Source material

Sura ya 11 Aquaponics Systems Modeling

1. 11.1 Utangulizi

   Original publication 2019 · Ilichapishwa kwanza kwenye FarmHub Learn 2020-06-04 · Aquaponics Food Production Systems

   Kwa ujumla, mifano ya hisabati inaweza kuchukua fomu tofauti sana kulingana na mfumo unaojifunza, ambao unaweza kuanzia kijamii, kiuchumi na mazingira hadi mifumo ya mitambo na umeme. Kwa kawaida, mifumo ya ndani ya mifumo ya kijamii, kiuchumi au mazingira haijulikani sana au kueleweka na mara nyingi seti ndogo za data zinapatikana, wakati ujuzi wa awali wa mifumo ya mitambo na umeme ni katika ngazi ya juu, na majaribio yanaweza kufanywa kwa urahisi. Mbali na hili, fomu ya mfano pia inategemea sana lengo la mwisho la utaratibu wa mfano. Kwa mfano, mfano wa kubuni mchakato au simulation lazima iwe na maelezo zaidi kuliko mfano uliotumiwa kusoma matukio tofauti ya muda mrefu.

   Hasa, kwa aina mbalimbali ya maombi (kwa mfano Keesman 2011), mifano ni maendeleo kwa:

   • Kupata au kupanua ufahamu katika matukio tofauti, kwa mfano, kurejesha mahusiano ya kimwili au ya kiuchumi.

   • Kuchambua tabia ya mchakato kwa kutumia zana za simulation, kwa mfano, mafunzo ya mchakato wa waendeshaji au utabiri wa hali ya hewa.

   • Tathmini vigezo vya hali ambavyo haviwezi kupimwa kwa urahisi kwa wakati halisi kwa misingi ya vipimo vinavyopatikana, kwa mfano, maelezo ya mchakato wa mtandaoni.

   • Udhibiti, kwa mfano, katika udhibiti wa mtindo wa ndani au dhana ya udhibiti wa uingizaji wa mfano au kusimamia michakato.

   Hatua muhimu katika modeling ya mfumo wowote ni kupata mfano hisabati ambayo vya kutosha inaeleza hali halisi au hali. Kwanza, mipaka ya mfumo na vigezo vya mfumo vinapaswa kuwa maalum. Kisha mahusiano kati ya vigezo hivi yanapaswa kuwa maalum kwa misingi ya ujuzi wa awali, na mawazo juu ya uhakika katika mfano yanapaswa kufanywa. Kuchanganya habari hii inafafanua muundo wa mfano. Bado mfano inaweza kuwa na baadhi ya coefficients haijulikani au inkabisa inayojulikana, vigezo mfano, ambayo katika kesi ya tabia wakati tofauti kufafanua seti ya ziada ya vigezo mfumo. Kwa utangulizi wa jumla wa modeling hisabati sisi rejea, kwa mfano, Sinha na Kuszta (1983), Willems na Polderman (1998) na Zeigler et al. (2000).

   Katika sura hii, mfano wa mfumo wa uzalishaji wa aquaponic (chakula) utaelezwa. Kielelezo 11.1 kinaonyesha mfano wa kawaida wa mfumo wa AP, i.e. kinachojulikana kama mfumo wa aquaponic wa kitanzi cha tatu. Kutokana na kanuni za msingi za mfano, kwa kutumia sheria za uhifadhi na mahusiano ya kikatiba, mifano ya hisabati ya kila aina ya mifumo ya AP kawaida huwakilishwa kama seti ya milinganyo ya kawaida au ya sehemu tofauti. Mifano hii ya hisabati hutumiwa kwa kawaida kwa kubuni, makadirio na udhibiti. Katika kila moja ya malengo haya maalum modeling, sisi kutofautisha kati ya uchambuzi na awali.

   

   Kielelezo 11.1 kilichopigwa, mfumo wa aquaponic wa kitanzi cha tatu na mifumo ya RAS, hydroponic na remineralization. (Goddek, 2017)

   Muhtasari wa sura ni kama ifuatavyo. katika Sect. 11.1 baadhi background juu ya mifumo ya hisabati modeling ni iliyotolewa. Sehemu 11.2, 11.3, 11.4 na 11.5 kuelezea modeling) kuelezea modeling ya reenhouse-modeling ya mfumo wa ulture (RAS), digestion ya anaerobic, hydroponic (HP) chafu na mfumo wa AP wa kitanzi, kwa mtiririko huo. Katika Sect. 11.6 zana modeling ni kuletwa na mfano na baadhi ya mifano. Sura inahitimisha na sehemu ya Majadiliano na Hitimisho

2. 11.2 Background

   Original publication 2019 · Ilichapishwa kwanza kwenye FarmHub Learn 2020-06-04 · Aquaponics Food Production Systems

   Ufafanuzi wengi wa mfumo zinapatikana, kuanzia maelezo huru kwa michanganyiko kali ya hisabati. Katika kile kinachofuata, mfumo unachukuliwa kuwa kitu ambacho vigezo tofauti vinaingiliana katika kila aina ya mizani ya muda na nafasi na ambayo hutoa ishara zinazoonekana. Aina hizi za mifumo pia huitwa mifumo ya wazi. Uwakilishi wa picha ya mfumo wa wazi wa jumla (S) na ishara za pembejeo za vector na pato zinawakilishwa kwenye Mchoro 11.2. Hivyo, pembejeo nyingi au matokeo huunganishwa katika mshale mmoja. Hivyo, vigezo vya mfumo vinaweza kuwa scalars au vectors. Aidha, wanaweza kuwa na kazi za kuendelea au za kutosha za wakati. Ni muhimu kusisitiza kwamba mishale katika Kielelezo. 11.2 inawakilisha mtiririko wa ishara na hivyo si lazima mtiririko wa kimwili.

   Inawezekana pia kuunganisha mifumo kwenye mtandao, kama katika mfumo wa AP, na sambamba, maoni na njia za kulisha. Kielelezo 11.3 inatoa mfano wa mtandao huo.

   Kwa uchambuzi wa mtawala/usimamizi na awali, mara nyingi ni rahisi kuunganisha mfumo (S) kwa mkakati wa mtawala au usimamizi (C), kama ilivyo kwenye Mchoro 11.4. Mara nyingi pembejeo kwa mkakati wa mtawala au usimamizi ni ishara ya uendeshaji wa nje ya mfumo uliodhibitiwa, na pato la mfumo ni tabia ya mfumo uliozingatiwa.

   

   Tini. 11.2 Uwakilishi wa mfumo wa wazi

   

   Tini. 11.3 Fungua uwakilishi wa mtandao wa mfumo

   

   Tini. 11.4 Mfumo wa kudhibitiwa

   

   mtini. 11.5 Mfano makao mfumo kudhibitiwa

   Hatimaye, ili kusisitiza kuingizwa kwa mfano wa hisabati (M) katika muundo wa mtawala au mkakati wa usimamizi, uwakilishi wa mfumo wa kudhibitiwa unaofuata unaletwa (Mchoro 11.5).

   Kwa sasa, inatosha kuwasilisha uwakilishi wa mchoro wa kuzuia. Katika sehemu zifuatazo, mfano wa mifumo ya AP utafanyika kwa undani zaidi.

   Katika nadharia ya mifumo muundo wa msingi wa mfano wa hisabati (M) ni schematically kuwakilishwa kama katika Mtini. Katika Mtini. 11.6, x ni kinachojulikana hali ya mfumo, u pembejeo ya kudhibiti, y pato, w pembejeo ya usumbufu na v kelele ya pato. Kwa ujumla, kila moja ya vigezo hivi ni vector yenye thamani.

   

   Tini. 11.6 muundo wa msingi wa mfano wa hisabati (M)

   Kwa wakati unaoendelea, seti inayofuata ya equations inaelezea mfano wa kawaida wa nguvu (M), na parameter vector p, katika kile kinachoitwa fomu ya hali ya nafasi:

   $\ frac {dx (t)} {dt} =f (t, x (t), u (t), w (t); p),\ x (0) =x_0$ (11.1)

   $ y (t) =g (t, x (t), u (t); p) +v (t),\ t\ in\ Re^+$ (11.1)

   ambapo equation ya kwanza inaelezea mienendo isiyo ya kawaida na ya muda ya mfumo kwa suala la vigezo vya hali (x) na ya pili inaonyesha uhusiano wa algebraic kati ya u, x na y. Uwakilishi huu wa hali ya nafasi imekuwa mwanzo wa utekelezaji wa programu nyingi za kubuni, udhibiti na ukadiriaji. Katika kile kinachofuata, hata hivyo, mifano tu ya kuamua, hivyo bila vectors stochastic v na w, huchukuliwa. Hebu kuonyesha nadharia hii juu ya mfumo samaki tank.

   Mfano: Samaki Tank System

   Fikiria tank ya samaki ifuatayo, ambayo ni mfano wa kawaida wa mfumo wa jumla uliowasilishwa kwenye Mchoro 11.7.

