ORIGINAL_ARTICLE
بررسی ناهمگنی دما در سردخانه و تاثیر آن بر شیرین شدن در دمای پایین در سیبزمینی با استفاده از دینامیک سیالات محاسباتی
دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) برای مطالعه جریان هوا و توزیع دما در سردخانه و یافتن ترازهای دمایی استفاده شد. قندکل[1]، قند احیا[2] و ساکارز[3] غدههای سیبزمینی رقم سانته ذخیره شده در 5 درجه سلسیوس و رطوبت نسبی 80٪ استخراج شد. نتایج نشان داد اختلاف معنیداری بین قند کل، قند احیا و ساکارز به دلیل ناهمگنی توزیع دما که منجر به اختلاف 2 درجه سلسیوس بین گرمترین و سردترین نقاط درون توده محصول شد، وجود دارد. تغییرات در محتوای قندها با ترازهای دمایی شبیهسازی شده مطابقت داشت. نرخ افزایش قندهای محلول به یک درجه سلسیوس کاهش دما، به ترتیب برای قند کل، ساکارز و قند احیا 07/4، 15/3 ,67/0 میلیگرم بر گرم ماده خشک پیشبینی شد. دینامیک سیالات محاسباتی[4] با بررسی جریان سیال و توزیع دما و نمایش مناطق بحرانی، باعث بهبود روشهای بستهبندی و چیدمان محصول و هدایت بهتر جریان هوا میشود. [1]. Total Sugar [2]. Reducing Sugar (Glucose and Fructose) [3]. Sucrose [4]. Computational fluid dynamics (CFD (
https://ijbse.ut.ac.ir/article_78870_561994ee89e43f46cb56dedd4c22d085.pdf
2020-11-21
485
500
10.22059/ijbse.2019.270803.665126
بستهبندی پلاستیک
دینامیک سیالات محاسباتی
سیبزمینی
شبیهسازی
قند
نعیمه
سماواتیان
na.samavatean@gmail.com
1
گروه آموزشی علوم باغبانی و مهندسی فضای سبز.پردیس کشاورزی و منابع طبیغی و دانشگاه تهران. ایران
AUTHOR
سیامک
کلانتری
kalantaris@ut.ac.ir
2
گروه علوم باغبانی و فضای سبز، دانشکده علوم و مهندسی کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج. ایران
LEAD_AUTHOR
محمد
لایقی
mlayeghi@ut.ac.ir
3
گروه علوم و صنایع چوب و کاغذ، دانشکده منابع طبیعی، کرج، دانشگاه تهران
AUTHOR
مجتبی
دلشاد
delshad@ut.ac.ir
4
گروه علوم باغبانی و فضای سبز، دانشکده علوم و مهندسی کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج. ایران
AUTHOR
Abong, G. O., Okoth, M. W., Imungi, J. K., and Kabira, J. N. (2012). Evaluation of selected Kenyan potato cultivars for processing into potato crisps.
1
Anderson, B., Sarkar, A., Thompson, J., and Singh, R. (2004). Commercial-scale forced-air cooling of packaged strawberries. Transactions of the ASAE 47, 183.
2
Anonymous (2016-2015). Ministry of Agriculture statistics. In "Ministry of Agriculture statistics".
3
Brosnan, T., and Sun, D.-W. (2001). Precooling techniques and applications for horticultural products—a review. International Journal of Refrigeration 24, 154-170.
4
Chourasia, M., and Goswami, T. (2006). Simulation of transport phenomena during natural convection cooling of bagged potatoes in cold storage, Part I: Fluid flow and heat transfer. Biosystems engineering 94, 33-45.
5
Chourasia, M., and Goswami, T. (2007a). Steady state CFD modeling of airflow, heat transfer and moisture loss in a commercial potato cold store. International Journal of Refrigeration 30, 672-689.
6
Chourasia, M., and Goswami, T. (2007b). Three dimensional modeling on airflow, heat and mass transfer in partially impermeable enclosure containing agricultural produce during natural convective cooling. Energy Conversion and Management 48, 2136-2149.
7
Chourasia, M., Goswami, T., and Chowdhury, K. (1999). Temperature profiles during cold storage of bagged potatoes: effects of geometric and operating parameters. Transactions of the ASAE 42, 1345-1351.
8
Datta, A. (2007a). Porous media approaches to studying simultaneous heat and mass transfer in food processes. I: Problem formulations. Journal of food engineering 80, 80-95.
9
Datta, A. (2007b). Porous media approaches to studying simultaneous heat and mass transfer in food processes. II: Property data and representative results. Journal of food engineering 80, 96-110.
10
Defraeye, T., Cronjé, P., Verboven, P., Opara, U. L., and Nicolai, B. (2015). Exploring ambient loading of citrus fruit into reefer containers for cooling during marine transport using computational fluid dynamics. Postharvest Biology and Technology 108, 91-101.
11
Defraeye, T., Lambrecht, R., Delele, M. A., Tsige, A. A., Opara, U. L., Cronjé, P., Verboven, P., and Nicolai, B. (2014). Forced-convective cooling of citrus fruit: cooling conditions and energy consumption in relation to package design. Journal of food engineering 121, 118-127.
12
Dehghannya, J., Ngadi, M., and Vigneault, C. (2008). Simultaneous aerodynamic and thermal analysis during cooling of stacked spheres inside ventilated packages. Chemical Engineering & Technology: Industrial Chemistry‐Plant Equipment‐Process Engineering‐Biotechnology 31, 1651-1659.
13
Delele, M. A., Ngcobo, M. E., Opara, U. L., and Meyer, C. J. (2013). Investigating the effects of table grape package components and stacking on airflow, heat and mass transfer using 3-D CFD modelling. Food and Bioprocess Technology 6, 2571-2585.
14
Ergun, S. (1952). Fluid flow through packed columns. Chem. Eng. Prog. 48, 89-94.
15
FAO (2012). Food and Agriculture Organization (FAO).
16
FAO (2015). "World food and agriculture 2015," FAO Statistical.
17
Fluent, A. (2011). ANSYS Fluent User's Guide. In "Ansys Inc".
18
Galani Yamdeu, J. H., Gupta, P. H., Patel, N. J., Shah, A. K., and Talati, J. G. (2016). Effect of Storage Temperature on Carbohydrate Metabolism and Development of Cold‐Induced Sweetening in Indian Potato (Solanum Tuberosum L.) Varieties. Journal of food biochemistry 40, 71-83.
19
Grubben, N. L., and Keesman, K. (2016). Modelling and control of potatoes in storage facilities.
20
Grubben, N. L., and Keesman, K. J. (2015). Modelling ventilated bulk storage of agromaterials: A review. Computers and Electronics in Agriculture 114, 285-295.
21
Guenthner, J. F. (1995). Economics of potato storage. American potato journal 72, 493-502.
22
Gustavsson, J., Cederberg, C., Sonesson, U., Van Otterdijk, R., and Meybeck, A. (2011). "Global food losses and food waste," FAO Rome.
23
Harral, B., and Boon, C. (1997). Comparison of predicted and measured air flow patterns in a mechanically ventilated livestock building without animals. Journal of Agricultural Engineering Research 66, 221-228.
24
Hosseini, Z. (1994). "Common methods of food decomposition," Shiraz University, Iran.
25
Kader, A. A. (2002). "Postharvest technology of horticultural crops," University of California Agriculture and Natural Resources.
26
Keesman, K. J., Peters, D., and Lukasse, L. J. (2003). Optimal climate control of a storage facility using local weather forecasts. Control Engineering Practice 11, 505-516.
27
Kolbe, H., Müller, K., Olteanu, G., and Gorea, T. (1995). Effects of nitrogen, phosphorus and potassium fertilizer treatments on weight loss and changes in chemical composition of potato tubers stored at 4 C. Potato Research 38, 97-107.
28
Kondrashov, V. (2000). Mathematical simulation of the coupled heat and moisture exchange in storehouses of agricultural productionMathematische Modellierung des wechselseitigen Wärme-und Wasseraustausches in den landwirtschaftlichen Produktionsspeichern. Heat and mass transfer 36, 381-385.
