Source material

الفصل 11 نمذجة أنظمة أكوابونيكش

1. 11-1 مقدمة

   Original publication 2019 · نُشر لأول مرة على FarmHub Learn 2020-06-04 · Aquaponics Food Production Systems

   بشكل عام، يمكن للنماذج الرياضية أن تتخذ أشكالا مختلفة جدا اعتمادا على النظام قيد الدراسة، والتي قد تتراوح من النظم الاجتماعية والاقتصادية والبيئية إلى النظم الميكانيكية والكهربائية. وعادة ما تكون الآليات الداخلية للنظم الاجتماعية أو الاقتصادية أو البيئية غير معروفة أو مفهومة جيدا، وكثيرا ما لا تتوفر سوى مجموعات صغيرة من البيانات، بينما تكون المعرفة المسبقة بالنظم الميكانيكية والكهربائية على مستوى عال، ويمكن إجراء التجارب بسهولة. وبصرف النظر عن هذا، فإن نموذج النموذج يعتمد أيضا بقوة على الهدف النهائي لإجراء النمذجة. فعلى سبيل المثال، ينبغي أن يحتوي نموذج تصميم العمليات أو المحاكاة على تفاصيل أكثر بكثير من النموذج المستخدم لدراسة سيناريوهات مختلفة طويلة الأجل.

   وعلى وجه الخصوص، بالنسبة لمجموعة واسعة من التطبيقات (مثل كيسمان 2011)، يتم تطوير النماذج من أجل:

   • الحصول على أو توسيع البصيرة في ظواهر مختلفة، على سبيل المثال، استعادة العلاقات المادية أو الاقتصادية.

   • تحليل سلوك العملية باستخدام أدوات المحاكاة، على سبيل المثال، تدريب المشغلين على العمليات أو التنبؤات الجوية.

   • تقدير متغيرات الحالة التي لا يمكن قياسها بسهولة في الوقت الحقيقي على أساس القياسات المتاحة، على سبيل المثال، معلومات العملية عبر الإنترنت.

   • التحكم، على سبيل المثال، في التحكم بالنموذج الداخلي أو مفهوم التحكم التنبؤي القائم على النموذج أو في إدارة العمليات.

   خطوة حاسمة في نمذجة أي نظام هو العثور على نموذج رياضي يصف بشكل كاف الوضع الفعلي أو الحالة. أولا، يجب تحديد حدود النظام ومتغيرات النظام. و عندئذ يتعين تحديد العلاقات بين هذه المتغيرات على أساس المعرفة المسبقة, و يتعين وضع افتراضات بشأن أوجه عدم التيقن في النموذج. الجمع بين هذه المعلومات يحدد هيكل النموذج. ومع ذلك، قد يحتوي النموذج على بعض معاملات غير معروفة أو غير معروفة بالكامل، فإن معلمات النموذج، والتي في حالة السلوك المتفاوت الزمني تحدد مجموعة إضافية من متغيرات النظام. وللمقدمة عامة للنمذجة الرياضية نشير، على سبيل المثال، إلى سينها وكوزتا (1983)، وويلمز وبولدرمان (1998)، وزيغلر وآخرون (2000).

   في هذا الفصل، سيتم وصف نمذجة نظام إنتاج أكوابونك (الغذاء) (AP). يوضح الشكل 11.1 مثالًا نموذجيًا لنظام AP، أي ما يسمى بنظام aquaponic المكون من ثلاث حلقات. ونتيجة لنمذجة المبادئ الأساسية، باستخدام قوانين الحفظ والعلاقات التأسيسية، عادة ما يتم تمثيل النماذج الرياضية لجميع أنواع أنظمة AP كمجموعة من المعادلات التفاضلية العادية أو الجزئية. وتستخدم هذه النماذج الرياضية عادة للتصميم والتقدير والتحكم. في كل من أهداف النمذجة المحددة هذه، نميز بين التحليل والتوليف.

   

   الشكل 11.1 نظام أكوابوني ثلاثي الحلقات مع RAS، أنظمة فرعية هيدروبونية وإعادة التمعدن. (غودديك, 2017)

   و فيما يلي موجز الفصل. وفي الفرع 11-1 تعرض بعض المعلومات الأساسية عن نمذجة النظم الرياضية. الأقسام 11.2، 11.3، 11.4 و 11.5 تصف نمذجة) نجة لنمذجة) نماذج الاستز/11-5-hp-الاحتباس الحراري للنمذجة) نماذج الاستزراع المائي المعاد. النظام (راس)، والهضم اللاهوائي، دفيئة مائية (HP) ونظام AP متعدد الحلقات، على التوالي. في القسم 11-6 يتم عرض أدوات النمذجة وتوضيحها مع بعض الأمثلة. ويختتم الفصل بفرع للمناقشة والاستنتاجات.

2. 11-2 معلومات أساسية

   Original publication 2019 · نُشر لأول مرة على FarmHub Learn 2020-06-04 · Aquaponics Food Production Systems

   وهناك العديد من تعريفات النظام المتاحة، بدءا من الأوصاف فضفاضة إلى الصيغ الرياضية الصارمة. في ما يلي، يعتبر النظام جسما تتفاعل فيه متغيرات مختلفة في جميع أنواع المقاييس الزمنية والمكان والتي تنتج إشارات يمكن ملاحظتها. وتسمى هذه الأنواع من الأنظمة أيضًا الأنظمة المفتوحة. يتم تمثيل تمثيل رسومي لنظام مفتوح عام (S) مع إشارات مدخلات ومخرجات ذات قيمة ناقلات في الشكل 11.2. وبالتالي، يتم الجمع بين مدخلات أو مخرجات متعددة في سهم واحد. لذلك، قد تكون متغيرات النظام scalars أو ناقلات. وبالإضافة إلى ذلك، فإنها يمكن أن تكون وظائف مستمرة أو منفصلة من الزمن. من المهم التأكيد على أن الأسهم في الشكل. 11.2 تمثل تدفقات إشارة وبالتالي ليس بالضرورة التدفقات المادية.

   ومن الممكن أيضا لربط النظم في شبكة، كما هو الحال في نظام AP، مع موازية، ردود الفعل ومسارات التغذية المرتدة. ويقدم الشكل 11.3 مثالا على هذه الشبكة.

   بالنسبة لتحليل وحدة التحكم/الإدارة والتوليف، غالباً ما يكون من الملائم توصيل النظام (S) بوحدة التحكم أو استراتيجية الإدارة (C)، كما هو الحال في الشكل 11.4. في معظم الأحيان المدخلات إلى وحدة تحكم أو استراتيجية الإدارة هي إشارة التوجيه الخارجية للنظام الذي تسيطر عليه، وإخراج النظام هو سلوك النظام الملحوظ.

   

   الشكل 11-2 التمثيل العام للنظام المفتوح

   

   الشكل 11-3 تمثيل شبكة النظام المفتوح

   

   الشكل 11-4 النظام الخاضع للرقابة

   

   الشكل 11-5 النظام الخاضع للرقابة القائم على النموذج

   وأخيرا، للتأكيد على دمج نموذج رياضي (M) في هيكل وحدة التحكم أو استراتيجية الإدارة، يتم تقديم تمثيل النظام الذي يتم التحكم فيه على أساس النموذج التالي (الشكل 11.5).

   في الوقت الحالي، يكفي تقديم تمثيل الرسم التخطيطي للكتلة. في الأقسام اللاحقة، سيتم وضع نمذجة أنظمة AP بمزيد من التفصيل.

   في نظرية النظم، يتم تمثيل الهيكل الأساسي للنموذج الرياضي (M) تخطيطي كما هو الحال في الشكل 11.6. في الشكل. 11.6، x هو ما يسمى حالة النظام، ش إدخال التحكم، y الإخراج، ث إدخال الاضطراب والخامس ضوضاء الإخراج. بشكل عام، كل من هذه المتغيرات هو متجه قيمة.

   

   الشكل 11-6 الهيكل الأساسي للنموذج الرياضي (M)

   في الوقت المستمر، تصف مجموعة المعادلات التالية نموذجًا ديناميكيًا عامًا (M)، مع متجه المعلمة p، في ما يسمى نموذج مساحة الدولة:

   $\ فراك {dx (t)} {dt} =f (ر)، ش (ر)، ث (ر)؛ p)،\\ x (0) =x_0 $ (11.1)

   $ ذ (ر) = ز (ر، س (ر)، ش (ر)؛ ص) +v (ر)،\\ t\ في\ إعادة ^ +$ (11.1)

   حيث تصف المعادلة الأولى الديناميات غير الخطية والمتغيرة الزمن للنظام من حيث متغيرات الحالة (س) والثانية تعبر عن العلاقة الجبرية بين u و x و y. وقد كان هذا التمثيل نموذج الفضاء الدولة نقطة انطلاق لكثير من تطبيقات البرمجيات للتصميم والتحكم والتقدير. في ما يلي، ومع ذلك، يتم النظر فقط في النماذج الحتمية، وبالتالي دون ناقلات العشوائية v و w. دعونا نوضح هذه النظرية على نظام خزان الأسماك.

   ** مثال: نظام خزان السمك**

   ضع في اعتبارك خزان السمك التالي، وهو مثال نموذجي للنظام العام المعروض في الشكل 11.7.

