მიკროკლიმატის კონტროლის ოპტიმიზაციისათვის ენერგოეფექტური ავტომატიზებული სათბურის მართვის სისტემის შემუშავება და შეფასება
ჩამოტვირთვები
ენერგომოხმარება და მიკროკლიმატის არასტაბილურობა თანამედროვე სათბურის მეურნეობაში კრიტიკულ გამოწვევებს წარმოადგენს, განსაკუთრებით ენერგიის ხარჯების ზრდისა და კლიმატის ცვალებადობის პირობებში. ტემპერატურის, ტენიანობის, განათების და მორწყვის ეფექტური რეგულირება აუცილებელია მაღალი მოსავლიანობის შესანარჩუნებლად და რესურსების დანაკარგების მინიმიზაციისთვის. ეს კვლევა გვთავაზობს ავტომატიზებულ, ენერგოეფექტურ სათბურის მართვის სისტემას, რომელიც შექმნილია გარემოსდაცვითი კონტროლის პროცესების ოპტიმიზაციისთვის უწყვეტი მონიტორინგისა და ინტელექტუალური რეგულირების გზით.
შემუშავებული სისტემა აერთიანებს სენსორებზე დაფუძნებულ მონაცემთა შეგროვებას ცენტრალიზებულ მართვის სისტემასთან, რათა ინტეგრირებული გზით მართოს გათბობა, ვენტილაცია, განათება და მორწყვა. კვლევის მთავარი ინოვაციაა ნიადაგის დახმარებით ჰაერის ცირკულაციის მიდგომის გამოყენება ტენიანობის კონტროლისთვის, რაც საშუალებას იძლევა ტენიანობის მოცილებას კონდენსაციის გზით და ამავდროულად ხელს უწყობს ნიადაგის წყლის ბალანსს. ექსპერიმენტული ვალიდაცია ადასტურებს, რომ ეს მიდგომა აძლიერებს ტენიანობის სტაბილიზაციას და ამცირებს სათბურის ფუნქციონირების საერთო ენერგეტიკულ მოთხოვნას.
კვლევის მეთოდოლოგია მოიცავს სისტემის დიზაინს, ავტომატური მართვის ალგორითმის შემუშავებას და ექსპერიმენტულ ტესტირებას რეალური სათბურის პირობებში. შესრულების შეფასება ფოკუსირებულია ენერგოეფექტურობაზე, გარემოსდაცვით სტაბილურობასა და შემოთავაზებული გადაწყვეტის ოპერაციულ საიმედოობაზე. შედეგები აჩვენებს, რომ ინტელექტუალური ავტომატიზაცია მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს მიკროკლიმატის რეგულირებას და რესურსების გამოყენებას ტრადიციულ სათბურის მართვის პრაქტიკასთან შედარებით.
ეს კვლევა ხელს უწყობს მდგრადი სათბურის ტექნოლოგიების განვითარებას პრაქტიკული და მასშტაბირებადი მართვის ჩარჩოს წარმოდგენით, რომელიც მხარს უჭერს ენერგოეფექტურ სასოფლო-სამეურნეო წარმოებას. შემოთავაზებულ სისტემას აქვს ძლიერი პოტენციალი თანამედროვე სათბურის საწარმოებში, საგანმანათლებლო ინიციატივებსა და ეროვნულ სტრატეგიებში გამოყენებისთვის, რომლებიც მიზნად ისახავს რესურსების ეფექტურობისა და სოფლის მეურნეობის მდგრადობის გაუმჯობესებას.
