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Enregistrement W4226035515 · doi:10.5281/zenodo.6420290

Developing a System for Climate, Light Frequency Control in Economical Off-grid Vertical Farm using MPPT Solar Charge Controller

2022· article· en· W4226035515 sur OpenAlexaff
Abdul Ohab, Arafater Rahman, Akash Saha, Sabiha Farha

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePower Systems and Renewable Energy
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésController (irrigation)GridPhotovoltaic systemCharge (physics)Charge controllerMaximum power point trackingControl theory (sociology)Control (management)Environmental scienceComputer scienceElectrical engineeringEngineeringVoltagePhysicsGeographyPower (physics)BiologyGeodesy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<em>The goal of this research is to design and build an off-grid smart vertical hydroponic farm. Where Plants are grown in vertical stacks, and specialized nutrient water has been used in the absence of soil. The ideal climate for plants and the amount of sunlight required for photosynthesis were completely artificially controlled. For climate control, the structure has been designed with highly insulating but cost-effective materials. A solar air conditioning system was developed to ensure controlled temperature and relative humidity. To provide the optimal light frequency, led strips were placed on top of the vertical stacks to generate light, which is absorbed by the plant during photosynthesis. A microcontroller controls the frequency of the lights. Because this is an off-grid system, an MPPT (Maximum Power Point Tracking) was also designed to maximize solar panel charging efficiency. Using controlled-environment agriculture(CEA), some tomato plants growth was observed under the artificial light generation where temperature and humidity have been checked periodically. Nevertheless, a survey was conducted on different professional people about the impact of this project on society.</em>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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