29
Liska, D. J., Cook, C. M., Wang, D. D., and Szpylka, J. (2016). Maillard reaction products and potatoes: have the benefits been clearly assessed? Food science & nutrition 4, 234-249.
30
Lukasse, L., van Maldegem, J., Dierkes, E., van der Voort, A.-J., de Kramer-Cuppen, J., and van der Kolk, G. (2009). Optimal control of indoor climate in agricultural storage facilities for potatoes and onions. Control Engineering Practice 17, 1044-1052.
31
McCready, R., Guggolz, J., Silviera, V., and Owens, H. (1950). Determination of starch and amylose in vegetables. Analytical chemistry 22, 1156-1158.
32
Mohammadi, A., Tabatabaeefar, A., Shahin, S., Rafiee, S., and Keyhani, A. (2008). Energy use and economical analysis of potato production in Iran a case study: Ardabil province. Energy conversion and management 49, 3566-3570.
33
Mohsenin, N. N. (1970). Physical properties of plant and animial materials. Vol. 1. Structure, physical characterisitics and mechanical properties. Physical properties of plant and animial materials. Vol. 1. Structure, physical characterisitics and mechanical properties. 1.
34
Nahor, H., Hoang, M., Verboven, P., Baelmans, M., and Nicolai, B. (2005). CFD model of the airflow, heat and mass transfer in cool stores. International Journal of Refrigeration 28, 368-380.
35
Rahemi, M. (2010). "Postharvest," Fifth/Ed. Shiraz University, Iran.
36
Sajadiye, S. M., Ahmadi, H., Hosseinalipour, S. M., Mohtasebi, S. S., Layeghi, M., Mostofi, Y., and Raja, A. (2011). Evaluation of a Cooling Performance of a Typical Full Loaded Cool Storage Using Mono-scale CFD Simulation. Modern Applied Science 6, 102.
37
Van Mourik, S., Vries, D., Ploegaert, J. P., Zwart, H., and Keesman, K. J. (2012). Physical parameter estimation in spatial heat transport models with an application to food storage. Biosystems engineering 112, 14-21.
38
Versteeg, H., and Malalasekera, W. (1995). Computational fluid dynamics. The finite volume method.
39
Wu, W., Häller, P., Cronjé, P., and Defraeye, T. (2018). Full-scale experiments in forced-air precoolers for citrus fruit: Impact of packaging design and fruit size on cooling rate and heterogeneity. Biosystems Engineering 169, 115-125.
40
Zhao, C.-J., Han, J.-W., Yang, X.-T., Qian, J.-P., and Fan, B.-L. (2016). A review of computational fluid dynamics for forced-air cooling process. Applied Energy 168, 314-331.
41
Zou, Q., Opara, L. U., and McKibbin, R. (2006a). A CFD modeling system for airflow and heat transfer in ventilated packaging for fresh foods: I. Initial analysis and development of mathematical models. Journal of Food Engineering 77, 1037-1047.
42
Zou, Q., Opara, L. U., and McKibbin, R. (2006b). A CFD modeling system for airflow and heat transfer in ventilated packaging for fresh foods:: II. Computational solution, software development, and model testing. Journal of Food Engineering 77, 1048-1058.
43
ORIGINAL_ARTICLE
پیش بینی تغییرات حرارتی مخزن ذخیره کننده سیال یک خشککن خورشیدی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و روش دینامیک سیالات محاسباتی
در این تحقیق برای افزایش عملکرد جمع کننده خورشیدی سهموی از مواد تغییرفاز دهنده PCM درون مخزن ذخیره کننده سیال استفاده شد. تاثیر میزان جریان سیال در سه سطح 1، 5/2 و 5 لیتر بر دقیقه و جرم PCM در دو سطح 5/1 و 2/3 کیلوگرم بر دمای خروجی، بازده جمع کننده و بازده مخزن با استفاده روش آزمایشگاهی و CFD و ANN ارزیابی و با هم مقایسه شد. میزان بازده خشک کردن از 11/21 تا 20/25 درصد و جمع کننده از 9/62 تا 03/64 تغییر نمود. میزان خطای به دست آمده از بازده جمع کننده از روش CFD و ANN به ترتیب از 31/5 تا 4/7 درصد و 22/1 تا 84/3 درصد متغیر بود. با توجه به دادههای آماری و مدت زمان صرف شده مشخص شد که روش ANN نسبت به روش CFD با دقت بیشتر و زمان صرف شده کمتر میتواند برای پیشبینی رفتار حرارتی سامانه استفاده شود.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_78871_291176e9320e3d738258cd05bdeb8519.pdf
2020-11-21
501
514
10.22059/ijbse.2020.293706.665249
بازده حرارتی
خشککن خورشیدی
دینامیک سیالات محاسباتی
شبکه عصبی مصنوعی
شدت تابش خورشیدی
هادی
صمیمی اخیجهانی
hsamimia@gmail.com
1
استادیار گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران
LEAD_AUTHOR
ذکریا
علیمحمدی
zakaria.mohammadi@ut.ac.ir
2
دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران
AUTHOR
Al-Waeli A. H. A., Sopiana, K., Kazemb, H. K., Yousif, J. H., Chaichanc, M. T., Ibrahima, A., Mat, S. & Ruslana, M. (2018). Comparison of prediction methods of PV/T nanofluid and nano-PCM system using a measured dataset and artificial neural network. Solar Energy, 162, 378-396.
1
Baek, S. M., Nam, J. H., Hong, H. & Kim, C. (2011). Effect of brine flow rate on the performance of a spiral-jacketed thermal storage tank used for SDHW systems: A computational fluid dynamics study. Applied Thermal Engineering, 31, 2716-2725
2
Bellos, E., Tzivanidis, C., Antonopoulos, K. A. & Gkinis, G. (2016). Thermal enhancement of solar parabolic trough collectors by using nanofluids and converging-diverging absorber tube. Renewable Energy, 94, 213–22.
3
Cetiner, C., Halici, F., Cacur, H. & Taymaz, I. (2005). Generating hot water by solar energy and application of neural network. Applied Thermal Engeering, 25 (8-9), 1337–48.
4
Farkas, I. & Geczy-Vıg, P. (2003). Neural network modelling of flat-plate solar collectors. Computer and Electronic in Agriculture, 40 (1-3), 87–102.
5
Fischer, S., Frey, P. & Drück, H. (2012). Comparison between state-of-the-art and neural network modelling of solar collectors. Solar Energy, 86 (1), 3268–3277.
6
Forristall, R. (2003). Heat transfer analysis and modeling of a parabolic trough solar receiver implemented in engineering equation solver. Colorado: National Renewable Energy Laboratory (NREL).
7
Ghritlahre, H. K. & Prasad, R. K. (2018). Application of ANN technique to predict the performance of solar collector systems - A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 84, 75-88.
8
Iranmanesh, M., Akhijahani, H. S., & Jahromi, M. S. B. (2020). CFD modeling and evaluation the performance of a solar cabinet dryer equipped with evacuated tube solar collector and thermal storage system. Renewable Energy, 145, 1192-1213.
9
Kalogirou, S. A. (2006). Prediction of flat-plate collector performance parameters using arti-ficial neural network. Solar Energy, 80 (3), 248–59.
10
Kalogirou, S. A, Panteliou, S. & Dentsoras, A. (1999). Modeling of solar domestic water heating systems using artificial neural networks. Solar Energy, 65(6), 335–342.
11
Kumaresan, G., Sridhar, R. & Velraj, R. (2012). Performance studies of a solar parabolic trough collector with a thermal energy storage system. Energy, 47 (1), 395-402.
12
Lecoeuche, S. & Lalot, S. (2005). Prediction of the daily performance of solar collectors. International Communication of Heat and Mass Transfer, 32 (5), 603–11.
13
Motahayyer, M., Arabhosseini, A., Samimi-Akhijahani, H. & Khashechi, M. (2018). Application of computational fluid dynamics in optimization design of absorber plate of solar dryer. Iranian Journal of Biosystem Engineering, 49 (2), 285-294. (In Farsi)
14
Schmidhuber, J. (2015). Deep Learning in Neural Networks: An Overview. Neural Networks, 61, 85-117.