   Hebu tuanze na kubainisha ujuzi wetu kabla ya mifumo ya ndani ya mfumo. Uwiano wa wingi wafuatayo unaweza kuelezwa kwa suala la kiasi cha tank ya kuhifadhi (V), pia huitwa hali ya mfumo, mapato _u (t) _ na outflows _y (t) _:

   $\ frac {dV (t)} {dt} =u (t) -y (t) $ (11.2)

   Tuseme kuna mtawala wa ngazi (LC) ambayo inaendelea outflow sawia na kiasi katika tank. Hii inaweza kutekelezwa kwa kutekeleza sheria inayofuata ya udhibiti wa sawia,

   $ Y (t) =KV (t) $ (11.3)

   na K halisi, chanya mara kwa mara. Kwa hiyo, baada ya kubadili Eq. (11.3) ndani ya (11.2), tunapata usawa wafuatayo

   $\ frac {dV (t)} {dt} +KV (t) =n (t) $ (11.4)

   

   Mtini. 11.7 Samaki tank na mtiririko kiasi kudhibitiwa kwa kutumia kiwango cha mtawala (LC)

   Kwa usawa huu wa kutofautiana wa mstari na coefficients ya mara kwa mara, suluhisho la uchambuzi lipo na linatolewa na

   $ y (t) =y (0) e^ {-Kt} +\ Int^t_0KE^ {-K (t-s)} u (s) ds$ (11.5)

   chini ya dhana kwamba u (t) = 0 kwa t\ 0. Kutokana na mfano huu ni wazi kwamba kutumia kanuni za kwanza - uhifadhi wa wingi katika kesi hii - moja kwa moja husababisha usawa wa kawaida wa tofauti. Katika muundo wa hali ya hali, mfano unaweza kuwakilishwa kama

   $\ frac {dx (t)} {dt} =-Kx (t) +u (t) $ (11.6)

   $\ y (t) =Kx (t) $ (11.6)

   Kwa kiasi cha $x$, pembejeo ya mtiririko wa $u $ na faida ya mtawala wa $K $. Hivyo, kwa upande wa hali ya jumla ya nafasi Eq. (11.1), $f (t, x (t), u (t); p)\ equiv -Kx (t) + u (t) $ na $g (t, x (t), u (t); p)\ equiv Kx (t) $.

   Kwa mbili kiasi kudhibitiwa mizinga samaki katika mfululizo na kiasi V<sub1/sub na Vsub2/sub, na mtawala kupata Ksub1/Sub na Ksub2/sub, kwa mtiririko huo, mbili mizani molekuli inaweza kuwa yaliyoandaliwa, yaani.

   $\ frac {DV_1 (t)} {dt} =-K_1V_1 (t) +u (t) $ (11.7)

   $\ frac {DV_2 (t)} {dt} =K_1V_1 (t) -K_2V_2 (t) $ (11.7)

   Katika fomu ya vector-matrix, na kwa outflow ya kimwili y (t), tunaweza kuandika:

   $\ frac {d} {dt}\ kuanza {bmatrix} V_1 (t)\ V_2 (t)\ mwisho {bmatrix} =\ kuanza {bmatrix} -K_1 & 0\ K_1 & -K_2\ mwisho {bmatrix}\ kuanza {bmatrix} V_1 (t)\ mwisho {bmatrix} kuanza {bmatrix} 1\ 0\ mwisho {bmatrix} u (t) $ (11.8)

   $ y (t) =K_2V_2 (t) $ (11.8)

   Na hivyo, na $X_1=V_1, X_2=v_2:F (t, x (t), u (t); p)\ equiv\ kuanza {bmatrix} -K_1x_1 (t) +u (t)\ k_1x_1 (t) -K_2x_2 (t)\ mwisho {bmatrix} $ na $g, x (t), u (t); p)\ equiv K_2x_2 (t) $.

   Katika sehemu zifuatazo, kila mfumo wa mfumo wa AP (Mchoro 11.1) utaelezwa kwa undani zaidi.

3. 11.3 RAS Modeling

   Original publication 2019 · Ilichapishwa kwanza kwenye FarmHub Learn 2020-06-04 · Aquaponics Food Production Systems

   Ufugaji wa samaki duniani ulifikia tani milioni 50 mwaka 2014 (FAO 2016). Kutokana na idadi ya watu wanaoongezeka, kuna mahitaji makubwa ya protini za samaki. Ukuaji endelevu wa ufugaji wa maji unahitaji teknolojia za riwaya (bio) kama vile recirculating mifumo ya ufugaji wa maji (RAS). RAS na matumizi ya chini ya maji (Orellana 2014) na kuruhusu kusindika bidhaa excretory (Waller et al. 2015). RAS hutoa hali nzuri ya maisha kwa samaki, kama matokeo ya matibabu ya maji mengi, kama vile kujitenga kwa chembe, nitrification (biofiltration), kubadilishana gesi na udhibiti wa joto. Bidhaa zilizoyeyushwa na chembechembe zinaweza kuhamishiwa kwa matibabu ya sekondari kama vile mmea (Waller et al. 2015) au uzalishaji wa mwani katika mifumo jumuishi ya maji ya maji (IAAC). Mifumo ya IAAC ni mbadala endelevu kwa mifumo ya kawaida ya ufugaji wa maji na hasa ni upanuzi wa kuahidi kwa RAS. Katika RAS itakuwa muhimu kusambaza maji ya mchakato ambayo ina athari maalum kwa teknolojia ya mchakato katika wote, RAS na mfumo wa mwamba/mmea. Kuchanganya RAS na mfumo wa mwamba/mmea, ufahamu wa kina wa mwingiliano kati ya samaki na matibabu ya maji ni muhimu na unaweza kupatikana kutokana na modeling nguvu. Kimetaboliki katika samaki ifuatavyo muundo wa kila siku ambao unawakilishwa vizuri na kiwango cha uokoaji wa tumbo (Richie et al. 2004). Kugawanyika kwa chembe, biofiltration na kubadilishana gesi ni chini ya mfano huo. Kwa madhumuni ya kubuni tabia ya vipengele vya msingi vya mfumo wa matibabu ya RAS inapaswa kuchunguzwa kupitia mifano ya simulation. Mifano hizi za simulation ni ngumu sana. Inapatikana mifano ya namba ya RAS huchukua sehemu ndogo tu ya utata na kuzingatia sehemu tu ya vipengele na taratibu zinazofanana. Kwa hiyo, katika sura hii, sehemu ndogo tu ya mfano wa nguvu wa RAS itawasilishwa, i.e. biofiltration ya msingi ya nitrification. Uongofu wa amonia ya sumu katika nitrati ni mchakato mkuu katika mchakato wa matibabu ya maji katika RAS. Katika zifuatazo, mfano wa nguvu wa usawa wa wingi wa excretion ya amonia ya samaki na uongofu wa amonia katika nitrati utaonyeshwa pamoja na uhamisho wa virutubisho kwenye mfumo wa aquaponic. Kwa hili inawezekana si tu kwa mhandisi RAS lakini pia kuunganisha uzalishaji wa samaki katika mfumo wa IAAC kulingana na vigezo halali.

   11.3.1 Mfano wa Nguvu wa Biofiltration ya Nitrification katika RAS

   Mfano huo umegawanyika katika mfano wa samaki kwa bahari ya Ulaya, Dicentrarchus labrax, mfano unaoelezea excretion ya muda wa amonia, na mfano wa nitrification (Mchoro 11.8). Mfano wa excretion wa samaki huletwa katika mfano kupitia vector ya pembejeo u (Eq. 11.15), sawa na mbinu inayotumiwa na Wik et al. (2009). Ugumu wa mfano wa samaki huhifadhiwa chini ili uweze kuelezea njia yake ya utekelezaji. Hata hivyo, utangulizi mfupi katika samaki modeling ni iliyotolewa katika Sect. 11.3.2. Masuala manne ya msingi muhimu kuelezea mtiririko wa virutubisho katika RAS (Badiola et al. 2012) ni:

   1. Mtiririko Q, ambayo ni mchakato wa jumla wa mtiririko wa maji kwa wakati wa kitengo kupitia RAS, huamua uhamisho mkubwa wa suala lolote la kufutwa na la chembe, ikiwa ni pamoja na amonia na nitrati.
   2. Excretion ya amonia ya pembejeo ya samaki kwenye maji ya mchakato wa RAS na inaonyeshwa na bidhaa ya tumbo B na vector u (Eq 11.15).
   3. Uongofu wa amonia ndani ya nitrate, unaofanyika katika nitrification, unaonyeshwa katika vector ya nitrification n (Eq 11.15).
   4. Uhamisho wa virutubisho kutoka RAS hadi mfumo wa HP unaounganishwa unaonyeshwa katika vectoru (Eq 11.15). Vipengele vingine muhimu vya mnyororo wa mchakato wa RAS kama vile kuondolewa imara, mkusanyiko wa oksijeni iliyoyeyushwa na mkusanyiko wa dioksidi kaboni ha Vidokezo vya kuiga picha hizi vinaweza kupatikana katika Makundi. 3.1.1 na 3.2.2 ya kitabu hiki.

   

   Mtini. 11.8 RAS kuanzisha na tank samaki, pampu, nitrification reactor na uhamisho wa maji kwenye mfumo wa hydroponic

   11.3.2 Samaki

   Mifano mbalimbali katika fasihi za kisayansi zinatabiri ukuaji na ulaji wa kulisha wa aina tofauti za majini. Mifano huelezea ukuaji kama faida ya uzito kwa siku, kama ongezeko la ukuaji wa asilimia au kama kiwango maalum cha ukuaji kulingana na mfano wa ukuaji wa kielelezo. Mifano mara nyingi halali kwa hatua maalum za maisha. Matumizi ya kulisha, majani na jinsia yanaathiri pato la mfano pamoja na hali ya mazingira kama vile joto, kiwango cha oksijeni na mkusanyiko wa virutubisho (Lugert et al. 2014). Utafiti wa makini unahitajika kutambua mfano sahihi unaotumiwa kwa programu maalum. RAS ya kibiashara ambayo ina makundi kadhaa ya samaki katika hatua tofauti za maisha inahitaji modeling kuingiza cohorts katika mfano (Kielelezo 8.6) (Halamachi na Simon 2005). Mzunguko wa molekuli wa excretory kwa bahari ya Ulaya (Dicentrarchus labrax) unaweza kuhesabiwa na algorithms iliyochapishwa na Lupatsch na Kissil (1998).

