第44卷第5期 2021 年 9 月 河北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報 JOURNAL OF HEBEI AGRICULTURAL UNIVERSITY Vol 44 No 5 Sep 2021 基于 CFD 的花卉溫室夏季機械通風模擬 程 雪 1 黃伊銳 1 任昊宇 2 任振輝 1 1 河北農(nóng)業(yè)大學(xué) 機電工程學(xué)院 河北 保定 071001 2 河北農(nóng)業(yè)大學(xué) 現(xiàn)代科技學(xué)院 河北 保定 071001 摘要 為了研究實際花卉溫室中夏季機械通風溫度場和氣流場對于花卉作物生長的影響 采用流體力學(xué)軟件 ANSYS FLUENT 19 0 對溫室進行三維計算流體動力學(xué) CFD 模擬 通過在溫室中布置溫度測點 分析夏季機械 通風模式下的溫度分布規(guī)律 采用 k 模型 RNG 對溫室室內(nèi)小氣候進行模擬 離散縱坐標 DO 輻射模型進行 室內(nèi)輻射模擬 控制算法采用 PISO算法 壓力分散采用體積力加權(quán)法 設(shè)置求解器進行穩(wěn)態(tài)分析 變量殘差收 斂的標準設(shè)為 10 4 在試驗條件下 計算結(jié)果與試驗結(jié)果吻合較好 模擬速度場誤差范圍在 0 5 24 6 模 擬溫度在實測溫度附近波動 RMSE 1 982 6 MAE 2 153 4 溫度模擬值與實際值的絕對誤差最大值小于 2 5 模擬結(jié)果表明 夏季機械通風情況下溫度場分布較均勻 適合花卉生長 關(guān) 鍵 詞 CFD 數(shù)值模擬 花卉溫室 機械通風 溫度場 氣流場 中圖分類號 TP202 S66 開放科學(xué) 資源服務(wù) 標識碼 OSID 文獻標志碼 A Simulation of summer mechanical ventilation in flower greenhouses based on CFD CHENG Xue 1 HUANG Yirui 1 REN Haoyu 2 REN Zhenhui 1 1 College of Mechanical and Electrical Engineering Hebei Agricultural University Baoding 071001 China 2 College of Modern Science and Technology Hebei Agricultural University Baoding 071001 China Abstract In order to study the effect of temperature field and airflow field of mechanical ventilation on the growth of flower crops in the actual flower greenhouse in summer the hydrodynamics software ANSYS FLUENT 19 0 was used to conduct three dimensional CFD simulation of the greenhouse Temperature measurement points were arranged in the greenhouse to analyze the distribution of temperature under mechanical ventilation mode in summer the k model RNG was used to simulate the indoor microclimate of greenhouse and the discrete ordinate DO radiation model was used to simulate the indoor radiation The control algorithm was PISO algorithm and the pressure dispersion was adopted by volume force method The solver was set for steady analysis and the standard of variable residual convergence was set as 10 4 Under the experimental conditions the calculated results were in good agreement with the experimental results The error range of the simulated velocity field was 0 5 34 6 the simulated temperature fluctuated around