15
Scapino, L., Zondag, H. A., Diriken, J., Rindt, C. C. M., Van Bael, J. & Sciacovelli, A. (2019). Modeling the performance of a sorption thermal energy storage reactor using artificial neural networks. Applied Energy, 253, 1-15.
16
Tafarroj, M. M., Daneshazarian, R. & Kasaeian, A. (2019). CFD modeling and predicting the performance of direct absorption of nanofluids in trough collector. Applied Thermal Engineering, 148, 256-269.
17
Tay, N. H. S., Bruno, F. & Belusko, M. (2012). Experimental validation of a CFD model for tubes in a phase change thermal energy storage system. International Journal of heat and Mass Transfer, 55 (4), 574-585.
18
Varol, Y., Koca, A., Oztop, H. F. & Avci, E. (2010). Forecasting of thermal energy storage performance of phase change material in a solar collector using soft computing techniques. Expert System Applied, 37 (4), 2724–2732.
19
Xiaohong, G., Bin, L., Yongxian, G. & Xiugan, Y. (2011). Two-dimensional transient thermal analysis of PCM canister of a heat pipe receiver under microgravity. Applied Thermal Engineering, 31 (5): 735–41.
20
Xie, H., Liu, L., Ma, F. & Fan, H. (2009). Performance prediction of solar collectors using artificial neural networks. Proceeding of the international conference on artificial intelligence and computational intelligence, 573–576.
21
ORIGINAL_ARTICLE
هیبرید شبکه عصبی مصنوعی با الگوریتمهای فرااکتشافی در پیشبینی عملکرد نیشکر
در این پژوهش برای پیشبینی عملکرد نیشکر از شبکه عصبی مصنوعی مبتنی بر الگوریتمهای فرااکتشافی به عنوان یک روش کارآمد که تخمین عملکرد محصول را بر اساس دادههای واقعی به دست میآورد، استفاده شده است. به منظور پیشبینی عملکرد نیشکر از پارامترهای مؤثری نظیر مشخصات گیاه، هدایت الکتریکی آب و خاک، حداکثر درجه حرارت و میانگین ساعات آفتابی در طول دوره رشد محصول و در مقیاس زمانی هفت ساله استفاده گردید. بر همین اساس از چهار الگوی آموزشی در ساخت شبکههای عصبی استفاده شد که به ترتیب شامل شبکه عصبی مصنوعی مبتنی بر الگوریتم پس انتشار خطا، ترکیب شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک، ترکیب شبکه عصبی با الگوریتم ازدحام ذرات و در آخر رویکرد نوین ترکیب شبکه عصبی با الگوریتم مرکب ژنتیک- ازدحام ذرات بودهاند. نتایج بدست آمده از پژوهش، حاکی از آن است که استفاده از الگوریتمهای فرااکتشافی سبب بهبود عملکرد شبکه عصبی شده و قدرت پیشبینی را به طور محسوسی افزایش داده است. مقادیر میانگین مربعات خطا و ضریب همبستگی برای روش ترکیبی شبکه عصبی، الگوریتم ژنتیک و الگوریتم ازدحام ذرات بهترتیب 00057/0 و 91457/0 برای دادههای آزمایش بدست آمد که برتری این روش را نسبت به سایر الگوها نشان میدهد. علاوه بر این، اعتبارسنجی متقاطع مدل پیشنهادی به روش k نزدیکترین همسایه نشان داد که صحت دادههای آموزشی و آزمایشی به منظور پیشبینی عملکرد نیشکر به ترتیب برابر با 5/98 و 5/95 درصد بوده است.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_78872_e91c0afa3aa04453bf2a6f4c703e4235.pdf
2020-11-21
515
526
10.22059/ijbse.2020.290905.665234
نیشکر
عملکرد
شبکه عصبی مصنوعی
الگوریتمهای فرااکتشافی
اعتبارسنجی متقاطع
نگار
حافظی
hafezi.negar@gmail.com
1
دانشجوی دکتری مکانیزاسیون کشاورزی، گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران
LEAD_AUTHOR
هوشنگ
بهرامی
bahrami16@gmail.com
2
دانشیار، گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران
AUTHOR
محمدجواد
شیخ داودی
mj.davoodi@scu.ac.ir
3
استاد، گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران
AUTHOR
سید عنایتاله
علوی
se.alavi@scu.ac.ir
4
استادیار، گروه مهندسی کامپیوتر، دانشکده مهندسی، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران
AUTHOR
Ahmadvand, M. (2009). Modeling the effect of water table fluctuations on sugarcane yield using artificial neural network and fuzzy logic (Case Study: Mirza Koochak-Khan Agro-Industry Co.). Master of Science Thesis. Shahid Chamran University of Ahvaz. (In Farsi).
1
AmirEntezari, K. (2008). Review of new methods for training neural networks using artificial intelligence algorithms. Master of Science Thesis. University of Tabriz. (In Farsi).
2
Bagheri, A. and Sohrabi, N. (2018). Predicting yield of rainfed and irrigated barley (Hordeum vulgare L.) in Kermanshah by Artificial Neural Network approach (Case study Kermanshah, Iran). Journal of Agroecology. 10(2): 516-528. (In Farsi).
3
Eberhart, R. and Kennedy, J. (1995). A new optimizer using particle swarm theory. Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science. Nagoya, Japan, pp: 39-43.
4
Esfandiarpour-Boroujeni, I., Karimi, E., Shirani, H., Esmaeilizadeh, M. and Mosleh, Z. (2019). Yield prediction of apricot using a hybrid particle swarm optimization- imperialist competitive algorithm- support vector regression (PSO-ICA-SVR) method. Scientia Horticulturae, 257, 1-12.
5
Golabi, M., Karami, B. and Albaji, M. (2013). Sensitivity analysis of sugarcane yield using artificial neural networks. 4th National Conference on Irrigation and Drainage Network Management. Faculty of Water Sciences Engineering. Shahid Chamran University of Ahvaz, pp: 1917-1924. (In Farsi).
6
Heydarnejadi, S.Z. (2016). Effects of climate change on net irrigation requirement and yield of sugarcane in south of Ahvaz (Case study: Amir Kabir Agro-Industry Co.). Master of Science Thesis. Shahid Chamran University of Ahvaz. (In Farsi).
7
Hosseini, M.T., Siosemarde, A., Fathi, P. and Siosemarde, M. (2007). Application of artificial neural network and multiple regression for estimating dry farming wheat yield in Ghorveh region, Kurdistan province. Agricultural research: water, soil and plant in agriculture, 7(1), 41-54. (In Farsi).
8
Hosseini, M., Movahedi-Naeini, S.A., Dehghani, A.A. and Khaledian, Y. (2016). Estimation of soil mechanical resistance parameter by using particle swarm optimization, genetic algorithm and multiple regression methods. Soil and Tillage Research, 157, 32-42.
9
Jeong, S., Hasegawa, S., Shimoyama, K. and Obayashi, S. (2009). Development and investigation of efficient GA/PSO hybrid algorithm applicable to real-world design optimization, IEEE Computational Intelligence Magazine, pp. 36–44.
10
Kia, S.M. (2011). Neural Networks in MATLAB. Kian Publication. Tehran, 232 pages. (In Farsi).
11
Keynia, F. and Heydari, A. (2014). The combination of Particle Swarm Optimization algorithm and artificial neural network to forecast wind power. 4th Annual Clean Energy Conference (ACEC2014). Kerman. (in Farsi).
12
Kumar, M., Raghuwanshi, N.S., Wallender, W.W. and Pruitt, W.O. (2002). Estimating evapotranspiration using artificial neural network. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 128(4), 224-233.
13
Menhaj, M.B. (2008). Fundamentals of neural networks (computational intelligence). Volume 1, 8th Edition. Publishing Center, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic). 715 pages. (in Farsi).