   Hapa molekuli ya nitrojeni wavu inapita ndani ya mchakato maji inakadiriwa kutokana na utungaji wa malisho (maudhui ya protini), kiasi cha chakula kilichopewa na nitrojeni iliyohifadhiwa katika tishu za mwili kupitia ukuaji (uzito wa nyongeza) wa samaki. Hasara za nitrojeni za faecal hazijumuishwa katika mfano, lakini kiwango cha excretion kinarekebishwa kuchukua sehemu ya 0.25 na 0.75 ya excretion ya nitrojeni kwa kupoteza faecal na excretion ya amonia, kwa mtiririko huo. Pembejeo ya nitrojeni kupitia kulisha samaki inakadiriwa kutokana na maudhui ya protini na maudhui ya wastani ya nitrojeni ya protini ambayo inadhaniwa kuwa 0.16. Maudhui ya protini ya tishu za bahari yanaripotiwa karibu na protini 0.17 g gsup-1/sup seabass (Lupatsch et al. 2003). Kwa samaki kupata uzito wa mwili kwa kuteketeza kiasi fulani cha kulisha, excretion ya nitrojeni (xSubN, excreted/sub, g) inaweza kuhesabiwa kutoka Eq. (11.9). Inachukuliwa kuwa chakula (Xsubfeed/Sub) kina 0.5 g protini gsup-1/sup samaki. Inachukuliwa zaidi kuwa kiwango cha uongofu wa malisho ni sawa na 1, yaani. 1 g ya matumizi ya kulisha husababisha 1 g ya ongezeko la uzito wa mwili (Mchoro 11.9):

   $X_ {N, excreted} = X_ {feed} * 0.16 * 0.75 * (0.5 - 0.17) $ (11.9)

   Kuyeyuka amonia excreted kupitia gills ya samaki ifuatavyo mfano sawa kila siku kama kiwango cha tumbo uokoaji (GER). GER inaelezwa kwa maji baridi na samaki ya maji ya joto na Yeye na Wurtsbaugh (1993) na Richie et al. (2004), kwa mtiririko huo. Mfano wa excretory unaweza kuigwa vizuri na kazi ya sine. Excretion ya amonia inaweza kuhesabiwa kutoka Eq. (11.10):

   $X_ {NH_x-n, excreted} =X_ {N, excreted} [g] * (dhambi (\ frac {2\ pi} {1440}) +1) $ (11.10)

   

   mtini. 11.9 Uwakilishi wa mtiririko wa wingi (Sankey chati) ya viungo kulisha na bidhaa excretory kwa samaki kuteketeza 1000 g ya kulisha kuchukua FCR ya 1

   11.3.3 RAS

   Mifano mbalimbali zinazoelezea RAS zilizo na viwango tofauti vya utata zinaweza kupatikana katika maandiko. Mifano ngumu sana zinapatikana kwa vipengele maalum, kama vile mwingiliano wa gesi za mumunyifu na alkalinity (Colt 2013) au maelezo ya jamii ya microbial (Henze et al. 2002). Mifano zaidi ya vitendo kwa usawa wa wingi wa RAS huchapishwa na Sánchez-Romero et al. (2016), Pagand et al. (2000), Wik et al. (2009) na Weatherley et al. (1993). Mifano zote hutoa taarifa juu ya mtiririko wa molekuli wa excretory na/au mtiririko wa virutubisho katika utegemezi wa muda na mahali katika mzunguko Mifano kama hizo hutoa msingi kwa simulation ya kuunganisha ya RAS na HP. Jambo muhimu zaidi la kufutwa katika modeling RAS ni jumla ya nitrojeni ya amonia (TAN). Mbali na hilo TAN mahitaji ya oksijeni ya kemikali (COD) na kibaiolojia (BOD), jumla yabisi zilizosimamishwa (TSS) na mkusanyiko wa oksijeni iliyoyeyushwa zinahitajika kuchukuliwa. Hata hivyo, maelezo tofauti katika fasihi za kisayansi hufanya wakati mwingine kuwa vigumu kusoma, kubadilisha na kutekeleza habari katika mifano. Katika zifuatazo, maelezo kama ilivyopendekezwa na Corominas et al. (2010) yatatumika. TAN itakuwa kuandikwa upya kama XsubnHX-N/Sub na nitrate nitrojeni itakuwa walionyesha kama Xsubno3-N/Sub.

   11.3.4 Mfano Mfano

   Mfano kama ilivyoelezwa katika zifuatazo ni halali tu kwa RAS iliyotolewa kwenye Mchoro 11.8. Nyingine inawezekana mchakato minyororo kwa RAS ni kujadiliwa katika Sect. 11.3 ya sura hii. Kwa picha ya hisabati ya mifumo ya kimwili, mawazo yafuatayo yalifanywa:

   (a) Uzito wa maji unadhaniwa kuwa mara kwa mara.

   (b) Tank na Reactor ni kudhani kuwa vizuri mchanganyiko.

   (c) Tank na Reactor kiasi ni kudhani kuwa mara kwa mara.

   (d) Mchakato wa mtiririko wa maji daima ni mkubwa kuliko sifuri.

   Dhana ya tank vizuri mchanganyiko na Reactor inaongoza kwa molekuli usawa equation kwa kuendelea kushawishwa-tank Reactor (CSTR) kama ilivyoelezwa na Drayer na Howard (2014) katika Eq. (11.11). Inapaswa kutajwa kuwa michakato ya kuenea inaweza kupuuzwa katika mahesabu ya RAS kwa sababu ya kiwango cha juu cha mtiririko wa maji. Kwa RAS nyingi za tank, zifuatazo zinashikilia:

   Kukusanya = Uingiaji - outflow + kizazi - kupunguza

   $v_i {\ dot x} I=Q {in} x_ {i, katika} -Q_ {nje} x_ {i, nje} +x_ {i, gen} -x_ {i, nyekundu} $ (11.1)

   $j=\ kuanza {kesi} n, & i=1\ i-1, & i\ ne1 \ mwisho {kesi} $ (11.1)

   Katika equation hapo juu $n$ inawakilisha idadi ya mizinga katika Mfumo, $ {\ dot x} i$ ni mabadiliko ya mkusanyiko wa substrate iliyotolewa x kwa kiasi kilichotolewa na $V {i.} $. Mchakato wa mtiririko wa maji ndani ya tangi au reactor unawakilishwa na $Q {in} $. $V_i$ ni kiasi cha sehemu ambapo mtiririko wa maji wa mchakato $Q_ {in} $ unaingia. Mchakato wa mtiririko wa maji $Q_ {in} $ ulikuja kutoka sehemu yenye kiasi cha $V_J$.

   uongofu wa XsubnHX-N/Sub katika xsubno3-N/sub katika nitrifying biofilters unafanyika juu ya uso eneo A [msup2/sup] inapatikana kwenye bio-flygbolag katika nitrification Reactor (Rusten 2006). Inapatikana bioactive uso katika nitrification ni mahesabu kwa kuzidisha kiasi cha Reactor na kiasi maalum kazi uso wa bio-flygbolag asubs/sub [msup2/sup 1994/msup-3/sup]. Urefu wa jumla wa bioactive umehesabiwa (Eq. 11.12) kutoka kwa kujaza jamaa fsubbc/ndogo ya reactor ya nitrification ambayo kwa kawaida ni 0.6 (kwa maelezo, angalia Rusten 2006).

   A = Vsubnitrification/Sub ⋆ ASUBS/sub ⋆ fsubbc/sub (11.2)

   jumla ya kila siku TAN microbial uongofu μsubmax/sub g dsup-1/sup ilikuwa mahesabu kwa kuzidisha maalum TAN uongofu (nitrification) kiwango, NHXsubconversion-Rate/sup [g msup-2/sup dsup-1/sup], na jumla ya kazi eneo la uso, A [msup-flygbolag. Maadili ya uongofu wa TAN katika aina tofauti za biofilters nitrifying yanaweza kupatikana katika maandiko. Kwa ajili ya kusonga mitambo ya biofilm kitanda (MBBR), maadili yanaripotiwa na Rusten (2006). Kiwango hiki ni halali kwa hali fulani za mchakato, na inadhaniwa kuwa biofilm ya bakteria imeendelezwa kikamilifu kwa ujumla.

   $μ_ {mm} = A ^*nHx_ {Kiwango cha uongofu} $ (11.13)

   Masi ya jumla ya NHSUBX/Sub iliyobadilishwa kuwa NoSub3/sub-N inaweza hatimaye kuhesabiwa na kinetic ya Monod (Eq 11.14). Kwa hili, mkusanyiko wa NHsubX-N/sub, xsubnHX-N,2/sub [g 1994-1sup-1/sup], kwa kiasi cha reactor ya nitrification (MBBR) Vsub2/sub, inahitajika.

   $\ frac {d} {dt} X_ {NH_x-n,2} =-\ mu_ {max} * (\ frac {X_ {NH_x-n,2}} {K_s+x_ {NH_ {X-n,2}}}}) *\ fra1 {V_2} $ na $K_s=\ frac {\ mu_ {max} {max}} 2$ (11.4)

   $\ frac {d} {dt} X_ {n0_x-n,2} =+\ mu_ {max} * (\ frac {X_ {NH_x-n,2}} {K_s+x_ {NH_ {X-n,2}}}}) *\ fra1 {V_2} $ na $K_s=\ frac {\ mu_ {max} {max} {max} 2$ (11.4)

   Kutokana EQS. (11.9, 11.10, 11.11, 11.12, 11.13 na 11.14), zifuatazo hali mfano (kuchanganya samaki-nitrification) matokeo

   [\ frac {dx (t)} {dt} =A ^*X+B ^*U+N]

   $X=\ kuanza {bmatrix} X_ {NH_ {x} -N,1}\ X_ {NH_ {x} -N,2}\ X_ {NO_ {3} -N,1}\ X_ {NO_ {3} -N,2}\ mwisho {bmatrix} $ u=\ kuanza {bmatrix} X_ {nH_x-n,\ maandishi {excreted}\ 0\ {Q_ {Exc}} ^ {*} X_ {NH_x-n,\ maandishi {hydroponics}\ 0\ mwisho {bmatrix} $ n=\ kuanza {bmatrix} 0\ -\ frac {\ mu_ {max} [X] _2} {K_s+ [X] 2} fra1 {V_2}\ 0\ +\ frac {\ mu {max} * [X] _2} {K _s+ [X] _2} *\ frac1 {V_2}\ mwisho {bmatrix} $