   دعونا نبدأ بتحديد معرفتنا السابقة بآليات النظام الداخلي. يمكن تعريف التوازن الكتلي التالي من حيث حجم خزان التخزين (V)، وتسمى أيضا حالة النظام، والتدفقات الداخلة _u (t) _ والتدفقات الخارجية _y (t) _:

   $\ فارك {دف (ر)} {دينار} =ش (ر) -ذ (ر) $ (11.2)

   لنفترض أن هناك وحدة تحكم مستوى (LC) تحافظ على تدفق يتناسب مع حجم الخزان. و يمكن إنفاذ ذلك عن طريق تنفيذ قانون الرقابة النسبية التالي,

   $Y (ر) = KV (ر) $ (11.3)

   مع K ثابت إيجابي حقيقي. وبالتالي، بعد استبدال مكافئ (11.3) إلى (11.2)، نحصل على المعادلة التفاضلية التالية

   $\ فارك {دف (ر)} {دينار} +كف (ر) =ن (ر) $ (11.4)

   

   الشكل 11.7 خزان السمك مع تدفق التحكم في مستوى الصوت باستخدام وحدة تحكم المستوى (LC)

   بالنسبة لهذه المعادلة التفاضلية الخطية المحددة ذات المعاملات الثابتة، يوجد حل تحليلي ويعطى بواسطة

   $y (ر) =y (0) e^ {-Kt} +\ Int ^ T_0KE ^ {-K (تي ق)} ش (ق) ds$ (11.5)

   تحت افتراض أن ش (ر) = 0 ل t\ 0. ويتضح من هذا المثال أن تطبيق المبادئ الأولى - الحفظ الشامل في هذه الحالة - يؤدي مباشرة إلى معادلة تفاضلية عادية. في تنسيق مساحة الدولة، يمكن تمثيل النموذج على أنه

   $\ فارك {DX (ر)} {دينار} =-KX (ر) +ش (ر) $ (11.6)

   $\ y (ر) =KX (ر) $ (11.6)

   مع $ x $ حجم، $ $ $ $ $ تدفق وكسب تحكم ك $. وهكذا، من حيث العام الدولة الفضاء مكافئ. (11.1)، $ و (ر، س (ر)، ش (ر)؛ ص)\ equiv -Kx (ر) + ش (ر) $ و $ ز (ر)، ش (ر)؛ ص)\ equiv KX (ر) $.

   بالنسبة لاثنين من خزانات الأسماك التي تسيطر عليها وحدة التخزين في سلسلة مع حجم V <sub1/sub و VSub2/sub، وكسب المراقب KSUB1/sub و KSUB2/sub، على التوالي، يمكن صياغة اثنين من أرصدة الكتلة، أي.

   $\ فارك {DV_1 (ر)} {دينار} =-K_1V_1 (ر) +ش (ر) $ (11.7)

   $\ فارك {DV_2 (ر)} {دينار} =K_1V_1 (ر) -K_2V_2 (ر) $ (11.7)

   في شكل مصفوفة ناقلات، والتدفق المادي y (t)، يمكننا أن نكتب:

   $\ فارك {د} {دينار}\ تبدأ {bmatrix} V_1 (ر)\ V_2 (ر)\ نهاية {bmatrix} =\ تبدأ {bmatrix} -K_1 & 0\ K_1 & -K_2\ نهاية {bmatrix}\ تبدأ {bmatrix} V_1 (ر)\ V_2 (ر)\ نهاية {bin {bmatrix} 1\ 0\ نهاية {bmatrix} ش (ر) $ (11.8)

   $ ذ (ر) =K_2V_2 (ر) $ (11.8)

   وبالتالي، مع $x_1=V_1، X_2=V_2:F (ر)، ش (ر)؛ ص)\ equiv\ تبدأ {bmatrix} -K_1x_1 (ر) +ش (ر)\ K_1x_1 (ر) -K_2x_2 (ر)\ نهاية {bmatrix} $ و $ ز (ر، و $ (ر، س (ر)، ش (ر)؛ ص)\ equiv K_2x_2 (ر) $.

   في الأقسام التالية، سيتم وصف كل من الأنظمة الفرعية لنظام AP (الشكل 11.1) بمزيد من التفصيل.

3. 11.3 نمذجة راس

   Original publication 2019 · نُشر لأول مرة على FarmHub Learn 2020-06-04 · Aquaponics Food Production Systems

   بلغ الاستزراع السمكي العالمي 50 مليون طن في عام 2014 (منظمة الأغذية والزراعة 2016). ونظرا لتزايد عدد السكان من البشر، هناك طلب متزايد على بروتينات الأسماك. ويتطلب النمو المستدام للاستزراع المائي تقنيات (حيوية) جديدة مثل إعادة تدوير نظم الاستزراع المائي (RAS). RAS لديها استهلاك منخفض للمياه (أوريانا 2014) والسماح لإعادة تدوير المنتجات المطرح (Waller et al. 2015). يوفر RAS ظروفا معيشية مناسبة للأسماك، نتيجة لمعالجة المياه متعددة الخطوات، مثل فصل الجسيمات، النتريكاتيون (الترشيح الحيوي)، تبادل الغاز والتحكم في درجة الحرارة. يمكن نقل المنتجات المذابة والجسيمية إلى المعالجة الثانوية مثل إنتاج النبات (Waller et al. 2015) أو إنتاج الطحالب في أنظمة الزراعة المائية المتكاملة (IAAC). وتعد نظم اللجنة المستقلة للمراجعة بدائل مستدامة لنظم الاستزراع المائي التقليدية، وهي على وجه الخصوص توسعا واعدا إلى نظام RAS. و سيكون من الضروري في نظام RAS تعميم مياه العملية التي لها آثار خاصة على تكنولوجيا المعالجة في كل من نظام RAS و الطحالب و المصانع. ومن أجل الجمع بين نظام RAS والطحالب والنباتات، يعد الفهم العميق للتفاعل بين معالجة الأسماك والمياه شرطاً أساسياً ويمكن استخلاصه من النمذجة الديناميكية. ويتبع الأيض في الأسماك نمطًا يوميًا يمثله بشكل جيد معدل إجلاء المعدة (Richie et al. 2004). ويخضع فصل الجسيمات والترشيح الحيوي وتبادل الغاز لنفس النمط. ول أغراض التصميم, ينبغي التحقيق في توصيف المكونات الأساسية لنظام معالجة RAS من خلال نماذج المحاكاة. نماذج المحاكاة هذه معقدة للغاية. النماذج العددية المتاحة لراس التقاط سوى جزء صغير من التعقيد والنظر فقط جزء من المكونات مع الآليات المقابلة. وبالتالي، في هذا الفصل، سيتم عرض جزء صغير فقط من نموذج RAS الديناميكي، أي الترشيح الحيوي القائم على النتريفيكاتيون. ويعد تحويل الأمونيا السامة إلى نترات عملية مركزية في عملية معالجة المياه في RAS. في ما يلي، سيتم توضيح النمذجة الديناميكية للتوازن الكتلي لإفراز الأمونيا للأسماك وتحويل الأمونيا إلى نترات، فضلا عن نقل المغذيات إلى نظام أكوابوني. ومع ذلك، من الممكن ليس فقط هندسة RAS ولكن أيضا دمج إنتاج الأسماك في نظام IAAC على أساس معايير صالحة.

   11.3.1 النموذج الديناميكي للترشيح الحيوي القائم على النيتريفيكاتيون في راس

   وينقسم النموذج إلى نموذج سمكي للماس الأوروبي، Dicentrarchus labrax، وهو نموذج يصف إفراز الأمونيا الذي يعتمد على الوقت، ونموذج النتروية (الشكل 11.8). يتم إدخال نمط إفراز الأسماك في النموذج من خلال ناقلات المدخلات u (Eq. 11.15)، على غرار النهج الذي استخدمه Wik et al. (2009). يتم الحفاظ على تعقيد نموذج الأسماك منخفضة لتكون قادرة على شرح طريقة تنفيذه. ومع ذلك، ترد في القسم 11-3-2 مقدمة قصيرة عن نمذجة الأسماك. أربعة جوانب أساسية هامة لوصف تدفق المغذيات في RAS (Badiola et al. 2012) هي:

   1 - ويحدد التدفق Q، وهو إجمالي تدفق مياه العملية لكل وحدة زمنية من خلال RAS، النقل الشامل لجميع المواد المذابة والجسيمية، بما في ذلك الأمونيا والنترات. 2 - إفراز الأمونيا المدخلات من الأسماك إلى المياه المعالجة RAS وتصور من قبل المنتج من المصفوفة B وناقلات ش (مكافئ 11.15). 3 - و يصور تحويل الأمونيا إلى نترات, الذي يحدث في النتريكاتيون, في ناقلات النتريكاتيون n (مكافئ 11.15). 4 - يتم تصوير نقل المغذيات من RAS إلى نظام HP المتصل في vectoru (مكافئ 11.15). ولا يتم النظر هنا في الجوانب الهامة الأخرى لسلسلة عمليات RAS مثل الإزالة الصلبة وتركيز الأكسجين المذاب وتركيز ثاني أكسيد الكربون. يمكن العثور على تلميحات لنمذجة هذه في الأقسام. 3.1.1 و 3.2.2 من هذا الكتاب.

   

   الشكل 11.8 إعداد RAS مع خزان السمك، مضخة، مفاعل النتريفيتيون ونقل المياه إلى النظام المائي

   11.3.2 الأسماك

   وهناك مجموعة متنوعة من النماذج في الأدبيات العلمية تتنبأ بالنمو وتناول الأعلاف من الأنواع المائية المختلفة. تصف النماذج النمو بأنه زيادة الوزن في اليوم، أو كزيادة في النسبة المئوية للنمو، أو كمعدل نمو محدد يستند إلى نموذج نمو أسي. النماذج غالبا ما تكون صالحة لمراحل حياة محددة. ويؤثر استهلاك العلف والكتلة الحيوية ونوع الجنس على الناتج النموذجي وكذلك على الظروف البيئية مثل درجة الحرارة ومستوى الأكسجين وتركيز المغذيات (Lugert et al. 2014). هناك حاجة إلى بحث دقيق لتحديد النموذج الصحيح المستخدم للتطبيق المحدد. وتتطلب شركة RAS التجارية التي تتكون من عدة مجموعات من الأسماك في مراحل مختلفة من الحياة وضع نماذج لدمج مجموعات في النموذج (الشكل 8.6) (Halamachi و Simon 2005). يمكن تقدير التدفق الكتلي المطرح للماس الأوروبي (Dicentrarchus labrax) باستخدام الخوارزميات التي نشرتها Lupatsch and Kissil (1998).

