Sera otomasyonuna entegre yapay zeka destekli kompost çayı üretim sisteminin geliştirilmesi
Development of an artificial intelligence-supported compost tea production system integrated with greenhouse automation
- Tez No: 889971
- Danışmanlar: PROF. DR. RECEP KÜLCÜ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Organik gübreler, Yapay zeka, Organic fertilizers, Artificial intelligence
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu doktora tezi, sürdürülebilir tarımı desteklemek ve kimyasal gübre kullanımını azaltmak amacıyla, sera otomasyon sistemlerine entegre edilebilen yenilikçi bir kompost çayı üretim sisteminin geliştirilmesini konu almaktadır. Çalışma, tarım makineleri, çevre mühendisliği ve bilgi teknolojilerini birleştiren multidisipliner bir yaklaşımla gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen sistem, kompost çayı üretim sürecini sürekli izleyen ve kontrol eden sensörler, aktüatörler ve bir otomasyon yazılımı içermektedir. pH, elektriksel iletkenlik (EC), çözünmüş oksijen, sıcaklık, bulanıklık ve toplam çözünmüş katı madde (TDS) gibi kritik parametreler gerçek zamanlı olarak ölçülüp kaydedilmektedir. Farklı üretim stratejilerinin kompost çayı kalitesi üzerindeki etkilerini belirlemek için üç farklı deneme (DP1, DP2, DP3) gerçekleştirilmiştir. Bu denemeler, devirdaim pompası, blower ve peristaltik pompanın çalışma sürelerinin kompost çayının fizikokimyasal özellikleri üzerindeki etkilerini ortaya koymuştur. Sistemin yenilikçi yönlerinden biri, üretim sürecini optimize etmek için makine öğrenmesi modelinin entegre edilmesidir. Geliştirilen model, farklı üretim parametrelerinin etkilerini öğrenerek optimal üretim koşullarını belirleyebilme yeteneği göstermiştir. Ayrıca, sistem mevcut sera otomasyon sistemlerine entegre edilebilme özelliğine sahiptir. Bu entegrasyon, kompost çayının tarımsal üretimde daha yaygın ve etkin kullanımını sağlamaktadır. Geliştirilen sistem kompost çayı üretiminde daha kontrollü, optimize edilmiş ve verimli bir süreç sunmakta, kimyasal gübre kullanımının azaltılmasına yönelik alternatif bir çözüm oluşturmaktadır. Gelecek çalışmalar, farklı kompost materyalleri ve besin maddeleriyle denemelerin yapılmasını, makine öğrenmesi modelinin geliştirilmesini ve sistemin daha geniş ölçekli uygulamalarda test edilmesini içermelidir.
Özet (Çeviri)
This doctoral thesis focuses on the development of an innovative compost tea production system that can be integrated with greenhouse automation systems, aiming to support sustainable agriculture and reduce chemical fertilizer usage. The study employs a multidisciplinary approach, combining agricultural machinery, environmental engineering, and information technologies. The developed system incorporates sensors, actuators, and automation software that continuously monitor and control the compost tea production process. Critical parameters such as pH, electrical conductivity (EC), dissolved oxygen, temperature, turbidity, and total dissolved solids (TDS) are measured and recorded in real-time. Three distinct experiments (DP1, DP2, DP3) were conducted to determine the effects of different production strategies on compost tea quality. These experiments elucidated the impacts of recirculation pump, blower, and peristaltic pump operation durations on the physicochemical properties of compost tea. One of the innovative aspects of the system is the integration of a machine learning model to optimize the production process. The developed model demonstrated the ability to determine optimal production conditions by learning the effects of various production parameters. Furthermore, the system possesses the capability to integrate with existing greenhouse automation systems. This integration facilitates more widespread and effective use of compost tea in agricultural production. In conclusion, the developed system offers a more controlled, optimized, and efficient process for compost tea production, presenting an alternative solution for reducing chemical fertilizer use. Future studies should include experiments with different compost materials and nutrients, further development of the machine learning model, and testing the system in larger-scale applications.
Benzer Tezler
- Cam ve plastik seraların sonbahar domates üretimi yönünden karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
ERGUN DURAN
- Sonbahar sera yetiştiriciliğine uygun hıyar çeşit seçimi
Selecting a cucumber variety suitable for glasshouse production in Autumn
MESUT OKTAY
- Sera domates üretiminde aşı uygulaması ile elde edilen çift kök sistemine sahip domateslerin verim ve kalite yönünden üstünlükleri üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
ALİ DİZDAROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
ZiraatEge ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAHRETTİN MECİT