   $A=\ kuanza {bmatrix} -\ frac {Q} {V_1} -\ frac {Q_ {Exc}} {V_1} &\ Frac {Q} {V_1} &0&0\\ Frac {Q} {V_2} &-\ Frac {Q} {V_2} &0&0 &0&-\\\\\ Frac {Q} {V_1} -\ frac {Q_ {Exc}} {V_1} &\ frac {Q} {V_1}\ 0&0&\ frac {Q} {V_2} & -\ frac {Q} {V_1}\ mwisho {bmatrix} $

   $\ mara B =\ kuanza {bmatrix}\ frac1 {V_1} &0&0\ 0&\ frac1 {V_2} &0\ 0&0&\ frac1 {V_1} &0\ 0&0&\ frac {1} {V_2}\ mwisho {bmatrix} $

   (11.5)

   mfano

   Katika mfano huu, nadharia RAS na V_Reactor = 1300 l na V_Tank = 6000 l ni simulated.

   uigaji wote walikuwa na kila siku kulisha pembejeo ya 2000 g/siku na 500 g protini/kg kulisha (Eq 11.8). Excretion ya kila siku ya TAN ilidhaniwa kuwa safu ya sine (Eq 11.9). Active uso wa bio-flygbolag ASUBS/Sub ni 300 [msup2/sup msup-3/sup], na kujaza jamaa ya Reactor fsubbc/sub ni 0.6. Kiwango maalum cha ubadilishaji wa TAN, NHXsubconversion-Rate/Sub, ni 1.2 [g msup-2 -/supd], na biofilm inatakiwa kuendelezwa kikamilifu (Eqs 11.11 na 11.12). Uwakilishi wa hali ya nafasi (Eq. 11.14) ulitekelezwa katika MATLAB Simulink. Mfano unaonyesha umuhimu wa mtiririko wa wingi kwa viwango vya virutubisho katika mifumo ya pamoja (Mchoro 11.10 na 11.11).

4. 11.4 Modeling Anaerobic digestion

   Original publication 2019 · Ilichapishwa kwanza kwenye FarmHub Learn 2020-06-04 · Aquaponics Food Production Systems

   

   Mtini. 11.10 Masimulizi ya TAN (XsubnHX-N,1/Sub) katika [mg/l] zaidi ya siku 2 = 2880 min na Q = 300 l/min (bluu) na Q = 200 l/min (machungwa)

   

   Mtini. 11.11 Masimulizi ya Nitrate-n (XSubno3-N,1/ndogo) katika [mg/l] zaidi ya siku 50 = 72,000 min na Qsubexc/sub = 300 l/siku (njano), QsubExc/sub = 480 l/siku (machungwa) na QsubExc/sub = 600 l/siku (bluu)

   Mmeng'enyo wa Anaerobic (AD) wa nyenzo za kikaboni ni mchakato unaohusisha hatua za mtiririko wa hidrolisisi, acidogenesis, acetogenesis na methanogenesis (Batstone et al. 2002). Mmeng'enyo wa anaerobic wa mchanganyiko wa protini, wanga na lipids huonyeshwa kwenye Mchoro 11.11. Mara nyingi, hidrolisisi inachukuliwa kama hatua ya kupunguza kiwango katika digestion ya anaerobic ya vitu vingi vya kikaboni (Pavlostathis na GiralDogomez 1991). Hivyo, kuongeza kiwango cha mmenyuko wa hidrolisisi kunaweza kusababisha kiwango cha juu cha mmenyuko wa anaerobic digestion. Hata hivyo, kuongeza viwango vya majibu kunahitaji uelewa zaidi wa mchakato unaohusiana. Uelewa zaidi unaweza kupatikana kupitia majaribio na/au modeling hisabati. Kwa kuwa kuna mambo mengi yanayoathiri, kwa mfano, mchakato wa hidrolisisi, kama vile mkusanyiko wa amonia; joto; muundo wa substrate; ukubwa wa chembe; pH; intermediates; shahada ya hidrolisisi; yaani uwezekano wa maudhui ya hidrolisable; na wakati wa makazi, ni vigumu kutathmini jumla athari za mambo juu ya kiwango cha hydrolisisi mmenyuko kwa njia ya majaribio. Mfano wa hisabati inaweza kuwa mbadala, lakini kutokana na uhakika wote katika uundaji wa mfano, coefficients kiwango na hali ya awali, hakuna majibu ya kipekee yanaweza kutarajiwa. Lakini, hisabati modeling mfumo itaruhusu unyeti na kutokuwa na uhakika uchambuzi kuwezesha mchakato modeling. Kama ilivyoelezwa hapo awali, hidrolisisi ni moja tu ya hatua katika digestion anaerobic. Kwa hiyo, uelewa na optimization ya mchakato kamili anaerobic digestion inahitaji uhusiano kutoka hidrolisisi na michakato mingine inayofanyika wakati wa digestion anaerobic na mwingiliano kati ya hatua hizi zote.

   ADM1 inayojulikana na inayotumiwa sana (modeli ya digestion ya anaerobic\ #1) ni mfano wa muundo ikiwa ni pamoja na kugawanyika na hidrolisisi, acidogenesis, acetogenesis na hatua za methanogenesis. Kuvunjika na hidrolisisi ni hatua mbili za ziada. Katika hatua ya kugawanyika, substrates za chembe za composite zinabadilishwa kuwa nyenzo za inert, wanga wa chembechembe, protini na lipids. Hatimaye, hatua enzymatic hidrolisisi hutengana chembechembe wanga, protini na lipids kwa monosaccharides, amino asidi na muda mnyororo fatty kali (LCFA), kwa mtiririko huo (Batstone et al. 2002) (tazama tini 11.12).

   ADM1 ni mfano wa hisabati unaoelezea michakato ya kibiolojia na michakato ya physicochemical ya digestion ya anaerobic kama seti ya usawa tofauti na algebraic (DAE). Mfano huo una vigezo 26 vya hali ya nguvu katika suala la viwango, michakato 19 ya kinetic ya biochemical, michakato ya kinetic ya uhamisho wa gesi na vigezo 8 vya algebraic vyema kwa kila kitengo cha mchakato. Kama mbadala, Galí et al. (2009) alielezea mchakato anaerobic kama seti ya equations tofauti na 32 vigezo nguvu hali katika suala la viwango na ziada 6 acid-msingi kinetic michakato kwa kitengo mchakato. Kwa maelezo ya jumla ya modeling ya mchakato anaerobic digestion, sisi rejea Ficara et al. (2012). Hata hivyo, katika kile kinachofuata na kwa ufahamu wa kwanza katika mchakato wa AD, tutawasilisha mfano rahisi wa virutubisho wa AD katika reactor ya kundi la mfululizo (SBR).

   11.4.1 Mineralization ya madini

   Mineralization ya virutubisho inaweza kuhesabiwa kwa kutumia equation ifuatayo (Delaide et al. 2018):

   $NR=100%\ mara (\ frac {DN_ {out} -DN {in}} {TN_ {in} -DN_ {in}}) $ (11.15a)

   

   Kielelezo 11.12 Mpango rahisi wa digestion ya anaerobic ya suala tata la kikaboni (kulingana na El-Mashad 2003)

   ambapo NR - virutubisho ahueni katika mwisho wa majaribio katika asilimia, DNsubout/subb - jumla ya wingi wa madini kufutwa katika outflow, DNsubin/subb - jumla ya wingi wa madini kufutwa katika uingiaji na TNsubin/Sub - wingi jumla ya kufutwa pamoja virutubisho unkufutwa katika uingiaji (tazama pia Mtini. 11.13).

   11.4.2 Kupunguza Organic

   Utendaji wa kupunguza kikaboni wa reactor unaweza kuhesabiwa kwa kutumia usawa wafuatayo:

   $η_ {OM} =1-\ frac {\ Delta OM+T_ {OM\ out}} {T_ {OM\ in}} $ (11.15b)

   ambapo ΔOM ni suala la kikaboni (yaani COD, TS, TSS, nk) ndani ya reactor mwishoni mwa jaribio la bala moja mwanzoni mwa jaribio, TsUBOM nje/ndogo ni jumla ya OM outflow na TsUBOM katika/ndogo ni jumla ya uingizaji wa OM (angalia pia Mchoro 11.14).

   

   Mtini. 11.13 Kwa ujumla Reactor mpango wa kuamua uwezo wa madini, ambapo DN ni virutubisho kufutwa katika maji, Umoja wa Mataifa virutubisho undeloved katika sludge (yaani TN-DN) na TN virutubisho jumla

   

   Kielelezo 11.14 Mpango wa jumla wa Reactor wa kuamua uwezekano wa kupunguza vifaa vya kikaboni, ambapo Tsubom/Sub ni suala la kikaboni na ΔOM mabadiliko ya suala la kikaboni ndani ya reactor

5. 11.5 HP chafu Modeling

   Original publication 2019 · Ilichapishwa kwanza kwenye FarmHub Learn 2020-06-04 · Aquaponics Food Production Systems

   Matumizi ya maji ya mazao na matumizi ya virutubisho ni sehemu ya kati ya aquaponics. Sehemu ya HP ni ngumu, kama matumizi safi ya maji na virutubisho kufutwa si tu kufuata uhusiano badala rahisi linear kama, kwa mfano ukuaji wa samaki. Ili kujenga mfano kamili wa kazi, simulator kamili ya chafu inahitajika. Hii inahusisha mifumo ndogo ya mfano wa fizikia chafu ikiwa ni pamoja na controllers ya hali ya hewa na biolojia mazao kufunika michakato ya maingiliano na stressors

   Hata hivyo, kutoka kwa mtazamo wa HP, hali ya hewa ya chafu ni dereva kuu kwa mfumo kamili wa aquaponic, ikiwa ni pamoja na, karibu na mizani ya virutubisho, mizunguko ya maoni ya joto inayozalishwa na samaki na cosub2/Sub ya ziada inayotolewa kwa mimea kama ilivyoripotiwa na Körner et al. (2017) (Mchoro 11.15).

