Scientific journal

Modern high technologies

ISSN 1812-7320

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,172

Введение

В современных условиях развития сельскохозяйственной отрасли особую актуальность приобретает разработка инновационных технологий выращивания сельскохозяйственных культур [1, 2]. Одним из перспективных направлений является аэроаквапоника [3, 4] –интегрированная система, объединяющая принципы аэропоники и аквакультуры, позволяющая существенно повысить эффективность производства сельскохозяйственной продукции.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью создания энергоэффективных систем микроклимата для аэроаквапонных установок, обеспечивающих оптимальные условия выращивания растений и содержания гидробионтов [5, 6]. Существующие решения [7, 8] не всегда позволяют достичь требуемого уровня автоматизации и контроля параметров среды, что негативно сказывается на продуктивности системы в целом.

Методы исследования включают математическое моделирование [9], численные методы расчета параметров микроклимата, построение психометрических диаграмм [10], а также методы компьютерного моделирования систем автоматического управления.

Научная новизна работы заключается в разработке комплексного подхода к моделированию систем микроклимата [11] аэроаквапонных установок с учетом сезонных изменений внешних условий и фаз развития растений. Предложенная методика позволяет создать адаптивную систему управления, обеспечивающую оптимальные условия выращивания сельскохозяйственных культур [12, 13].

Цель исследования – получение имитационной модели системы вентиляции и водоснабжения для анализа их работы в условиях аэроаквапонной установки.

Материалы и методы исследования

Все исследования проводились на базе РТУ МИРЭА, расположенного по адресу: г. Москва, пр-т Вернадского, д.78.

В ходе исследования был применен комплексный подход к математическому моделированию процессов тепломассообмена в аэроаквапонной установке [14]. Исследование включало численные методы расчета параметров микроклимата, построение психометрических диаграмм Молье и компьютерное моделирование систем автоматического управления. Особое внимание было уделено разработке и настройке пропорционально-интегральных регуляторов для управления клапанами бассейна, компрессорно-конденсаторным блоком, трубчатыми электронагревателями и парогенератором [15]. Методология исследования учитывала реальные параметры системы: объем помещения до 1000 м³, количество растений (100 кустов картофеля), характеристики теплового излучения и параметры испарения влаги при различных сезонных условиях. В результате был создан комплексный инструмент для анализа и оптимизации работы систем микроклимата аэроаквапонных установок.

Результаты исследования и их обсуждение

Исходными данными будем считать помещение объемом до 1000 м3, поделенное пополам, с одной сотней кустов картофеля. При этом учитываем, что весь объем помещения должен продуваться не менее чем за час. Также примем во внимание, что верхняя зона получает инфракрасное тепловое излучение в размере 150 Вт, а также каждый куст картофеля в активной фазе вегетации выделяет до 1,8 л воды в час, и поскольку происходит адиабатическое увлажнение, то температура соответственно снижается. Для зимнего периода Центрального федерального округа России принимаем значение энтальпии 29,3, а среднесуточной температуры -26 ºС, для летнего периода энтальпия равняется 54, а среднесуточная температура 26 ºС [7].

На основе полученных ранее данных [3] и выдвинутых технических условиях для каждой из фаз [5] каждой зоны предлагается произвести полный расчет микроклимата. В табл. 1 представлен расчет для верхней камеры на первой фазе зимой.

Рассмотрим подробнее действия в расчете. Под номером 1 описаны параметры воздуха, поступающие непосредственно в помещение, другими словами – требования. Под номером 2 указывается воздух на выходе из помещения после воздействия ламп. Эти данные переписываются в столбик 6, а в столбике 5 указываются среднесуточные параметры зимой, указанные ранее как требования. Да, эти параметры могут быть и другими, но система изначально разрабатывается на средние (максимальные по модулю) значения. В столбике 7 отображаются параметры воздуха в камере смешивания. Так как нет острой необходимости перегонять весь воздух целиком, большая его часть сохраняется в системе, тем самым экономя ресурсы и стабилизирую систему от скачков. В столбике 8 отображаются параметры воздуха после нагрева, как мы видим, в результате нагрева стремительно падает влажность, что соответствует значениям, полученным на психометрической диаграмме Молье, представленным на рис. 1 слева. В столбике 9 отображается воздух после его увлажнения парогенератором, что полностью соответствует требованиям в столбике 1.

