Lysenko, V., Lendiel, T., Bolbot, I., & Pavlov, S.
(2023).
Mobile system for monitoring plant environment parameters for biogas production.
Machinery & Energetics,
14(4),
111-120.
https://doi.org/10.31548/machinery/4.2023.111
Основними джерелами біомаси для біогазових установок можуть бути органічні відходи, зерно, сіно, гній, різноманітні рослинні матеріали та інше. Процес анаеробного зброджування, який складається з послідовних складних біологічних реакцій, є актуальним і потребує детального контролю параметрів, щоб запобігти можливим втратам і оптимально використати закладений матеріал. Тому метою дослідження було розглянути можливість розробки мобільної установки для моніторингу параметрів рослинного середовища при виробництві біогазу з можливістю збереження даних і подальшого використання їх при побудові математичної моделі для прогнозування виходу газу. Створення алгоритму базувалося на принципах нечіткої логіки та структурі нейронних мереж. Запропоновано архітектуру мобільної системи моніторингу параметрів рослинного середовища для отримання біогазу. Наведено розроблену принципову електричну схему такої системи. Роботу системи представлено у вигляді створеного алгоритму пошуку та ідентифікації підключених пристроїв на шині 1-Wire. За названою шиною виконується опитування давачів та відповідно вимірювання технологічних параметрів. Розроблено програмне забезпечення для взаємодії давачів різних типів, передачі та збереження даних в хмарне сховище з подальшою можливістю їх обробки. Передбачено фотографування біомаси завдяки вбудованій фотокамері. Використавши принцип технології інтернет речей передбачено дистанційний доступ до виміряних даних. Виміряні технологічні параметри та фотографії передаються на сервер системи керування для подальшого аналізу, що дозволить точніше оцінити процес підготовки біомаси для зброджування. Отримані результати дають можливість удосконалити системи керування та підтримки прийняття рішень при завантаженні біомаси в біогазову установку
вимірювання, керування, фотокамера, давач, біомаса
[1] Abdurrahman, A.H., Kirom, M.R., & Suhendi, A. (2020). Biogas production volume measurement and Internet of Things based monitoring system. In 2020 IEEE International Conference on Communication, Networks and Satellite (Comnetsat) (pp. 213-217). Batam: IEEE. doi: 10.1109/Comnetsat50391.2020.9328948.
[2] Al-Fuqaha, A., Guizani, M., Mohammadi, M., Aledhari, M., & Ayyash, M. (2015). Internet of things: A survey on enabling technologies, protocols, and applications. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 17(4), 2347-2376. doi: 10.1109/COMST.2015.2444095.
[3] Dang, T., Nguyen, T.T., Francisco Moreno-García C., Elyan E., & McCall, J. (2021). Weighted ensemble of deep learning models based on comprehensive learning particle swarm optimization for medical image segmentation. In 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) (pp. 744-751). Kraków: IEEE. doi: 10.1109/CEC45853.2021.9504929.
[4] EBA Statistical Report 2022. (2022). Retrieved from https://www.europeanbiogas.eu/SR-2022/EBA/.
[5] Ferreira, V.O., Junior, D.S., de Melo, K.R.B., Blais, B., & Lopes, G.C. (2023). Prediction of the bed expansion of a liquid fluidized bed bioreactor applied to wastewater treatment and biogas production. Energy Conversion and Management, 290, article number 117224. doi: 10.1016/j.enconman.2023.117224.
[6] Gioulounta, K., Matska, M., Piskilopoulos, A., & Stamatelatou, K. (2023). Greenhouse residues’ potential for biogas production. Applied Sciences, 13(9), article number 5445. doi: 10.3390/app13095445.
[7] Grgić, K., Špeh, I., & Heđi, I. (2016). A web-based IoT solution for monitoring data using MQTT protocol. In 2016 International Conference on Smart Systems and Technologies (SST) (pp. 249-253). Osijek: IEEE. doi: 10.1109/SST.2016.7765668.
[8] Kianijaya, M.R., & Hasanuddin, M.O. (2022). Implementation of data storage for the monitoring system for biogas production optimization. In 2022 8th International Conference on Wireless and Telematics (ICWT) (pp. 1-5). Yogyakarta: IEEE. doi: 10.1109/ICWT55831.2022.9935447.