   Katika mfano huu, utamaduni wa samaki hutoa joto kupitia michakato ya kimetaboliki. Kiasi cha joto kinachozalishwa na samaki huhesabiwa moja kwa moja kutokana na matumizi ya oksijeni yaani kazi ya joto na mara kwa mara kwa ajili ya uzalishaji wa joto kwa kitengo kimoja oksijeni inayotumiwa (yaani 13608 J gsup-1/sup samaki). Joto kutokana na kuvunjika kwa suala la kikaboni (Qsubbio/sub), kwa mfano nyasi na malisho kubaki, pia huchangia usawa wa joto. Ugavi wa nishati kwa mfumo wa maji unaweza kuhesabiwa kwa uzalishaji wa joto kupitia samaki uliohesabiwa kutoka kiwango cha wastani cha matumizi ya oksijeni (FSUBO2, TWB/Sub). Uzalishaji wa ziada wa joto unaweza kuhesabiwa kwa kuvunjika kwa kibiolojia kwa nyasi (Mchoro 11.16).

   Uzalishaji wa sub2/ndogo kutoka kwa mfumo wa majini (Dsubcosub2/sub/sub, g hsup-1/sup), i.e. utoaji wa mazingira ya anga (d, g hsup-1/sup), inaweza kuhesabiwa kwa joto la maji (TsubH2O/sub, K) kutoka utoaji wa oksijeni kwenye mfumo (Dsubosub2/sub/sup, g hsup-1/sup) kwenye msingi wa maji joto (TsubH2 O, b/sub, K) na thamani ya Qsub10/sub ya kupumua samaki (Qsub10, R/Sub). Mahusiano yafuatayo yanatumiwa:

   

   Kielelezo 11.15 Tabia ya ziada ya symbiotic ya mfumo wa aquaponic

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

   $d_ {CO_2} =\ frac {[CO_2]} {[O_2]}\ d_ {O_2}\ Q_ {10, R} (T_ {H2O, b}) /10$ (11.16)

   na malisho kiasi kwa samaki (fsubfish/ndogo, g hsup-1/sup), kiwango cha matumizi ya oksijeni katika joto la msingi (FSUBO2/sub, kilo [Osub2/sub] kgsup-1/sup [kulisha]), sehemu ya kupoteza kulisha Wsubo2/sub (sup-/sup) na usawa wa wingi wa Osub2/sub/cosub2/sup (sup).

   Ili kuhesabu msingi wa aquaponics, i.e. mtiririko wa mchakato (unahitajika kwa mishale, →) chafu macroclimate → microclimate → evapotranspiration → matumizi ya virutubisho, simulators mbalimbali za chafu ambazo zilitengenezwa zamani zinaweza kutumika na pamoja na aquaculture kwa mfumo wa aquaponic . Mifano zote za chafu ni pamoja na mfano wa ukuaji wa mazao. Ubora wa mfano, hata hivyo, unaweza kutofautiana sana kutoka kwa mifano rahisi ya regression, kwa mfano Boote na Jones (1987), kupitia mifano ya deterministic, kwa mfano Heuvelink (1996), kwa mfano mifano ya mimea ya miundo (FSPM), kwa mfano Buck-Sorlin et al. (2011). Kama ukuaji wa mazao ya sasa na maendeleo ya mifano ni sahihi na kuwa na uwezo mdogo uingizaji (Poorter et al. 2013), mifano ni mara kwa mara walioajiriwa katika usimamizi wa mazao, lakini kisha hasa kwa ajili ya kupanga masuala katika simulators chafu, kwa mfano Vanthoor (2011) na Körner na Hansen (2011). Utabiri usahihi ni kuhatarishwa na vyanzo vingi vya kutokuwa na uhakika, kama vile modeling

   

   Mtini. 11.16 Aquaculture mfumo kutekelezwa katika chafu na unyevu, joto na viwango CO2 ya hewa (Rhsubair/sub Tsubair/sub, Cosub2, hewa/ndogo), joto kutoka (Q) mazingira ya samaki (samaki), kuvunjika kibiolojia (bio) na fluxes joto ($$), kuchukuliwa kutoka Körner et al. (2017)

   makosa, tofauti kati ya mimea, tofauti kati ya greenhouses na hali isiyo ya uhakika ya hali ya hewa. Kama kwa utabiri, usahihi pia hutofautiana sana kwa hali. Hata hivyo, kulisha mtandaoni habari za sensor katika mfano wa mmea kunaweza kufanya utabiri wa mfano wa mimea kuwa wa kuaminika zaidi na muhimu kwa mkulima.

   Simulators chafu walikuwa maendeleo katika na kwa maeneo kadhaa, kwa mfano Virtual Grower (Frantz et al. 2010), KASPRO (De Zwart 1996), Greenergy Nishati Ukaguzi Tool (Körner et al. 2008), Virtual Green (Körner na Hansen 2011), Hortex (Rath 1992, 2011) na jumuishi aquaponic chafu mfano (Goddek na Körner 2019). Katika ngazi ya utafiti, baadhi ya mifano (yaani mifano ya simulation pamoja na teknolojia fulani za chafu) zimeandaliwa ambazo zinaweza kutumika kuongeza uwekezaji na marekebisho ya miundo kwenye kitengo cha uzalishaji na mchakato wa uzalishaji. Hata hivyo, mifumo mingi inahusisha mazingira ya programu yaliyofungwa ambayo yanaweza kutumika tu na watengenezaji, na wengi wao hupo tu katika hali ya utafiti na hawana maendeleo zaidi na kukubalika kutoka sekta hiyo. Hata hivyo, bado hakuna msingi wa kawaida wa kugawana mfano na maendeleo ya mfano wa ushirikiano. Matokeo yake, wengi modellers na timu modeling kazi katika kutengwa kuendeleza mifano yao wenyewe na kanuni. Ukosefu wa utaratibu huo ni kwamba mifano ya simulation ya chafu hutengenezwa kwa sambamba katika mazingira tofauti ya utafiti, ambayo hushindwa katika ukuaji wa vyama vya ushirika na maendeleo.

   Simulators zote za mtindo wa chafu za HP ni mkusanyiko wa mifano ndogo ambayo hutegemea lengo la kuunganisha mwingiliano wa mimea na vifaa vya chafu. Tofauti ya jumla ya sehemu mbili katika mifano ya chafu na pia katika udhibiti na mipango ni risasi na mazingira ya mizizi. Badala ngumu na kutofautishwa mbinu mfano yamefanyika kwa hali ya hewa chafu (Bot 1993; de Zwart 1996), na ukuaji wa mazao ya chafu imekuwa intensively inatokana katika miaka ya 1990 kwa ajili ya mazao kuu chafu kama vile nyanya (Heuvelink 1996), tango (Marcelis 1994) na lettuce (Liebig na Alscher 1993). Hata hivyo, ili kuhesabu matumizi ya maji na virutubisho ya mazao, microclimate, yaani. hali ya hewa karibu na viungo vya mmea, inahitaji kujulikana (Challa na Bakker 1999). Hili ni suala linaloendelea katika mfano wa chafu, kama vigezo vya microclimate, kama vile joto la jani la kati, vinatofautiana sana na hutegemea vigezo na vigezo vingi. Toleo moja la jani joto mfano kutumika katika dari mazao kwa ajili ya joto mazao (TsubC/sub) jumuishi juu ya tabaka wima (z) na Körner et al. (2007) kuunganisha kufyonzwa irradiative fluxes wavu (Rsubn, a/sub, WMSU2/sup), safu ya mipaka na upinzani stomata (rsubs/sub, kwa mtiririko huo, smsup-1/ sup) na upungufu wa shinikizo la mvuke kwenye uso wa majani (VPDsubs/sub, Pa) katika kamba inavyoonekana hapa, yaani.

   $Tc (Z) -t_a =\ frac {\ frac {1} {\ Rho_ac_p} (r_b (Z) +r_s (Z)) R_ {n, a} (z) -\ frac {\ gamma} VPD_s (z)} {1+\ frac {\ gamma} +\ frac {r_s {r_s {r_s z}} {r_b (z)} +\ frac1 {\ Rho_ac_P/4\ sigma Ta^3} (r_b (z) +r_s (z)} $ (11.17)

   na joto la hewa la chafu (Tsuba/Sub, K), mvuke shinikizo hewa wiani (ρsuba/ndogo, g msup-2/sup), Stefan-Boltzmann mara kwa mara (σ, WMSUP-2/sup Ksup-4/sup), uwezo maalum wa joto wa hewa (csubp/sup, J gsup-1/sup), mara kwa mara kwa mara kwa mara kwa mara (γ Pa Ksup-1/sup) na mteremko kati ya mvuke ulijaa shinikizo na joto chafu hewa (δ, Pa Ksup-1/sup).

   Joto la jani ni sehemu ya kati ya mtindo wa microclimate, ina mizunguko ya maoni kwa vigezo kadhaa vya pembejeo na hasa upinzani wa stomata (mara nyingi pia hutumiwa kama usawa wake, conductance), na hesabu inahitaji hatua kadhaa za simulation kwa usawa. Kwa HP, kama sehemu ya mfumo wa aquaponic, hata hivyo, kuimarisha maji na fluxes ya virutubisho ni muhimu zaidi. Mizani yote ya maji na virutubisho katika mfumo uliofungwa wa kitanzi hudhibitiwa kulingana na kiwango cha evapotranspiration ya mazao etsubc/Sub (Chap 8). Kwa kawaida etsubc/sub ni mahesabu kama joto latent ya uvukizi, yaani katika suala nishati (λE, WMSU2/Sup), na inaweza kuwa kwa mujibu wa jani joto walionyesha katika safu tofauti dari

   $\ lambda E (z) = (\ frac {\ frac {\ delta} {\ gamma} R_ {n, a} (z) +\ frac {\ rho _AC_p} {\ gamma} (\ frac1 {r_b (z)} +\ frac1 {\ rho _ac_P/4\ sigma Ta^3} VPD_s ()} {1+\ frac {\ delta} {\ gamma} +\ frac {r_s (z)} {r_b (z)} +\ frac {1} {\ rho _AC_P/4\ sigma Ta^3} (r_s (z) +r_b (z)}) $ (11.18)

   Ili kuhesabu etsubc/sub (L msup-2/sup), λE inahitaji kuongezeka kwa lsubw/sub ya mara kwa mara (joto la mvuke wa maji; 2454 1994-103 J kgsup-1/sup) na uzito maalum wa maji (9.789 kN (msup-3/sup saa 20 ˚C).