14
Pourmohammadali, B., Hosseinifard, S.J., Salehi, M.H., Shirani, H. and Esfandiarpour Boroujeni, I. (2019). Effects of soil properties, water quality and management practices on pistachio yield in Rafsanjan region, southeast of Iran. Agricultural Water Management, 213, 894-902.
15
Rezaei, A.R. and Ranjbaran, S. (2009). Functional training of genetic algorithm in MATLAB software (2nd ed.), Farhang-e-Matin Publication. Tehran. 144 pages. (In Farsi)
16
Rodriguez, J. D., A. Perez, and J. A. Lozano. (2010). A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection. In: Proceeding of the international joint conference on artificial intelligence, 32: 569-575.
17
Settles, M. and Soule, T. (2005). Breeding swarms: A GA/PSO hybrid. the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO-2005): 161–168.
18
Thanuja, V., Venkateswarlu, B. and Anjaneyulu, G. S. G. N. (2011). Applications of Data Mining in Customer Relationship Management. Journal of Computer and Mathematical Sciences, 2(3): 423-433.
19
Yang, X.S. (2008). Nature Inspired Metaheuristic Algorithm. 2nd Edition, Luniver Press, UK. 128 pages.
20
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی وضعیت برخی شاخصهای مکانیزاسیون در محصولات زراعی راهبردی با استفاده از منطق فازی (مطالعه موردی: شهرستان اهواز)
بهمنظور بررسی وضعیت برخی شاخصهای مکانیزاسیون، در این پژوهش چهار محصول گندم، جو، برنج و ذرت علوفهای در شهرستان اهواز با دو شاخص کمی (درجه و ظرفیت مکانیزاسیون) و کیفی (مطلوبیت درآمد و نیروی کار) مورد بررسی قرار گرفتند. دادههای مورد استفاده بهوسیله پرسشنامه و مصاحبه، همچنین آمار و اطلاعات ثبت شده، جمعآوری شد. چهار پارامتر در چهار محصول محاسبه و برآورد شد و در نهایت با استفاده از منطق فازی نتایج جمعبندی و ارائه گشت. نتایج نشان داد، میانگین درجه مکانیزاسیون عملیاتهای مختلف (درجه مکانیزاسیون کل) مربوط به محصولات گندم، جو، برنج و ذرت علوفهای در منطقه مورد مطالعه بهترتیب برابر است با 93، 5/92، 5/73 و 95 درصد و ظرفیت مکانیزاسیون به همین ترتیب برابر است با 22/988، 72/944، 6/806 و 9/1136 اسب بخار ساعت بر هکتار، نتایج برای مطلوبیت درآمد به ترتیب 62، 43، 57 و 54 درصد و برای مطلوبیت نیروی کار 73، 69، 59 و 47 درصد محاسبه شد. خروجی فازیزدایی شده نهایی که از جمعبندی چهار شاخص با استفاده از منطق فازی به دست آمد نشان داد، در بین محصولات مورد بررسی گندم با 3/52 درصد، بیشترین مقدار و پس از آن برنج با 6/46 درصد، جو با 2/42 درصد و ذرت علوفهای با 3/40 درصد کمترین مقدار را داشتند. به طور کلی با توجه به نتایج خروجی نهایی مربوط به جمعبندی شاخصهای مورد بررسی، چهار محصول مورد مطالعه در شهرستان اهواز تقریباً در وضعیت میانهای قرار دارند.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_78873_fbcafb9ed3f1e3624debea7c9a1003dd.pdf
2020-11-21
527
538
10.22059/ijbse.2020.291886.665240
درجه مکانیزاسیون
ظرفیت مکانیزاسیون
شاخص توسعه مکانیزاسیون
منطق فازی
شهلا
حردانی
shahla.hardani@gmail.com
1
گروه مهندسی ماشینهای کشاورزی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج
AUTHOR
حسن
قاسمی مبتکر
mobtaker@ut.ac.ir
2
گروه مهندسی ماشینهای کشاورزی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
مجید
خانعلی
khanali@ut.ac.ir
3
گروه مهندسی ماشین های کشاورزی، دانشکدۀ مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
Abasi, K., Almasi, M., Baraghi, A., Minaei, S., (2014). Estimation of performance model of products based on level index of agricultural mechanization in Iran. Journal of Agricultural Machinery, 4 (2): 344-351 (In Farsi).
1
Almasi, M., Kiani, Sh., Lovimi, N., (2008). Fundamentals of Agricultural Mechanization. Third edition, Hazrat Masoumeh Publications (In Farsi).
2
Amjadi, A., Chizari, H., (2006). The Status of Agricultural Mechanization in Iran. Journal of Agricultural Economics and Development, 14 (55): 155-182 (In Farsi).
3
Anandajayasekeram, P., William, A.M., Oehmke, J.F., (1997). Impact of Assessment of African Agricultural Technology Development and Transfer, Department of Agricultural Economics, Michigan State University.
4
Bigdeli, A., Zarra Nezhad, M., Asodar, M.A., (2006). A Local Comparison of Study of the Level of Agricultural Mechanization in Hamadan using Fuzzy Approach. Journal of Economic Reviews, 3(4):23-51 (In Farsi)
5
Dahghanikar, A., Ghameri, B., (2016). Evaluation and determination of mechanization level of wheat cultivation in Khorramabad city. 10th National Congress of Biosystems and Mechanical Engineering of Iran, Mashhad, Iran.
6
Ezzati, M. (2018a). Investigating the Role of Agricultural Machines in Promoting Mechanization and Sustainable Development, First National Conference on Sustainable Development in Environmental Science and Agriculture, Tehran, International Center for Sustainable Development, Islamic World Conferences and Seminars (In Farsi).
7
Ezzati, M. (2018b). Investigating the Role of Agricultural Machinery in Promoting Mechanization and Sustainable Development, 9th National Conference on Sustainable Agriculture and Natural Resources, Tehran, Mehr Arvand Higher Education Institute (In Farsi).
8
Fathi, R. (2015). Investigating the Current Situation and Providing Appropriate Solutions for Agricultural Mechanization in Abdanan City. Master thesis. Ilam University (In Farsi).
9
Hardani, Sh., (2018). Analysis of sugarcane production system sustainability using fuzzy logic in Imam Khomeini Agro-industry. M.Sc. Thesis, Shahid Chamran University of Ahwaz (In Farsi).
10
Houshyar, E., Smith, P., Mahmoodi-Eshkaftaki, M., Azadi, H., (2017). Sustainability of wheat production in Southwest Iran: A fuzzy-GIS based evaluation by ANFIS. SOIL & CROP SCIENCES. Cogent Food & Agriculture, 3: 1-18 (In Farsi).
11
Jaferisogh, A., Shahbazi, H., (2015). A Review of Fuzzy Inference Algorithms. Fourth National Conference on New Ideas in the Electricity Industry, Islamic Azad University of Isfahan (Khorasgan) (In Farsi).
12
Kaab, A., Sharifi, M., and Mobli, H., (2019). Analysis and optimization of energy consumption and greenhouse gas emissions in sugarcane production using data envelopment analysis. Iranian Journal of Biosystems Engineering, 50:19–30 (In Farsi)
13
Kaya, T., Kahraman, C., (2010). Multicriteria renewable energy planning using an integrated fuzzy VIKOR & AHP methodology: The case of Istanbul. Journal of Energy, 35 (6): 2517-2527.
14
Kengpol A., Rontlaong, P., Tuominen, M., (2013). A Decision Support System for Selection of Solar Power Plant Locations by Applying Fuzzy AHP and TOPSIS: An Empirical Study. Journal of Software Engineering and Applications, 6 (09): 470-481.
15
Khoshbin, Sh., Rasooli Sharabiani, V., Fazel Dolat Abad, M., Keyhani Nasab., F.(2017). Determination and evaluation of mechanization degree in Parsabad County. 5th National and 1st international conference on organic vs. conventional Agriculture, Ardebil (In Farsi).
16
Lee, S.K., Mogi, G., Hui, K.S., (2013). A fuzzy analytic hierarchy process (AHP)/data envelopment analysis (DEA) hybrid model for efficiently allocating energy R&D resources: In the case of energy technologies against high oil prices. Journal of Renewable and Sustainable Energy Reviews, 21 (3): 347-355.