the measured temperature RMSE 1 982 6 MAE 2 153 4 and the maximum absolute error between the simulated temperature and the actual temperature was less than 2 5 The simulation results showed that the distribution of temperature field was more uniform under mechanical ventilation in summer 收稿日期 2021 03 13 基金項目 河北省科技計劃項目 18227209D 第一作者 程 雪 1982 女 河北保定人 講師 博士研究生 從事自動控制技術(shù)與智能化檢測研究 E mail yycx 通信作者 任振輝 1968 男 河北保定人 博士 教授 從事智能化檢測與自動控制技術(shù)研究 E mail renzh 本刊網(wǎng)址 文章編號 1000 1573 2021 05 0113 06 DOI 10 13320 ki jauh 2021 0092 114 第 44 卷河北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報 花卉的生長和質(zhì)量取決于環(huán)境參數(shù) 與大多數(shù)農(nóng) 業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)相比 機械通風溫室在夏季為花卉的生長 提供了更好的環(huán)境條件 以實現(xiàn)最佳的植物生產(chǎn) 1 2 目前研究人員使用物理傳感器通過不同硬件架構(gòu)來 監(jiān)控 預(yù)測溫室環(huán)境 例如無線傳感器網(wǎng)絡(luò) WSN 然而在溫室內(nèi)安裝溫度傳感器增加了工程和管理成 本 傳感器網(wǎng)絡(luò)可以更全面地監(jiān)測溫室環(huán)境 3 6 但成本較高 并且后期還需要考慮傳感器系統(tǒng)的校 準等維護問題 另外傳感器長期暴露在陽光和濕度 下可能導(dǎo)致故障或損壞 造成經(jīng)濟損失 7 隨著計算流體力學(xué)的發(fā)展 Computational fluid dynamics CFD 技術(shù)被應(yīng)用于溫室模擬 2017 年 Ntinas 等人利用計算流體力學(xué) CFD 對溫室氣流場 進行數(shù)值模擬了解不同模型對氣流場模擬性能的影 響 8 2018 年 Lee等人利用計算流體動力學(xué) CFD 技術(shù) 將計算得到的溫室通風量與控制溫室溫度所 需的通風量進行比較 對單跨溫室自然通風率進行 了評估 9 2017 年 Hu 等人建立了灌溉水加熱過程 的動態(tài)計算模型 利用實測數(shù)據(jù)揭示了溫室蓄熱庫 的動態(tài)六面體邊界條件 10 2016 年 He 利用太陽 輻射模型模擬溫室內(nèi)部的太陽輻射質(zhì)熱交換 在模 擬中考慮了太陽輻射與作物間質(zhì)熱交換等物理問題 并采用邊界條件簡化太陽輻射 11 2019 年 Iken 等 人采用二維計算流體 CFD 方法 對 1 種能夠控制 溫室效應(yīng)產(chǎn)生的智能 DSF 配置進行了數(shù)值模擬 根 據(jù)外部氣候條件有效地控制溫室效應(yīng) 12 很多模型雖在溫室環(huán)境控制中應(yīng)用便捷 但其 模擬精度較差 未充分考慮真實溫室的環(huán)境值 13 掌握溫室內(nèi)環(huán)境參數(shù)變化規(guī)律是有效利用溫室空間 合理調(diào)控溫室環(huán)境參數(shù)的科學(xué)依據(jù) 本試驗設(shè)計了 1 種應(yīng)用于實際花卉溫室夏季機械通風作用下氣流 場溫度場模擬仿真的方法 1 材料與方法 1 1 數(shù)據(jù)采集 試驗設(shè)備試驗所選用的機械通風式連棟塑 料溫室群位于河北石家莊無極縣 115 12 E 38 72 N 2 號溫室 屋脊沿東西走向 棟長 40 m 天溝高 4 7 m 頂高 5 m 溫室配有濕簾 風機降 溫系統(tǒng) 溫室西墻裝有 2 臺軸流風機 風機安裝 高度為 0 6 m 東墻裝有濕簾 1 000 mm 1 500 mm 100 mm 共 4 個 濕簾安裝高度為 0 6 m 如 圖 1所示 該溫室主要種植 仙客來 夏季 仙客來 為初花期 以綠葉為主 植株平均高 30 cm 室內(nèi)環(huán)境參數(shù)包括 溫度 濕度 太陽輻照 度 風速風向 溫室內(nèi)設(shè)置多點溫度傳感器 型號為 RC5 US 溫度記錄儀 溫濕度傳感器型號 YDBSTH7001 均為 USB 存儲 光照傳感器型號 YDBSGZ7001 風速傳感器型號 YDBSFS7001 通 過 4G 