The main purpose of this study is to develop the greenhouse gas emission factor for power plant using bituminous coal. The power plant is a major source of greenhouse gases among the sectors of fossil fuel combustion, thus information of its emission factors is very essential to the establishment of control strategies for the greenhouse gas emissions. These emission factors derived in this study were compared with those of U. S. EPA, AGO and CCL. The $CO_{2}$ concentrations in the flue gas were measured using NDIR analyser and the GC-FID with a methanizer. The amount of carbon (C) and hydrogen (H) in fuel was measured using an elemental analyzer. Calorific values of fuel were also measured using a calorimeter. Caloric value of bituminous coal used in the power plants were 5,957 (as received basis), 6,591 (air-dried basis) and 6,960 kcal/kg (dry basis). Our estimates of carbon emission factors were lower than those of IPCC. The CO2 emission factors for the power plants using bituminous coal were estimated to be 0.791 Mg/MWh (by carbon contents and caloric value of the fuel) and 0.771 Mg/MWh (by $CO_{2}$ concentration of the flue gas). The $CO_{2}$ emission factors estimated in this study were $3.4\sim 5.4\%$ and $4.4\sim 6.7\%$ lower than those of CCL (2003) and U. S. EPA (2002).
작물생육의 품질 및 생산량에 중요한 영향을 미치는 온실 내 환경관리에 대한 연구는 활발히 진행되고 있다. 주로 온실 내 환경분포를 측정하는 방법으로는 한 두 지점에 대해서만 측정하여 온실 전체를 관리하는 시스템으로 이루어졌으며 기존 환경데이터 측정방식은 각각의 데이터 로거 및 센서간의 배선들로 인하여 복잡한 시스템으로 구성되었다. 본 연구에서는 온실 내 설치 된 각 환경센서들로부터 지점별 데이터를 획득하고 획득된 데이터는 모니터링 프로그램을 통하여 공기유동흐름을 측정하는 장치를 개발하였다. CAN 네트워크 통신을 통하여 환경센서들의 배선 토폴로지를 간소화 했으며 프로토콜의 견고함으로 온실 내 모니터링을 안정적으로 데이터를 수집할 수 있도록 구현되었다. 온실 내 공간의 환경요인 분포(온 습도 및 풍속 등)들을 12개 지점에 배치하고 온 습도 및 풍속의 환경 데이터는 상세히 파악할 수 있도록 X, Y, Z 축으로 다수의 측정점(총 36점)을 선정하였다. 데이터 손실 및 다양한 온실조건을 고려하여 비트레이트를 저속 125kbit/s로 구현하여 온실 내 100m 구역내에서 센서를 추가적으로 연장(총 90개)할 수 있도록 구축되었다. 온도, 습도, 일사량, 풍향, 풍속, 대기압 및 강우량 등 측정된 데이터는 LabVIEW에 연동되어 실시간으로 센서 정보 출력이 가능하도록 구현되었다. 온실 내 환경 분포는 사용자의 편의에 따라 환경분포를 수평(XZ), 수직(YZ)축으로 가시화 할 수 있으며, 보간의 범위를 원하는 값으로 설정하여 보간 할 수 있도록 구현되었다. 추후에 온실 내의 공간에 따라 온도, 습도, 풍속, $CO_2$ 등의 환경 측정 실험을 통하여 CFD 모델링과의 검증 및 비교에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Reducing carbon dioxide ($CO_2$) exhaust has become a major issue for society in the last few years, especially since the initial release of the Kyoto Protocol in 1997 that strictly limited the emissions of greenhouse gas for each country. One of the primary sectors affecting the levels of atmospheric greenhouse gases is agriculture where $CO_2$ is not only consumed by plants but also produced from various types of soil and agricultural ecosystems including greenhouses. In greenhouse cultivation, $CO_2$ concentration plays an essential role in the photosynthesis process of crops. Optimum control of greenhouse $CO_2$ enrichment based on accurate monitoring of the added $CO_2$ can improve profitability through efficient crop production and reduce environmental impact, compared to traditional management practices. In this study, a sensor-based control system that could estimate the required $CO_2$ concentration considering emission from soil for cucumber greenhouses was developed and evaluated. The relative profitability index (RPI) was defined by the ratio of growth rate to supplied $CO_2$. RPI for a greenhouse controlled at lower set point of $CO_2$ concentration (500 ${\mu}mol{\cdot}mol^{-1}$) was greater than that of greenhouse at higher set point (800 ${\mu}mol{\cdot}mol^{-1}$). Evaluation tests to optimize $CO_2$ enrichment concluded that the developed control system would be applicable not only to minimize over-exhaust of $CO_2$ but also to maintain the crop profitability.
