分析食品冷链运输中温度监控与预警系统

分析食品冷链运输中温度监控与预警系统

段智飞

广东华饮食品供应链管理有限公司  511500

摘要：随着食品安全问题备受关注，GB/T 24616 - 2019《冷藏、冷冻食品物流包装、标志、运输和储存》国家标准对食品冷链运输提出了更高的要求。食品冷链运输作为保障食品质量和安全的关键环节，其温度监控与预警系统的有效性至关重要。本论文旨在深入探讨食品冷链运输中温度监控与预警系统的相关技术，以确保食品在运输过程中的质量安全，严格遵循 GB/T 24616 - 2019 的规定。

关键词：食品冷链；温度监控；预警系统；GB/T 24616 - 2019

一、引言
食品冷链运输是指在运输全过程中，采用一系列技术和设备，使食品始终保持在适宜的低温环境下，以保证食品质量安全的运输方式。GB/T 24616 - 2019 标准对冷藏、冷冻食品的物流包装、标志、运输和储存等环节进行了详细规定，其中温度控制是确保食品质量安全的核心要素。在食品冷链运输中，温度监控与预警系统起着至关重要的作用，它能够实时监测食品的温度变化，及时发现异常情况并发出预警，以便采取相应的措施，确保食品的质量安全。

二、食品冷链运输概述
（一）冷链运输的定义和范围
根据 GB/T 24616 - 2019 标准，食品冷链运输是指将冷藏、冷冻食品从生产、储存、运输到销售的全过程中，始终保持在规定的温度范围内，以防止食品变质和保证食品质量安全的运输方式。该标准适用于冷藏、冷冻食品的物流包装、标志、运输和储存等环节。
（二）冷链运输的关键环节
食品冷链运输的关键环节包括冷藏、冷冻、保温以及适宜的运输方式。在运输过程中，需要确保食品的温度始终维持在标准规定的范围内，例如冷藏食品通常要求温度在 0℃至 4℃之间，冷冻食品温度需保持在 - 18℃以下。此外，还需要选择合适的包装材料和容器，以确保食品在运输过程中不受损坏。
（三）温度控制的重要性
温度控制是食品冷链运输的核心要素，直接影响着食品的质量和安全。如果食品在运输过程中温度过高或过低，可能会导致食品变质、滋生细菌，从而影响食品的口感和营养价值，甚至对人体健康造成危害。因此，严格控制食品的温度是确保食品质量安全的关键。

三、温度监控技术
（一）传感器技术
温度监控技术是食品冷链运输中确保食品安全的重要手段。依据 GB/T 24616 - 2019，应采用精确可靠的传感器技术，如热电偶、热敏电阻等，对运输过程中的温度进行实时监测。这些传感器具有灵敏度高、响应时间短的特点，能够准确感知温度变化。以符合标准的 PT100 传感器为例，其测量范围应达到 - 200°C 至 + 850°C，精度在 ±0.1°C 之内，能够满足食品冷链运输中对温度监测的高精度要求。
（二）数据传输与处理技术
在数据传输与处理方面，应利用先进的技术手段，如无线传感网络（WSN）或物联网（IoT）技术，实现温度数据的实时传输和在线监控。无线传输频率应符合相关标准要求，确保数据传输的稳定性和及时性。同时，应用大数据分析与云计算平台，对采集到的温度数据进行实时分析和处理。通过对温度数据的分析，可以及时发现温度异常情况，并采取相应的措施进行调整。
（三）数据存储与追溯
数据存储应采用安全可靠的数据库，如 SQL 数据库，按照标准规定的时间间隔（如按小时或按分钟）存储温度记录，以便后续追溯和分析。这些温度记录可以为食品质量安全提供有力的证据，在出现问题时能够快速追溯到问题的源头，采取相应的措施进行解决。

