概述

解决复杂发酵环境下参数联动调控滞后问题

需求详情

突破现有传感器对温度、湿度、pH 值等单一参数监测的局限性，解决复杂发酵环境下参数联动调控滞后问题，提升发酵过程的稳定性和肥料品质一致性。集成红外光谱传感器（监测有机质变化）、气体传感器（监测 CO₂、NH₃浓度）与传统物理参数传感器，开发基于深度学习的多参数耦合模型，实现参数异常的提前预判（≥5 分钟）和动态调控，减少人工干预。

技术参数

温度监测精度 ±0.2℃，湿度 ±1% RH，pH 值 ±0.05；参数响应时间≤1 秒；异常预警准确率≥98%；肥料养分（N/P/K）偏差≤3%。

项目预期

使发酵失败率从现有 3% 降至 0.5%，肥料品质一致性提升 25%，满足有机农业标准化生产需求。