17
Lovimi, N. (1998). Investigating the Status of Mechanization and Providing Its Appropriate Solutions in North Ahvaz, M.Sc. Thesis, Shahid Chamran University of Ahvaz (In Farsi).
18
Mangafi Dastjerdi, M., Bakhoda, H., Ghahedrijani, M. (2016). Investigation and Determination of Factors Influencing Crop Selection (Case Study: Savojbolagh and Karaj). Agricultural Mechanization Journal. 3 (2):9-22 (In Farsi).
19
Mazaheri, M., 2007. Investigating the Current Status and Providing Appropriate Solutions for the Development of Agricultural Mechanization in Bahar City. 4th National Congress of Agricultural Machinery Engineering, Tabriz University (In Farsi).
20
Mohajerdost, V., Akram, A., Mashouri Azar, M. (2008). Estimation of Agricultural Mechanization Capacity in Maragheh City. Fifth National Congress of Agricultural Machinery and Mechanization, Mashhad, Iranian Association of Agricultural Machinery and Mechanization, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran (In Farsi).
21
Moradi, N., (2018). Evaluation and strategic analysis of mechanization development of crops in Ahvaz county using SWOT matrix. M.Sc. Thesis. Shahid Chamran University of Ahwaz (In Farsi).
22
Ministry Of Agriculture –Jahad of Iran,(2018).Annual agricultural statistics. www.maj.ir (in persian)
23
Phillis, Y.A., Andriantiatsaholiniaina, L.A., (2001). Sustainability: an ill-defined concept and its assessment using fuzzy logic. Journal of Ecological Economics, 37 (3): 435-456
24
Saeidirad, M., Parhizgar, S. (2011). Study of Mechanization Indicators in Khorasan-e-Razavi Khorasan Provincial Agriculture and Providing Appropriate Solutions. Journal of Agricultural Machinery,1 (1): 1-6(In Farsi).
25
Safari, M., Grami, K., Sharif Nasab, H. (2012). Investigation of Energy-Related Mechanization Indicators for Tillage in Ten Provinces of Iran, Second International Conference on New Approaches to Energy Conservation, Tehran.
26
Sami, M., Shiekhdavoodi, M.J., Pazhohanniya, M., Pazhohanniya, F., (2014). Environmental comprehensive assessment of agricultural systems at the farm level using fuzzy logic: A case study in cane farms in Iran. Environ. Model. Softw, 58, 95–108.
27
Sheikhi, F, (2012). Using Fuzzy Analytical Hierarchy Process for Selecting the Native and Non-Native Music Portfolio in Reducing of Stress. Advances in Natural and Applied Sciences, 6 (2): 100-109.
28
Tajaldin Khuzani, H., Almasi, M., Bakhoda, H., (2015). Developing a Strategy for Promoting the Role of Agricultural Mechanization in Wheat Self-Sufficiency by SWOT Matrix Method. International Conference on Agriculture, Environment and Tourism, Tabriz (In Farsi).
29
Vafaei, N., (2012). Fuzzy Estimation of Parameters in Statistical Models. Master's Thesis. Tabriz University (In Farsi).
30
Vahedi, E., Younessy Elmuti, M. And Sharifi Malvajardi, A. (2018). Examining the status and determination of rice mechanization indices (Case study of Mazandaran province). Journal of Agricultural Systems and Mechanization Research. 19 (70): 25-40(In Farsi).
31
Yousefi, Z and Askari bazayeh, F. (2019). "Agricultural Industry Intelligence and Its Implications in China." Agricultural Information Science and Technology 1.2: 29-43(In Farsi).
32
ORIGINAL_ARTICLE
مقایسه پروتکلهای مختلف تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI) از میوه به
روش تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI)، یکی از روشهای غیرمخرب تعیین کیفیت و بلوغ میوهها است، که با پروتکلهای متفاوتی، تراکم و ساختاری که اتمهای هیدروژن در آن قرار گرفته را نشان میدهد. در تحقیق حاضر تصاویر MRI گرفته شده با این پروتکلها از بافت گوشت، بخش کوفته شده و هسته میوه بدون آفت و آفتزده "به" مقایسه و بهترین پروتکل معرفی شد. به این منظور از 18 عدد میوه "به" بارگذاری شده هنگام انبارداری، با استفاده از دو پروتکل T1 و T2 تصویربرداری تشدید مغناطیسی انجام گردید. بارگذاریهای میوه "به" در سه سطح نیروی 300، 500 و 700 نیوتن به صورت شبه استاتیکی انجام شده و سپس در دورههای 30 و 50 روزه در دمای 4 انبارداری شدند. پس از پایان هر دوره انبارداری عکسبرداری انجام شد. سپس با استفاده از نرمافزار ImageJ، تضاد تصاویر T1 و T2 از بافت سالم و کوفته شده و دانه میوههای "به" بدون آفت، آفتزده و بارگذاری شده، تعیین شد. از مقایسه این تصاویر چنین نتیجهگیری شد که دانهها و بافت سالم بدون آفت میوه "به" در تصاویر T1 از تصاویر T2واضحتر بودند، همچنین کوفتگی ناحیه بارگذاری شده در میوههای بدون آفت در تصاویر T2قابل تشخیصتر از تصاویر T1 بود.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_78874_595e0997972c77072ed308f6f1840a2c.pdf
2020-11-21
539
549
10.22059/ijbse.2020.292847.665244
بارگذاری شبه استاتیکی
روش غیرمخرب
پروتکلهای T1 و T2
آفت زدگی میوه
فاطمه
نوشاد
fnoshad92@gmail.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
علی
اصغری
aliasghari809@gmail.com
2
استادیار گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
LEAD_AUTHOR
محسن
آزادبخت
azadbakht39@gmail.com
3
دانشیار گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
عظیم
قاسم نژاد
ghasemnezhad@gau.ac.ir
4
دانشیارگروه باغبانی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
Azadbakht, M., Torshizi, M.V., Ziaratban, A. & Ghajarjazi, E. (2016). Application of artificial neural network (ANN) in predicting mechanical properties of canola stem under shear loading. Agricultural Engineering. international. 18, 413-425.
1
Blink, E.J. (2004). Basic MRI physics. (2nd).
2
Chen, P., McCarthy, M.J., Kim, S.-M. & Zion, B. (1996). Development of a high-speed NMR technique for sensing maturity of avocados. Transactions of the ASAE. 39, 2205–2209.
3
Clare, S., Weiskopf, N., Sitaram, R., Josephs, O., Veit, R., Scharnowski, F., Goebel, R., Birbaumer, N., Deichmann, R., Mathiak, K. & Clare, S. (2007). Functional magnetic resonance imaging: Methods and applications. Magnetic Resonance Imaging. 25, 989–1003.
4
Costa, R.M., Magalhães, A.S., Pereira, J.A., Andrade, P.B., Valentão, P., Carvalho, M. & Silva, B.M. (2009). Evaluation of free radical-scavenging and antihemolytic activities of quince (Cydonia oblonga) leaf: A comparative study with green tea (Camellia sinensis). Food and Chemical Toxicology. 47, 860–865.
5
Defraeye, T., Lehmann, V., Gross, D., Holat, C., Herremans, E., Verboven, P., Verlinden, B.E. & Nicolai, B.M. (2013). Application of MRI for tissue characterisation of “Braeburn” apple. Postharvest Biology and Technology. 75, 96–105.
6
Diels, E., Dael, M. Van, Keresztes, J., Vanmaercke, S., Verboven, P., Nicolai, B., Saeys, W., Ramon, H. & Smeets, B. (2017). Postharvest biology and technology assessment of bruise volumes in apples using X-ray computed tomography. Postharvest Biology and Technology. 128, 24–32.
7
Gonzalez, J.J., Valle, R.C., Bobroff, S., Biasi, W. V., Mitcham, E.J. & McCarthy, M.J. (2001). Detection and monitoring of internal browning development in ‘Fuji’apples using MRI. Postharvest Biology and Technology. 22, 179–188.