[9] Komarchuk, D.S., Opryshko, O.A., Shvorov, S.A., Reshetiuk, V., Pasichnyk, N.A., & Lendiel, T. (2021). Forecasting the state of charging batteries on board the UAV on the basis of neuro-fuzzy network using. In 2021 IEEE 6th International Conference on Actual Problems of Unmanned Aerial Vehicles Development, APUAVD 2021 (pp. 188-194). Kyiv: IEEE. doi: 10.1109/APUAVD53804.2021.9615413.
[10] Lendiel, T., Lysenko, V., & Nakonechna, K. (2021). Computer-integrated technologies for fitomonitoring in the greenhouse. In Data-centric business and applications (vol. 5, pp. 711-729). Berlin: Springer. doi: 10.1007/978-3-030-43070-2_30.
[11] Olakanmi, O.O., Nnoli, K.P., Odeyemi, K.O. & Benyeogor, M.S. (2021). Enhanced secure process control and data routing for multi-plant biogas production system in IoT environment: A practical approach to securing smart bio-energy infrastructure. In International Symposium on Networks, Computers and Communications (ISNCC) (pp. 1-5). Dubai: IEEE. doi: 10.1109/ISNCC52172.2021.9615644.
[12] Polishchuk, V.М., Shvorov, S.А., Flonts, I.V., & Davidenko, T.S. (2021). Increasing the yield of biogas and electricity during manure fermentation cattle by optimally adding lime to extruded straw. Problems of the Regional Energetics, 49(1(49)), 73-85. doi: 10.52254/1857-0070.2021.1-49.02.
[13] Rahadian, H., Sutopo, B., & Soesanti, I. (2015). TGS2611 performance as biogas monitoring instrument in digester model application. In 2015 International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA) (pp. 119-124). Surabaya: IEEE. doi: 10.1109/ISITIA.2015.7219965.
[14] Reshetiuk, V.M., Lendel, T.I., & Kulyak, B.V. (2016). Electrical measuring system for monitoring parameters of biometric state of the plant and the microclimate in the greenhouse. Bulletin of Petro Vasylenko Kharkiv National Technical University of Agriculture, 176, 51-53.
[15] Silwadi, M., Mousa, H., Al-Hajji, B.Y., Al-Wahaibi, S.S., & Al-Harrasi, Z.Z. (2023). Enhancing biogas production by anaerobic digestion of animal manure. International Journal of Green Energy, 20(3), 257-264.
[16] Siyal, A.A., Shamsuddin, R., Komiyama, M., Manogaran, M.D., & Soehartanto, T. (2023). Control strategies for enhanced biogas production from chicken manure. ChemBioEng Reviews, 10(4), 423-440. doi: 10.1002/cben.202200057.
[17] Yassein, M.B., Shatnawi, M.Q., Aljwarneh, S., & Al-Hatmi, R. (2017). Internet of Things: Survey and open issues of MQTT protocol. In 2017 international conference on engineering & MIS (ICEMIS) (pp. 1-6). Monastir: IEEE. doi: 10.1109/ICEMIS.2017.8273112.
[18] Zemite, L., Kleperis, J., Mezulis, A., Bode, I., Vempere, L., Jasevics, A., & Jansons, L. (2022). Biogas production support systems for the production and use of biomethane. In 2022 IEEE International conference on environment and electrical engineering (pp. 1-6). Prague: IEEE. doi: 10.1109/EEEIC/ICPSEurope54979.2022.9854739.
[19] Zhou, M., & Zou, Z. (2018). Design of an intelligent control system for rural biogas engineering. In 2018 2nd IEEE advanced information management, communicates, electronic and automation control conference (IMCEC) (pp. 1636-1639). Xi’an: IEEE. doi: 10.1109/IMCEC.2018.8469547.
[20] Zhuang, W., Fang, G., & Yuan, L. (2009). Binary tree for 1-Wire technology in the ROM search”. In International forum on information technology and applications (IFITA) (pp. 15-17). Chengdu: IEEE. doi: 10.1109/IFITA.2009.215.