   هنا يقدر صافي تدفق كتلة النيتروجين إلى مياه العملية من تكوين العلف (محتوى البروتين)، وكمية الأعلاف المعطاة والنيتروجين المحتفظ بها في أنسجة الجسم من خلال نمو (زيادة الوزن) الأسماك. ولم تدرج خسائر النيتروجين البرازي في النموذج، ولكن يتم تصحيح معدل الإفراز بافتراض وجود حصة قدرها 0.25 و0.75 من إفراز النيتروجين بسبب فقدان البراز وإفراز الأمونيا، على التوالي. ويقدر مدخلات النيتروجين من خلال تغذية الأسماك من محتوى البروتين ومتوسط المحتوى النسبي للبروتينات من النيتروجين الذي يفترض أن يكون 0.16. ويذكر أن محتوى البروتين في أنسجة القاروص يبلغ حوالي 0.17 غرام من البروتينات غسوب-1/سوب القاروص (لوباتش وآخرون 2003). بالنسبة للأسماك التي تكتسب وزن الجسم عن طريق استهلاك كمية معينة من الأعلاف، يمكن حساب إفراز النيتروجين (XSubn، المفرزة/الفرعية، g) من مكافئ (11.9). ومن المفترض أن تغذية (Xsubfeed/sub) تحتوي على 0.5 غرام من البروتين غسوب-1/سوب الأسماك. ومن المفترض كذلك أن معدل تحويل العلف يساوي 1، أي 1 غرام من استهلاك العلف يؤدي إلى 1 غرام من زيادة وزن الجسم (الشكل 11.9):

   $ X_ {N، تفرز} = X_ {تغذية} * 0.16 * 0.75 * (0.5 - 0.17) $ (11.9)

   وتتبع الأمونيا المذابة التي تفرز عن طريق خياشيم الأسماك نمطا يوميا مماثلا لمعدل إجلاء المعدة (GER). وقد وصف He و Wurtsbaugh (1993) و Richie et al. (2004) على التوالي GER بالنسبة لأسماك الماء البارد والماء الدافئ. يمكن محاكاة نمط الإخراج بشكل جيد مع وظيفة جيبية. يمكن حساب إفراز الأمونيا من مكافئ (11.10):

   $X_ {nH_X-N, تفرز} =X_ {N, تفرز} [ز] * (الخطيئة (\ فارك {2\ بي} {1440}) +1) $ (11.10)

   

   ** الشكل 11.9** تمثيل التدفقات الكتلية (مخطط سانكي) لمكونات العلف والمنتجات المطردة لأسماك تستهلك 1000 غرام من الأعلاف بافتراض أن نسبة FCR 1

   11.3.3 راس

   يمكن العثور على مجموعة متنوعة من النماذج التي تصف RAS ذات مستويات مختلفة من التعقيد في الأدب. وهناك نماذج معقدة للغاية متاحة لجوانب محددة، مثل تفاعل الغازات القابلة للذوبان والقلوية (كولت 2013) أو وصف المجتمع الجرثومي (Henze et al. 2002). يتم نشر نماذج أكثر عملية للتوازن الشامل لـ RAS من قبل سانشيز-روميرو وآخرون (2016)، وباغاند وآخرون (2000)، وفيك وآخرون (2009)، وويذرلي وآخرون (1993). توفر جميع النماذج معلومات عن تدفقات الكتلة المفرغة و/أو تدفقات المغذيات اعتمادًا على الوقت والمكان في سلسلة العمليات. توفر هذه النماذج قاعدة لمحاكاة اقتران راس و هب. أهم المادة المذابة في نمذجة RAS هو مجموع النيتروجين الأمونيا (TAN). وإلى جانب TAN، يحتاج الطلب على الأوكسجين الكيميائي (COD) والبيولوجي (BOD)، إلى النظر في إجمالي المواد الصلبة المعلقة (TSS) وتركيز الأكسجين المذاب. ومع ذلك، فإن الرموز المختلفة في الأدبيات العلمية تجعل من الصعب في بعض الأحيان قراءة المعلومات وتحويلها وتنفيذها إلى نماذج. وفي ما يلي، ستستخدم الرموز التي أوصت بها شركة كوروميناس وآخرون (2010). سيتم إعادة كتابة تان كما XSubnHX-N/الفرعية وسيتم التعبير عن النيتروجين النترات كما XSubno3-N/sub.

   11.3.4 مثال نموذجي

   النموذج كما هو موضح في ما يلي صالح فقط لراس المقدمة في الشكل 11.8. و ترد مناقشة لسلاسل العمليات الممكنة الأخرى لنظام RAS في القسم 11.3 من هذا الفصل. من أجل التصوير الرياضي للنظم الفيزيائية، تم وضع الافتراضات التالية:

   ) أ (يفترض أن تكون كثافة المياه ثابتة.

   ب (يفترض أن الصهاريج و المفاعل مختلطا جيدا.

   ج (يفترض أن يكون حجم الصهاريج و المفاعلات ثابتا.

   (د) تدفق مياه العمليات يكون دائما أكبر من الصفر.

   ويؤدي افتراض وجود خزان ومفاعل مختلط جيدا إلى معادلة توازن كتلة لمفاعل الدبابات المقلبة المستمر (CSTR) كما وصفه دراير وهوارد (2014) في المعادل (11.11). وتجدر الإشارة إلى أن العمليات المنتشرة يمكن إهمال عادة في حسابات RAS بسبب معدل تدفق مياه المعالجة العالية عادة. بالنسبة لRAS متعدد الدبابات، يحمل ما يلي:

   تراكم = تدفق - تدفق خارج+توليد - تخفيض

   $V_I {\ نقطة س} I = Q {في} X_ {ط, في} -Q_ {خارج} X_ {أنا, خارج} +X_ {ط, الجنرال} -x_ {ط, أحمر} $ (11.1)

   $j=\ ابدأ {الحالات} n، & i=1\ أنا 1، & أنا\ n1 \ نهاية {الحالات} $ (11.1)

   في المعادلة المذكورة أعلاه $ ن $ يمثل عدد الدبابات في النظام، $ {\ dot x} i $ هو تغيير تركيز الركيزة معين x في حجم معين من قبل $ V {أنا.} $. يتم تمثيل تدفق المياه العملية إلى الخزان أو المفاعل بواسطة $ Q {in} $. $ V_I $ هو حجم المكون حيث تدفق المياه عملية Q_ $ {in} $ يدخل في. تدفق المياه عملية $ Q_ {in} $ جاء من مكون وجود حجم $ V_J $.

   تحويل XSubnHX-N/sub إلى XSubno3-N/sub في الفلاتر الحيوية النتريفيج يحدث على مساحة السطح A [msup2/sup] المتاحة على الحاملات الحيوية في مفاعل النتريفيكاتيون (Rusten 2006). يتم حساب السطح النشط بيولوجيا المتاحة في النتريفيكاتيون بضرب حجم المفاعل مع السطح النشط للحجم المحدد للحاملات الحيوية ASUBS/sub [msup2/sup msup-3/sup]. ويحسب مجموع السطح النشط بيولوجياً (مكافئ 11.12) من الحشو النسبي لمفاعل النتريفيجة الذي يبلغ عادة 0.6 (للاطلاع على التفاصيل، انظر روستين 2006).

   A = فسوبنيتريفيكات/الفرعية □ أسوبس/الفرعية ÷ فسوبك/الفرعية (11.2)

   تم حساب إجمالي التحويل الميكروبي اليومي TAN μsubmax/sub g dsup-1/sup بضرب معدل تحويل TAN (النتريفيكاتيون) المحدد، NHXSubConversion-Rate/sub [g MSUP-2/sup]، مع إجمالي مساحة السطح النشط، A [msup2/sup]، للحاملات الحيوية. يمكن العثور على قيم تحويل TAN في أنواع مختلفة من المرشحات الحيوية النتريفيج في الأدب. أما بالنسبة لمفاعلات الأغشية الحيوية القاعية المتحركة، فيبلغ Rusten (2006) عن القيم. هذا المعدل صالح لظروف عملية معينة، ويفترض أن البكتيريا الحيوية متطورة بالكامل على العموم.

   $ μ_ {مم} = A ^ *NHX_ {معدل التحويل} $ (11.13)

   ويمكن بعد ذلك حساب الكتلة الإجمالية لـ NHSubx/sub المحولة إلى Nosub3/sub-n باستخدام حركية Monod (مكافئ 11.14). لهذا تركيز NHSubx-N/sub، XSubnHX-N،2/sub [g 1sup-1/sup]، في حجم مفاعل النتريفيكاتيون (MBBR) VSUB2/sub، هناك حاجة.

   $\ فارك {د} {دينار} X_ {nh_X-N,2} =-\ mu_ {ماكس} * (\ فارك {X_ {nh_X-N,2}} {K_s+X_ {NH_ {X_ {X-N,2}}) *\ frac1 {V_2} $ مع $K_S =\ فارك {\ mu_ {\ mu_ {\ mu_ {ماكس} 2_ $ (11.4)

   $\ فارك {د} {دينار} X_ {n0_X-N,2} =+\ mu_ {ماكس} * (\ فارك {X_ {nh_X-N,2}} {K_s+X_ {NH_ {X_ {X-N,2}}) *\ frac1 {V_2} $ مع $K_S =\ فارك {\ mu_ {\ mu_ {\ mu_ {ماكس} 2_ $ (11.4)

   وبالنظر إلى المعادل (11.9، 11.10، 11.11، 11.12، 11.13، 11.14)، فإن نموذج الدولة التالي (الجمع بين نترات الأسماك)

   [\ frac {dx (t)} {dt} =a^*x+B ^*u+N]

   $ X =\ تبدأ {bmatrix} X_ {NH_ {س} -N,1}\ X_ {NH_ {س} -N, 2}\ X_ {NO_ {3} -N,1}\ X_ {NO_ {N_ {3} -N,2}\ نهاية {bmatrix} $ u=\ تبدأ {bmatrix}} {bmatrix {bmatrix {bmatrix {bmatrix {nh_النص {تفرز}}\ 0\ {Q_ {Exc}} ^ {*} X_ {nh_X-n،\ النص {الزراعة المائية}\ 0\ نهاية {bmatrix} $ ن =\ تبدأ {bmatrix} 0\ -\ فارك {\ mu_ {ماكس} [X] _2} {K_S+ [X] 2} *\ {V_2}\ 0\ +\ فارك {\ mu {ماكس} * [X] _2} {K _s+ [X] _2} *\ frac1 {V_2}\ نهاية {bmatrix} $

   $A=\ تبدأ {bmatrix} -\ فارك {س} {V_1} -\ فارك {Q_ {إكسك}} {V_1} &\ فارك {Q} {V_1} &0&0\\ فارك {Q} {V_2} &0 &0&-\ فارك {فارك {س} {V_1} -\ فارك {Q_ {Exc}} {V_1} &\ فارك {Q} {V_1}\ 0&0&\ فارك {Q} {V_2} & -\ فارك {Q} {V_1}\ نهاية {bmatrix} $

   $\ مرات B =\ تبدأ {bmatrix}\ frac1 {V_1} &0&0&0\ 0&\ frac1 {V_2} &0&0\ 0&0&\ frac {V_1} {V_2}\ نهاية {bmatrix} $

   (11.5)

   مثال**

   في هذا المثال، يتم محاكاة RAS النظري مع V_المفاعل = 1300 لتر و V_Tank = 6000 لتر.

