高大淺圓倉儲存稻谷在實物檢查中修正系數范圍的探討*

駱紅彬 程德軍 郁 忠 錢 龍 何 巖 孫 震 趙 杰 李昕奇

(1 中央儲備糧宿遷直屬庫有限公司 223600)

(2 中央儲備糧鎮江新區直屬庫有限公司 212016)

(3 中國儲備糧管理集團公司江蘇分公司 210019)

淺圓倉[1]特殊的建筑形式、較高的糧堆高度決定了其在清倉查庫的具體實施中有一定的特殊性。中央儲備糧宿遷直屬庫(以下簡稱：宿遷直屬庫)在2018年～2022年庫存自查和其他各類檢查中發現，淺圓倉儲存稻谷在實物檢查測算數量時選取1.05(最大數值)的修正系數，差率大幅超過2%，最高達到8%，按庫存檢查要求應屬賬實不符。自2019年以來，宿遷直屬庫對淺圓倉儲糧進行了全過程跟蹤，對出入庫檢驗檢斤單、過磅影像資料、裝糧高度測量、庫存驗收表、出庫損耗單等相關資料進行收集整理，驗證了淺圓倉儲存稻谷實物檢查測算數量誤差率雖然較大，但實物數量與賬面數一致。因此本文根據我庫淺圓倉不同品種糧食實際出入庫數量、保管期間沉降高度、容重等實測數據對修正系數和差率進行測算，推算淺圓倉在儲存稻谷時修正系數的取值范圍。

1 材料與方法

1.1 倉房基本情況

宿遷直屬庫庫內10棟淺圓倉于2017年6月開始投入裝糧使用，倉號依次為30～39號倉，倉房臨近火車站約600 m處，距離火車道最近約100 m。倉體內徑25.00 m，裝糧線高度27.2 m，入糧口高34.9 m，單倉倉容10676 t，儲存品種為小麥、粳稻、中晚秈稻，儲存期間賬實相符、質量良好。糧食靜態保管中使用機械通風，空調控溫，氮氣氣調等儲糧技術。

1.2 庫存實物檢查數量測算要求

按照糧食庫存實物檢查方法國糧執法規〔2022〕248號[2]，選擇入倉時間在一年以內，沒有發生過貨位移動，糧堆形狀規則，入倉后糧食水分含量無明顯變化的倉作為標準倉。首先測量計算糧堆體積，其次測量計算糧堆平均密度，最后確定修正系數。根據庫存檢查文件要求，散裝糧的密度修正系數取值范圍：稻谷、小麥、大豆正常范圍為1.01～1.03，玉米正常范圍為1.01～1.05。對裝糧高度10 m以上的，位于公路、鐵路、機場以及大型震動源附近的，糧食超期儲存的，儲存期間使用離心機有效通風等情況，可適當放寬修正系數取值范圍：稻谷、小麥最高不得超過1.05[3]，玉米最高不得超過1.07，國產大豆最高不得超過1.10，進口大豆最高不得超過1.16。

1.3 修正系數的驗證和推算方法

1.3.1 推算方法 本文根據中央儲備糧宿遷直屬庫有限公司淺圓倉不同品種糧食出入庫數量、糧堆高度、容重等實測數據對修正系數和差率進行推算和驗證，推算公式為：

差率(%)[4]=差數(kg)/保管賬數量(kg)×100%；

差數(kg)=保管賬數量(kg)-檢查計算數(kg)；

檢查計算數(kg)=測量計算數(kg)+應記糧食儲存損耗(kg)；

應記糧食儲存損耗(kg)=保管自然損耗[3](kg)+水分減量(kg)；

水分減量(kg)=被查倉保管賬數量(kg)×(入庫水分%-實測水分%)/(1-實測水分%)；

保管自然損耗(kg)=被查倉保管賬數量(kg)×自然損耗率；

測量計算數(kg)=被查倉糧堆平均密度(kg/m3)×被查倉糧堆體積(m3)；

被查倉糧堆平均密度(kg/m3)=被查倉糧食容重(或單位體積糧食重量)(g/L或kg/m3)×校正后修正系數；

修正系數=標準倉糧堆平均密度(kg/m3)/標準倉單位體積糧食重量(kg/m3)或糧食容重(g/L)；

標準倉糧堆平均密度(kg/m3)=標準倉保管賬數量(kg)/標準倉糧堆體積(m3)。

1.3.2 淺圓倉差率和修正系數的推算 正向推算：根據修正系數計算差率；修正系數選取1.05時，計算得出糧堆平均密度=糧食容重(或單位體積糧食重量)(g/L或kg/m3)×1.05，根據測量糧堆高度算出體積，進一步計算出測量計算數=糧堆平均密度(kg/m3)×糧堆體積(m3)，再算出檢查計算數(kg)=測量計算數(kg)+保管自然損耗(kg)+水分減量(kg)，得出差數=保管賬數量(kg)-檢查計算數(kg)，最后算出差率(%)=差數(kg)/保管賬數量(kg)×100%。