В табл. 2 представлен расчет для летнего времени при тех же фазе и помещении.

Первые семь столбиков по своей сути являются похожими, только имеют другие значения. В столбике 8 происходит процесс охлаждения с побочным осушением воздуха, что компенсируется парогенератором в столбике 9. Психометрическая диаграмма Молье для данного процесса представлена на рис. 1 справа.

Далее рассмотрим расчет для второй фазы зимнего периода (табл. 3).

Таблица 1

Расчет для верхней камеры на первой фазе зимой

Источник: составлено авторами.

Рис. 1. Психометрическая диаграмма Молье для верхней камеры на первой фазе Источник: составлено авторами

Таблица 2

Расчет для верхней камеры на первой фазе летом

Источник: составлено авторами.

Как видно в таблице, помимо подогрева от ламп происходит адиабатическое увлажнение в столбике 3, что обусловлено ранее описанным испарением влаги с поверхности листьев картофеля.

Далее рассмотрим расчет для второй фазы летнего периода (табл. 4).

Несмотря на то, что после смешивания воздуха температура ниже уставки в столбике 8 происходит охлаждение воздуха, но уже с целью осушения, компенсируя температуру в столбике 9 нагревателем. Психометрические диаграммы Молье соответствующие фазе 2 представлены на рис. 2.

В табл. 5 и 6 представлены расчеты для третьей фазы зимой и летом соответственно, а диаграммы отличаются лишь численно, поэтому рассмотрению не подлежат.

Таблица 3

Расчет для верхней камеры на второй фазе зимой

Источник: составлено авторами.

Таблица 4

Расчет для верхней камеры на второй фазе летом

Источник: составлено авторами.

Рис. 2. Психометрическая диаграмма Молье для верхней камеры на второй фазе Источник: составлено авторами

Таблица 5

Расчет для верхней камеры на третьей фазе зимой

Источник: составлено авторами.

Таблица 6

Расчет для верхней камеры на третьей фазе летом

Источник: составлено авторами.

Таблица 7

Расчет для нижней камеры зимой

Источник: составлено авторами.

Таблица 8

Расчет для нижней камеры летом

Источник: составлено авторами.

Расчеты для нижней камеры существенно проще, так как камера смешивания отсутствует в силу огромного количества влаги на выходе из системы и, как показано в табл. 7 и 8, составляет всего 3 столбца. Для зимнего периода исходный воздух подогревается и увлажняется, а для летнего охлаждается и увлажняется соответственно.

Диаграмма Молье на данных рисунках имеет простейшую прямолинейную форму и в демонстрации не нуждается.

На основании полученных в ходе аналитического исследования количественных данных (табл. 1–8), отражающих динамику изменения параметров микроклимата в различных фазах и климатических условиях, осуществим переход к имитационному моделированию функционирования системы, численно повторяющему ранее полученные значения в реперных точках.

В рамках оптимизации параметров ПИ-регулятора представляется целесообразным сформулировать локальный критерий, учитывающий как быстродействие системы, так и качество переходного процесса. Данный критерий заключается в минимизации времени достижения установившегося режима при строгом соблюдении условия монотонности переходного процесса, исключающей возникновение колебаний. Математически это можно представить как задачу оптимизации, где целевая функция включает время регулирования и штрафные функции за отклонение от монотонного поведения системы. Такой подход позволяет достичь оптимального баланса между скоростью реакции регулятора и устойчивостью системы управления, что особенно важно при работе с объектами, чувствительными к колебаниям регулируемой величины или при работе с объектами, имеющими большую инертность, например, при работе ККБ [10, 11].