   كان لكل عمليات المحاكاة مدخلات تغذية يومية قدرها 2000 غرام/يوم مع 500 غرام من البروتين/كغ من الأعلاف (مكافئ 11.8). و كان من المفترض أن يكون إفراز TAN اليومي منحنى جيبي (مكافئ 11.9). السطح النشط للناقلات الحيوية ASUBS/sub هو 300 [msup2/sup msup-3/sup]، والملء النسبي للمفاعل fsubbc/sub هو 0.6. معدل تحويل TAN المحدد، NHXSubConversion-Rate/sub، هو 1.2 [g msup-2 -/supd]، ومن المفترض أن يتم تطوير الفيلم الحيوي بشكل كامل (Eqs. 11.11 و 11.12). وقد نفذ تمثيل الدولة في الفضاء (مكافئ 11-14) في MATLAB Simulink. يوضح المثال أهمية التدفق الكتلي لتركيزات المغذيات في الأنظمة المقترنة (الشكل 11.10 و11.11).

4. 11.4 نمذجة الهضم اللاهوائي

   Original publication 2019 · نُشر لأول مرة على FarmHub Learn 2020-06-04 · Aquaponics Food Production Systems

   

   الشكل 11.10 محاكاة تان (XSubnHX-N,1/sub) في [mg/l] على مدى يومين = 2880 دقيقة مع Q = 300 لتر/دقيقة (أزرق) و Q = 200 لتر/دقيقة (برتقالي)

   

   الشكل 11.11 محاكاة النترات N (XSubno3-N,1/sub) في [mg/l] أكثر من 50 يوما = 72،000 دقيقة مع QSubexc/sub = 300 لتر/يوم (أصفر)، QSubexc/sub = 480 لتر/يوم (برتقالي) و QSubexc/الفرعية = 600 لتر/يوم (أزرق)

   الهضم اللاهوائي (AD) من المواد العضوية هو العملية التي تنطوي على خطوات متسلسلة من التحلل المائي، الحماض، تكوين أسيتوجينيسيس و الميثانوجينيسيس (Batstone et al. 2002). يتم تصور الهضم اللاهوائي لمزيج من البروتينات والكربوهيدرات والدهون في الشكل 11.11. في معظم الأحيان، يعتبر التحلل المائي خطوة الحد من المعدل في الهضم اللاهوائي للمادة العضوية المعقدة (Pavlostathis و GiralDogomez 1991). وبالتالي، فإن زيادة معدل تفاعل التحلل المائي سيؤدي على الأرجح إلى ارتفاع معدل تفاعل الهضم اللاهوائي. ومع ذلك، فإن زيادة معدلات التفاعل تحتاج إلى مزيد من الفهم للعملية ذات الصلة. ويمكن الحصول على مزيد من الفهم عن طريق التجريب و/أو النمذجة الرياضية. وبما أن هناك عوامل كثيرة تؤثر، على سبيل المثال، على عملية التحلل المائي، مثل تركيز الأمونيا؛ ودرجة الحرارة؛ وتكوين الركيزة؛ وحجم الجسيمات؛ ودرجة الحموضة؛ والمواد الوسيطة؛ ودرجة التحلل المائي؛ أي إمكانية المحتوى القابل للتحلل المائي؛ ووقت الإقامة، يكاد يكون من المستحيل تقييم المجموع تأثير العوامل على معدل تفاعل التحلل المائي من خلال التجريب. ول ذلك يمكن أن تكون النمذجة الرياضية بديلا, و لكن نتيجة لجميع أوجه عدم التيقن في صياغة النماذج و معاملات المعدلات و الظروف الأولية, لا يمكن توقع إجابات فريدة. ولكن وضع إطار للنمذجة الرياضية من شأنه أن يسمح بتحليل الحساسية وعدم اليقين بتيسير عملية وضع النماذج. كما ذكر من قبل، التحلل المائي هو مجرد واحدة من الخطوات في الهضم اللاهوائي. وبالتالي، فإن فهم وتحسين عملية الهضم اللاهوائي الكامل يحتاج إلى اتصالات من التحلل المائي إلى العمليات الأخرى التي تحدث أثناء الهضم اللاهوائي والتفاعلات بين كل هذه الخطوات.

   ADM1 المعروفة والمستخدمة على نطاق واسع (نموذج الهضم اللاهوائي\ #1) هو نموذج منظم بما في ذلك التفكك والتحلل المائي، الحماض، تكوين أسيتوجينيسيس وخطوات الميثانوجينيسيس. التفكك والتحلل المائي هما خطوتين خارج الخلية. في خطوة التفكك، يتم تحويل ركائز الجسيمات المركبة إلى مادة خاملة، والكربوهيدرات الجسيمية، والبروتين والدهون. وفي وقت لاحق، تحلل خطوة التحلل الأنزيمي الكربوهيدرات الجسيمية والبروتين والدهون إلى السكريات الأحادية والأحماض الأمينية والأحماض الدهنية الطويلة السلسلة (LCFA)، على التوالي (Batstone et al. 2002) (انظر الشكل 11.12).

   ADM1 هو نموذج رياضي يصف العمليات البيولوجية والعمليات الفيزيائية الكيميائية للهضم اللاهوائي كمجموعة من المعادلات التفاضلية والجبرية (DAE). ويحتوي النموذج على 26 متغيرًا ديناميكيًا للحالة من حيث التركيزات، و19 عملية حركية بيوكيميائية، و3 عمليات حركية لنقل الغاز والسائل، و8 متغيرات جبرية ضمنية لكل وحدة معالجة. وكبديل لذلك، وصف غالي وآخرون (2009) العملية اللاهوائية بأنها مجموعة من المعادلات التفاضلية ذات 32 متغيراً من متغيرات الحالة الديناميكية من حيث التركيزات و6 عمليات حركية حمضية قاعدية إضافية لكل وحدة عملية. للحصول على نظرة عامة على نمذجة عمليات الهضم اللاهوائية، نشير إلى Ficara et al. (2012). ومع ذلك، في ما يلي ولبعض الرؤى الأولى في عملية AD، سوف نقدم نموذجًا بسيطًا لتوازن المغذيات من AD في مفاعل دفعي متسلسل (SBR).

   11.4.1 تمعدن المغذيات

   يمكن حساب تمعدن المغذيات باستخدام المعادلة التالية (Delaide et al. 2018):

   $NR = 100%\ مرات (\ فارك {DN_ {خارج} -DN {في}} {TN_ {في} -DN_ {في}}) $ (11.15a)

   

   ** الشكل 11-12** مخطط مبسط لل هضم اللاهوائي لل مواد العضوية الجسيمية المعقدة (استنادا إلى المشهد 2003)

   حيث NR هو استرداد المغذيات في نهاية التجربة في المئة، DNsubout/sub هو الكتلة الإجمالية للمغذيات الذائبة في تدفق، DNSubin/sub هي الكتلة الإجمالية للمغذيات المذابة في تدفق وTnsubin/sub هي الكتلة الإجمالية للمغذيات الذائبة بالإضافة إلى غير الذائبة في تدفق (انظر أيضا الشكل 2). 11-13).

   11.4.2 التخفيض العضوي

   يمكن حساب أداء التخفيض العضوي للمفاعل باستخدام المعادلة التالية:

   $_ {OM} =1-\ فارك {\ دلتا OM+T_ {OM\ out}} {T_ {OM\ in}} $ (11.15b)

   حيث ΔOM هي المادة العضوية (أي سمك القد، TS، TSS، إلخ) داخل المفاعل في نهاية التجربة ناقص واحد في بداية التجربة، Tsubom خارج/الفرعية هو إجمالي تدفق OM و Tsubom في/الفرعية هو إجمالي تدفق OM (انظر أيضا الشكل 11.14).

   

   ** الشكل 11-13** مخطط المفاعل العام لتحديد إمكانات التمعدن، حيث تكون DN هي المغذيات المذابة في الماء، والمغذيات غير المذابة في الحمأة (أي TN-DN) وTN مجموع المغذيات

   

   ** الشكل 11-14** مخطط المفاعل العام لتحديد إمكانات تقليل المواد العضوية، حيث يكون Tsubom/sub هو المادة العضوية الكلية و ΔOM تغيير المادة العضوية داخل المفاعل

5. 11.5 حصان نمذجة الدفيئة

   Original publication 2019 · نُشر لأول مرة على FarmHub Learn 2020-06-04 · Aquaponics Food Production Systems

   استخدام المحاصيل المائية وامتصاص المغذيات هو نظام فرعي مركزي للأكوابونيكش. جزء HP معقد، حيث أن امتصاص الماء النقي والمغذيات الذائبة لا يتبع ببساطة علاقة خطية بسيطة إلى حد ما، على سبيل المثال، نمو الأسماك. لإنشاء نموذج كامل الوظائف، هناك حاجة إلى محاكاة الدفيئة كاملة. و يشمل ذلك النظم الفرعية النموذجية لفيزياء الدفيئة بما في ذلك أجهزة التحكم في المناخ و بيولوجيا المحاصيل التي تغطي العمليات التفاعلية التي تنطوي على عوامل إجهاد بيولوجي و مادي.

   ومع ذلك، من وجهة نظر HP، فإن مناخ الاحتباس الحراري هو المحرك الرئيسي للنظام المائي الكامل، بما في ذلك، بجانب موازين المغذيات، حلقات التغذية المرتدة من الحرارة التي تنتجها الأسماك وCosub2/sub إضافية الموردة للنباتات كما أفاد Körner et al. (2017) (الشكل 11.15).

