Повышение эффективности дистанционного контроля параметров жидкости с применением удаленных интеллектуальных датчиков
Автор: Мартынов А.В., Никонова Г.С., Фирстов В.В.
Журнал: Вестник Омского государственного аграрного университета @vestnik-omgau
Рубрика: Агроинженерия
Статья в выпуске: 2 (62), 2026 года.
Бесплатный доступ
Представлен улучшенный вариант реализации метода мониторинга параметров жидкостей (молока) с целью повышения производительности и снижения затрат при поточной системе дистанционного контроля. Обычно качество молока, связанное с концентрацией жира и белка, определяется в лабораторных условиях инвазивными методами с использованием химических реагентов, это увеличивает стоимость, время анализа и не решает вопрос попадания некачественного сырья в общий поток (молокопровод). Кроме того, вопрос качества молока отражает состояние здоровья животных и имеет особое значение для профилактики заболеваний стада. В качестве решения в статье предложен метод оптической спектроскопии, основанный на применении метода параллельного измерения спектра с использованием широкополосного источника света и мультиспектрального анализатора. Метод имеет такие преимущества, как неинвазивное измерение, быструю оценку характеристик, по сравнению с лабораторными тестами. Предложено реализовать систему в виде удаленных интеллектуальных датчиков, подключенных к центру обработки данных.
Бесконтактные методы контроля, спектры, анализатор качества молока, спектрометрия, интеллектуальные датчики
Короткий адрес: https://sciup.org/142248299
IDR: 142248299 | УДК: 637.073.051
Increasing the efficiency of remote control of liquid parameters using remote intelligent sensors
This article presents an improved implementation of a method for monitoring liquid (milk) parameters to increase productivity and reduce costs in a flow-through remote monitoring system. Typically, milk quality, related to fat and protein concentration, is determined in the laboratory by invasive methods using chemical reagents, which increases costs and analysis time and does not address the issue of poor-quality raw materials entering the milk pipeline. Furthermore, milk quality reflects animal health and is particularly important for disease prevention in the herd. As a solution, this article proposes an optical spectroscopy method based on parallel spectrum measurement using a broadband light source and a multispectral analyzer. This method offers advantages such as non-invasive measurement and rapid characteristic evaluation compared to laboratory tests. It is proposed to implement the system as remote intelligent sensors connected to a data center.
