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Enregistrement W4315782982 · doi:10.1016/j.procs.2022.12.197

Comparison of Energy-use Efficiency for Lettuce Plantation under Nutrient Film Technique and Deep-Water Culture Hydroponic Systems

2023· article· en· W4315782982 sur OpenAlexafffund
Syed Abreez Gillani, Rabiya Abbasi, Pablo Martı́nez, Rafiq Ahmad

Notice bibliographique

RevueProcedia Computer Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInnovations in Aquaponics and Hydroponics Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceHydroponicsNutrientAgricultural engineeringEnergy (signal processing)Efficient energy useHorticultureElectrical engineeringEcologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy conservation opportunities in closed plant production systems have been widely discussed, however, a comparison of energy-use efficiency (EUE) for different types of hydroponic systems is lacking. This paper compares the EUE of two different hydroponic systems, namely nutrient film technique (NFT) and deep-water culture (DWC), within an aquaponics facility. The energy is monitored in a controlled environment using artificial lighting and its impact on the growth dynamics of the crops is measured, in this case, on a leafy green crop (Lactuca Sativa L. ‘Little Gem’). Offering better efficiency and reliability, light-emitting diode (LED) irradiation is used with a photosynthetic photon flux (PPF) of 140 µmol·s−1 and a photoperiod of 12-hours. The seeds are then placed in growth chambers, kept at an ambient temperature of 18°C for 21 days. These seedlings are then transplanted in rockwool cubes, followed by placement in NFT or DWC systems in equal numbers. Both systems are illuminated with LED irradiation having a PPF of 200 µmol·s−1. Continuous irradiation with a photoperiod of 16-hours is provided to both systems for 5 weeks. Crop growth parameters, such as leaf count and plant height, are measured in both systems resulting in similar numbers obtained, however, shoot fresh weight, leaf area, and root length are significantly different. Furthermore, the NFT system exhibited an EUE of 31.3 g. kWh−1 and outperformed the DWC system with an EUE of 24.53 g. kWh−1; indicating higher growth and better energy savings associated with NFT systems. These results suggest that NFT systems has a higher potential to offer better energy-use efficiency for producing crops in plant factories and aquaponics facilities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,272
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations35
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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