นศ.วิศวกรรมฯ ม.แม่โจ้ “ประยุกต์อุปกรณ์ IOT ทางการเกษตรสร้างสูตรพยากรณ์วันเก็บเกี่ยวหญ้าพลังงานสุวรรณภูมิ” ช่วยเพิ่มรายได้ให้เกษตรกร ได้รับ 3 รางวัล การแข่งขันทักษะวิศวกรรมเกษตรระดับประเทศ ปี 2565

80

นศ.วิศวกรรมฯ ม.แม่โจ้ “ประยุกต์อุปกรณ์ IOT ทางการเกษตรสร้างสูตรพยากรณ์วันเก็บเกี่ยวหญ้าพลังงานสุวรรณภูมิ” ช่วยเพิ่มรายได้ให้เกษตรกร ได้รับ 3 รางวัล การแข่งขันทักษะวิศวกรรมเกษตรระดับประเทศ ปี 2565

“หญ้าพลังงานสุวรรณภูมิ” เป็นหญ้าพันธุ์ใหม่ที่มีการพัฒนาสายพันธุ์มาจาก “หญ้าเนเปียร์” ซึ่งนอกจากจะเป็นหญ้าเลี้ยงสัตว์แล้ว ยังจัดอยู่ในกลุ่มพืชให้พลังงานที่มีคาร์โบไฮเดรตสูง สามารถนำไปเป็นวัตถุดิบเชื้อเพลิงในการผลิตพลังงานไฟฟ้าได้อีกด้วย และขณะนี้กำลังเป็นพืชเศรษฐกิจใหม่ที่ได้รับความสนใจจากเกษตรกร แต่ตัวแปรสำคัญในการนำพืชตัวนี้ให้ไปใช้เป็นวัตถุดิบในการผลิตไฟฟ้าให้ได้ประสิทธิภาพพลังงานสูงสุด นั่นคือ ต้องเก็บเกี่ยวในช่วงระยะเวลาที่เหมาะสม

นักศึกษาสาขาวิศวกรรมเกษตร คณะวิศวกรรมและอุตสาหกรรมเกษตร ประกอบด้วย นางสาววรัมพร ใจหมั้น, นางสาวศิริญญา บุญรอด, นางสาวจันทนิภา ชัยธีรเดช, นายทัตเทพ ไพรพฤกษ์ และนายภูทกฤต เชื้อประดิษฐ์ โดยมี ผศ.ดร.โชติพงศ์ กาญจนประโชติ, ผศ.ดร.ปารวี กาญจนประโชติ และ รศ.ดร.สุเนตร สืบค้า เป็นอาจารย์ที่ปรึกษา จึงได้ทำโครงการศึกษาวิจัยโดยประยุกต์ใช้อุปกรณ์ IOT เซ็นเซอร์ทางการเกษตรสำหรับการเพาะปลูกหญ้าพลังงานสุวรรณภูมิแบบแม่นยำ และการพัฒนาสมการพยากรณ์วันเก็บเกี่ยวที่เหมาะสม ด้วยเทคนิคผลรวมอุณหภูมิความร้อนเฉลี่ย (Heat Sum) ทำให้ได้สมการพยากรณ์วันเก็บเกี่ยวที่แม่นยำ ได้ผลผลิตเพิ่ม ช่วยให้เกษตรกรมีรายได้สูงขึ้น

ผลงานวิจัยดังกล่าว ได้รับ 3 รางวัล ได้แก่
– รางวัลชนะเลิศ ด้านการนำไปใช้ประโยชน์
– รางวัลชนะเลิศด้านการนำเสนอ
– รางวัลรองชนะเลิศอันดับ 1 ด้านความคิดสร้างสรรค์

จากการแข่งขันทักษะวิศวกรรมเกษตร ระดับประเทศ ในงานประชุมวิชาการโครงงานวิศวกรรมเกษตรแห่งชาติ ครั้งที่ 28 ประจำปี 2565 จัดโดย สำนักวิชาวิศวกรรมศาสตร์และนวัตกรรม มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลตะวันออกร่วมกับ สมาคมวิศวกรรมเกษตรแห่งประเทศไทย TSAE – Thai Society of Agricultural Engineering เมื่อวันที่ 24 – 25 กุมภาพันธ์ 2565 ที่ผ่านมา