Jung, Dae-Hyun;Kim, Hak-Jin;Park, Soo Hyun;Kim, Joon Yong
한국농업기계학회:학술대회논문집
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한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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pp.135-135
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2017
Greenhouse have been developed to provide the plants with good environmental conditions for cultivation crop, two major factors of which are the inside air temperature and humidity. The inside temperature are influenced by the heating systems, ventilators and for systems among others, which in turn are geverned by some type of controller. Likewise, humidity environment is the result of complex mass exchanges between the inside air and the several elements of the greenhouse and the outside boundaries. Most of the existing models are based on the energy balance method and heat balance equation for modelling the heat and mass fluxes and generating dynamic elements. However, greenhouse are classified as complex system, and need to make a sophisticated modeling. Furthermore, there is a difficulty in using classical control methods for complex process system due to the process are non linear and multi-output(MIMO) systems. In order to predict the time evolution of conditions in certain greenhouse as a function, we present here to use of recurrent neural networks(RNN) which has been used to implement the direct dynamics of the inside temperature and inside humidity of greenhouse. For the training, we used algorithm of a backpropagation Through Time (BPTT). Because the environmental parameters are shared by all time steps in the network, the gradient at each output depends not only on the calculations of the current time step, but also the previous time steps. The training data was emulated to 13 input variables during March 1 to 7, and the model was tested with database file of March 8. The RMSE of results of the temperature modeling was $0.976^{\circ}C$, and the RMSE of humidity simulation was 4.11%, which will be given to prove the performance of RNN in prediction of the greenhouse environment.
Global concern over climate change, driven by greenhouse gas emissions, has prompted widespread interest in sustainable solutions. In the agricultural sector, biochar has emerged as a focal point for mitigating these emissions. This study investigated the impact of continuous biochar application on CO2 and N2O emissions during the spring cabbage cultivation period. Greenhouse gas emissions in the biochar treatment groups (soils treated with 1, 3, and 5 tons/ha of rice husk biochar) were compared to those in the control group without biochar. During the spring cabbage cultivation period in 2022, the total CO2 emissions were in the range of 71.6-119.0 g/m2 day, and in 2023, with continuous biochar application, they were in the range of 71.6-102.1 g/m2 day. The total emissions of N2O in 2022 and 2023 were in the range of 11.7-23.7 and 7.8-19.9 g/m2 day, respectively. Overall, greenhouse gas emissions decreased after biochar treatment, confirming the positive influence of biochar on mitigating greenhouse gas release from the soil. Nevertheless, further research over an extended period exceeding five years is deemed essential to delve into the specific mechanisms behind these observed changes and to assess the long-term sustainability of biochar's impact on greenhouse gas dynamics in agricultural settings.
Factory-style plant production systems of various kinds are the final goal of greenhouse production systems. These systems facilitate planning for constant productivity per unit area and labor under various outside weather conditions, although energy consumption is intensive. Physical environmental control in combination with biological control can replace the use of agricultural chemicals such as insecticides, herbicides and hormones to regulate plants. In this way, closed systems which do not use such agricultural chemicals are ideal for environmental conservation for the future. Nutrient components in plants can be regulafied by physical environmental control including nutrient solution control in hydroponics. Therefore, specific contents of nutrients for particular plants can be listed on the container and be used as the basis of customer choice in the future. Plant production systems can be classified into three types based on the type of lighting: natural lighting, supplemental lighting and completely artificial lighting (Plant Factory). The amount of energy consumption increases in this order, although the degree of weather effects is in the reverse order. In the addition to lighting, factory-style plant production systems consist of mechanized and automated systems for transplanting, environmental control, hydroponics, transporting within the facility, and harvesting. Space farming and development of pharmaceutical in bio-reactors are other applications of these types of plant production systems. Various kinds of state-of-art factory-style plant production systems are discussed in the present paper. These systems are, in general, rather sophisticated and mechaized, and energy consumption is intensive. Factory-style plant production is the final goal of greenhouse production systems and the possibilities for the future are infinte but not clear.
