Registration Number
0826U003262, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
26-08-2026
popup.evolution
o
Title
Intelligent System for Managing the Conditions of Aquatic Organisms and Plants in Aquaponic Systems
Author
Roman V. Zaloznyi,
popup.head Nataliia A. Zaiets
popup.opponent Volodymyr M. Kravchenko
popup.opponent Oleksandr V. Stepanets
popup.review Yaroslav V. Smitiukh
popup.review Viktor M. Sidletskyi
popup.rada
National university of food technologies
Description
Робота присвячена підвищенню ефективності моніторингу та автоматизованого управління аква-понними системами, які поєднують вирощування гідробіонтів та рослин в єдиній інтегрованій екосисте-мі, шляхом використання інтелектуальних технологій управління та аналізу даних.
В першому розділі на основі аналізу літературних джерел визначено ключові методи регулювання біохімічних параметрів, таких як температура, pH, вміст розчиненого кисню, концентрації аміаку, нітритів і нітратів. Проведено оцінку актуальних інженерних рішень з автоматизації процесів управ-ління, що включають розробку трирівневої архітектури управління – поєднання ручного, автоматизованого та інтелектуального рівнів.
Розроблено структурну модель аквапонічної системи, граф її компонентів та матрицю шляхів. Проведено моделювання підсистем із побудовою математичних моделей для опису росту, обміну речовин та динаміки системи.
У другому розділі створено математичну модель аквапонної системи, що дає змогу описати їхню динаміку, оптимізувати процеси та прогнозувати результати роботи, котра базується на принципах збереження маси води, поживних речовин і біомаси, враховуючи обмін між рибами, рослинами та бак-теріями. Моделі включають рівняння для концентрацій аміаку, нітритів, нітратів і кисню, а також залежності росту риб і рослин від умов середовища. Описано основні елементи системи: резервуари для риби, біофільтр, гідропонний модуль, систему циркуляції, аерацію та сенсори. Розроблено математичні моделі підсистем – балансу рідини, температури, рециркуляції води, гідропонної теплиці та акваріума.
У третьому розділі проведено математичне моделювання аквапонічних систем як інтегрованих екосистем, що поєднують аквакультуру, гідропоніку та біофільтрацію. Розглянуто основні елементи системи та їх взаємозв’язок у замкнутому циклі. Описано математичні моделі балансу води, температури, поживних речовин та кисню, а також динаміку біохімічних процесів нітрифікації та росту біомаси. Показано, що моделі на основі принципів збереження маси дозволяють відтворити ключові процеси циркуляції та трансформації речовин, оцінити вплив змін параметрів середовища на продуктивність та стійкість системи. Аналіз чутливості підтвердив, що навіть невеликі відхилення, зокрема концентрації кисню чи температури, можуть суттєво впливати на ефективність аквапоніки. Дослідження динаміки аквапонічної системи малого масштабу показало, що стабільність і продуктив-ність визначаються ба-лансом між кількістю риби, ефективністю біофільтра та інтенсивністю росту рослин. Встановлено, що біомаса риби зростає експоненційно, формуючи пропорційний потік відходів, які у біофільтрі трансформуються в нітрати. Рослини споживають ці сполуки, забезпечуючи природне очищення води та власний розвиток. Оптимальне співвідношення риби й рослин запобігає токсичності середовища та дефіциту поживних речовин.
У четвертому розділі висвітлено значення автоматизації процесів в аквапонічних системах для підтримання стабільних умов функціонування. Створено трирівневу систему управління що забезпечує ефективність і гнучкість роботи. Розроблено автоматизовану систему керування основними парамет-рами — температурою, рівнем кисню, pH та витратою води, з використанням оптимізаційних алгорит-мів для підвищення енергоефективності. Запропоновано інтелектуальну систему управління на основі навчання з підкріпленням (RL), яка дозволяє адаптуватися до змін середовища, автоматизувати ручні процеси та підвищити продуктивність. Впровадження IoT-технологій забезпечує віддалений моніто-ринг, інтеграцію з RL-моделями та підтримання оптимальних параметрів системи при мінімальних ви-тратах ресурсів.
У п’ятому розділі проєктовано макетну установку системи управління параметрами рослин і риб, що складається з трьох основних підсистем: рециркуляції води, керованої програмованим реле часу; управління параметрами теплиці (вологість, температура, освітлення); моніторингу гідрохімічних па-раметрів води (pH, температура, кисень, аміак, нітрати).
Проведено економічний аналіз різних сценаріїв функціонування аквапонічної системи. RL-контроль демонструє найвищу ефективність використання ресурсів і мінімальні трудові витрати, проте потребує більших капітальних вкладень.
Наукова новизна роботи полягає у розвитку інтегрованих моделей підсистем аквапоніки (риби, біофільтр, рослини), які забезпечують оптимізацію циклів поживних речовин і якості води, а також у ство-ренні трирівневої системи управління на основі інтелектуальних алгоритмів та IoT. Розроблено інтелектуальну систему керування з використанням методів навчання з підкріпленням, що дозволяє автоматизувати процеси збору врожаю, зменшити людське втручання та підвищити ефективність і продуктивність аквапонічних систем.
Registration Date
2026-07-09
popup.nrat_date
2026-07-09 / 2026-09-17