四、预警系统技术
（一）实时监控与预警功能
预警系统在食品冷链运输中起着关键的保障作用。按照 GB/T 24616 - 2019 的规定，预警系统应能实时监控温度，确保食品在运输过程中始终处于安全温度范围内。现代预警系统主要基于物联网（IoT）技术，通过传感器实时收集运输过程中的温度数据。例如，使用的温度传感器量程通常为 - 40℃到 + 60℃，精度可达 ±0.5℃，以满足标准对温度监测的精度要求。
当监测到温度异常时，预警系统会立即发出警报，通知相关人员采取措施。警报方式可以包括声音、灯光、短信等多种形式，确保相关人员能够及时收到警报信息。
（二）大数据分析与机器学习
在数据处理方面，许多预警系统采用了大数据分析和机器学习技术。通过对历史温度数据的算法分析，系统能够准确预测未来温度趋势并及时识别潜在风险。例如，运用支持向量机（SVM）和神经网络等算法，在数据集规模达到数万条记录时，可有效提升异常检测的准确性，准确率应达到标准规定的水平（如 95% 以上）。
这些技术能够帮助预警系统更好地理解温度数据的模式和趋势，提前发现潜在的问题，并采取相应的措施进行预防。
（三）通信技术与系统集成
为确保预警信息的及时传递，系统应采用多种通信技术，如 NB - IoT、LoRa 和 WIFI 等，以适应不同环境需求和网络条件。这些通信技术的性能和参数应符合标准要求，例如 NB - IoT 在长距离传输和低功耗方面应表现优秀，适合大规模的冷链物流监控；LoRa 的传输范围应达到标准规定的距离（如 15 公里），以有效降低设备布置成本。

在具体应用中，冷链监控应形成多层次的预警系统，集成 GPS 定位、温度、湿度等实时监测数据，实现全面的动态管理。国内外已有多个成功案例，部分商业化平台如 SmartSense、TempAlert 等，在实际应用中已展现出显著效益，符合标准对预警系统有效性的要求。例如，某公司在使用预警系统后，食品损耗率降低了 20%，同时提升了客户满意度，达到了标准期望的效果。

五、预警模型构建
（一）模型设计与算法选择
构建有效的预警模型是食品冷链运输中确保食品安全的重要措施。根据 GB/T 24616 - 2019，预警模型应能实时监测温度数据并迅速识别异常情况。该模型应采用基于机器学习的先进算法，通过时序数据分析与预测来实现精准预警。
在模型设计方面，应考虑食品的种类、运输方式、环境因素等多个因素，以确保模型的准确性和可靠性。在算法选择方面，应选择适合食品冷链运输特点的算法，如 XGBoost 算法、支持向量机（SVM）算法等。
（二）数据收集与预处理
在数据收集环节，应使用符合标准的温度传感器实时采集货物的运输温度，传输频率应设置为每分钟一次，以确保数据的时效性和准确性。同时，还应收集其他相关数据，如环境温度、湿度、运输时间等，以提高模型的预测能力。
在数据预处理方面，应对收集到的数据进行清洗、过滤和归一化处理，以去除噪声和异常数据，提高数据的质量。
（三）模型训练与优化
模型的训练数据应包括详尽的历史温度记录，并采用滑动窗口法生成训练样本。独立变量应设定为温度值、时间戳和环境因素（如外界温度和湿度），因变量则为标签化的状态（正常 / 异常）。
为提高模型准确性，应选择符合标准要求的 XGBoost 算法，其参数配置应符合标准规定，如学习率 0.1，最大深度 6，迭代次数 100。通过 K 折交叉验证等方法，优化模型性能并防止过拟合。
在模型训练过程中，应不断调整模型的参数，以提高模型的准确性和泛化能力。同时，还应定期对模型进行评估和更新，以适应食品冷链运输环境的变化。
（四）异常检测与预警响应
异常检测应基于严格的控制图和 Z - score 分析。控制图的上限和下限应根据历史数据精确推算出均值及标准差，正常范围一般设为均值 ±2 个标准差。任何超出此范围的温度数据应被视为异常信号，立即触发后续预警机制。Z - score 用于计算特定温度值与均值之间的偏差，当 Z - score 超过设定阈值（通常取值为 3）时，同样应触发预警。
预警系统应通过构建决策树模型，为不同的异常情况设置多级响应策略，如红色、黄色、绿色预警。红色预警表示温度超出致死阈值（如超过 - 18℃或温度超过 4℃超过 2 小时），需要立即采取紧急处理措施；黄色预警表示持续趋势异常，需密切监控并及时采取相应措施；绿色则表示状态正常，无需干预。预警信息应实时推送通知给相关操作人员，确保能够迅速响应潜在风险，减少食品安全隐患。

六、结论
GB/T 24616 - 2019 国家标准对食品冷链运输的温度监控与预警系统提出了明确的要求，餐饮企业应严格遵守相关规定，建立完善的温度监控与预警机制。这将有助于提升整个供应链的透明度，增强消费者的信任感，促进健康安全的消费理念的形成。同时，也为政策制定者提供了重要的数据支持和技术参考，有助于推动相关法规的不断完善和行业的健康发展。

在未来的研究中，我们应进一步加强对食品冷链运输中温度监控与预警系统的研究，不断提高系统的准确性和可靠性，为保障食品质量安全提供更加有力的支持。

参考文献
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