8
Haishi, T., Koizumi, H., Arai, T., Koizumi, M. & Kano, H. (2011). Rapid detection of infestation of apple fruits by the peach fruit moth, Carposina sasakii Matsumura, larvae using a 0.2-T dedicated magnetic resonance imaging apparatus. Applied Magnetic Resonance. 41, 1-18.
9
Hernández-Sánchez, N., Hills, B.P., Barreiro, P. & Marigheto, N. )2007(. An NMR study on internal browning in pears. Postharvest Biology and Technology. 44, 260–270.
10
Ishida, N., Naito, S. & Kano, H. (2004). Loss of moisture from harvested rice seeds on MRI. Magnetic Resonance Imaging. 22, 871–875.
11
Létal, J., Jirák, D., Šuderlová, L. & Hájek, M. (2003). MRI “texture” analysis of MR images of apples during ripening and storage. Food Science and Technology. 36, 719–727
12
Mazhar, M., Joyce, D., Cowin, G., Brereton, I., Hofman, P., Collins, R. & Gupta, M. (2015). Non-destructive 1H-MRI assessment of flesh bruising in avocado (Persea americana M.) cv. Hass. Postharvest Biology and Technology. 100, 33–40.
13
McRobbie, D.W., Moore, E.A., Graves, M.J. & Prince, M.R. (2017). MRI from picture to proton. Cambridge university press.
14
Musse, M., Quellec, S., Devaux, M.-F., Cambert, M., Lahaye, M. & Mariette, F. (2009). An investigation of the structural aspects of the tomato fruit by means of quantitative nuclear magnetic resonance imaging. Magnetic Resonance Imaging. 27, 709–719.
15
Patel, N., Rathod, B., Shah, V. & Mahajan, A. (2011). Cydonia vulgaris Pers.: A review on diversity, cultivation, chemistry and utilization. Journal of Pharmaceutical Sciences Letters. 3, 51–61.
16
Radjabi, G. (1989). Insects attacking rosaceous fruit trees in Iran. Vol. III. Publication of Plant Pest & Diseases
17
Research Institute. (In Farsi)
18
Razavi, M.S., Asghari, A., Azadbakh, M. & Shamsabadi, H.A. (2018). Analyzing the pear bruised volume after static loading by Magnetic Resonance Imaging (MRI). Scientia Horticulturae. 229, 33–39.
19
Sanches, J., Biscegli, C.I., Durigan, J.F., Simões, M.L. & Silva, W.T.L. (2003). Diagnosis of mechanical injuries in avocados by Magnetic Resonance Imaging. Proceedings V World Avocado Congress. 695–700.
20
Slaughter, D.C. (2009). Nondestructive maturity assessment methods for mango : A review of literature and identification of future research needs. Agricultural and Biological Engineering. 1–18.
21
Srivastava, R.K., Talluri, S., Beebi, S.K. & Kumar, B.R. (2018). Magnetic resonance imaging for quality evaluation of fruits: a review. Food Analytical Methods. 11, 2943–2960.
22
Thayyil, S., De Vita, E., Sebire, N.J., Bainbridge, A., Thomas, D., Gunny, R., Chong, K., Lythgoe, M.F., Golay, X. & Robertson, N.J. (2012). Post-mortem cerebral magnetic resonance imaging T1 and T2 in fetuses, newborns and infants. European Journal of Radiology. 81, e232–e238.
23
Thomas, M., Guillemin, F., Guillon, F. & Thibault, J.F. (2003). Pectins in the fruits of Japanese quince (Chaenomeles japonica). Carbohydrate Polymers. 53, 361–372.
24
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تاتیر دما، فشار تراکم و نسبت اختلاط مواد بر خصوصیات مکانیکی پلتهای تولید شده از سبوس برنج و ملاس نیشکر
یکی از روش های استفاده بهینه از زیست تودهها تبدیل آنها به شکل پلت میباشد که جرم و انرژی بیشتر در واحد حجم داشته و امکان استفاده و حمل و نقل آسانتر آنها را فراهم میکند. عوامل مختلفی در فرآیند پلت سازی موثر هستند که شناخت آنها به بهینه سازی فرایند پلت سازی کمک میکند. در این تحقیق تاثیر دما، فشار تراکم و نسبت ترکیب مواد بر خصوصیات مکانیکی پلت های تولید شده از سبوس برنج و ملاس نیشکر مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که بجز نیروی متراکم سازی پلت و اثر متقابل نیروی فشار و دمای قالب دیگر متغیرهای مستقل و اثرات متقابل آنها بر برخی متغیرهای وابسته در سطح 1% معنیدار هستند. مقایسه میانگینها نشان داد که با افزایش میزان ملاس در ترکیب، مقاومت فشاری پلت در راستای محوری و شعاعی روند افزایشی نشان داد. بیشترین مقاومت فشاری پلت در نسبت سبوس به ملاس 1 به 50/1 و بار 1300 نیوتن بدست آمد. بیشترین مقاومت خمشی پلت نیز در هر سه نسبت دارای اختلاف معنیداری بودند و با افزایش میزان ملاس نیشکر مقاومت خمشی افزایش یافت. افزایش دمای قالب و فشار تراکم موجب افزایش مقاومت پلت ها در هر دو راستای محوری و شعاعی و نیز مقاومت خمشی آنها شد. حداکثر مقادیر چگالی و پایداری پلت در نسبت سبوس به ملاس 1به 65/1، نیروی فشاری 1300 نیوتن و دمای 70 درجه سلسیوس به ترتیب kg/m3 1213 و 5/93% بدست آمد. بطور کلی در فرایند پلت سازی هر سه عامل نسبت ترکیب مواد، فشار تراکم و دما بر استحکام پلت تاثیر دارند.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_78875_4227f64413b8269ee5dfdcef3fb66b51.pdf
2020-11-21
551
561
10.22059/ijbse.2020.267118.665104
پلت
سبوس برنج
ملاس نیشکر
چگالی
مقاومت سقوط
رضا
طباطبایی کلور
r.tabatabaei@sanru.ac.ir
1
عضو هیئت علمی/گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
LEAD_AUTHOR
علی
متولی
a.motevali@sanru.ac.ir
2
استادیار ، گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران
AUTHOR
رمضان
هادیپور
rhadipour111@yahoo.com
3
کارشناسی ارشد، گروه مهندسی بیوسیستم. دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران
AUTHOR
سینا
مودتی
smavaddati@gmail.com
4
کارشناس ارشدٰ گروه مکانیک بیوسیستم، دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران
AUTHOR
Adapa, P., Tabil, L. & Shoenau, G. (2009). Compaction characteristics of barley, canola and wheat straw. Biosystems Engineering, 104, 335-344.
1
Amiri, H., Kianmehr, M. H., Arabhoseini, A. & Volaei, I. (2012). Determination of moisture content for production of cow dung pellet using extruder. The 6th National and 1st International Conference on Waste Management, 23-24 April 2012, Mashhad, Iran. (In Farsi).
2
Agricultural Statistics (2018). Agricultural Statistics. Volume 2: Crops production during (2016-2017) years,. Published by Ministry of Agriculture, Tehran, Iran. (In Farsi)
3
Carone, M. T., Puntaleoo, A. & Pellerano, A. (2011). Influence of process parameters and biomass characteristics on the durability of pellets from the residue of oleo kuropaec L. Biomass Bioenergy, 35, 402-410.
4
Ewida, K. T., El-salawy, H., Atta, N. N. & Mahmud, M. M. (2006). A sustainable approach to the recycling of rice straw through pelletization and controlled burning. Clean Technology Environment Policy, 21, 188-197.
5
Fazaeli, H. (2009). Recycling of sugarcane waste and its importance. Third National Congress on Waste and Renewable Resources Use in Agriculture. 25-26 September, Tehran, Iran.
6
Garcia-Maraver, A., Rodriguez, M. L., Serrano-Bernardo, F., Diaz, L. F. & Zamorano, M. (2015). Factors affecting the quality of pellets made from residual biomass of olive trees. Fuel Processing Technology, 129, 1-7.