นายภูทกฤต เชื้อประดิษฐ์ นศ.ชั้นปีที่ 3 หนึ่งในทีมนักวิจัย กล่าวว่า “การประยุกต์ใช้อุปกรณ์ IOT เซ็นเซอร์ทางการเกษตรสำหรับการเพาะปลูกหญ้าพลังงานสุวรรณภูมิแบบแม่นยำ และการพัฒนาสมการพยากรณ์วันเก็บเกี่ยวที่เหมาะสม ด้วยเทคนิคผลรวมอุณหภูมิความร้อนเฉลี่ย (Heat sum) คือการสร้างโมเดลทางคณิตศาสตร์ สำหรับการทำนายวันเก็บเกี่ยวหญ้าพลังงานสุวรรณภูมิ โดยการนำระบบ IOT ติดตั้งค่าวัดความชื้นในแปลงปลูก ตรวจวัดอุณหภูมิอากาศในแปลงปลูก โดยระบบจะทำการบันทึกอุณหภูมิทุก 1 ชั่วโมง และทำการบันทึกค่าอุณหภูมิสะสม บนระบบฐานข้อมูล (Cloud server) และประมวลผล เพื่อนำค่าผลรวมอุณหภูมิความร้อนเฉลี่ยสะสมไปพยากรณ์วันเกี่ยวหญ้าพลังงานสุวรรณภูมิอย่างแม่นยำ

จากการทดลองนี้พบว่าอายุการเก็บเกี่ยวหญ้าพลังงานสุวรรณภูมิที่เหมาะสมที่สุดคือค่าผลรวมอุณหภูมิความร้อนเฉลี่ยสะสม 3,436 องศาเซลเซียส ซึ่งเป็นค่าผลรวมอุณหภูมิความร้อนเฉลี่ยที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการเก็บเกี่ยวและได้สมการทำนายวันเก็บเกี่ยวหญ้าพลังงานสุวรรณภูมิที่เหมาะสม คือ x = (∑TAV(@3,436)+ 223.01)/27.939”

ด้าน ผศ.ดร.โชติพงศ์ กาญจนประโชติ อาจารย์ที่ปรึกษา ให้ข้อมูลเพิ่มเติมว่า “งานวิจัยชิ้นนี้ได้รับทุนสนับสนุนและพื้นที่ทำการวิจัย จาก บริษัท กรีน ลิฟวิ่ง เพาเวอร์ จำกัด และ คณะสัตวศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยแม่โจ้ สำหรับหญ้าพลังงานสุวรรณภูมิ ปัจจุบันเป็นพืชทางเลือกพืชไร่ ที่ปลูกได้ในทุกภูมิภาคของประเทศ จัดเป็น พืชเศรษฐกิจใหม่ที่ภาครัฐกำลังส่งเสริมให้เกษตรกรปลูกเพื่อนำมาเป็นวัตถุดิบในการนำมาใช้ผลิตพลังงานทดแทน ซึ่งผลงานวิจัยชิ้นนี้จะช่วยให้เกษตรกรคำนวณวันเก็บเกี่ยวหญ้าในช่วงวัน เวลา ที่หญ้ามีการสะสมปริมาณคาร์โบไฮเดรต หรือธาตุอาหารที่เราต้องการมากที่สุด นั่นหมายถึงเมื่อนำไปแปรรูปก็จะได้ค่าพลังงานเยอะที่สุด คุ้มที่สุด และทำให้เกษตรกรมีรายได้เพิ่มขึ้น

นอกจากนั้น แนวความคิดในการประยุกต์ใช้อุปกรณ์ IOT เซ็นเซอร์ทางการเกษตรสำหรับการเพาะปลูก ยังสามารถนำไปพัฒนาสมการพยากรณ์วันเก็บเกี่ยวผลิตผลทางการเกษตรประเภทอื่นๆ ได้อีกด้วย

ขณะนี้ทางมหาวิทยาลัยกำลังดำเนินการจดสิทธิบัตร และเตรียมขยายผลเผยแพร่องค์ความรู้ให้กับเกษตรกรต่อไป

 

3-_Page_1.jpg
3-_Page_2.jpg
---.jpg
73238.jpg
--b15bdd1aa834eee6.jpg
4bcb68002739f82025dea4dbcdbf1875.jpg
--2474902f0f516ec0.jpg
Screenshot-2022-03-04-102542.jpg
S__26673160.jpg
LINE_ALBUM_-3--_220228_11.jpg
LINE_ALBUM_-3--_220228_13.jpg
1646374970946.jpg
1646375035328.jpg
1646375074582.jpg
1646375142880.jpg
Screenshot-2022-03-04-124902.png
Screenshot-2022-03-04-124944.png
messageImage_1646390363333.jpg
messageImage_1646390379989.jpg

Facebook Comments