РЕЗУЛЬТАТИ ДОСЛІДЖЕНЬ КІБЕРФІЗИЧНОЇ СИСТЕМИ ОНЛАЙН-МОНІТОРИНГУ ВОЛОГОСТІ ПОВІТРЯ ЗОНИ ВИРОЩУВАННЯ ТЕПЛИЦЬ
DOI:
https://doi.org/10.32782/IT/2023-1-8Ключові слова:
кіберфізична система, моніторинг, вологість, теплиця, зона вирощування, структурно-алгоритмічна організаціяАнотація
Актуальність. На сьогоднішній день однією з глобальних світових проблем, яка останнім часом значно посилилась, є необхідність забезпечення продовольчої безпеки та цілорічної доступності населення різних країн світу продуктами харчування. Ця проблема потребує комплексного вирішення шляхом генерування науково обґрунтованого підходу за різними напрямками, що стимулюють оптимізацію довгострокової стійкості сільськогосподарських виробництв, у тому числі, завдяки раціональному використанню ресурсів і плануванню робіт під час вирощування, зберігання й транспортування сільськогосподарської продукції. Отже, науково-прикладна задача, вирішенню якої присвячено цю статтю, є актуальною та полягає в розвитку теорії побудови кіберфізичних систем агротехнічного призначення завдяки обґрунтуванню комп’ютерно-орієнтованих методів і моделей комплексної агрегації та інтелектуальної трансформації розподілених вимірювальних даних щодо вологості повітря зони вирощування промислових теплиць. Основна мета статті полягає в розробці наукових підходів щодо подальшого розвитку систем Industry 4.0 агротехнічного призначення завдяки обґрунтуванню структурно-алгоритмічної організації кіберфізичної системи неруйнівного онлайн-моніторингу вологості повітря зони вирощування промислових теплиць. Об'єктом дослідження є нестаціонарні процеси агрегації, передачі та інтерпретації розподілених вимірювальних даних щодо вологості повітря зони вирощування промислових теплиць. Предметом дослідження є методи та технології неруйнівного онлайн-моніторингу вологості повітря зони вирощування промислових теплиць. Висновки. У результаті досліджень статті було розв’язано важливу науково-прикладну задачу з розробки наукових підходів щодо подальшого розвитку систем Industry 4.0 агротехнічного призначення завдяки обґрунтуванню структурно-алгоритмічної організації кіберфізичної системи неруйнівного онлайн-моніторингу вологості повітря зони вирощування промислових теплиць.
Посилання
Baudoin W. et al. Good Agricultural Practices for greenhouse vegetable production in the South East European countries. Rome: FAO, 2017. 449 p.
Berezniak N.V. Analysis of promising global scientific and technological directions of research under the Sustainable Development Goal No. 2 regarding agriculture using the tools of the ‘Web of Science’ and ‘Derwent Innovation’ platforms: a scientific and analytical note. Kyiv: UkrINTEI, 2020. 30 p.
American Society of Agricultural and Biological Engineers ANSI/ASAE EP406.4 JAN2003 (R2008) Heating, Ventilating and Cooling Greenhouses. URL: ceac.arizona.edu/sites/default/files/asae_-_heating_ventilating_and_cooling_greenhouses.pdf (accessed: 17.11.2022).
Sustainable Development Goals: National Report. URL: www.zoda.gov.ua/article/2353/natsionalnadopovid-tsili-stalogo-rozvitku-ukrajina.html (accessed: 18.12.2022).
Jørgensen M.H. Agricultural field production in an ‘Industry 4.0’ concept. Agronomy Research. 2018. Vol. 16 (1). Р. 94 – 102.
Both A.J. et al. Guidelines for measuring and reporting environmental parameters for experiments in greenhouses. Plant Methods. 2015. Vol. 11 (43). P. 1–18
Pawlowski A., Guzman J.S., Rodriguez F., Berenguel M., Sanchez J., Dormido S. Simulation of Greenhouse Climate Monitoring and Control with Wireless Sensor Network and Event-Based Control. Sensors. 2009. Vol. 9 (1). P. 232–252.