   

   Kielelezo 11.17 mfumo wa pembejeo-pato la chafu

   Equation (11.18), hata hivyo, huhesabu tu mtiririko wa maji kupitia mazao, wakati njia rahisi zaidi ya kukadiria matumizi ya virutubisho ni kudhani kwamba virutubisho huchukuliwa up/kufyonzwa kama kufutwa katika maji ya umwagiliaji na kudhani kwamba hakuna kipengele maalum cha kemikali, upinzani wa kibaiolojia au kimwili uliopo. Katika hali halisi matumizi ya virutubisho ni jambo ngumu sana. Kwa hiyo, ili kudumisha usawa, virutubisho vyote vilivyochukuliwa na mazao kama yaliyomo katika ufumbuzi wa virutubisho vinahitaji kuongezwa tena kwenye mfumo wa hydroponiki (angalia Chap. 8. Hata hivyo, Eq. (11.18) huhesabu tu nk, wakati viwango vya juu sana vya uwezo vinaweza kusababisha transpiration ya juu kuliko mimea inayoweza kushughulikia, na kisha kupoteza maji uwezo kunaweza kuzidi matumizi ya maji. Kwa hiyo, dhana rahisi ya matumizi ya virutubisho haifai. Kama ilivyoelezwa katika Chap. 10, virutubisho tofauti inaweza kuwa na mataifa tofauti na mabadiliko, kwa mfano pH, wakati upatikanaji wa mimea inategemea sana pH na uhusiano wa virutubisho kila mmoja. Aidha, microbiome katika ukanda wa mizizi ina jukumu muhimu, ambalo halijatekelezwa katika mifano bado. Baadhi ya mifano, hata hivyo, kutofautisha kati ya phloem na xylem njia. Kiasi kikubwa cha virutubisho, hata hivyo, si inatokana kwa undani kwa aquaponics madini kusawazisha na sizing ya mifumo, wakati njia rahisi ya kukadiria matumizi ya virutubisho ni dhana kwamba virutubisho ni kuchukuliwa up/kufyonzwa kama kufutwa katika maji ya umwagiliaji na kuomba juu alielezea nk hesabu mbinu .

   Kwa madhumuni ya kudhibiti chafu ni kawaida kuchukuliwa kama sanduku nyeusi, ambapo nje ya hali ya hewa kuamua pembejeo usumbufu, COSub2/sub ugavi, inapokanzwa na uingizaji hewa ni pembejeo kudhibiti, na chafu macro- na microclimate kufafanua pato la mfumo (Kielelezo 11.17).

   Ili kudhibiti chafu, vitendo vinaelekezwa ili kupunguza athari za haraka za utata, yaani. kuwa mbele ya mabadiliko yaliyotarajiwa na udhibiti wa smart. Kwa hiyo, vitendo vya kudhibiti kama vile maoni na feedforward hutumiwa (Chap. 8). Udhibiti bora, hata hivyo, unaweza kupatikana wakati wa kutumia mfano kamili wa chafu na kuchanganya na utabiri wa hali ya hewa (Körner na Van Straten, 2008) kufikia udhibiti bora wa hali ya hewa ya chafu, kama ilivyofanywa na Van Ooteghem (2007).

6. 11.6 Multi-kitanzi Aquaponic Modeling

   Original publication 2019 · Ilichapishwa kwanza kwenye FarmHub Learn 2020-06-04 · Aquaponics Food Production Systems

   Miundo ya jadi ya aquaponic inajumuisha vitengo vya maji na hydroponic vinavyohusisha kurejesha maji kati ya mifumo ndogo (Körner et al. 2017; Graber na Junge 2009). Katika mifumo hiyo ya aquaponic moja, ni muhimu kufanya biashara kati ya masharti ya mifumo miwili kwa suala la pH, joto na viwango vya virutubisho, kama samaki na mimea hushiriki mazingira moja (Goddek et al. 2015). Kwa upande mwingine, mifumo ya aquaponic ya mara mbili ya kitanzi hutenganisha vitengo vya RAS na hydroponic kutoka kwa kila mmoja, na kujenga mazingira ya detached na faida za asili kwa mimea na samaki. Hivi karibuni, kumekuwa na nia ya kuongezeka kwa kufunga kitanzi kwa suala la virutubisho pamoja na kuongeza ufanisi wa pembejeo-pato. Kwa sababu hiyo, remineralization (Goddek 2017; Emerenciano et al. 2017; Goddek et al. 2018; Yogev et al. 2016) na loops desalination (Goddek na Keesman 2018) wamekuwa kuingizwa katika mfumo wa jumla wa kubuni. Mifumo hiyo inaitwa mfumo wa aquaponic wa kitanzi mbalimbali (Goddek et al. 2016).

   Sizing mifumo ndogo husika ni ya msingi ya kuwa na mfumo wa kuangalia-usawa. Kwa ukubwa wa mifumo moja ya kitanzi, utawala rahisi wa kidole hutumiwa kwa ujumla, kuamua eneo la kilimo cha hydroponic kulingana na pembejeo ya kila siku ya kulisha kwa RAS (Knaus na Palm 2017; Licamele 2009). Kiwango cha juu cha utata wa mifumo mbalimbali ya kitanzi hairuhusu njia hii tena, kwa kuwa inakuja na hatari za asili kwa kufanya mawazo ya uongo kwa kila mfumo. Kuna mwili unaoongezeka wa maandiko ambao huchunguza mizani ya wingi kwa mifumo ya aquaponic (Körner et al. 2017; Goddek et al. 2016; Reyes Lastiri et al. 2016; Karimanzira et al. 2016). Wakati baadhi ya utafiti umefanywa katika kuendeleza mifano ya namba kwa mifumo ya moja na multiloop aquaponic, hakuna utafiti mmoja uliopo kwamba samlar multi-kitanzi aquaponic mfano na komplettered kamili wadogo deterministic chafu mfano. Hii ni muhimu hasa kwa sizing mfumo, tangu ukuaji wa mimea na matumizi ya virutubisho ni eneo tegemezi na transpiration mazao kama dereva kubwa. Kwa maneno halisi, hii ina maana kwamba hali ya hewa ndani ya chafu — ambayo inategemea sana hali ya hewa ya nje — ina athari kubwa katika ukuaji wa mimea kutokana na mambo ya mazingira kama vile unyevu wa jamaa (RH), mnurururisho wa mwanga, joto, dioksidi kaboni (COsub2/sub), n.k. ambazo zilikuwa kuingizwa katika chafu microclimate modeling (Körner et al. 2007; Janka et al. 2018).

7. Vifaa vya Mfano 11.7

   Original publication 2019 · Ilichapishwa kwanza kwenye FarmHub Learn 2020-06-04 · Aquaponics Food Production Systems

   Katika aquaponics, chati za mtiririko au michoro za hisa na mtiririko (SFD) na michoro za kitanzi za causal (CLDs) hutumiwa kwa kawaida kuonyesha utendaji wa mfumo wa aquaponic. Katika zifuatazo, chati ya mtiririko na CLDs zitaelezwa.

   11.7.1 Chati za mtiririko

   Ili kupata ufahamu wa utaratibu wa aquaponics, chati za mtiririko na vipengele muhimu zaidi vya aquaponics ni chombo kizuri cha kuonyesha jinsi nyenzo inapita katika mfumo. Hii inaweza kusaidia, kwa mfano, katika kutafuta vipengele visivyopo na mtiririko usio na usawa na hasa kushawishi vigezo vya subprocesses. Kielelezo 11.18 kinaonyesha chati rahisi ya mtiririko katika aquaponics. Katika chati ya mtiririko, chakula cha samaki na maji huongezwa kwenye tank ya samaki, ambapo chakula kinachukuliwa na samaki kwa ukuaji, maji hutajiriwa na taka ya samaki na maji yenye utajiri huongezwa kwenye mfumo wa hydroponiki ili kuzalisha mimea ya mimea. Kutoka kwenye chati ya mtiririko, CLD iliyoonyeshwa kwenye Mchoro. 11.19 inaweza kujengwa kwa urahisi.

   

   mtini. 11.18 Mfano wa chati ya mtiririko katika aquaponics (tu RAS na HP kubadilishana)

   

   mtini. 11.19 Causal kitanzi mchoro (CLD) kuonyesha mifano ya kuimarisha na kitanzi uwiano ndani ya mifumo ya aquaponic. Kitanzi cha kuimarisha (R) ni moja ambayo hatua hutoa matokeo ambayo huathiri zaidi ya hatua sawa na hivyo kusababisha ukuaji au kushuka, ambapo kama kitanzi cha kusawazisha (B) kinajaribu kuleta vitu kwenye hali inayotakiwa na kuwaweka huko (k.mf. udhibiti wa joto ndani ya nyumba)

   11.7.2 Miundo ya Loop ya Causal

   Miundo ya kitanzi ya Causal (CLDs) ni chombo cha kuonyesha muundo wa maoni ya mfumo (Sterman 2000). Michoro hii inaweza kuunda msingi wa kuelewa mifumo tata kwa kutazama kuunganishwa kwa vigezo tofauti ndani ya mfumo. Wakati wa kuchora CLD, vigezo vinaonyeshwa kama nodes. Nodes hizi zinaunganishwa na kando, ambazo huunda uhusiano kati ya vigezo viwili ipasavyo. Kielelezo 11.19 kinaonyesha kwamba mipaka hiyo inaweza kuwa alama kama ama chanya au hasi. Hii inategemea uhusiano wa vigezo kwa kila mmoja. Wakati vigezo vyote viwili vinabadilika katika mwelekeo huo, basi mtu anaweza kuzungumza kiungo chanya cha causal. Kiungo cha causal hasi husababisha mabadiliko katika mwelekeo tofauti. Wakati wa kuunganisha nodes mbili kutoka pande zote mbili, moja inajenga mzunguko imefungwa ambayo inaweza kuwa na sifa mbili: (1) kuimarisha loop inayoelezea uhusiano causal, kujenga ukuaji kielelezo au kuanguka ndani ya kitanzi au (2) kusawazisha loop ambapo mvuto causal kuweka mfumo katika usawa . Kielelezo 11.19 kinaonyesha mfano wa aina zote mbili za loops.