網(wǎng)絡(luò)遠程傳輸數(shù)據(jù)到手機端 便于實時監(jiān)測 溫室室內(nèi)環(huán)境參數(shù) 由西向東布置 9 個風速傳感器 W1 W9 距地面高度 1 m 距后墻 5 m 溫度測 試采用截面法布置溫度測點 在東西方向由西至東 分別布置 A B C 3 個相同傳感器截面 間隔 10 m 如圖 2 所示截面 B 在豎直由下至上方向距室內(nèi)地 坪 0 1 5 3 4 5 m 不同高度布置 4 個溫度傳感器 S13 S12 S11 S10 在南北方向由南至北相隔 3 m 布置 4 個溫度傳感器 S1 S2 S3 S4 距地面 2 5 m 在風機入口和濕簾側(cè)各布置 1 個溫度傳感器 利用 USB 溫度記錄儀連續(xù)數(shù)據(jù)采集 2019 年 7 月 1 日至 10 月 31 日 溫度測量值生成 UDF 文件作為 CFD 溫度邊界條件參與模擬 風扇 5 m 10 m 40 m 花卉 濕簾 圖 1 溫室結(jié)構(gòu)圖 Fig 1 Structure diagram of greenhouse which was suitable for flower growth Keywords CFD numerical simulation flower greenhouse mechanical ventilation temperature field the airflow field 115 第5期 10 m 2 5 m S1 S2 S3 S10 S11 S12 S13 S4 3 m 3 m 3 m 4 m 5 m 圖 2 溫度測點截面圖 Fig 2 Section diagram of temperature measuring points 1 2 夏季機械通風溫室溫度分布規(guī)律 通過多點布置溫度傳感器可以更好地了解夏季 機械通風花卉溫室溫度分布規(guī)律 截面 B 布置了 8 個溫度傳感器 在距離地面 2 5 m 處由南到北布置 1 號到 4號溫度傳感器 其中 1號為靠近塑料棚壁溫度 4 號為墻體溫度 以 8 月份某天溫度為例觀察 24 h 內(nèi)變化趨勢 如圖 3 所示 墻體溫度變化幅度小于 室內(nèi)溫度 說明墻體具有蓄熱保溫能力 溫度最高 在下午 1時左右 由于太陽輻射溫室棚壁溫度最高 達到 34 由南向北溫度遞減 在沒有太陽輻射的 夜間 靠近塑料棚壁的溫度低于溫室內(nèi)溫度 由南 向北溫度呈遞增趨勢 說明越靠近墻體側(cè)保溫性能 越好 圖 4 表示截面 B 由高到低的變化趨勢 其中 10 號為棚頂溫度 13 號為地面溫度 在下午 1 時左 右溫室頂棚溫度達到最大值 由于太陽輻射作用溫 室棚頂可達到 38 高溫 隨著高度降低溫度下降 在花卉生長處溫度 30 左右 適合植物生長 地面 溫度變化范圍不大 白天溫度較低 時間 h Time 溫度 T emperature 圖 3 溫度測點由南向北變化趨勢 Fig 3 The temperature measured points trend from south to north 時間 h Time 溫度 T emperature 圖 4 溫度測點由高到低變化趨勢 Fig 4 The temperature measured points of variation trend from high to low 2 CFD 數(shù)值模擬 2 1 數(shù)值計算基本方程 采用 ANSYS 19 0 對試驗溫室進行了數(shù)值建模 與仿真 利用 k RNG 模型對溫室室內(nèi)小氣候進 行模擬 使用離散縱坐標 DO 輻射模型進行室內(nèi)輻 射模擬 控制算法采用 PISO 算法 壓力分散采用 體積力加權(quán)法 模型通過有限體積法 finite volume method FVM 建立的雷諾 N S 方程進行離散求解 溫室的基本控制方程可描述為如下形式 0 mno xxx 1 222 222eff mm mn mo mmmp xyzxyz x 222 222eff mm mn mo mmmp xyzxyz x 2 222 222eff nm nn no nnnp xyzxyz y 222 222eff nm nn no nnnp xyzxyz y 3 222 222effref om on oo ooop gTT xyzxyz z 222 222effref om on oo ooop gTT xyzxyz z 4 222 222 pp mT nT oT qeff TTT xyzccxyz 222 222 pp mT nT oT qeff TTT xyzccxyz 5 程 雪 等 基于 CFD 的花卉溫室夏季機械通風模擬 116 第 44 卷河北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報 式中 m n o 分別為 x y z 3 個方向的速度 分量 m s eff 為有效黏度 p為流體微單元上的壓強 