反向推算：控制差率在0～2%范圍內推算修正系數；當差率選取最大值2%時，差數=2%×保管賬數量(kg)，可以算出檢查計算數(kg)=保管賬數量(kg)-差數(kg)，再根據上文推算公式算出測量計算數(kg)=檢查計算數(kg)-保管自然損耗(kg)-水分減量(kg)，從而得到糧堆平均密度(kg/m3)=測量計算數(kg)/糧堆體積(m3)，最后得出修正系數=糧堆平均密度(kg/m3)/糧食容重(或單位體積糧食重量)(g/L或kg/m3)；當選取差率為0時，按以上同樣方法算出修正系數，從而得出修正系數的取值范圍。

2 結果與分析

2.1 檢查的差率情況

宿遷直屬庫在2018年～2022年庫存檢查自查和全國政策性糧食庫存大清查、江蘇垂管局等各類檢查中發現，本公司淺圓倉儲存稻谷時采用1.05(最大數值)的修正系數，差率仍然大幅超過2%，按庫存檢查要求應屬賬實不符。宿遷直屬庫經過近幾年對裝糧高度測量、出入庫檢驗檢斤單、過磅影像資料、庫存驗收表、出庫損耗單等資料進行收集整理，驗證實物與賬面數一致，同時將此問題向上級單位進行了請示匯報。

2.2 淺圓倉完成出入庫損耗情況

我庫淺圓倉自投入使用至2023年1月底，共有15個儲存中央儲備糧的倉房完成進出庫作業，出庫小麥綜合損耗率為0.17%，稻谷綜合損耗率為0.29%，單倉損耗率均在1%以內。數據證實我公司淺圓倉存儲的中央儲備糧數量真實，賬實相符。損耗情況見表1。

表1 儲存損耗情況

2.2 不同糧種的修正系數推算

2.2.1 粳稻 保管小組在庫存檢查自查中，發現2020年淺圓倉37號倉出庫粳稻驗收高度24.40米，水分13.9%，糧堆實際體積11917.3 m3，采用特制大容器法測量單位體積糧食重量為590 kg/m3，正向推算：選取修正系數最大1.05，計算得出差率4.9%。反向推算：規則糧堆形狀差率保持在0～2%，計算修正系數可選取范圍在1.082～1.105。該倉于2020年出庫，損耗率0.39%。

2.2.2 中晚秈稻 36號倉中晚秈稻7685.224 t，2018年5月入庫，水分13.5%，存糧高23.98 m，糧堆實際體積11711.15 m3，單位體積重量570 kg/m3。正向推算：采用最大修正系數1.05，差率為8.65%。反向推算：規則糧堆形狀差率保持在0～2%，計算修正系數可選取范圍在1.127～1.150。該倉于2019年出庫，損耗率0.4%。

38號倉中晚秈稻8105.316 t，2018年12月入庫，水分13.7%，測量糧堆高度25.12 m，糧堆實際體積12270.75 m3，單位體積糧食重量為576 kg/m3。正向推算：采用最大修正系數1.05，差率為8.57%。反向推算：規則糧堆形狀差率保持在0～2%，計算修正系數可選取范圍在1.125～1.149。該倉于2020年出庫，損耗率-0.01%。

35號倉中晚秈稻8596.191 t，2019年5月入庫，水分13.5%，測量糧堆高度26.80 m，糧堆實際體積13095.42 m3，單位體積糧食重量為582 kg/m3。正向推算：選取最大修正系數1.05，差率為6.81%。反向推算：規則糧堆形狀差率保持在0～2%，計算修正系數可選取范圍在1.104～1.127。該倉于2021年出庫，損耗率0.08%。

38號倉中晚秈稻8522.655 t，2020年入庫，水分13.2%，測量糧堆高度26.2 m，糧堆實際體積12800.9 m3，單位體積糧食重量為585 kg/m3，正向推算：采用最大修正系數1.05，差率為7.76%，反向推算：規則糧堆形狀差率保持在0～2%，計算修正系數可選取范圍在1.110～1.133，于2022年9月出庫，損耗率0.28%。稻谷推算數據見表2。

表2 稻谷差率和修正系數推算情況

2.3 淺圓倉現存稻谷驗收時差率和修正系數的推算(統計時間截至2023.01)

為讓推算出的數據更加嚴謹準確，本公司科技小組成員對現存淺圓倉中央儲備糧數據再一次測量核對，進行相互驗證，現存糧食詳細數據見表3。

表3 截至2023年1月淺圓倉現存糧食情況

2.3.1 小麥 現存小麥倉標準倉選定為表(3)中32倉，標準倉糧堆平均密度(kg/m3)=標準倉保管賬數量(kg)/標準倉糧堆體積(m3)=852.97 kg/m3，計算修正系數=標準倉糧堆平均密度(kg/m3)/標準倉糧食容重(g/l)=1.04，規則糧堆形狀差率保持在0～2%，計算修正系數可選取范圍在1.01～1.05，符合庫存檢查中小麥修正系數選取。