7
Harun, N. Y. & Afzal, M. T. (2016). Effect of particle size on mechanical properties of pellets made from biomass blends. Procedia Engineering, 148, 93-99.
8
Ishii, K. & Furuichi, T. (2014). Influence of moisture content, particle size and forming temperature on productivity and quality of rice straw pellets. Waste Management, 34, 2621-2626.
9
Jamradloedluk, J. & Lertsatitthanakorn, C. (2017). Influence of mixing ratios and binder types on properties of biomass pellets. Energy procida, 138, 1147-1152.
10
Jiang, L., Liang, J., Yuan, X., Li, H., Li, C., Xiao, Z., Huang, H., Wang, H. & Zheng, G. (2014). Co-pelletization of sewage sludge and biomass: the density and hardness of pellet. Bioresource Technology, 166, 435-443.
11
Jiang, L., Yun, X., Xiao, Z., Liang, J., Li, H., Cao, L., Wang, H., Chen, X. & Zeng, G. (2016). A comparative study of biomass pellet and biomass-sludge mixed pellet: Energy input and pellet properties. Energy Conversion and Management, 126, 509-515.
12
Kaliyan, N. & Morey, R. V. (2009). Factors affecting strength and durability of densified biomass products. Biomass Bioenergy, 33, 337-59.
13
Kaliyan, N. & Morey, R. V. (2010). Natural binders and solid bridge type binding mechanisms in briquettes and pellets made from corn Stover and switch grass. Bioresource Technology, 101, 1082-1090.
14
Keshavarz hedayati, A., Alami, M., Moatamedzadegan, A. (2012). Evaluation of physic-chemical characteristics of rice bran. Master Sciences thesis, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Gorgan, Iran.
15
Lehtikangas, P. (2001). Quality properties of pelletised sawdust, lodging residue and bark. Biomass and Bioenergy, 20, 351-360.
16
Li, Y. & Liu, H. (2000). High pressure densification of wood residues to form an upgraded fuel. Biomass and Bioenergy, 19, 177-186.
17
Liu, Z., Quek, A. & Balasubramanian, R. (2014). Preparation and characterization of fuel pellets from woody biomass, agro-residue and their corresponding hydrochars. Applied Energy, 113, 1315-1322.
18
Lu, D., Tabil, L. G., Wang, D., Wang, G. & Emami, S. (2014). Experimental trials to make straw pellets with wood residue and binders. Biomass and Bioenergy, 69, 287-296.
19
Mani, S., Tabil, L. & Sokhansanj, S. (2006). Effects of compressive force, particle size and moisture content on mechanical properties of biomass pellets from grasses. Biomass and Bioenergy, 30, 648-654.
20
Misljenovic, N., Mosbye, J., Schuller, R. B., Lekang, O. I. & Salas-Bringas, C. S. (2015). Physical quality and surface hydration properties of wood based pellets blended with waste vegetable oil. Fuel Processing Technology, 134, 214-222.
21
Nguyen, Q. N., Cloutier, A., Achim, A. & Stevanovic, T. (2015). Effect of process parameters and raw material characteristics on physical and mechanical properties of wood pellets made from sugar maple particles. Biomass and Bioenergy, 80,338-349.
22
Nielsen, N. P. K., Gardner, D. J., Poulsen, T. & Felby, C. (2009). Importance of temperature, moisture content and species for the conversion process of wood residues into fuel pellets. Wood Fiber Science, 41, 414-425.
23
Niedziolka, I., Szpryngied, M., Kachel-yakubowska, M., Kraszki-ewicz, A., Zawislak, K., Sobczak, P. & Nadulski, R. (2015). Assesment of the energetic and mechanical properties of pellets producef from agricultural biomass. Renewable Energy, 76, 312-317.
24
Puig-Arnavat, M., Shang, L., Sarossy, Z., Ahremfeldt, J. & Henriksen, U. B. (2016). From a single pellet press to a benchscale pellet mill-peletizing six different biomass feedstocks. Fuel Processing Technology, 142, 27-33.
25
Rhen, C., Gref, R. & Wasterlund, M. (2005). Effects of raw material moisture content, densification pressure and temperature on some properties of Norway spruce pellets. Fuel Process Technology, 87, 111-116.
26
Said, N., Abdel daiem, M.M., Garcia-Maraver, A. & Zamorano, M. (2015). Influence of densification parameters on quality properties for rice straw pellets. Fuel Processing Technology, 138, 56-65.
27
Serrano, C., Monedero, E., Lapaerta, M. & Portero, H. (2011). Effect of moisture content, particle size and pine added on quality parameters of barley straw pellets. Fuel Process Technology, 92, 699-706.
28
Shaw, M. D., Karunkaran, C. & Tabil, L. G. (2009). Physicochemical characteristics of densified untreated and steam exploded poplar wood and wheat straw grinds. Biosystems Engineering, 103, 198-207.
29
Stasiak, M., Molenda, M. Banda, M., Wiacek, J., Parafiniuk, P. & Gondek, E. (2017). Mechanical and combustion properties of sawdust-straw pellets blended in different proportion. Fuel Processing Technology, 112, 366-375.
30
Stelte, W., Clemons, C., Holm, J. K., Ahrenfeldt, J., Henriksen, V. B. & Sanad, A. R. (2011). Thermal transition of the amorphous polymers in wheat straw. Industrial Crops and Products, 34, 1053-1056.
31
Tsuchiya, Y. & Yoshida, T. (2017). Pelletization of brown coal and rice bran in Indonesia. Fuel Processing Technology, 156, 68-71.
32
Wu, M. R., Scholt, D. L. & Lodewijks, G. (2011). Physical properties of solid biomass. Biomass Bioenergy, 35, 2093-2105.
33
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی چرخهی زندگی تولید سیب از دیدگاه انرژی و آلایندههای زیست محیطی (مطالعهی موردی: شهرستانهای ارومیه و مهاباد)
انرژی یکی از اجزای اصلی استراتژی توسعهی پایدار هر کشوری است. برای حمایت از تولیدات کشاورزی، استفادهی کارآمد از انرژی باید مدنظر قرار گیرد؛ زیرا علاوه بر صرفهجویی اقتصادی باعث حفاظت منابع فسیلی میشود. از طرف دیگر، کشاورزی فشرده که بر پایهی استفادهی فشرده از نهادههای کشاورزی، ماشینها، انرژیهای فسیلی و غیر فسیلی بنانهاده شده است خود دلیل بسیاری از مشکلات زیستمحیطی جهان امروز بهحساب میآید. در این مطالعه، انرژی و اثرات زیستمحیطی تولید سیب در استان آذربایجان غربی مورد ارزیابی قرار گرفته است. برای جمعآوری دادههای موردنیاز مربوط به فرآیند تولید، از تکمیل پرسشنامه و مصاحبهی حضوری با 141 نفر از باغداران منطقه بهره گرفته شد. نتایج بهدستآمده نشان داد که نسبت انرژی برابر با 65/1 و افزودهی خالص انرژی برابر با 80/27740 مگاژول بر هکتار میباشد. از میان نهادههای انرژی، سوخت دیزل بالاترین سهم از کل انرژی ورودی (61 درصد) را به خود اختصاص داد. برای ارزیابی اثرات زیستمحیطی ناشی از تولید سیب، رویکرد ارزیابی چرخهی زندگی مورداستفاده قرار گرفت و ده بخش اثر مورد بررسی قرار گرفتند. نتایج ارزیابی چرخهی زندگی نشان داد که سموم شیمیایی، سوخت دیزل و کود نیتروژن تأثیر زیادی در بخشهای اثر موردمطالعه داشتهاند. ارزیابی چرخهی زندگی تولید سیب از دیدگاه انرژی و آلایندههای زیست محیطی (مطالعهی موردی: شهرستانهای ارومیه و مهاباد)
https://ijbse.ut.ac.ir/article_78876_b5453b08f10b1819ff700b63df416184.pdf
2020-11-21
563
569
10.22059/ijbse.2020.275586.665160
انرژی
ارزیابی چرخهی زندگی
سیب
پتانسیل گرمایش جهانی
ارومیه
محمد
شریفی
m.sharifi@ut.ac.ir
1
عضو هیئت علمی گروه مهندسی ماشین های کشاورزی دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران
AUTHOR
اسداله
اکرم
aakram@ut.ac.ir
2
دانشیار، گروه مهندسی مکانیک ماشینهای کشاورزی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاوری، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، کرج، ایران
LEAD_AUTHOR
حسام الدین
مولودی
moloudi@yahoo.com
3
دانشجوی کارشناسی ارشد گروه مهندسی ماشینهای کشاورزی
AUTHOR
Anonymous. (2017). Agricultural Statistics, Volume 3: Gardening Products. Ministry of Jihade-Agriculture
1
Demircan, V., Ekinci, K., Keener, H.M., Akbolat, D. and Ekinci, C. (2006). Energy and Economic Analysis of Sweet Cherry Production in Turkey: A Case Study from Isparta Province. Energy Conversion and Management, 47(3), 1761-1769.