Pa T 為空氣溫度 K T ref 為空氣參考溫度 其值 為 298 15 K 為空氣密度 kg m 3 為熱膨脹系 數(shù) 1 K q 為熱源 W C p 為比熱容 J kg K eff 為有效導(dǎo)熱系數(shù) W m K 2 2 邊界條件 利用 ANSYS 19 0 中的 Workbench 軟件對溫室 結(jié)構(gòu)建模 邊界條件設(shè)置見表 1 在 ANSYS 19 0 ICME 中建立非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格 并對邊緣進行細化生成 的網(wǎng)格數(shù)為 2 870 564 個的網(wǎng)格模型 生成 mesh 文 件 導(dǎo)入 ANSYS 19 0 Fluent 中進行流場分析 花 卉溫室主要由地面 兩側(cè)側(cè)墻 西側(cè)墻安裝風扇 東側(cè)墻安裝濕簾 頂棚 PVC 塑料薄膜 后墻 室內(nèi) 空氣 花卉植物等組成 表 1 Fluent 邊界條件設(shè)置 Table 1 Fluent boundary condition setting 類型 Classification 參數(shù)設(shè)置 Parameter 濕簾入口 相對大氣壓 101 325 Pa 入口溫度 UDF 溫度文件 風機出口 風機平均風速 3 m s 密度 1 360 kg m 3 頂部維護 比熱容 1 050 J kg K 導(dǎo)熱系數(shù) 0 15 W m K 折射率 16 28 吸收率 0 8 反射率 0 9 室外溫度 UDF 溫度文件 維護傳熱系數(shù) 6 4 W m 2 四周維護 室外溫度 UDF 溫度文件 花卉 密度 560 kg m 3 比熱容 2 100 J kg K 導(dǎo)熱系數(shù) 0 19 W m K 折射率 2 77 吸收率 0 45 反射率 0 1 地面 密度 1 600 kg m 3 比熱容 2 200 J kg K 導(dǎo)熱系數(shù) 0 15 W m K 折射率 1 92 吸收率 0 88 反射率 0 12 溫度 UDF 溫度文件 為確保邊界條件對溫室環(huán)境的有效模擬 在建 模過程中劃分多個面和多個區(qū)域 溫室實測值生成 UDF 文件構(gòu)成邊界條件 溫室 3 面為磚墻結(jié)構(gòu) 設(shè) 置為壁面邊界 頂棚為塑料薄膜維護 設(shè)置為 PVC 半透明介質(zhì) 側(cè)墻濕簾入口為壓力邊界 風機出口為 速度邊界 室內(nèi)花卉以空氣為載體進行能量交換 在 ANSYS 19 0 ICME 中建立非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格 并對邊緣進 行細化生成網(wǎng)格數(shù)為 2 870 564 個的網(wǎng)格模型 生成 mesh文件 然后導(dǎo)入 ANSYS 19 0 Fluent中進行計算 3 模擬仿真結(jié)果 3 1 氣流場模擬 CFD 模擬夏季機械通風性能 忽略浮力效應(yīng) 并將風視為主要驅(qū)動力 空氣通過濕簾進入溫室 到達屋頂 然后從風機側(cè)流出 同時部分氣流沿著 頂棚移動 風機入口風速為 1 2 m s 向外排風 在 濕簾側(cè)形成負壓 受濕簾冷空氣影響 濕簾側(cè)形成 更強的速度場氣旋 濕簾側(cè)風速可達到 1 5 m s 氣流主要分布在溫室 3 m 以下 覆蓋花卉生長范圍 在東西方向縱向截面和南北方向的橫向截面都存在 較大的風速差異 空氣混合不均勻 見圖 5 a 東西方向橫截面速度云圖 b 南北方向橫截面速度云圖 c 水平 1 m 處速度場分布 圖 5 速度場模擬分布云圖 Fig 5 The distribution cloud map of velocity field simulated 取由東向西距濕簾側(cè)分別為 10 20 30 m 的 3 個橫向截面 由仿真模擬速度云圖 5 a 可以看 117 第5期 出濕簾側(cè)風速更大 溫度更低 在溫室中部受植物 影響 風速降低 由于濕簾 風機位置靠近溫室下方 速度場形成的渦旋主要分布在溫室下方 夏季植物 周圍可以感覺到明顯涼爽 靠近濕簾側(cè)溫室上方受 負壓影響會形成更明顯的速度矢量場 而在溫室中 間上部分區(qū)域會形成氣流的滯留場 取由北向南距 溫室后墻 1 5 3 4 5 m 的 3 個截面如圖 5 b 所示 可以看出由于濕簾風機安裝位置 在 3 m 截面處氣 流場更強 靠近南側(cè)溫室塑料棚壁位置由于太陽輻 射氣流場明顯減弱 考慮到氣流渦旋下沉 如果溫 室種植喜風作物 可適當提高濕簾 風機距地面的 高度 取水平面 1 m 處如圖 5 c 所示 即植物平 面上靠近濕簾側(cè)風速更大 過大的風速可能擾亂植 物的生長 因此濕簾側(cè)更適宜種植對風速影響不大 的花卉植物 3 2 溫度場模擬 3 2 1 無機械通風溫度模擬分析 