Інтелектуальна система керування процесами моніторингу, збирання та переробки біомаси для отримання біометану і високоякісних добрив



DOI: http://dx.doi.org/10.31548/energiya2021.01.050

S. Shvorov, V. Polishchuk, N. Pasichnyk, I. Tsigulov, T. Davidenko, S. Volochay

Анотація


Анотація. Розглядаються методологічні питання та підхід щодо побудови й організації функціонування інтелектуальної системи керування процесами моніторингу, збирання та переробки біомаси в біогазових установках. За допомогою запропонованої системи вирішуються такі задачі: моніторинг біомаси на основі застосування космічних та безпілотних літальних апаратів, планування збиральних робіт та синтез маршрутів руху безпілотних комбайнів, управління режимами переробки біомаси в біогазових комплексах. За допомогою датчиків космічних апаратів та спеціального програмного забезпечення визначаються обсяги біомаси для прогнозування рівня завантаження рослинною сировиною біогазових установок. Крім того, на цьому етапі визначаються прогнозовані економічні показники збиральної кампанії та отриманий прибуток агрофірми від продажу біометану та високоякісних добрив. На другому етапі перед початком збирання біомаси за допомогою датчиків безпілотних літальних апаратів та спеціального програмного забезпечення здійснюється уточнення обсягів та щільності біомаси на кожній ділянці поля, а також координати пасивних (стаціонарних перешкод) з метою синтезу компромісно-оптимальних траєкторій руху та швидкості пересування безпілотних збиральних комбайнів. На третьому етапі забезпечується пелетування біомаси для її подальшого зберігання та перетворення в біометан.

Ключові слова: біомаса, біогазові установки, органічна сировина, біометан, інтелектуальна система керування


Повний текст:

PDF

Посилання


Saleem, S., Bais, A., Sablatnig, R. (2016). Towards feature points based image matching between satellite imagery and aerial photographs of agriculture land. Computers and Electronics in Agriculture, 126, 12-20.

https://doi.org/10.1016/j.compag.2016.05.005

Torres-Sanchez, J., Lopez-Granados, F., Pena, J.M.. (2015). An automatic object-based method for optimal thre sholding in UAV images: Application for vegetation detection in herbaceous crops. Computers and Electronics in Agriculture, 114, 43-52.

https://doi.org/10.1016/j.compag.2015.03.019

Lumelsky, V. (2006). Sensing, intelligence motion. Wiley-Interscience, 456.

https://doi.org/10.1002/0471738204

Siegwart, R. (2004). Introduction to Autonomous Mobile Robots Press, 336.

Hamuda, Е., Glavin, M., Jones, E. (2016). A survey of image processing techniques for plant extraction and segmentation in the field. Computers and Electronics in Agriculture, 125, 184-199.

https://doi.org/10.1016/j.compag.2016.04.024

Mezhuyev, V., Gunchenko, Y., Shvorov, S., Chyrchenko, D. (2020). A method for planning the routes of harvesting equipment using unmanned aerial vehicles. Intelligent Automation and Soft Computing, 26(1), 121-132.

https://doi.org/10.31209/2019.100000133


Метрики статей

Завантаження метрик ...

Metrics powered by PLOS ALM

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.