综述：基于物联网（IoT）的畜禽养殖场智能化环境控制与空气排放管理：系统性综述

《Information Processing in Agriculture》：IoT-based smart environmental control and air emission management in animal farming: A systematic review

本文系统性探讨了物联网与人工智能在精准畜牧业（PLF）框架内，应用于畜禽养殖场室内空气质量调控与污染物减排的前沿进展。文章指出，AIoT融合技术在监测与控制方面展现出显著潜力，但其广泛应用仍面临传感器可靠性、智能控制策略开发及能耗优化等挑战。未来，开发低成本耐用传感器、整合动物行为等多变量的控制策略，以及构建端-边-云协同的AIoT系统，是推动该领域低碳转型的关键。

　　

综述内容归纳总结

随着畜禽养殖规模的不断扩大，其产生的有害气体和温室气体排放对全球生态系统和公共卫生构成了重大威胁。近年来，以物联网和人工智能为核心的智能技术，在改善养殖场室内空气质量和减少污染物排放方面展现出超越传统生化与物理方法的潜力，正推动畜牧业的可持续发展。

动物福利相关的空气污染问题

畜禽生产过程中产生的氨气（NH₃）、硫化氢（H₂S）、二氧化碳（CO₂）、甲烷（CH₄）和一氧化二氮（N₂O）等气体，不仅严重影响动物福利、健康和生产性能，也对周边环境和居民健康构成风险。这些气体的排放率与室内温度、湿度等环境因素紧密耦合。例如，更高的室内温度会促进氨气和硫化氢的挥发与颗粒物再悬浮，从而增加其排放率。

传统的气体监测与控制方法（如气味袋、检测管）在时效性和便利性上存在不足，凸显了对先进监测与控制解决方案的迫切需求。

物联网技术在空气污染监测与控制中的应用

物联网技术为整合感知、传输和智能控制提供了基础。一个典型的基于物联网的环境控制系统通常由感知层、传输层和应用层三层架构构成，实现对温度、湿度及多种气体浓度的实时监控与设备联动控制。

监测与数据采集

监测设备的核心是各类传感器。电化学传感器因功耗低、成本相对低廉而被广泛用于NH₃、H₂S等气体的监测，但其在畜禽舍高湿、腐蚀性环境中寿命有限。红外传感器在稳定性和精度上更具优势，但成本和体积限制了其广泛应用。此外，集成多种传感器的小型智能设备、电子鼻以及现场计算机系统等，也为环境数据采集提供了多样化方案。然而，传感器在严苛农场环境下的长期耐用性、成本及维护校准问题，仍是阻碍技术大规模应用的核心瓶颈。

有害气体浓度与排放控制

在控制层面，以微控制器（如STM32）为核心的环境控制器，通过驱动风机、加热器等执行器来调控环境。比例-积分-微分控制是最主流的控制算法，但面对养殖环境的强耦合和非线性特性，其性能受限。为此，研究者们开发了模糊控制、神经网络与遗传算法等相结合的智能控制策略，以提升系统响应速度和鲁棒性。

与空气污染相关的通风控制

通风是调控室内空气质量、降低污染物浓度的关键手段。智能控制系统可根据预设的气体浓度阈值（例如，多个欧洲国家规定了畜禽舍内NH₃、CO₂等气体的最大允许浓度），自动启停通风设备。研究表明，不同的通风模式和通风速率会影响室内气体浓度变化，而气体排放率与通风速率直接相关。在冬季，通风与保温之间存在矛盾，因此需要开发能同时满足通风与保温需求的物联网系统。

与福利相关的温湿度控制

室内温湿度是直接影响畜禽健康和生产效率的关键参数。当前广泛采用基于机械通风和人工加热的温控技术。通过嵌入式系统结合先进控制算法，可以将禽舍温度稳定在20–25°C，湿度控制在60–80%的适宜范围。然而，温湿度与有害气体浓度密切耦合，高湿度会加剧垫料发酵，增加甲烷浓度。因此，高效的综合环境控制策略必须整合气体浓度管理与温湿度控制，其技术核心在于平衡通风与保温之间的动态关系。

气体浓度与排放的预测与仿真模型

人工智能模型

人工智能模型，如机器学习、深度学习等，正被越来越多地用于预测畜禽舍内的空气污染物浓度和排放。众多研究表明，这些模型能够提供数小时至数天内的准确预测。例如，自适应神经模糊推理系统、卷积神经网络-门控循环单元组合模型等，在预测氨气、二氧化碳浓度方面表现出优于传统方法的性能。

数学模型与计算流体动力学仿真

数学模型和计算流体动力学仿真则为理解和优化畜禽舍内气体扩散与排放提供了有力工具。它们能够模拟不同通风策略下的室内气流组织与污染物分布，从而指导最优通风方案的设计，在减少有害气体浓度的同时，优化能源使用效率。

未来展望与挑战

尽管物联网与人工智能在畜禽环境监控领域取得了显著成效，但当前系统仍面临诸多挑战。主要包括：传感器在复杂农场环境下的精度、可靠性与寿命问题；智能控制策略的开发与优化；系统成本控制与能耗优化。未来的研究应聚焦于开发低成本、耐用的传感器；创建整合动物行为、环境参数的多变量协同控制策略；以及构建端-边-云协同的人工智能与物联网融合系统。通过硬件、软件系统和数据分析技术的协同创新与集成应用，有望进一步提升畜禽养殖场的空气质量，减少污染物排放，最终推动畜牧业向低碳化、智能化转型。