   في هذا النموذج، تنتج تربية الأسماك الحرارة من خلال عمليات التمثيل الغذائي. يتم حساب كمية الحرارة التي تنتجها الأسماك مباشرة من استهلاك الأكسجين الذي هو وظيفة من درجة الحرارة وثابت لإنتاج الحرارة لوحدة واحدة من الأوكسجين المستهلكة (أي 13608 J غسوب-1/سوب الأسماك). كما تساهم الحرارة الناتجة عن انهيار المادة العضوية (QSubbio/sub)، مثل البراز والأعلاف تبقى، في توازن الحرارة. ويمكن بعد ذلك حساب إمدادات الطاقة إلى نظام المياه عن طريق إنتاج الحرارة من خلال الأسماك محسوبة من متوسط معدل استهلاك الأوكسجين (FSUBO2، TWB/sub). ويمكن بعد ذلك حساب الإنتاج الحراري الإضافي عن طريق الانهيار البيولوجي للبراز (الشكل 11.16).

   يمكن حساب إنتاج COSUB2/sub من النظام الفرعي المائي (DSubcoSub2/sub/sub، g hsup-1/sup)، أي التسليم إلى البيئة الجوية (د، ز hsup-1/sup)، لدرجة حرارة الماء المعطاة (TsubH2O/sub، K) من تسليم الأكسجين إلى النظام (DSubosub2/sub/sub، g، g hsup-1/sup) في درجة حرارة قاعدة المياه) في درجة حرارة قاعدة المياه (تسوبه2 O، b/sub، K) وقيمة QSub10/sub للتنفس الأسماك (Qsub10، R/sub). يتم استخدام العلاقات التالية:

   

   الشكل 11-15 سلوك تكافلي إضافي لنظام أكوابوني

   $d_ {O_2} = f_ {السمك}\ f_ {O_2} W_ {O_2} $

   $d_ {CO_2} =\ فارك {[CO_2]} {[O_2]}\ d_ {O_2}\ Q_ {10، R} (T_ {H2O، ب}) /10$ (11.16)

   مع كمية العلف للأسماك (fsubfish/sub, ز hsup-1/سوب), معدل استهلاك الأكسجين في درجة الحرارة الأساسية (FSUBO2/sub, كغ [OSUB2/sub] kgsup-1/sup [تغذية]), جزء من فقدان الأعلاف WSUBO2/الفرعية (سوب-/سوب) والتوازن الشامل من OSUB2/الفرعية (سوب).

   لحساب أساس أكوابونيكش، أي تدفق العملية (المشار إليها مع الأسهم، →) المناخ المحلي المسببة للاحتباس الحراري → المناخ المحلي → التبخر والنتح → امتصاص المغذيات، يمكن استخدام مختلف أجهزة محاكاة الاحتباس الحراري التي تم تطويرها في الماضي ودمجها مع تربية الأحياء المائية إلى نظام أكوابوني . وتشمل جميع نماذج الاحتباس الحراري نموذجا لنمو المحاصيل. ومع ذلك، يمكن أن تختلف جودة النموذج كثيرًا من نماذج الانحدار التجريبية البسيطة، مثل Boote and Jones (1987)، عبر نماذج حتمية، مثل Heuvelink (1996)، إلى نماذج النباتات الهيكلية الوظيفية (FSPM)، مثل Buck-Sorlin et al. (2011). وبما أن النماذج الحالية لنمو المحاصيل وتطويرها غير دقيقة ولديها قدرة تنبؤية محدودة (Poorter et al. 2013)، تستخدم النماذج أحياناً في إدارة المحاصيل، ولكن بعد ذلك أساساً في قضايا التخطيط في أجهزة محاكاة الاحتباس الحراري، مثل Vanthoor (2011) وكورنر وهانسن (2011). تتعرض دقة التنبؤ للخطر بسبب العديد من مصادر عدم اليقين، مثل النمذجة

   

   الشكل 11.16 نظام الاستزراع المائي المنفذ في الاحتباس الحراري مع الرطوبة ودرجة الحرارة وتركيزات ثاني أكسيد الكربون في الهواء (Rhsubair/sub، Cosub2، الهواء/الفرعية)، والحرارة من بيئة الأسماك (Q)، والانهيار البيولوجي (الحيوي) والتدفقات الحرارية ($ $)، مأخوذة من Körner et al. (2017)

   و التفاوت بين النباتات, و التغير بين البيوت المحمية, و الظروف المناخية الخارجية غير المؤكدة. أما بالنسبة للتنبؤات، فإن الدقة تختلف أيضا اختلافا كبيرا لكل حالة. ومع ذلك، فإن تغذية معلومات المستشعر عبر الإنترنت في نموذج النبات يمكن أن تجعل تنبؤات نموذج النبات أكثر موثوقية وفائدة للمزارع.

   تم تطوير أجهزة محاكاة الاحتباس الحراري في عدة أماكن ومن أجلها، مثل المزارع الافتراضي (فرانتز وآخرون 2010)، وكاسبرو (دي زوارت 1996)، وأداة تدقيق الطاقة Greenergy Energy (Körner et al. 2008)، والدفيئة الافتراضية (Körner وHansen 2011)، وهورتكس (Rath 1992، 2011) نموذج الدفيئة أكوابونك المتكاملة (غودديك وكورنر 2019). وعلى مستوى البحث، وضعت بعض النماذج) أي نماذج المحاكاة باﻻقتران مع بعض تكنولوجيات الدفيئة (التي يمكن استخدامها لتحسين اﻻستثمارات والتعديﻻت الهيكلية في وحدة اﻻنتاج وعملية اﻻنتاج. ومع ذلك، فإن معظم الأنظمة تنطوي على بيئات برمجية مغلقة لا يمكن استخدامها إلا من قبل المطورين، وكثير منها موجود فقط في وضع البحث وتفتقر إلى مزيد من التطوير والقبول من الصناعة. بيد أنه لا يوجد حتى الآن أساس مشترك لتقاسم النماذج و تطوير النماذج التعاونية. ونتيجة لذلك، يعمل معظم مصممي النماذج وفرق النمذجة في عزلة على تطوير النماذج والرموز الخاصة بهم. و يتمثل أحد أوجه القصور في هذا الإجراء في أن نماذج محاكاة الاحتباس الحراري توضع بالتوازي في بيئات بحثية متباينة تفشل في النمو التعاوني و التنمية.

   جميع محاكيات نموذج الاحتباس الحراري HP هي عبارة عن مجموعة من النماذج الفرعية التي تعتمد على هدف دمج تفاعل النباتات ومعدات الاحتباس الحراري. التمايز العام من جزأين في نماذج الاحتباس الحراري وأيضا في السيطرة والتخطيط هو تبادل لاطلاق النار والبيئة الجذرية. وقد اتبعت نُهج نموذجية معقدة ومتمايزة إلى حد ما فيما يتعلق بمناخ الاحتباس الحراري (Bot 1993; de Zwart 1996)، وتم تصميم نمو محاصيل الاحتباس الحراري بشكل مكثف في التسعينات من أجل محاصيل الدفيئة الرئيسية مثل الطماطم (Heuvelink 1996) والخيار (Marcelis 1994) والخس (Liebig and ألشر 1993). ومع ذلك، من أجل حساب امتصاص المحاصيل للمياه والمغذيات، يجب أن يعرف المناخ المحلي، أي المناخ القريب من الأعضاء النباتية وعليها (Challa and Bakker 1999). وهذه مسألة مستمرة في مجال نمذجة الدفيئة، حيث أن المتغيرات المناخية المحلية، مثل درجة حرارة الأوراق المركزية، شديدة التباين وتعتمد على العديد من البارامترات والمتغيرات. نسخة واحدة من نموذج درجة حرارة ورقة المستخدمة في مظلة المحاصيل لدرجة حرارة المحاصيل (TSUBC/sub) متكاملة على الطبقات العمودية (z) من قبل Körner et al. (2007) دمج التدفقات الصافية التشعيعية الممتصة (Rsubn، a/sub، WMSUP2/SuP)، طبقة الحدود ومقاومات ستوماتا (rsubb/sub/subsub/sub/الفرعية، على التوالي، smsub/الفرعية، smsub/sub/الفرعية، sub/الفرعية، sub/ سوب) وعجز ضغط البخار على سطح الورقة (VPDSubs/sub، Pa) في المظلة يظهر هنا، أي.

   $TC (Z) -T_A =\ فراك {\ فراك {1} {\ Rho_AC_P} (r_b (Z) +r_s (Z))) R_ {ن، أ} (ض) -\ frac {\ جاما} VPD_s (ض)} {1+\ فارك {\ دلتا} +\ غاما} +\ فارك {r_s {ص {ص {}} {r_b (ض)} +\ frac1 {\ Rho_AC_P/4\ سيغما تا^ 3} (r_b (ض) +r_s (ض))} $ (11.17)

   مع درجة حرارة الهواء المسببة للاحتباس الحراري (تسوبا/الفرعية، K)، كثافة الهواء ضغط البخار (ρsuba/الفرعية، ز مسوب-2/سوب)، ستيفان-بولتزمان ثابت (σ، WMSUP-2/سوب KSUP-4/سوب)، السعة الحرارية النوعية للهواء (كسوب/الفرعية، J غسوب-1/سوب سوب)، ثابت النفسي (С، السلطة الفلسطينية KSUP-1/سوب) والمنحدر بين بخار مشبع الضغط ودرجة حرارة الهواء المسببة للاحتباس الحراري (δ، السلطة الفلسطينية KSUP-1/سوب).

   درجة حرارة الورقة هي الجزء المركزي من نموذج المناخ المحلي، فقد حلقات التغذية المرتدة لعدة متغيرات المدخلات وخاصة مقاومة stomata (غالباً ما تستخدم أيضًا كطريقة متبادلة لها، التوصيل)، ويحتاج الحساب إلى عدة خطوات محاكاة للتوازن. بالنسبة لشركة HP، كجزء من نظام أكوابونك، ومع ذلك، فإن نمذجة المياه وتدفقات المغذيات هي الأكثر أهمية. ويتم التحكم في جميع موازين المياه والمغذيات في نظام مغلق متعدد الحلقات على أساس معدل تبخر المحصول Etsubc/sub (الفصل 8). عادة ETSubc/sub تحسب كحرارة كامنة من التبخر، أي من حيث الطاقة (E، WMSUP2/سوب)، ويمكن أن تكون وفقا لدرجة حرارة ورقة أعرب عنها في طبقة مظلة مختلفة

   $\ لامدا E (ض) = (\ فارك {\ فارك {\ دلتا} {\ جاما} R_ {ن, أ} (ض) +\ فارك {\ رو _AC_P} {\ جاما} (\ frac1 {r_b (ض)} +\ frac1 {\ rho _AC_P/4\ سيجما تا^ 3} VPD_S (ض))} {1+\ فارك {\ دلتا} {\ جاما} +\ فارك {r_s (ض)} {r_b (ض)} +\ فارك {1} {\ رو _AC_P/4\ سيغما تا^ 3} (r_s (ض) +r_b (ض)}) $ (11.18)

   لحساب Etsubc/sub (L msup-2/sup)، يجب مضاعفة E مع LSubw/sub الثابت (حرارة تبخير الماء؛ 2454 103 J kgsup-1/sup) والوزن النوعي للمياه (9.789 كيلو نيوتن msup-3/sup عند 20 درجة مئوية).