BACKGROUND: Horticultural plant growth under field and/or greenhouse conditions is affected by the climate changes (e.g., temperature, humidity, and rainfall). Therefore investigation of hydroponics on field horticultural crops is necessary for year-round production of the plants regardless of external environment changes under plant factory system with artificial light sources. METHODS AND RESULTS: Common sage (Salvia plebeia), nasturtium (Tropaeolum majus), and hooker chive (Allium hookeri) plants were hydroponically culturing in the plant factory with blue-red-white LEDs (Light-Emitting Diodes) and fluorescent lights (FLs). Leaf numbers of common sage under mixture LED and FL treatments were 134% and 98% greater, respectively than those in the greenhouse condition. In hooker chives, unfolded leaf numbers were 35% greater under the artificial lights and leaf elongation was inhibited by the conventional sunlight compared to the artificial light treatments. Absorption pattern of NO3-N composition in hydroponic solution was not affected by the different light qualities. CONCLUSION(S): Plant factory system with different light qualities could be applied for fresh-leaf production of common sage, nasturtium, and hooker chive plants culturing under field and/or greenhouse. Controlled light qualities in the system resulted in significantly higher hydroponic growth of the plants comparing to conventional greenhouse condition in present.
Strawberry, an important fruit crop, is susceptible to a large number of pathogens that reduce fruit quality and productivity. In this study, the effect of a biostimulant prepared from Ascophyllum nodosum extract (ANE) (0.1%, 0.2%, and 0.3%) was evaluated on powdery mildew progression under greenhouse and field conditions. In the greenhouse, application of 0.2% ANE showed maximum reduction in powdery mildew progression as compared to the control. Forty-eight hour post-inoculation, foliar spray of 0.2% ANE reduced spore germination by 75%. Strawberry leaves sprayed with ANE showed higher total phenolic and flavonoid content in response to powdery mildew infection. Furthermore, application of ANE elicited defense response in strawberry plants by induction of defense-related enzymes, such as phenylalanine ammonia lyase, polyphenol oxidase, and peroxidase activity. In field conditions, foliar spray of 0.2% ANE showed a reduction of 37.2% of natural incidence of powdery mildew infection as compared to the control. ANE sprayed plant also reduces the severity of powdery mildew infection under natural conditions. These results indicate that application of ANE induces the strawberry plant's active defense against powdery mildew infection by induction of secondary metabolism and regulating the activities of defense-related enzymes.
현재 경북지방의 수박 및 참외재배에 가장 많이 이용되고 있는 대형터널 하우스의 온도 변화를 분석한 결과, 터널하우스 내 기온은 일몰과 함께 강하하여 외기온과 비슷한 온도를 유지하는 시간은 일몰 후 약 2시간 30분 전후로 나타났으며, 자연환기장치인 환기공 및 수동식 측창이 설치되어 재배기간중 하우스내 최고기온은 4$0^{\circ}C$ 이상 유지되지는 않았다. 하우스야간온도는 높이별 위치에 관계없이 거의 같은 온도로 유지되었으며, 재배기간중 야간온도는 외기온보다 2~3$^{\circ}C$정도 높게 유지할 수 있었지만, 외기온이 적온 이하일 때는 보온의 필요성이 있었다. 또 재배기간중 20cm 깊이의 지온은 2$0^{\circ}C$ 이상을 유지할 수 있어서 적정지온 확보에는 문제가 없었으며, 일변동폭은 3~5$^{\circ}C$ 정도이고 관수로 인한 지온저하는 5~6$^{\circ}C$ 정도였다
국내외로 첨단 ICT 융합기술이 농업 분야에 적용되기 시작하면서, 시설원예 설비들이 고도화되고, 스마트팜 구축 기술 및 인력이 축적되기 시작하였다. 그러나 우리나라 농촌의 경우, 농업생산 연령의 고령화, 국내 농촌 인구의 지속적인 유출, 저출산 등으로 인하여 스마트팜 확대 및 적용에 어려움이 많은 실정이다. 따라서 공간 및 시간에 구속을 받지 않는 간편한 농업인 교육 프로그램이 필요하며, 최근 부상하고 있는 시뮬레이션 기술을 활용한다면 농업 교육용 시뮬레이션 툴 개발도 가능할 것으로 판단된다. 온실 환경 제어 모델을 이용한 시뮬레이션은 다양한 지역과 기상 조건 하에서 대상 온실의 열과 물질에너지의 상호작용을 합리적으로 예측할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 온실 환경 제어 모델을 활용하여 외부 기상 데이터를 통해 온실의 환경 변화를 예측하고 가상의 환경 제어시스템을 통해 환경 제어 시 필요한 에너지값들을 시뮬레이션 할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 이용자가 직접 맞춤형 환경 제어를 할 수 있도록 편의성을 고려한 사용자 인터페이스를 구축할 것이며, 실제 파프리카 재배 온실의 제어 요소들을 반영할 수 있도록 설계될 것이다. 농업용 교육 시뮬레이션 툴을 최근 활발하게 연구가 이루어지고 있는 작물 생육 모델링 기술 및 전산유체역학 기술과 융합하면 더욱타당한 결과를 보일 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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