受到撞击、摩擦等机型作用后容易脱壳而形成糙米。

国家标准规定谷中糙米含量超过2％不得作为政策性粮食收入粮库(因糙米影响稻谷储藏性能)，而多数年份的谷中糙米含量通常都在3％～5％，最高达8％左右，谷中糙米超标现象较为普遍。传统的稻谷入库由于未有专用的谷中去糙方法及工艺，入库后的稻谷存在因含糙超标而带来的储粮安全隐患。

需解决的主要技术难题

1. 粒度分布的复杂性：稻谷粒度分布具有较大的差异性和复杂性，受到品种、生长环境、收获方式等多种因素的影响。这使得确定一个统一的、普适的去糙标准粒度非常困难。
2. 机器学习和数据分析的挑战：尽管机器学习和数据分析已经在许多领域取得了显著的成果，但在确定稻谷去糙标准粒度方面仍然存在一些挑战。例如，可能需要大量的数据来进行训练和学习，才能得到一个相对准确的结果。此外，机器学习和数据分析的方法也需要根据具体情况进行调整和优化。
3. 生理指标与粒度的关系不明确：尽管有一些研究表明稻谷的生理指标（如水分、蛋白质含量等）与粒度有一定的关系，但这种关系并不明确。因此，如何利用这些生理指标来辅助确定去糙标准粒度也是一个难题。
4. 实际应用中的可操作性：在确定去糙标准粒度的过程中，需要考虑实际应用中的可操作性。例如，如果采用物理方法（如筛分）进行去糙，需要考虑筛分的效率、效果以及对稻谷品质的影响等因素。如果采用化学方法进行去糙，需要考虑化学试剂对稻谷和环境的影响等因素。
5. 缺乏统一的标准和评价体系：目前，国内外对于稻谷去糙的研究较少，缺乏统一的标准和评价体系。这使得研究者在确定去糙标准粒度时缺乏参考和依据，进一步增加了研究的难度。

期望实现的主要技术目标

1. 建立概率模型：针对稻谷去糙过程，建立基于概率分析的模型，用以确定符合去糙标准的粒度边界值。该模型应考虑稻谷的粒度分布特性、糙米含量等因素，并能根据这些因素的概率分布，给出符合要求的粒度边界值。
2. 数据分析与验证：利用已有的稻谷去糙数据，对所建立的模型进行训练和验证。通过对不同试验样本的粒度分布、糙米含量等数据进行统计分析，验证模型的准确性和可靠性。
3. 优化模型参数：根据验证结果，对模型参数进行优化，提高模型的预测精度和鲁棒性。通过对模型参数的调整和优化，使得模型能够更好地适应各种稻谷品种和去糙条件。
4. 应用扩展研究：将所建立的模型应用于实际生产过程中，探究其在不同工艺条件下的适用性。同时，研究其他可能的因素，如稻谷品种、存储时间、温度等，对去糙标准粒度的影响，进一步拓展模型的应用范围。
5. 实践指导意义：通过该方法的研究和应用，为稻谷去糙生产过程提供更为科学和准确的指导。能够帮助企业提高稻谷去糙效率、降低成本、提高产品质量，进一步推动稻谷加工行业的可持续发展。

需求解析

解析单位：湖北省襄阳市 解析时间：2023-10-31

赵亮

襄阳市科协

主任

综合评价

该技术需求背景介绍和需要解决的主要技术难题分析基本合理，研发内容和期望实现的技术目标明确，通过专家联合研发基本可以实现。 需要注意把握技术需求的重要性、可行性、成本和时间等方面的综合考虑，以确定技术需求的优先级和实施方案

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