   

   ** الشكل 11.17** نظام المدخلات والمخرجات من الدفيئة

   بيد أن المعادلة (11-18) لا تحسب سوى تدفق المياه من خلال المحصول، في حين أن أسهل طريقة لتقدير امتصاص المغذيات هي الافتراض بأن المغذيات يتم تناولها/امتصاصها على أنها مذابة في مياه الري وافتراض أنه لا توجد مقاومة كيميائية أو بيولوجية أو مادية محددة لعنصر معين. في الواقع امتصاص المواد الغذائية هو مسألة معقدة للغاية. وبناء على ذلك، وللحفاظ على التوازن، يلزم إضافة جميع المغذيات التي يتناولها المحصول على النحو الوارد في محلول المغذيات مرة أخرى إلى نظام الزراعة المائية (انظر الفصل 8). ومع ذلك، فإن المكافئ (11.18) يحسب فقط الإمكانات وما إلى ذلك، في حين أن المستويات العالية جداً يمكن أن تؤدي إلى نضح أعلى مما يمكن للنباتات التعامل معه، ومن ثم قد يتجاوز فقدان الماء المحتمل امتصاص الماء. لذلك، فإن الافتراض البسيط لامتصاص المغذيات ليس مرضيا. وكما هو موضح في الفصل 10، يمكن أن يكون للمغذيات المختلفة حالات مختلفة وتغير حالات، على سبيل المثال، الرقم الهيدروجيني، في حين أن توافر النبات يعتمد بشدة على الرقم الهيدروجيني وعلاقة المغذيات بـ بعضها البعض. بالإضافة إلى ذلك، تلعب الميكروبيوم في منطقة الجذر دورًا مهمًا، لا يتم تنفيذه في النماذج حتى الآن. ومع ذلك، تفرق بعض النماذج بين مسارات phloem و xylem. ومع ذلك، فإن الكمية الهائلة من العناصر الغذائية ليست على غرار بالتفصيل لموازنة المغذيات المائية وتحجيم النظم، في حين أن أسهل طريقة لتقدير امتصاص المغذيات هي افتراض أن المغذيات يتم تناولها/امتصاصها كما يذوب في مياه الري وتطبيق النهج الحسابي الموضح أعلاه الخ .

   لأغراض التحكم، تعتبر الدفيئة عادة بمثابة صندوق أسود، حيث تحدد الظروف المناخية الخارجية مدخلات الاضطرابات، وتوريد COSUB2/sub والتدفئة والتهوية هي مدخلات التحكم، وتحدد الاحتباس الحراري الكلي والمناخ المحلي إخراج النظام (الشكل 11-17).

   للتحكم في الاحتباس الحراري، يتم توجيه الإجراءات لتقليل التأثيرات السريعة للاضطرابات، أي قبل التغييرات المتوقعة عن طريق التحكم الذكي. لذلك، يتم استخدام إجراءات التحكم مثل التغذية المرتدة و التغذية المرتدة (الفصل 8). ومع ذلك، يمكن تحقيق أفضل تحكم عند استخدام نموذج كامل للاحتباس الحراري والجمع بينه وبين توقعات الطقس (Körner وVan Straten، 2008) لتحقيق التحكم الأمثل في المناخ الاحتباس الحراري القائم على النموذج، على النحو الذي حدده Van Ooteghem (2007).

6. 11.6 متعددة الحلقات أكوابونك النمذجة

   Original publication 2019 · نُشر لأول مرة على FarmHub Learn 2020-06-04 · Aquaponics Food Production Systems

   وتتألف التصاميم المائية التقليدية من الاستزراع المائي والوحدات المائية التي تنطوي على إعادة تدوير المياه بين النظامين الفرعيين (Körner et al. 2017؛ Graber and Junge 2009). في هذه النظم المائية ذات الحلقة الواحدة، من الضروري إجراء مقايضات بين ظروف النظامين الفرعيين من حيث الأس الهيدروجيني ودرجة الحرارة وتركيزات المغذيات، حيث تتقاسم الأسماك والنباتات نظام بيئي واحد (Goddek et al. 2015). وعلى النقيض من ذلك، فإن أنظمة أكوابونية مزدوجة الحلقة تفصل بين وحدات RAS والوحدات المائية عن بعضها البعض، مما يخلق أنظمة إيكولوجية منفصلة ذات مزايا متأصلة لكل من النباتات والأسماك. وفي الآونة الأخيرة، كان هناك اهتمام متزايد بإغلاق الحلقة من حيث المغذيات وكذلك زيادة كفاءة المدخلات والمخرجات. ولهذا السبب، تم دمج إعادة التمعدن (Goddek 2017؛ Emerenciano et al. 2017؛ Goddek et al. 2018؛ Yogev et al. 2016) وحلقات تحلية المياه (Goddek and Keesman 2018) في التصميم العام للنظام. وتسمى هذه الأنظمة نظام أكوابوني متعدد الحلقات (Goddek et al. 2016).

   و يعد تحديد حجم النظم الفرعية المعنية أمرا أساسيا لوجود نظام تحقق و توازن فعال. بالنسبة إلى أنظمة التحجيم ذات الحلقة الواحدة، يتم استخدام قاعدة بسيطة للإبهام بشكل عام، تحدد مساحة الزراعة المائية بناءً على مدخلات الأعلاف اليومية في RAS (Knaus and Palm 2017؛ Licamele 2009). درجة أعلى من التعقيد من أنظمة متعددة الحلقات لا يسمح هذا النهج بعد الآن، لأنه يأتي مع المخاطر الكامنة لوضع افتراضات كاذبة لكل نظام فرعي. هناك مجموعة متزايدة من الأدبيات التي تدرس موازين الكتلة للأنظمة المائية (Körner et al. 2017; Goddek et al. 2016; Reyes Lastiri et al. 2016; Karimanzira et al. 2016). في حين تم إجراء بعض البحوث في تطوير نماذج عددية لأنظمة أكوابونية واحدة ومتعددة الحلقات، لا توجد دراسة واحدة تدمج نموذج أكوابوني متعدد الحلقات مع نموذج الاحتباس الحراري القطعي الكامل النطاق. ويكتسي ذلك أهمية خاصة في تحديد حجم النظام، لأن نمو النبات وامتصاص المغذيات يعتمدان على الموقع على نضح المحاصيل كمحرك رئيسي. وهذا يعني، من الناحية الملموسة، أن المناخ داخل دفيئة - تعتمد اعتمادا كبيرا على الظروف الجوية الخارجية - له تأثير كبير على نمو النبات نظرا للعوامل البيئية مثل الرطوبة النسبية (RH)، وتشعيع الضوء، ودرجة الحرارة، ومستويات ثاني أكسيد الكربون (COSub2/sub)، إلخ. في نمذجة المناخ المحلي للاحتباس الحراري (Körner et al. 2007؛ Janka et al. 2018).

7. 11-7 أدوات النمذجة

   Original publication 2019 · نُشر لأول مرة على FarmHub Learn 2020-06-04 · Aquaponics Food Production Systems

   في أكوابونيكش، تستخدم مخططات التدفق أو مخططات المخزون والتدفق (سفد) والرسوم البيانية حلقة السببية (كلدس) عادة لتوضيح وظائف نظام أكوابونك. في ما يلي، سيتم وصف المخطط الانسيابي و CLDs.

   11.7.1 المخططات الانسيابية

   للحصول على فهم منهجي للأكوابونيكش، الرسوم البيانية الانسيابية مع أهم مكونات أكوابونيكش هي أداة جيدة لإظهار كيفية تدفق المواد في النظام. ويمكن أن يساعد ذلك، على سبيل المثال، في العثور على المكونات المفقودة والتدفقات غير المتوازنة والتأثير بشكل رئيسي على محددات العمليات الفرعية. ويبين الشكل 11.18 مخطط تدفق بسيط في أكوابونيكش. في مخطط التدفق، يتم إضافة أغذية الأسماك والمياه إلى خزان الأسماك، حيث يتم أخذ العلف من قبل الأسماك للنمو، ويتم إثراء المياه مع النفايات السمكية وتضاف المياه الغنية بالمغذيات إلى نظام الزراعة المائية لإنتاج الكتلة الحيوية النباتية. من المخطط الانسيابي، يمكن إنشاء CLD الموضح في الشكل. 11.19 بسهولة.

   

   ** الشكل 11.18** مثال على مخطط انسيابي في أكوابونيكش (تبادل راس و هب فقط)

   

   الشكل 11.19 رسم تخطيطي للحلقة السببية (CLD) يوضح أمثلة على حلقة تقوية ومتوازنة داخل أنظمة aquaponic. حلقة التسليح (R) هي الحلقة التي ينتج فيها عمل نتيجة تؤثر على أكثر من نفس الإجراء وبالتالي تؤدي إلى النمو أو الانخفاض، حيث تحاول حلقة موازنة (B) جلب الأشياء إلى الحالة المرغوبة والاحتفاظ بها هناك (مثل تنظيم درجة الحرارة في المنزل)

   11.7.2 مخططات الحلقة السببية

   الرسوم البيانية حلقة السببية (CLDs) هي أداة لإظهار بنية التغذية المرتدة للنظام (Sterman 2000). هذه المخططات يمكن أن تخلق أساسا لفهم النظم المعقدة من خلال تصور الترابط بين المتغيرات المختلفة داخل النظام. عند رسم CLD، يتم تصوير المتغيرات كعقد. ترتبط هذه العقد بالحواف، والتي تشكل اتصالاً بين متغيرين وفقًا لذلك. ويبين الشكل 11.19 أنه يمكن وضع علامة على هذه الحواف إما إيجابية أو سلبية. هذا يعتمد على علاقة المتغيرات ببعضها البعض. عندما يتغير كلا المتغيرين في نفس الاتجاه، يمكن للمرء أن يتحدث عن علاقة سببية إيجابية. وبالتالي فإن العلاقة السببية السلبية تؤدي إلى تغيير في اتجاهين متعاكسين. عند توصيل عقدتين من كلا الجانبين، يقوم أحدهما بإنشاء دورة مغلقة يمكن أن يكون لها خاصتان: (1) حلقة _esteing _ التي تصف علاقة سببية، وخلق نمو أسي أو انهيار داخل الحلقة أو (2) حلقة _balancing _ التي تحافظ التأثيرات السببية على النظام في توازن . يوضح الشكل 11.19 مثالاً على كلا النوعين من الحلقات.