Для получения коэффициентов ПИ регулятора воспользуемся блоком «Оптимизатор» пакета SimInTech, параметры которого представлены на рис. 3.

Проанализируем имитационную модель, иллюстрирующую функционирование компрессорно-конденсаторного блока (ККБ) и трубчатого электронагревателя (ТЭН) в контексте вентиляционной установки для аэроаквапонной системы, как представлено на рис. 4.

Если необходимо выполнить задачу поддержания температуры внутри системы, то достаточно функционирования лишь одного из блоков, при этом уставка будет совпадать. График работы, соответствующий данному примеру, представлен на рис. 4.

Стоит отметить, что трубчатый электронагреватель (ТЭН) не активен, в то время как компрессорно-конденсаторный блок (ККБ) функционирует и поддерживает заданную температуру. Однако также важно контролировать уровень влажности. Для увлажнения воздуха необходимо внедрить отдельный пропорционально-интегральный (ПИ) регулятор. В случае осушения можно использовать зависимость влажности от температуры через диаграмму Молье.

Как следует из приведенного примера, для достижения необходимого уровня влажности требуется переохлаждение воздуха до 18,2 ºC, после чего его следует вернуть к установленным значениям при 21 ºC.

В результате моделирования был получен график, представленный на рис. 5.

Если требуется увеличение влажности воздуха, то необходимо использовать парогенератор, поскольку, в отличие от адиабатического увлажнителя воздуха, он не влияет на температуру воздуха.

Для функционирования парогенератора требуется подача воды через клапан, управляемый пропорционально-интегральным (ПИ) регулятором. Чем больше воды содержится в баке с графитовыми стержнями, тем интенсивнее происходит выделение пара.

В результате моделирования был получен график, представленный на рис. 6.

Рис. 3. Настройка блока «Оптимизатор»

Рис. 4. Имитационная модель работы ККБ и ТЭН с графиками Источник: составлено авторами

Рис. 5. Моделирование системы при осушении Источник: составлено авторами

Рис. 6. Моделирование системы при увлажнении Источник: составлено авторами

Рис. 7. Моделирование системы долива воды в аквариум Источник: составлено авторами

Моделирование системы подачи воды в аквариум представлено на рис. 7.

Важно подчеркнуть, что для клапанов горячего и холодного водоснабжения (ГВ и ХВ) установлен минимальный порог в 10 % от их максимальной пропускной способности. Это обусловлено необходимостью не только поддержания заданной температуры, но и обеспечения стабильного уровня воды в системе.

При достижении требуемой температуры система может столкнуться с ограничением, связанным с невозможностью дальнейшего добавления воды при текущем минимальном протоке. Таким образом, минимальный порог положения клапана в 10 % становится критическим параметром, обеспечивающим баланс между поддержанием температуры и уровнем воды в системе.

В результате моделирования и работы блока «Оптимизатор» были получены следующие коэффициенты для ПИ регуляторов:

− для клапанов бассейна П = 6; И = 0,1;

− для ККБ П = 9; И = 0,15;

− для ТЭН П = 9; И = 0,15;

− для парогенератора П = 7; И = 0,1.

Заключение

В ходе проведенного исследования была успешно разработана комплексная имитационная модель системы вентиляции и водоснабжения для аэроаквапонной установки. На основе полученных результатов можно сделать следующие выводы:

− Создана имитационная модель, учитывающая особенности тепломассообмена в различных зонах установки, включая верхнюю и нижнюю камеры, а также систему подачи воды в аквариум.

− Проведено моделирование работы основных компонентов системы: компрессорно-конденсаторного блока (ККБ), трубчатого электронагревателя (ТЭН) и парогенератора. Определены оптимальные режимы их функционирования в зависимости от сезонных условий и фаз развития растений.

− Установлены критические параметры системы, включая минимальный порог положения клапанов горячего и холодного водоснабжения (10 % от максимальной пропускной способности), обеспечивающий баланс между поддержанием температуры и уровнем воды в системе.