Rodriguez F., Guzman J.L., Berenguel M., Arahal M.R. Adaptive hierarchical control of greenhouse crop production. Adap. Cont. Signal Process. 2008. Vol. 22. P. 180–197.
Shamshiri R. Principles of Greenhouse Control Engineering, Part one: Theories & Concepts. Seri Kembangan: Putra University Malaysia, 2007. 86 p.
Matula S., Batkova K., Legese W.L. Laboratory Performance of Five Selected Soil Moisture Sensors Applying Factory and Own Calibration Equations for Two Soil Media of Different Bulk Density and Salinity Levels. Sensors. 2016. Vol. 16 (11). P. 1–22.
Halim A., Hassan N., Zakaria A., Kamarudin L., Bakar A. Internet of things technology for greenhouse monitoring and management system based on wireless sensor network. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. 2016. Vol. 11 (22). P. 13169–13175.
van Iersel M.W., Chappell M., Lea-Cox J.D. Sensors for Improved Efficiency of Irrigation in Greenhouse and Nursery Production. HortTechnology. 2013. Vol. 23 (6). P. 735–746.
The Center for Agriculture, Food and the Environment: Reducing humidity in the greenhouse. URL: https://ag.umass.edu/greenhouse-floriculture/fact-sheets/reducing-humidity-in-greenhouse (accessed: 12.11.2022).
Korner O., Challa H. Process-based humidity control regime for greenhouse crops. Computers and Electronics in Agriculture. 2003. Vol. 39 (3). P. 173–192.
Asolkar P.S., Bhadade U.S. Analyzing and Predicting the Green House Parameters of Crops. International Journal of Computer Applications. 2014. Vol. 95 (15). P. 28–39.
Rabbi B., Chen Z.-H., Sethuvenkatraman S. Protected Cropping in Warm Climates: A Review of Humidity Control and Cooling Methods. Energies. 2019. Vol. 12 (14). P. 1–24.
Ben Ali R., Bouadila S., Mami A. Development of a Fuzzy Logic Controller applied to an agricultural greenhouse experimentally validated. Applied Thermal Engineering. 2018. Vol. 141. P. 798–810.
Maher A., Kamel E., Enrico F., Atif I., Abdelkader M. An intelligent system for the climate control and energy savings in agricultural greenhouses. Energy Efficiency. 2016. Vol. 9 (6). P. 1241–1255.
Mostakim N., Mahmud S., Jewel K. A simulation based study of a greenhouse system with intelligent fuzzy logic. International Journal of Fuzzy Logic Systems. Vol. 10 (1). 2020. P. 19–37.
Diaz-Florez G., Mendiola-Santibanez J., Solis-Sanchez L., Gomez-Melendez D., Terol-Villalobos I., Gutierrez-Banuelos H., Araiza-Esquivel M., Espinoza-Garcia G., Garcia-Escalante J., Olvera-Olvera C. Modeling and Simulation of Temperature and Relative Humidity Inside a Growth Chamber. Energies. 2019. Vol. 12 (21). P. 1–22.
Water Vapor Transfer Coefficients. URL: https://www.wufi-wiki.com/mediawiki/index.php/Details:WaterVaporTransfer (accessed: 21.12.2022).
Druma A.M. Dynamic Climate Model of a Greenhouse. Report Geothermal Training Programme. Reykjavik, 1998. No. 3. P. 51–85.
VNTP APK–19–07. (2007). Departmental rules of the technological engineering: Greenhouse and Greenhouse Businesses. Structures Protected Ground for Farming (Rural) Farm, Kiev: HIK, 140 p. (in Ukrainian). URL: https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/v0442555-07#Text
Laktionov I., Vovna O., Berezhnyi M. Software and hardware of the monitoring and control computer-integrated system of greenhouse soil humidity based on fuzzy logic. Scientific production journal ‘Electromechanical and energy saving up systems’. Kremenchuk. 2021. Vol. 4/2021 (56). P. 68–79. (in Ukrainian).
Berezhnyi M., Laktionov I., Lebediev V. Information-measuring system of monitoring and control of the greenhouses plants automatic irrigation based on fuzzy logic. Promising technologies and devices. Lutsk, 2020. Vol. 16. P. 6–13. (in Ukrainian).