   دعونا نوضح هذا (الشكل 11.20) لمخطط التدفق من الشكل 11.18.

   من الواضح أن CLD و SFD مفيدان جدًا لفهم النظام، عندما لا يتطلب النموذج دقة عددية. وإذا كانت الدقة العددية مطلوبة، ينبغي مواصلة دراسة العملية باستخدام رسم تخطيطي للأداة الديناميكية للنظام (SDTD) ونمذجة في برنامج محاكاة النظام الديناميكي. على سبيل المثال، يمكن زيادة CLD في الشكل 11.20 بالمعادلات التفاضلية إلى SDTD (الشكل 11.21).

   

   ** الشكل 11.20** مثال CLD لتبادل RAS و HP

   من SDTD، يمكننا الآن أن نرى كيف تبدو المعادلات التفاضلية لتوازن العناصر الغذائية في الخزان. ونحن نعلم أن تدفق المغذيات من خزان الأسماك (MSUBXFout/sub) يجب أن يكون تدفق المياه (QSubfout/sub) مرات التركيز في تيار خارج (CSUBXF/sub):

   $M_ {xfout} == C_ {xf} Q_ {fout} $

   بافتراض أن الخزان المقلب يعطي تركيز المغذيات لخزان fink إلى:

   $C_ {xf} = M_ {xf} /V_F $

   يمكن اشتقاق المعادلات التفاضلية لجزء RAS إلى:

   $XV_F/DT = Q_ {زعنفة} -Q_ {الصنبور} $

   $DM_ {XF} /DT = M_ {xfin} -M_ {xfout} $،

   

   ** الشكل 11.21** مثال SDTD لتبادل RAS و HP

   وبالنسبة للتركيز

   $dc/dt= (Q_ {زعنفة} C_ {xfin} -Q_ {fout} C_ {xf} /V_F) $

   11.7.3 البرمجيات

   بالإضافة إلى لغات الكمبيوتر الأساسية، مثل فورتران، C ++ و بيثون، للحساب السريع والتنفيذ الخاص بالمستخدم بالكامل، تتوفر جميع أنواع أدوات البرامج المتقدمة. توفر أدوات البرمجيات المتقدمة هذه مجموعة متنوعة من البيئات والمفاهيم والخيارات. يمكننا تصميم متغيرات الحالة والمعادلات التفاضلية والاتصالات والحلقات. وبالإضافة إلى ذلك، يمكننا استخدام نموذج لمحاكاة، وتحليل الاستقرار، والتحسين والسيطرة.

   الأسباب الرئيسية لنمذجة النظام هي فهمه والتحكم فيه. لذلك، يساعد النموذج على التنبؤ بديناميات النظام أو سلوكه. ويمكن أن تسمح لنا تطبيقات البرمجيات بالقيام بثلاث مهام لاحقة: (أ) النمذجة نفسها، (ب) محاكاة النموذج (النماذج)، (ج) تحسين النموذج و/أو المحاكاة.

   برنامج Mathematica هو لتحليل وظيفي للمشاكل وصفها رياضيا (ولفرام 1991). ويستند هذا المفهوم على نهج ليسب (مكارثي وليفين 1965.)، وهي لغة برمجة وظيفية فعالة للغاية. بناء الجملة بسيط إلى حد معقول، وهذا البرنامج هو شعبية في الرياضيات والفيزياء وعلم الأحياء النظم. خصوصا، وحدة ندسولوف يساعد على حل المعادلات التفاضلية العادية، رسم الحل والعثور على قيم محددة.

   يتم تقديم أدوات مشابهة جدا لحل ODEs من قبل Maple. هذا البرنامج هو قوي جدا; بين معالمه تنتمي حل مشاكل الحدود, الحلول الدقيقة والتقريب الرياضي. Copasi (محاكي مسار معقد) هو أداة برمجية لمحاكاة وتحليل الشبكات البيوكيميائية عبر المعادلات التفاضلية العادية.

   SAGEMATH هو نظام برمجيات رياضيات مفتوح المصدر مجاني. البرنامج هو بيثون القائم ويسهل محاكاة نماذج ODE. برنامج Data2Dynamics عبارة عن مجموعة من الطرق العددية للنمذجة الديناميكية الكمية وهو نموذج شامل ولغة وصف البيانات. يتيح البرنامج تحليل الضوضاء والمعايرة والتنبؤات عدم اليقين، ولديه مكتبات من النماذج البيولوجية.

   ربما تكون أفضل لغة محاكاة هي Simula (ربما لم تعد قيد الاستخدام) و Simula 67، التي تعتبر في البداية كحزمة لـ Algol 60. وكانت هذه هي أول لغات وجوه المنحى تماما، وإدخال الطبقات، والميراث، والفئات الفرعية، جامع القمامة وغيرها. في بداية القرن الحادي والعشرين، حصل المبدعون أول-يوهان دال وكريستين نيغارد على ميدالية IEEE جون فون نيومان وجائزة A. تورينغ (دال ونيغارد 1966).

   كانت الفكرة وراء Simula أن الكائنات لها حياة؛ فإنها تبدأ في الوجود، وتفعل وجودهم وتتوقف. يتم تعريف الكائنات كفئات عامة (رمز القالب)، ولكل مثيل من هذا الكائن «حياة» في المحاكاة. كان من الصعب جدا تعلم اللغة. ومع ذلك، فإنه يوفر إمكانية لنموذج العمليات كائن حسب الكائن وتشغيل محاكاة حياتهم. تعمل المحاكاة على أساس الأحداث المنفصلة، ومن الممكن محاكاة الكائنات في الروتين المشترك. يمكن بدء تشغيل المزيد من المهام وتشغيلها وفصلها واستئنافها وإكمالها في فترات زمنية متداخلة في عمليات شبه متوازية. الأجهزة اليوم يسمح لنا النمذجة والمحاكاة في المواضيع المتوازية تماما. ومع ذلك، تم استخدام العديد من مفاهيم Simula بالفعل لتطوير لغات أخرى، وهي Java و C++/C\ # ومكتبات الكائنات الثابتة مثل DOL (Soukup و Machacek 2014). الخلف الحالي لـ Simula هو BETA، الذي يوسع ويعرض إمكانيات الميراث في مفاهيم الطبقات المتداخلة (الفرعية) (مع التوقيت المحلي المتداخل) والأنماط (Madsen et al. 1993).

   هو دائما خيار لاستخدام أي من اللغات وجوه المنحى ومكتبات محددة وبرنامج كل التعليمات البرمجية اللازمة لنموذج معين. من ناحية أخرى، تسمح بيئات البرمجة الرسومية الموجودة بالفعل بتصميم وربط بنية النظام النموذجي من مكتبات الكائنات (مولد الإشارة، المجموع، التكامل، وما إلى ذلك)، parametrize لهم وتشغيل المحاكاة في الوقت الافتراضي.

   برنامج آخر شائع للمحاكاة هو MathWorks Simulink، واصفا نفسه كأداة تصميم على أساس نموذج. البيئة تسمح للجمع بين و parametrize كتل محددة مسبقا (من مجموعة واسعة من المكتبات) والرسوم البيانية في النظم الفرعية. تتم البرمجة باستخدام كتل رسومية واتصالاتها في أجزاء وظيفية مع حلقات التغذية المرتدة. وتستخدم البيئة على نطاق واسع للتحكم والأتمتة ومعالجة الإشارات. إمكانية أخرى هي دمج التعليمات البرمجية الخاصة من لغة MathWorks Matlab أو استخدام صناديق الأدوات المختلفة (Jablonsky et al. 2016). واحد منهم، SENSSB، يركز على تحليل الحساسية ويسمح لاستيراد نماذج أخرى باستخدام لغة ترميز بيولوجيا النظم. لمجرد التصور من النماذج الموجودة في Simulink، فمن الممكن أيضا استخدام عارض نماذج سريعة جدا diffplug. تدعم pottersWheel نمذجة الأنظمة الديناميكية المعتمدة على الوقت ومعايرة المعلمات والتحليل والتنبؤ. أداة مثيرة للاهتمام هي التصميم التجريبي للتحقق من النموذج.

   لنمذجة وتحليل ديناميات النظام، يتم استخدام استراتيجية مماثلة من قبل تطبيق البرمجيات Stella Architect isee، حيث يتكون النموذج من كتل، والتي ترتبط من قبل العلاقات. تسمح ستيلا بنمذجة ومحاكاة أنواع مختلفة جدا من التطبيقات، بدءا من الاحتياجات الطبية وحتى بناء المباني والطائرات. يتم تسويق ستيلا في بعض الأحيان كبرنامج Ithink. تم تصميم برنامج Powersim في الأصل لأغراض اقتصادية. ومع ذلك، تطورت إلى أداة أكثر تطورا، بما في ذلك المحاكاة الإلكترونية أو الطاقة الشمسية أو المعالجة من تعاطي المخدرات. يقوم المطور السابق لـ Powersim حاليًا بإنتاج برنامج مماثل للمهام الأكثر تعقيدًا Dynaplan Smia. Vensim هو نظام لنمذجة علاقات البيانات الكبيرة للأنظمة الحقيقية. قوة Vensim هي أنه يسمح بالتتبع السببي وتحليل الحساسية والمعايرة والمحاكاة المكثفة. ومع ذلك، فإن البرنامج قادر أيضًا على التعامل مع مجموعة واسعة من الأنظمة الحقيقية البسيطة والمعقدة (Hassan et al. 2016). True-World برنامج ديناميكيات النظام يسهل المحاكاة الديناميكية متعددة الأجسام المعقدة في وقت منفصل ومستمر. النمذجة تبدأ أساسا من الأرصدة.

