HỆ THỐNG THÔNG TIN QUỐC GIA VỀ KHOA HỌC, CÔNG NGHỆ VÀ ĐỔI MỚI SÁNG TẠO
Lọc theo danh mục
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
29,935,992
- Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam
87
Kỹ thuật môi trường khác
BB
Trần Thành Long(1), Nguyễn Thiện Phú, Lê Minh Huy, Lê Trọng Nhâ
Phát triển thử nghiệm hệ thống tưới thông minh tích hợp cảm biến IoT và trí tuệ nhân tạo cho các khu vực xanh trong trường học
Experimental development of a smart irrigation system integrated with IoT sensors and artificial intelligence for urban green areas
Khí tượng Thủy văn
2024
768
34-44
2525-2208
Không gian xanh trường học không chỉ làm đẹp cảnh quan và tạo giá trị giải trí, mà còn giảm căng thẳng, mệt mỏi và cải thiện chất lượng không khí cho cư dân, được xem như “giải pháp dựa trên thiên nhiên” cho các thách thức xã hội và môi trường. Ngoài ra, không gian xanh còn hấp thụ nước mưa dư thừa và giảm tác động tiêu cực của các trận mưa lớn. Trong quá trình duy trì mảng xanh trong khuôn viên trường học, hầu hết công nhân chăm sóc thường dựa vào kinh nghiệm của họ để quyết định lượng nước tưới tiêu, dẫn đến việc sử dụng nước không hiệu quả cho mảng xanh và dẫn đên việc mảng xanh thường xuyên phải thay mới do ngập úng hoặc khô hạn. Do đó, nhóm nghiên cứu trong bài báo này đã phát triển thử nghiệm mô hình hệ thống tưới tiêu tự động dựa trên cảm biến IoT và trí tuệ nhân tạo cho các khu vực xanh trong trường học. Kết quả cho thấy, đất cát pha để tăng độ ẩm đất thêm 1-2%, cần tưới khoảng 0,015 m (15 lít/m²) nước, trong khi tưới thường xuyên cho khu vực xanh trong đô thị với lượng nước trên 0,02 m (20 lít/m²) có thể ngập úng cho cây trồng và lãng phí nước. Hệ thống tưới tiêu tự động này có khả năng dự báo lượng nước tưới tốt và giảm thiểu lượng nước tưới đến 40% so với lượng nước quan trắc. Để cải thiện độ chính xác, cần phát triển các cảm biến độ ẩm tốt hơn và sử dụng nhiều cảm biến hơn để đánh giá toàn diện độ ẩm của khu vực xanh. Quy trình của nghiên cứu này có thể làm cơ sở cho các nghiên cứu ứng dụng tưới tiêu và sử dụng nước thông minh hiệu quả cho các khu vực xanh trong trường học và đô thị.
Green spaces in school environments not only enhance the aesthetic appeal and provide recreational value but also reduce stress and fatigue while improving air quality for residents. These spaces are regarded as “nature-based solutions” to social and environmental challenges. Additionally, green spaces absorb excess rainwater and mitigate the negative impacts of heavy rainfall. However, maintaining these green spaces often involves caretakers relying on their experience to determine the amount of water needed, leading to nefficient water usage and frequent replacements of plants due to overwatering or drought. Therefore, our research team developed an experimental model of an automated irrigation system based on IoT sensors and artificial intelligence for green areas in schools. The findings suggest that maintaining sandy soil at 1-2% moisture content, equivalent to 0.015 m (15 liters/m²) of water, is optimal. However, frequent irrigation exceeding 0.02 m (20 liters/m²) can adversely affect plant health and lead to water wastage. This automated irrigation system effectively predicts and reduces irrigation water by up to 40% compared to measured water levels. To enhance accuracy, further development of advanced moisture sensors and increased sensor deployment is necessary to comprehensively assess green area moisture levels and plan growth. This research process serves as a base case for future studies applying efficient smart irrigation and water use practices.
TTKHCNQG, CVt 39
Xem toàn văn