Downloads
Boulard, T., & Wang, S. (2002). Greenhouse crop transpiration simulation from external climate conditions. Agricultural and Forest Meteorology, 100(1), 25–34. https://doi.org/10.1016/S0168-1923(99)00089-9
Castellano, S., Scarascia Mugnozza, G., Russo, G., Briassoulis, D., Mistriotis, A., Hemming, S., & Waaijenberg, D. (2008). Plastic nets in agriculture: A general review of types and applications. Applied Engineering in Agriculture, 24(6), 799–808. https://doi.org/10.13031/2013.25320
Körner, O., & Challa, H. (2003). Process-based humidity control regime for greenhouse crops. Computers and Electronics in Agriculture, 39(3), 173–192. https://doi.org/10.1016/S0168-1699(03)00079-1
Li, T., Heuvelink, E., & Marcelis, L. F. M. (2014). Quantifying the source–sink balance and its impacts on plant growth and development. Plant, Cell & Environment, 38(10), 1876–1890. https://doi.org/10.1111/pce.12460
López, A., Valera, D. L., Molina-Aiz, F. D., Peña, A., & Marín, P. (2017). Field analysis of a greenhouse with underground air distribution system. Biosystems Engineering, 155, 33–45. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2016.12.003
Montero, J. I., Antón, A., Muñoz, P., & Lorenzo, P. (2011). Transpiration from greenhouse crops. Acta Horticulturae, 893, 345–352. https://doi.org/10.17660/ActaHortic.2011.893.36
Nelson, J. A., Bugbee, B., & Hopper, N. W. (2020). Economic analysis of greenhouse lighting: LED vs. high pressure sodium fixtures. HortScience, 55(3), 361–372. https://doi.org/10.21273/HORTSCI14639-19
Pérez-Parra, J., Baeza, E., Montero, J. I., & Bailey, B. J. (2004). Natural ventilation of greenhouses with continuous roof vents. Biosystems Engineering, 88(2), 227–239. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2004.03.007
Shamshiri, R. R., Kalantari, F., Ting, K. C., Thorp, K. R., Hameed, I. A., Weltzien, C., Ahmad, D., & Shad, Z. M. (2018). Advances in greenhouse automation and controlled environment agriculture. Biosystems Engineering, 170, 1–22. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2018.02.006
Otkhozoria, N., Otkhozoria, V., Narchemashvili, M. (2021) Fractality Of Measurements Of Quantities And Real Processes. International Trends In Science And Technology, Engineering Sciences June 2021 Doi: https://doi.org/10.31435/rsglobal_conf/30062021/7620
Chkheidze, I., Otkhozoria, N., & Narchemashvili, M. (2021). EVALUATION OF MEASUREMENT QUALITY USING THE MONTE-CARLO METHOD. Universum, 65-70. DOI: 10.32743/UniTech.2021.84.3-4.65-70
Sharashenidze, N., Otkhozoria, N., & Menabde, T. (2024). Ultrasonic distance measurement and system simulation. Georgian Scientists, 6(1), 20–25. https://doi.org/10.52340/gs.2024.06.01.04
Singh, M. C., Singh, J. P., & Singh, K. G. (2016). Energy efficient greenhouse structures and climate control systems. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 54, 299–314. https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.10.022
Sethi, V. P., & Sharma, S. K. (2007). Survey of cooling technologies for worldwide agricultural greenhouse applications. Solar Energy, 81(12), 1447–1459. https://doi.org/10.1016/j.solener.2007.06.004
van Straten, G., van Willigenburg, L. G., van Henten, E. J., & van Ooteghem, R. J. C. (2010). Optimal Control of Greenhouse Cultivation. CRC Press.
Wang, S., & Boulard, T. (2000). Predicting greenhouse climate by neural networks. Agricultural and Forest Meteorology, 104(1), 49–65. https://doi.org/10.1016/S0168-1923(00)00141-5
Xu, J., Li, Y., Wang, R., & Liu, W. (2021). Energy-saving control strategies for greenhouse environment based on sensor networks. Energy Reports, 7, 383–392. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2021.01.012
World Bank. (2020). Energy-efficient technologies for sustainable greenhouse production. Washington, DC: World Bank Group.
საავტორო უფლებები (c) 2026 ქართველი მეცნიერები
ეს ნამუშევარი ლიცენზირებულია Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 საერთაშორისო ლიცენზიით .