   Hebu tuonyeshe hili (Mchoro 11.20) kwa chati ya mtiririko wa Mchoro 11.18.

   Ni dhahiri kwamba CLD na SFD ni muhimu sana kwa ufahamu wa mfumo, wakati mfano hauhitaji usahihi wa namba. Ikiwa usahihi wa namba unahitajika, mchakato unapaswa kujifunza zaidi na mchoro wa chombo cha nguvu cha mfumo (SDTD) na umeelekezwa katika programu ya nguvu ya simulation ya mfumo. Kwa mfano, CLD katika Kielelezo. 11.20 inaweza kuongezeka kwa usawa tofauti kwa SDTD (Mchoro 11.21).

   

   Mtini. 11.20 Mfano CLD kwa RAS na HP kubadilishana

   Kutoka SDTD, sasa tunaweza kuona jinsi usawa tofauti wa usawa wa virutubisho katika tank inaonekana kama. Tunajua kwamba mtiririko wa virutubisho nje ya tank ya samaki (MsubXfout/sub) lazima iwe mtiririko wa maji (Qsubfout/sub) mara mkusanyiko katika mkondo wa nje (CsubXf/sub):

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

   Kutokana tank kuchochea anatoa mkusanyiko virutubisho ya tank fink kwa:

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

   Ulinganisho tofauti wa sehemu ya RAS inaweza kupatikana kwa:

   $XV_F/DT=Q_ {pezi} -Q_ {faut} $

   $DM_ {xf} /DT=m_ {xfin} -M_ {xfout} $,

   

   Kielelezo 11.21 Mfano SDTD kwa RAS na HP kubadilishana

   na kwa ajili ya mkusanyiko

   $dc/dt= (Q_ {fin} C_ {xfin} -Q_ {faut} C_ {xf} /v_F) $

   11.7.3 Programu

   Mbali na lugha za msingi za kompyuta, kama vile Fortran, C++ na Python, kwa hesabu ya haraka na utekelezaji kamili wa mtumiaji, kila aina ya zana za programu za juu zinapatikana. Zana hizi za programu za juu hutoa mazingira mbalimbali, dhana na chaguzi. Tunaweza mfano vigezo hali, equations tofauti, uhusiano na loops. Aidha, tunaweza kutumia mfano kwa ajili ya uigaji, uchambuzi utulivu, optimization na kudhibiti.

   Sababu kuu za kuimarisha mfumo ni kuelewa na kuidhibiti. Kwa hiyo, mfano husaidia kutabiri mienendo ya mfumo au tabia. maombi ya programu inaweza kuruhusu sisi kufanya kazi tatu matokeo: (a) modeling yenyewe, (b) uigaji wa mfano (s) na (c) optimization ya mfano na/au simulation.

   Mathematica programu ni kwa ajili ya uchambuzi wa kazi ya matatizo hesabu ilivyoelezwa (Wolfram 1991). Dhana inategemea mbinu ya LISP (McCarthy na Levin 1965.), lugha yenye ufanisi sana ya programu. Syntax ni rahisi sana, na programu hii inajulikana katika hisabati, fizikia na mifumo ya biolojia. Hasa, moduli ya Ndsolf husaidia kutatua usawa wa kawaida wa tofauti, kupanga njama na kupata maadili maalum.

   Vifaa sawa sana vya kutatua ODE hutolewa na Maple. Programu hii ni nguvu sana; kati ya makala yake ni mali ya mipaka matatizo ufumbuzi, ufumbuzi halisi na makadirio ya hisabati. Copasi (simulator tata ya njia) ni chombo cha programu kwa simulation na uchambuzi wa mitandao ya biochemical kupitia usawa wa kawaida wa tofauti.

   Sagemath ni mfumo wa programu ya hisabati ya bure. Programu ni msingi wa Python na inawezesha simulation ya mifano ya ODE. Data2Dynamics programu ni mkusanyiko wa mbinu namba kwa upimaji nguvu modeling na ni kina mfano na data maelezo lugha. Programu inaruhusu uchambuzi wa kelele, calibration na utabiri wa kutokuwa na uhakika na ina maktaba ya mifano ya kibiolojia.

   Pengine lugha bora ya simulation ni Simula (pengine haitumiki tena) na Simula 67, inayozingatiwa mwanzoni kama mfuko wa Algol 60. Hizi ndizo lugha za kwanza zinazoelekezwa kikamilifu, kuanzisha madarasa, urithi, subclasses, mtoza takataka na wengine. Mwanzoni mwa karne ya ishirini na moja, waumbaji Ole-Johan Dahl na Kristen Nygaard walipewa medali ya IEEE John von Neumann na tuzo la A. M. Turing (Dahl na Nygaard 1966).

   Wazo la Simula lilikuwa kwamba vitu vina uhai; vinaanza kuwepo, kufanya uhai wao na kusitisha. Vitu hufafanuliwa kama madarasa ya jumla (msimbo wa template), na kila mfano wa kitu kama hicho kina 'maisha' katika simulation. Lugha ilikuwa vigumu sana kujifunza. Hata hivyo, ni inayotolewa uwezekano wa mfano michakato kitu na kitu na kukimbia simulation ya maisha yao. Simulation inaendesha kwa misingi ya matukio ya kipekee, na inawezekana kuiga vitu katika ushirikiano wa kawaida. Kazi zaidi zinaweza kuanza, kukimbia, kufuta, kuendelea na kukamilisha katika vipindi vya muda vinavyoingiliana katika michakato ya quasipalane. Vifaa vya leo hutuwezesha modeling na simulation katika nyuzi kikamilifu sambamba. Hata hivyo, dhana nyingi za Simula zilikuwa tayari kutumika kwa ajili ya maendeleo ya lugha nyingine, yaani, Java, C/C++/C\ # na maktaba ya vitu vinavyoendelea kama DOL (Soukup na Machacek 2014). Mrithi wa sasa wa Simula ni BETA, kupanua na akishirikiana na uwezekano wa urithi katika dhana za madarasa yaliyojaa (ndogo) (pamoja na wakati wa ndani) na ruwaza (Madsen et al. 1993).

   Daima ni chaguo kutumia lugha yoyote ya kitu-oriented na maktaba maalum na mpango wa kanuni zote muhimu kwa mfano maalum. Kwa upande mwingine, tayari zilizopo graphical mazingira ya programu kuruhusu kubuni na kuunganisha muundo wa mfumo inatokana na maktaba ya vitu (ishara jenereta, jumla, integrator, nk), parametrize yao na kukimbia simulation katika muda virtual.

   Programu nyingine maarufu ya simulation ni MathWorks Simulink, akielezea yenyewe kama chombo cha kubuni cha mfano. Mazingira inaruhusu kuchanganya na kuimarisha vitalu vilivyotanguliwa (kutoka kwa maktaba mbalimbali) na michoro katika mifumo ndogo. Programu imefanywa kwa kutumia vitalu vya graphical na uhusiano wao katika sehemu za kazi na loops za maoni. Mazingira hutumiwa sana kwa udhibiti, automatisering na usindikaji wa ishara. Uwezekano mwingine ni kuunganisha msimbo mwenyewe kutoka kwa MathWorks Matlab lugha au kutumia vifurushi mbalimbali vya zana (Jablonsky et al. 2016). Mmoja wao, Senssb, analenga uchambuzi wa unyeti na inaruhusu kuingiza mifano mingine kwa kutumia Lugha ya Markup ya Biolojia ya Systems. Kwa taswira tu ya mifano zilizopo katika Simulink, inawezekana pia kutumia mtazamaji wa mifano ya haraka sana DiffPlug. PottersWheel inasaidia modeling ya mifumo ya nguvu tegemezi, parameter calibration, uchambuzi na utabiri. Chombo cha kuvutia ni kubuni ya majaribio kwa uthibitishaji wa mfano.

   Kwa mfano na uchambuzi wa mienendo ya mfumo, mkakati sawa hutumiwa na programu ya programu ya Stella Architect isee, ambapo mfano huo unajumuisha vitalu, ambavyo vinaunganishwa na mahusiano. Stella inaruhusu modeling na simulation ya aina tofauti sana ya maombi, kuanzia mahitaji ya matibabu kwa njia ya ujenzi wa ndege. Stella wakati mwingine huuzwa kama programu ithink. Programu Powersim iliundwa awali kwa madhumuni ya kiuchumi. Hata hivyo, maendeleo katika chombo kisasa zaidi, ikiwa ni pamoja na umeme, nishati ya jua au simuleringar matibabu ya madawa ya kulevya. Msanidi wa zamani wa Powersim sasa anazalisha programu sawa kwa kazi ngumu zaidi Dynaplan Smia. Vensim ni mfumo wa kutengeneza mahusiano makubwa ya data ya mifumo halisi. Nguvu ya Vensim ni kwamba inaruhusu kufuatilia causal, uchambuzi wa unyeti, calibration na simulation kubwa. Hata hivyo, programu hiyo pia ina uwezo wa kushughulika na mifumo mbalimbali rahisi na ngumu halisi (Hassan et al. 2016). True-World mfumo mienendo programu kuwezesha tata multibody nguvu uigaji katika muda kipekee na kuendelea. Modeling kimsingi huanza kutoka mizani.