2.3.2 粳稻 現存粳稻倉標準倉選為表(3)中2022年剛入庫的35號倉，糧堆平均密度(kg/m3)=標準倉保管賬數量(kg)/標準倉糧堆體積(m3)=657.32 kg/m3，修正系數=標準倉糧堆平均密度(kg/m3)/標準倉單位體積糧食重量(kg/m3)=1.114。正向推算：選取1.05最大修正系數，差率=6%，反向推算：規則糧堆形狀差率保持在0～2%之內，計算修正系數可選取范圍在1.095～1.117。

2.3.3 中晚秈稻 現存中晚秈稻表(3)中36、38、39倉，按以上方法計算得出修正系數取值范圍。

36號倉修正系數=1.13，正向推算：選取1.05最大修正系數，差率=6.4%，反向推算：規則糧堆形狀差率保持在0～2%之內，計算修正系數可選取范圍在1.10～1.124。

38號倉修正系數=1.133，正向推算：選取1.05最大修正系數，差率=7.2%，反向推算：規則糧堆形狀差率保持在0～2%，計算修正系數可選取范圍在1.109～1.132。

39號倉修正系數=1.126，正向推算：選取1.05最大修正系數，差率=6.6%，反向推算：規則糧堆形狀差率保持在0～2%，計算修正系數可選取范圍在1.102～1.125。統計數據見表4。

表4 淺圓倉現存不同品種糧食差率和修正系數推算數據

以上出庫的倉房數量損益情況正常，溢余、損耗率均在集團公司規定的1%范圍內，未出現糧食超耗現象。同時公司通過出入庫系統數據、進出庫原始過磅單、購糧款轉帳記錄、出庫通知單、裝運車輛照片等相關材料查閱，出庫數量真實，庫存沒有超耗現象，同時將該檢查問題的反饋情況匯報上級公司。根據以上現存糧驗收時數據，按照標準倉選取方法得出，32號倉小麥修正系數為1.04，符合標準倉選取修正系數值要求，35號倉粳稻修正系數1.114，秈稻修正系數在1.126～1.133之間。

2.4 淺圓倉靜態儲存稻谷一段時間后差率和修正系數的推算

淺圓倉稻谷入庫驗收選定標準倉計算時，差率已遠超2%，而經保管一段時間后，糧堆經過震動壓實、通風等過程高度還會進一步降低，差率會更大，最大值達到9.4%，保管一段時間后差率和修正系數的推算范圍結果見表5。

表5 靜態保管一段時間后差率和修正系數選取范圍情況

3 結論

通過以上數據顯示，高大淺圓倉儲存稻谷在實物檢查測算時選取修正系數1.05(最大選取值)差率仍然遠超2%，經過本文對已出庫糧倉、現存驗收糧倉、現存糧食靜態儲存一段時間后三個時期的數據推算和總結得出結論：當高大淺圓倉在裝糧高度20 m以上時，粳稻修正系數選取范圍宜在1.10～1.14，中晚秈稻修正系數選取范圍宜在1.12～1.16。

4 討論

影響糧堆密度的因素很多，在同類條件下，受糧食容重、儲存年限、裝糧高度及震動源影響較大。根據我公司淺圓倉實際情況，分析相關原因有：淺圓倉頂部進糧口高約35 m，堆糧線高27.2 m，進糧時落差高、壓力大，中下層糧食受壓力較大，內部孔隙變小，糧堆密度增大，平倉后測量計算數量就和賬面數差率較大；宿遷公司淺圓倉保管區距離鐵路和公路較近，來往火車、汽車產生的震動對倉內糧堆密度影響較大；因淺圓倉糧堆高度都在20 m以上，通風時需采用離心風機，風壓的反作用力加上糧堆壓強較大，同樣降低糧堆高度和增加中下層糧堆密度；根據糧粒的粒形來說，晚秈稻籽粒扁平細長，兩頭有穎尖，相對于小麥，在壓力增大的情況下更容易被壓實，孔隙度變小，密度增大；當淺圓倉儲存稻谷糧堆超過20 m時，倉內的中下部位的稻谷受壓力大，孔隙度變小，密度變大，相對于常規房式倉的稻谷密度肯定要偏高，所以常規房式倉高度選取的修正系數不能真實反映堆糧堆高在20 m以上的內部稻谷的密度，不適宜作為淺圓倉實物檢查的單位體積糧食重量來計算差率。

目前全國庫存檢查相關文件中，對于一些特殊倉型還沒有明確的修正系數值，懇請國家有關科研部門對糧堆高度在20 m以上的淺圓倉糧堆密度和修正系數取值進行調研，完善此類倉型修正系數的選取。宿遷直屬庫科技小組也將在下一步工作中繼續收集淺圓倉儲糧相關數據，為研究淺圓倉倉型儲存稻谷的修正系數選取提供可靠依據。