   نهج مختلفة تماما للنمذجة والمحاكاة هي الآلي الخلوي أو نهج النمذجة القائمة على وكيل، شعبية من قبل ستيفن ولفرام (ولفرام 1991) كنوع جديد من العلوم. ويسمى هذا النهج في بعض الأحيان أيضا لعبة الحياة. يتم تنفيذ النمذجة من خلال تفاعلات الأفراد المستقلين (ماكال وشمال 2005). وتظهر عمليات المحاكاة سلوكا ناشئا وبالتالي فهي تحظى بشعبية كبيرة في بيولوجيا النظم لديناميات السكان. أداة بسيطة للنمذجة والمحاكاة الأساسية (والمتقدمة، وكذلك) المستندة إلى وكيل هو برنامج NetLogo، حيث أوصاف بسيطة و parametrization خلق نماذج قوية. البرنامج يسمح التصور من تطور الوقت وتحريض الضوضاء (Stys et al. 2015). يتم كتابة التطبيق في جافا، مما يحد في بعض الأحيان من الذاكرة المتاحة. ربما كان أكبر جهد في النمذجة متعددة العوامل من خلال تطوير برنامج Wolfram، وهو استمرار Mathematica الشعبية، مع أدوات موسعة للنمذجة والمحاكاة. وقد وضعت النمذجة مثل Simulink في دعوى أكثر جاذبية وأيضا يخلق إمكانيات النمذجة القائمة على وكيل وأكثر من ذلك بكثير الأدوات للتخصصات الرياضية الأخرى (الإحصاءات متعددة المتغيرات، والتعدين البيانات، والتحسين العالمي).

   AnyLogic هو برنامج مثير جدا للاهتمام لمشاكل التدفق — المعلومات, المال, حركة المرور, اللوجستية والتعدين. المحاكاة يحل مشكلة التدفق الأمثل في النظام المصمم مع الحد الأدنى من الجهد والكفاءة القصوى. والمفاهيم المستخدمة هي ديناميات النظام والنمذجة القائمة على العميل والحدث الدقيق. كما يقدم الهجينة بين مفاهيم النمذجة المختلفة. والبرنامج مفيد، على سبيل المثال، في عمليات محاكاة انتشار الوباء (Emrich et al. 2007).

   أداة نمذجة أخرى قائمة على العميل هي Insight Maker، لمحاكاة تفاعل السكان في المساحة الجغرافية أو الشبكة. يدعم البرنامج بناء نموذج رسومي، واستخدام نماذج متعددة، جزءا لا يتجزأ من البرمجة وأدوات التحسين (فورتمان-رو 2014).

   بالنسبة للنمذجة نفسها، يمكن استخدام وصف متغيرات الحالة، حل ODEs، parametrization وتحليل التبعية الوقت، المجموعة الأولى من البرامج، من Mathematica إلى Matlab، دون تردد. وهي تمثل أدوات قوية لأغراض النمذجة. في حالة التحليل الأكثر تعقيدا، مثل المتعلقة بالبيانات الكبيرة، والمحاكاة، وتحريض الضوضاء، والتحسين، والحساسية و ستوكاستيكش، هناك حاجة إلى أدوات أكثر تقدما، مع نهج وجوه المنحى، والتي تنطوي أيضا على تحريض أعلى في بناء الجملة لغات البرمجة.

8. 11-8 المناقشة والاستنتاجات

   Original publication 2019 · نُشر لأول مرة على FarmHub Learn 2020-06-04 · Aquaponics Food Production Systems

   Aquaponics هي أنظمة تقنية وبيولوجية معقدة. على سبيل المثال، التفسيرات المحتملة للأسماك التي لا تنمو بشكل صحيح يمكن أن تكون حصص غذائية صغيرة، ونوعية المياه الضارة، والمشاكل التقنية التي تسبب الإجهاد، وما إلى ذلك نظرا لبطء البيولوجيا بطبيعتها، فإن التحقيقات العلمية لصحة هذه التفسيرات ستكون مملة وتتطلب العديد من التجارب التجريبية ل الحصول على جميع العوامل الهامة وتفاعلاتها، وتتطلب الكثير من المرافق والخبرة ووقت البحث والأصول المالية. ولذلك، تم تناول مسألة نمذجة النظم المائية في هذا الفصل. وفي علم الأحياء المائية، يلزم وضع النمذجة لأهداف مختلفة: (1) البصيرة/الفهم، (2) التحليل، (3) التقدير، (4) الإدارة والمراقبة. ولجميع هذه الأهداف، هناك حاجة إلى نماذج مناسبة. فعلى سبيل المثال، لتحقيق الهدفين 2 و3، يمكن استخدام نهج تجريبي يستخدم نماذج إحصائية لتحليل البيانات المستمدة من التجارب التجريبية السابقة بهدف استخلاص أكبر قدر ممكن من المعلومات دون إجراء تجارب جديدة. ويمكن للنماذج الإحصائية أن تكشف عن أهم العوامل التي تؤثر على إنتاج الأسماك والمحاصيل في النظم المائية. و يمكن أن تركز التجارب المقبلة على هذه العوامل, مما يجعل استخدام الأصول البحثية المكلفة أكثر فعالية.

   وتعقيد النظم المائية، نظرا لطابع التغذية المرتدة والتفاعلات بين النظام المائي، ومعالجة المياه ونمو الأسماك، يعني أنه من أجل تحقيق الهدفين (1) و (4)، أي فهم أو تحسين النبات (التكوين والحجم والأسماك والأعلاف والتدفقات، وما إلى ذلك) فيما يتعلق إلى التكلفة والاستقرار والمتانة ونوعية المياه، هناك حاجة إلى نماذج نظرية غير تافهة لمعظم مكونات النظام الموصوفة في هذا الفصل. وتتمثل ميزة هذه النماذج النظرية المعروضة على النماذج الإحصائية في قدرتها الأقوى على تحليل العملية الكامنة وراء الأحياء المائية وإمكانية وضع نموذج للجانب الزمني (الديناميات). النماذج الإحصائية فقط تؤكد أو تدحض فرضية وإلى أي مدى تتباين المتغيرات ولكن لا تقدم أي دليل على العمليات الأساسية. من ناحية أخرى، تسمح لنا النماذج النظرية بمحاكاة العمليات وفقًا لفرضية، ومقارنة المحاكاة بالبيانات الملاحظة، وتقييم كل من الفرضية والنموذج وإجراء عمليات التكيف. وقد لا تتجاوز صلاحية النماذج الإحصائية النطاق التشغيلي الذي دربت عليه، في حين يمكن تعريف النماذج النظرية واستخدامها في طائفة واسعة من البيئات، شريطة التحقق من صحة النماذج لهذه النطاقات قبل تطبيقها. على سبيل المثال، لا يمكن تطبيق نموذج الانحدار المتعدد المستخدم لتقييم العلاقات بين نمو الأسماك مع Oreochromis niloticus كنوع من الأسماك والمتغيرات البيئية في مرفق الأحياء المائية في ألمانيا بسهولة على إسبانيا باستخدام Cyprinus carpio، في حين أن النموذج النظري الذي يصف العمليات (مثل سلوك الأسماك، وتربية الأحياء المائية، وإيكولوجيا المياه العذبة) كمعادلات رياضية يمكن تعديلها بسهولة نسبيا لأن الأسماك والعملية الإيكولوجية الكامنة وراء هذا النموذج هي نفسها أساسا بالنسبة للموقعين.

   ومع ذلك, فإن النماذج النظرية تتطلب أيضا بعض البارامترات مثل ثوابت التفاعل و سرعة تسوية المادة في صهريج التسوية التي يتعين تحديدها. ويتحقق ذلك عادة على أساس دراسة تجريبية لمرفق واحد أو عدد قليل جدا من المرافق أو في معظم الحالات من دراسات سبق نشرها (مصادر ثانوية). فالدراسات التي تستند إلى مصادر ثانوية لها قيود يفرضها الهيكل المعين و مقدار البيانات المتاحة, و التي لا توجد عندما تأتي البيانات من إعداد تجريبي مصمم خصيصا لل دراسة. ومع ذلك، فإن تقدير بارامترات النموذج باستخدام البيانات التجريبية من مرفق واحد فقط يمكن أن يكون لديه مشاكل فيما يتعلق بالتعميم وتكرار النتائج بسبب ظروف معينة موجودة في الدراسة. وفي بعض الأحيان تفرض ندرة البيانات قيودا قوية على النماذج التي تحد من تطبيقها العملي. و يساعد وضع دراسات لتقدير البارامترات مع بيانات أولية تستخدم عددا أكبر من مرافق علم الأحياء المائية مقارنة بالدراسات السابقة على التغلب على القيود الحالية و توفير نتائج أفضل و موثوق بها. هذا، ومع ذلك، ليس تحديا سهلا للباحثين المائية.

   محاكاة أكوابونيكس مع النماذج الرياضية في إطار مجموعة واسعة من ظروف الإدارة سوف تحسن فهم أكوابونيكس، والتحقق من تكوينات أكوابونيكس المختلفة وتوجيه الطريق إلى الاستراتيجيات الواعدة لتحسين مرافق أكوابونيكس. مرة أخرى، يمكن أن يؤدي ذلك إلى طريقة أكثر كفاءة لإجراء التجارب.

   كما عرضت في هذا الفصل بعض أدوات النمذجة. و تقليديا, استخدمت مخططات المخزون و التدفقات لفهم العمليات كأدوات دعم لل تحليل الكمي. وهي تستخدم لفهم تدفق و تدفقات الكميات ول كنها تفتقر إلى القدرة على توضيح المعلومات المرتبطة بالتدفق و التدفقات. يمكن استخدام مخطط الحلقة السببية (CLD) لنقل نظام SFD المعقد إلى هياكل التغذية المرتدة المبسطة مفهومة. معا، يحدد SFD و CLDs بشكل كامل نظام المعادلة التفاضلية. إذا كان هناك حاجة فقط إلى فهم نوعي بسيط للنظام، ثم CLD و SFD قد تكون كافية، ولكن إذا كانت الإجابة تتطلب دقة عددية، ثم يمكن التحقيق في المشكلة أكثر من ذلك مع الرسوم البيانية أداة ديناميكية النظام (SDTD) وبعد ذلك يتم نمذجها في أداة برمجية للمحاكاة العددية.