   Mbinu tofauti kabisa kwa modeling na simulation ni automata za mkononi au mbinu mawakala makao modeling, maarufu na Stephen Wolfram (Wolfram 1991) kama aina mpya ya sayansi. Njia hiyo wakati mwingine pia inaitwa mchezo wa maisha. Modeling ni kutekelezwa kupitia mwingiliano wa watu binafsi uhuru (Macal na Kaskazini 2005). Masimulizi yanaonyesha tabia zinazojitokeza na kwa hiyo ni maarufu sana katika mifumo ya biolojia kwa mienendo ya idadi ya watu. Chombo rahisi kwa msingi (na ya juu, pia) mfano wa wakala na simulation ni programu ya NetLogo, ambapo maelezo rahisi na parametrization huunda mifano yenye nguvu. programu inaruhusu taswira ya maendeleo wakati na kelele introduktionsutbildning (Stys et al. 2015). Programu imeandikwa katika Java, ambayo wakati mwingine hupunguza kumbukumbu iliyopo. Pengine jitihada kubwa katika modeling mbalimbali wakala ilifanyika kwa maendeleo ya programu Wolfram, ambayo ni muendelezo wa Mathematica maarufu, na zana kupanuliwa kwa modeling na simulation. Ina kuweka simulink-kama modeling katika suti ya kuvutia zaidi na pia inajenga uwezekano wa modeling wakala makao na zana zaidi kwa ajili ya taaluma nyingine hisabati (takwimu multivariate, madini data, kimataifa optimization).

   AnyLogic ni programu ya kuvutia sana kwa matatizo ya mtiririko — habari, fedha, trafiki, vifaa na madini. Simulation hutatua tatizo la mtiririko bora katika mfumo ulioundwa na jitihada ndogo na ufanisi mkubwa. Dhana zilizotumiwa ni mienendo ya mfumo na modeling ya wakala na ya busara ya tukio. Pia hutoa mahuluti kati ya dhana tofauti modeling. Programu hiyo ni muhimu, kwa mfano, katika uigaji wa kuenea kwa janga (Emrich et al. 2007).

   Mwingine wakala makao modeling chombo ni Insight Maker, kwa simulation ya idadi ya watu kushirikiana katika kijiografia au mtandao nafasi. Programu inasaidia graphical mfano ujenzi, matumizi ya dhana nyingi, iliyoingia scripting na optimization toolset (Fortmann-Roe 2014).

   Kwa modeling yenyewe, maelezo ya vigezo vya serikali, ufumbuzi wa ODE, parametrization na uchambuzi wa utegemezi wa muda, kundi la kwanza la programu, kutoka Mathematica hadi Matlab, inaweza kutumika bila kusita. Wao huwakilisha zana za nguvu kwa madhumuni ya mfano. Katika kesi ya uchambuzi ngumu zaidi, kama vile kuhusiana na data kubwa, simulation, kelele introduktionsutbildning, optimization, unyeti na stochastics zinahitajika zana ya juu zaidi, na mbinu kitu-oriented, kuwashirikisha pia introduktionsutbildning juu katika lugha ya programu syntax

8. 11.8 Majadiliano na Hitimisho

   Original publication 2019 · Ilichapishwa kwanza kwenye FarmHub Learn 2020-06-04 · Aquaponics Food Production Systems

   Aquaponics ni mifumo tata ya kiufundi na kibaiolojia. Kwa mfano, maelezo iwezekanavyo kwa samaki si kukua vizuri inaweza kuwa ndogo mgawo wa chakula, ubora mbaya wa maji, matatizo ya kiufundi na kusababisha matatizo, nk Kutokana na biolojia asili polepole, uchunguzi wa kisayansi wa uhalali wa maelezo haya itakuwa tedious na zinahitaji majaribio kadhaa ya majaribio kupata mambo yote muhimu na mwingiliano wao, wakidai vifaa vingi, utaalamu, muda wa utafiti na mali za kifedha. Kwa hiyo, suala la kuimarisha mifumo ya aquaponic lilishughulikiwa katika sura hii. Katika aquaponics, modeling inahitajika kwa malengo tofauti: (i) ufasa/uelewa, (ii) uchambuzi, (iii) makadirio na (iv) usimamizi na udhibiti. Kwa malengo haya yote, mifano sahihi inahitajika. Kwa mfano, ili kufikia malengo (ii) na (iii), mbinu ya upimaji inaweza kutumika ambayo inatumia mifano ya takwimu kuchambua data kutoka majaribio ya majaribio ya awali kwa lengo la kuchimba habari nyingi iwezekanavyo bila kufanya majaribio mapya. Mifano ya takwimu inaweza kuonyesha mambo muhimu zaidi yanayoathiri uzalishaji wa samaki na mazao katika mifumo ya aquaponic. Majaribio ya baadaye yanaweza kuzingatia mambo haya, hivyo kufanya matumizi ya mali ya gharama kubwa ya utafiti na ufanisi zaidi.

   Ugumu wa mifumo ya aquaponic, kutokana na tabia yao ya maoni na ushirikiano kati ya RAS na mfumo wa hydroponic, matibabu ya maji na ukuaji wa samaki, ina maana kwamba ili kutimiza malengo (i) na (iv), yaani. kuelewa au kuongeza mmea (usanidi, ukubwa, samaki, kulisha, mtiririko, nk) kwa heshima gharama, utulivu, ukamilifu na ubora wa maji, mifano isiyo ya kawaida ya kinadharia ya vipengele vingi vya mfumo vilivyoelezwa katika sura hii inahitajika. Faida ya mifano hii ya kinadharia iliyotolewa juu ya mifano ya takwimu ni uwezo wao na nguvu ya kuchambua mchakato msingi aquaponics na uwezekano wa mfano wakati kipengele (mienendo). Mifano ya takwimu tu kuthibitisha au kukanusha hypothesis na kwa kiasi gani vigezo covary lakini kutoa ushahidi wa michakato ya msingi. Kwa upande mwingine, mifano ya kinadharia inaruhusu sisi kuiga taratibu kulingana na hypothesis, kulinganisha simulated na data aliona, kutathmini hypothesis wote na mfano na kufanya marekebisho. uhalali wa mifano ya takwimu inaweza kuwa zaidi ya mbalimbali uendeshaji wao walikuwa mafunzo kwa, ambapo mifano ya kinadharia inaweza kuelezwa na kutumika kwa ajili ya mbalimbali ya mazingira, mradi mifano ni kuthibitishwa kwa safu hizi kabla ya maombi. Kwa mfano, mfano wa regression nyingi unaotumiwa kutathmini uhusiano kati ya ukuaji wa samaki na Oreochromis niloticus kama aina ya samaki na vigezo vya mazingira katika kituo cha aquaponics nchini Ujerumani hauwezi kutumika kwa urahisi kwa Hispania na Cyprinus carpio, ambapo mfano wa kinadharia unaoelezea msingi michakato (kwa mfano tabia ya samaki, aquaculture, mazingira ya maji safi) kama milinganyo ya hisabati inaweza kubadilishwa kwa urahisi kwa sababu samaki na mchakato wa mazingira msingi kwamba mfano kimsingi ni sawa kwa ajili ya maeneo mawili.

   Hata hivyo, mifano ya kinadharia pia inahitaji vigezo vingine kama vile majibu ya majibu na kasi ya kutatua dutu katika tank ya kutatua kuamua. Hii inafanikiwa kwa kawaida kulingana na utafiti wa kisayansi wa kituo kimoja au vifaa vichache sana au mara nyingi kutoka kwa masomo yaliyochapishwa hapo awali (vyanzo vya sekondari). Mafunzo kulingana na vyanzo vya sekondari na mapungufu yaliyowekwa na muundo uliopewa na kiasi cha data zilizopo, ambayo haipo wakati data kutoka kwa kuanzisha majaribio iliyoundwa dharula kwa ajili ya utafiti. Hata hivyo, kukadiria vigezo mfano kwa kutumia data majaribio kutoka kituo aquaponics moja tu inaweza kuwa na matatizo kuhusu generalizability na replication ya matokeo kutokana na hali fulani sasa katika utafiti. Ukosefu wa data wakati mwingine huweka vikwazo vikali kwa mifano ambayo hupunguza mazoea yao. Maendeleo ya tafiti kwa makadirio ya parameter na data ya msingi ambayo hutumia idadi kubwa ya vituo vya aquaponics kuliko masomo ya awali husaidia kuondokana na mapungufu ya sasa na kutoa matokeo bora na ya kuaminika. Hii, hata hivyo, si changamoto rahisi kwa watafiti wa aquaponics.

   Masimulizi ya aquaponics na mifano ya hisabati chini ya aina mbalimbali ya hali ya usimamizi kuboresha uelewa wa aquaponics, kuthibitisha mazungumzo mbalimbali ya aquaponics na kumweka njia ya mikakati ya kuahidi kuboresha vifaa vya aquaponics. Tena, hii inaweza kusababisha njia bora zaidi ya kufanya majaribio.

   Vifaa vingine vya mfano pia viliwasilishwa katika sura hii. Kijadi, michoro za hisa na mtiririko (SFD) zimetumika kwa michakato ya kuelewa kama zana za usaidizi kwa uchambuzi wa upimaji. Zinatumika kuelewa mtiririko na fluxes ya kiasi lakini hukosa uwezo wa kuonyesha habari zinazohusiana na mtiririko na fluxes. Causal kitanzi mchoro (CLD) inaweza kutumika kuhamisha tata mfumo SFD katika miundo kueleweka kilichorahisishwa maoni. Pamoja, SFDs na CLDs hufafanua kikamilifu mfumo wa usawa tofauti. Ikiwa tu uelewa rahisi wa ubora wa mfumo unahitajika, basi CLD na SFD inaweza kuwa ya kutosha, lakini ikiwa jibu linahitaji usahihi wa namba, basi tatizo linaweza kuchunguzwa zaidi na michoro ya chombo cha nguvu (SDTD) na hatimaye kuonyeshwa katika chombo cha programu kwa simulation ya namba.