Development of a manure-based nutrient supply for hydroponic crop production using ion activity monitoring
Bibliographic record
Abstract
Avec l’augmentation de la population et de la demande alimentaire, et la limite d’eau et de terres disponibles, de nouvelles méthodes sont nécessaires pour répondre à la demande en nourriture. Au cours des dernières décennies, il y a eu une croissance de l’agriculture dans des environnements contrôlés, en particulier des serres, et l'utilisation de systèmes hydroponiques pour la production de nourriture. Dans ce contexte, la présente thèse élabore différentes approches pour la culture de plantes dans un système hydroponique avec des engrais organiques. La première étude portait sur les techniques permettant de préparer une solution nutritive avec du fumier de vache, de poule et de dinde. L’objectif de l’étude était de déterminer l’impact de l’extrait de fumier aéré sur la croissance de la laitue et du chou frisé sous différentes concentrations de fumier. L'analyse des éléments nutritives a révélé une concentration de NH4 supérieure de 29% à 79% et une teneur totale en azote plus élevée dans les extraits de fumier, ce qui aurait pu induire une toxicité chez les plantes. L’analyse en composantes principales des solutions nutritives a identifié six éléments nutritifs qui doivent être surveillés afin d’optimiser la pousse des plantes utilisant l’extrait de fumier: le NO3, le NH4, le Ca, le Mg, le Mn et le Na. La seconde étude portait sur une méthode permettant d'équilibrer la solution nutritive à base de fumier animal. Des scories de ciment solides et en poudre ont été ajoutées à une solution d'extrait de poule pour équilibrer les niveaux de potassium et de calcium. L’addition de poudre de ciment de scories sèches et de blocs de ciment de scories durcis a augmenté les concentrations de Ca, de K et de Na contenu dans les solutions. Des plantes saines ont été cultivées dans la solution de fumier et de ciment de scories durcis, mais elles représentaient une fraction de la masse totale hors sol humide du traitement de contrôle.La troisième expérience portait sur la réduction de l'ammonium et l'augmentation des nitrates dans l'extrait de fumier de poule. L'aération et l'ajout de mélasse ont été utilisés pour favoriser la croissance de micro-organismes bénéfiques afin de minéraliser les nutriments. L'aération de la solution d'extrait de poule a favorisé la nitrification et a conduit à une réduction de la teneur en ammonium de 62% en l'espace de 12 jours. De la mélasse a été ajoutée pour favoriser la dénitrification et contrôler les niveaux de nitrate dans la solution.Dans la quatrième expérience, trois méthodes de mesure d'ammonium et de nitrate ont été comparées. Cela comprenait le kit de test d’eau API, les électrodes sélectives d’ions et l’instrument d’injection de flux Lachat. La spectrométrie Lachat est la méthode la plus couramment utilisée. Le kit de test API n'était pas fiable même après les étapes de prétraitement. L’ISE était la meilleure méthode pour mesurer NH4, mais un modèle de régression linéaire était nécessaire pour ajuster les mesures. Dans la cinquième étude, un système de CAN bus a été conçu pour surveiller les niveaux d'humidité et de température dans différents lits hydroponiques et pour activer les pompes à eau à des fins d'irrigation. Le rendement le plus élevé a été mesuré dans le traitement chronométré, où l’humidité variait de 88% à 100%. La masse sèche et humide des plantes individuelles a été mesurée à l'aide d'un instrument de télédétection et a été confirmée par pesée suite à la récolte.La sixième étude portait sur la conception et la mise en œuvre d'un bioréacteur et d'un instrument de surveillance des éléments nutritifs utilisant des ISEs dans une installation. L'installation PoultryPonics, un environnement contrôlé conçu pour la production alimentaire, a été créée pour lutter contre l'insécurité alimentaire dans le nord Canadien. À l’intérieur de l’installation, des poules ont été élevés et leur fumier a été transformé en extraits de fumier pour être utilisé dans des systèmes hydroponiques
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".