堆肥是农牧业有机废弃物资源化综合利用的重要途径。好氧堆肥的控制因素主要有搅拌、翻堆、曝气,其中曝气对好氧发酵的温度、湿度、氧气浓度均产生影响,曝气的过高、过低都会对堆体内部发酵过程产生较大影响。传统的曝气控制方式是人工控制或设置固定时间段曝气。人工控制费时费力,定时曝气仅靠经验摸索,最终影响到发酵效果,因此对曝气过程的智能化控制尤为重要。本文以不同的牲畜粪便和秸秆混合物为原料,对其好氧堆肥过程的不同曝气量控制方法进行研究,为好氧堆肥发酵的智能化、高效化提供参考。本文主要进行了以下研究工作:(1)根据堆肥试验过程的技术要求,设计了一套小型多点好氧堆肥试验装置。该装置包括好氧发酵单元、测控单元、曝气单元。好氧发酵单元罐体由双层保温、耐腐蚀的材料制成,设有测试传感器接口、曝气口和排水口;测控单元由无线温湿度传感器、氧气传感器及智能堆肥控制器组成;曝气单元由质量流量计、气动阀、节流阀、空气泵组成。(2)采用HOBOnode无线温湿度传感器作为标准对照,对本课题组所研制的EP-200无线温湿度传感器进行校正,获得了两种传感器间的误差参数和取值范围,建立了温度与误差参数的关系模型。通过校正,EP-200无线温湿度传感器测量范围和精度能满足试验的需要。(3)利用牛粪、牛粪沼泥、鸡粪三种粪便原料与玉米秸秆混合进行好氧堆肥试验,通过对温度、含水率、氧气浓度、pH、EC、C/N等参数测量,获得相同工况下不同发酵原料中各参数的变化规律。试验结果表明,所设计的多点好氧堆肥试验装置性能稳定,自控系统的控制平稳,能够满足好氧堆肥试验要求。(4)以相同配比的牛粪与玉米秸秆为原料,以曝气速率为变量,设计了曝气速率分别为7L/min、9L/min、11L/min、13L/min、15L/min的试验。通过测试曝气量、堆肥时长、原料质量和C/N等数据,获得了堆肥阶段中所需要的曝气量、曝气时长及对堆体的腐熟度判断依据。利用BP神经网络建立了原料质量、堆肥时长与曝气量、C/N的预测模型,通过调整曝气速率进行了验证试验,结果证明所建立的模型预测符合要求。本文设计的小型多点好氧堆肥试验装置,自动化程度较高,所建立的神经网络预测模型能够满足好氧堆肥试验过程的自动控制要求,为将来研究好氧堆肥智能化生产装备提供参考。