由于溫室內(nèi)部 蓄熱 內(nèi)部溫度與外部溫度相比存在滯后 這種滯 后在機械通風的夏季月份比較小 濕簾 風機增加 了對流從而影響內(nèi)部溫度場 夏季溫室內(nèi)溫度主要 取決于太陽輻射和通風 當溫室相對封閉不存在通 風的情況下溫度很高 設(shè)定為下午 3 時 室外平均 溫度 32 室外太陽輻射 960 W m 2 室內(nèi)整體溫 度達到 30 46 溫室自上而下 由南向北溫度 由高降低 存在明顯的溫度梯度 棚頂溫度最高 高溫和太陽輻射使溫室內(nèi)部濕度較低 濕度范圍 10 32 非常干燥 溫室的作用需要在夏季提 供適宜作物生長的環(huán)境 因此無任何調(diào)控措施的封 閉溫室不適合作物生長 3 2 2 機械通風溫室內(nèi)熱環(huán)境模擬分析 在機械 通風情況下室內(nèi)溫度降溫明顯 溫室內(nèi)溫度范圍為 23 30 取由東向西方向距濕簾側(cè) 10 20 30 m 的 3 個截面 如圖 6 a 所示 取由北向南距溫室 后墻 1 5 3 4 5 m 的 3 個截面 如圖 6 b 所示 溫室內(nèi)部存在明顯的溫度梯度 在頂棚受到太陽輻 射影響溫度最高 隨著高度的降低溫度下降 靠近 濕簾側(cè)由于濕簾制冷作用 風從濕簾側(cè)進入溫室 帶入大量冷空氣 溫度明顯降低 在花卉種植區(qū)域 溫度可保持在 23 左右 溫度由東向西升高 受 南面棚壁太陽輻射影響 溫度由北向南升高 但是 在距地面 1 m 水平面花卉生長區(qū)域可以保持溫度在 24 27 適宜花卉生長 濕簾 風機系統(tǒng)采用 前區(qū) 后區(qū)常壓 冷區(qū)負壓的工作方式 使進入溫 室前的干熱空氣變成涼爽空氣 從而實現(xiàn)夏季降溫 如果需要調(diào)節(jié)植物生長的環(huán)境溫度 可考慮調(diào)節(jié)風 機入口風速 以及濕簾面積 進出水口方式等 a 東西方向橫截面溫度云圖 b 南北方向橫截面溫度云圖 圖 6 機械通風溫度場模擬分布云圖 Fig 6 The distribution cloud map of simulation of mechanical ventilation temperature field 3 3 模型驗證 取風速傳感器 W1 W9 共 9 個風速測點實測 值與模擬值進行比較 如表 2 所示 表 2 風速實測值與模擬值對比 Table 2 Wind speed comparison of measured and simulated values m s 測點 Point 實測值 Measured value 模擬值 Simulated value 絕對誤差 Absolute error W1 1 20 1 05 0 15 W2 0 96 0 83 0 13 W3 0 68 0 76 0 08 W4 0 52 0 65 0 13 W5 0 73 0 98 0 25 W6 0 96 1 01 0 05 W7 1 15 1 05 0 10 W8 1 18 1 16 0 02 W9 1 19 1 11 0 08 程 雪 等 基于 CFD 的花卉溫室夏季機械通風模擬 118 第 44 卷河北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報 取溫度傳感器截面 B 的 8 個溫度測點實測值 與模擬值進行比較 如表 3 所示 通過分析長期 觀測實測點值與模擬值 模擬速度場誤差范圍在 0 5 24 6 溫度模擬值與實際值的絕對誤差最 大值小于 2 5 其中均方根誤差 RMSE 1 982 6 平均絕對誤差 MAE 2 153 4 CFD 模擬可以較真實 地反應(yīng)夏季花卉溫室的風速場 溫度場的變化規(guī)律 模型模擬真實有效 表 3 截面 B 溫度實測值與模擬值對比 Table 3 Temperature comparison of measured and simulated values at section B 測點 Point 實測值 Measured value 模擬值 Simulated value 絕對誤差 Absolute error S1 31 3 32 4 1 1 S2 30 2 31 6 1 4 S3 29 8 30 5 0 7 S4 23 2 25 3 2 1 S10 33 5 35 1 1 6 S11 31 3 32 6 1 3 S12 30 1 31 9 1 8 S13 25 6 27 5 1 9 4 結(jié)論 利用 CFD 對夏季機械通風模式下花卉溫室的溫 度場氣流場進行了模擬 采用 k 模型 RNG 對溫 室室內(nèi)小氣候進行模擬 離散縱坐標 DO 輻射模型 進行室內(nèi)輻射模擬 控制算法采用 PISO 算法 壓力 分散采用體積力加權(quán)法 采用 UDF 溫度邊界條件 計算結(jié)果與試驗結(jié)果吻合較好 模擬速度場誤差范 圍在 0 5 24 6 模擬溫度在實測溫度附近波 動 RMSE 1 982 6 MAE 2 153 4 溫度模擬值與實 際值的絕對誤差最大值小于 2 5 模擬結(jié)果表明 夏季機械通風情況下溫度場分布較均勻 適合花卉 生長 模擬結(jié)果為溫室夏季機械通風控制提供了科 學(xué)依據(jù) 參考文獻 1 Bouhoun A Pierre Emmanuel B Patrice C Development of a CFD crop submodel for simulating microclimate and transpiration of ornamental plants grown in a greenhouse under water restriction J Computers and Electronics in Agriculture 2018 149 1 26 40 2 尹虎成 馮成恩 潘廣為等 基于天氣預(yù)報數(shù)據(jù)的大 棚內(nèi)溫度預(yù)測 J 浙江農(nóng)業(yè)科學(xué) 2014 11 1 1765 1766 1776 3 何勉 基于物聯(lián)網(wǎng)的溫室環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計 J 陜 西理工大學(xué)學(xué)報 自然科學(xué)版 2020 36 3 54 59 4 馬維軍 基于無線傳輸?shù)臏厥覕?shù)據(jù)采集與控制系統(tǒng)研 究與設(shè)計 D 青島 青島科技大學(xué) 2020 5 孫昌權(quán) 劉永華 黃鋒 基于 Zigbee 和組態(tài)軟件的草 莓溫室大棚遠程監(jiān)控系統(tǒng)的研究與實現(xiàn) J 農(nóng)業(yè)裝 備技術(shù) 2020 46 4 18 23 6 王瑜 基于 WSN 縱向通風豬舍溫熱環(huán)境監(jiān)測及 CFD 模型的研究 D 武漢 華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 2020 7 Guzman C Carrera L Duran HA et al Implementation of Virtual Sensors for Monitoring Temperature in Greenhouses Using CFD and Control J Sensors Basel 2018 19 1 253 276 8 Ntinas K Xiong Shen Yu Wang et al Evaluation of CFD turbulence models for simulating external airflow around varied building roof with wind tunnel experiment J Building Simulation 2017 11 1 115 123 9 Lee S In Bok L Rack Woo K Evaluation of wind driven natural ventilation of single span greenhouses built on reclaimed coastal land J Biosystems Engineering 2018 171 1 120 142 10 Hu Jingjuan Guisheng Fan CFD Simulation of Heating Process of Greenhouse Irrigation Water in Wintering Period J Applied Engineering in Agriculture 2017 33 4 575 586 11 He Xiangli Jian Wang Shirong Guo et al Ventilation optimization of solar greenhouse with removable back walls based on CFD J Computers and Electronics in Agriculture 2018 149 1 16 25 12 Iken O Thermal and energy performance investigation of a smart double skin facade integrating vanadium dioxide through CFD simulations J Energy Conversion and Management 2019 195 1 650 671 13 Baxevanou C Dimitris F Thomas B et al Yearly numerical evaluation of greenhouse cover materials J Computers and Electronics in Agriculture 2018 149 1 54 70 責任編輯 張月清