2
Asafu-Adjaye, J., Byrne, D., & Alvarez, M. (2016). Economic growth, fossil fuel and non-fossil consumption: A Pooled Mean Group analysis using proxies for capital. Energy economics, 60, 345-356.
3
Feyzbakhsh, M.T., Dorri, M.A., and Rezvantalab, N. (2019). Evaluation of energy indices and its impact on global warming potential for potato production: a case study, Golestan province. Agroecology, 11(1), 53-68.
4
Food and Agricultural Organization (FAO). 2016. www.fao.org.
5
Haddadi, H., Gholami-Parshokouhi, M., Ghahderijani, M. (2015). Determination of energy and economic indices for the production of garden products (with an area of more than 4000 square meters) in Taleghan region, International Conference on Applied Research in Agriculture, Tehran.
6
Iriarte, A., Rieradevall, J. and Gabarrell, X. (2010). Life cycle assessment of sunflower and rapeseed as energy crops under Chilean conditions. Journal of Cleaner Production, 18, 336-345.
7
ISO. (2006). ISO 14040 - Environmental Management – Life Cycle Assessment – Principles and Framework.
8
Khanali, M., hosseinzadeh-bandbafha, H. (2017). Assessment of the energy flow and environmental impacts of greenhouse production of medicinal plants with life cycle assessment approach- Case study of Aloe vera. Iranian Journal of Biosystems Engineering, 48(3), 361-377.
9
Jones, C. D., Fraisse, C.W., Ozores-Hampton, M. (2012). Quantification of greenhouse gas emissions from open field-grown Florida tomato production. Agricultural Systems, 113, 64-72.
10
Kitani, O. (1999). CIGR handbook of agriculture engineering, Volume 5: Energy and biomass engineering. ASAE Publications, St Joseph, MI.
11
Kizilaslan, H., (2009). Input-output energy analysis of cherries production in Tokat Province of Turkey. Apply Energy, 86, 1354–1358.
12
Kouchaki-Penchah, H., Sharifi, M., Mousazadeh, H., Zarea-Hosseinabadi, H. (2016a). Life cycle assessment of medium-density fiberboard manufacturing process in IR Iran. Journal of Cleaner Production, 112: 351-358.
13
Kouchaki-Penchah, H., Sharifi, M., Mousazadeh, H., Zarea-Hosseinabadi, H., Nabavi-Pelesaraei, A. (2016b). Gate to gate life cycle assessment of flat pressed particleboard production in Islamic Republic of Iran. Journal of Cleaner Production, 112: 343-350.
14
Mohammadshirazi, A., Akram, A., Rafiee, S. and Bagheri-Kalhor, E. (2015). On the study of energy and cost analyses of orange production in Mazandaran province. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 10, 22–28.
15
Mousavi-Avval, S.H., Rafiee, S., Jafari, A. and Mohammadi. A. (2011). Optimization of Energy Consumption for Soybean Production Using Data Envelopment Analysis (Dea) Approach. Applied Energy, 88(11), 3765-3772.
16
Nabavi-Pelesaraei, A., Abdi, R., Rafiee S. and Ghasemi Mobtaker, H. (2012). Energy Use and Sensitivity Analysis of Energy Inputs for Alfalfa Production in Iran. Journal of Cleaner Production, 65, 311-317.
17
Pahlavan, R., Omid, M. and Akram, A. (2011). Modeling and Sensitivity Analysis of Energy Inputs for Greenhouse Cucumber Production. Journal of Agricultural Technology, 7(6), 1509-1521.
18
Rafiee, S., Mousavi-Avval, S.H. and Mohammadi, A. (2010). Modeling and sensitivity analysis of energy inputs for apple production in Iran. Energy, 35, 3301-3306.
19
Taki, M., Ajabshirchi, Y., and Mahmoudi, A. (2012). Prediction of output energy for wheat production using artificial neural networks in Esfahan province of Iran. Journal of Agricultural Technology, 7(4), 1229-1242.
20
Tilman, D., Cassman, K.G., Matson, P.A., Naylor, R. and Polasky, S. (2002). Agricultural Sustainability and Intensive Production Practices. Nature, 418(6898), 671-677.
21
Unakitan, G., Hurma, H. and Yilmaz, F. (2010). An Analysis of Energy Use Efficiency of Canola Production in Turkey. Energy, 35(9), 3623-3627.
22
Wu, J., Gao, H., Zhao, L., Liao, X., Chen, F., Wang, Z. (2007). Chemical compositional characterization of some apple cultivars. Food Chem, 103, 88-93.
23
Yousefinejad, M., Nabavi-Pelesaraei, A., Sharifi, M. (2015). Assessment of energy consumption and environmental pollution in the Garlic production process Gilan Province: Case Study city Langrood. 1st International Conference on Environmental Engineering. February 5, 2015, Tehran, Iran
24
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی و بهینهسازی عملکرد خشککن خلائی- مادونقرمز در فرآیند تولید قرص فشرده گوجهفرنگی: خواص شیمیایی
در این پژوهش شرایط بهینه خشککردن قرص فشرده گوجهفرنگی تحت شرایط خلائی مادونقرمز به منظور تولید قرص با خواص کیفی و شیمیایی مناسب تعیین شد. محتوای لیکوپن، فنل کل، غلظت ویتامین ث و فعالیت آنتیاکسیدانی به عنوان خواص شیمیایی و شاخصهای رنگی ∆L*، ∆a*و b*∆ به عنوان خواص کیفی مطالعه شدند. فرآیند خشککردن نمونهها در پنج سطح دمایی 40، 50، 60، 70 و °C 80 و پنج سطح فشار خلأ 20، 30، 40، 50 و kPa 60 صورت گرفت. تجزیه و تحلیل آماری دادهها و بهینهسـازی فرآیند خشککردن با استفاده از روش سطح پاسخ انجام شدند. نتایج نشان داد که در خشککردن به شیوه خلائی- مادونقرمز، با افزایش دمای هوای محفظه خشککن، غلظت ویتامین ث و محتوای فنل کل قرص گوجهفرنگی، کاهش و محتوای لیکوپن و فعالیت آنتی اکسیدانی قرص گوجهفرنگی افزایش یافت. همچنین، افزایش دما سبب افزایش اختلاف بیشتر بین شاخصهای رنگ L* و a* و کاهش اختلاف بین شاخص رنگ b* قرص نسبت به گوجهفرنگی تازه شد. نقطه بهینه فرآیند خشککردن قرص گوجهفرنگی در دمای °C 56 و فشار خلاء kPa 30 به دست آمد. میزان کاهش غلظت ویتامین ث، محتوای لیکوپن و محتوای فنل کل قرص گوجهفرنگی خشکشده در حالت بهینه به ترتیب 3/54 ، 6/2 و 62/29 درصد بود. خشککردن تحت دمای پایینتر سبب افزایش شاخص مطلوبیت مدل بدست آمده از روش سطح پاسخ گردید.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_78877_08eba6ba67db92db17d1e357c9f48177.pdf
2020-11-21
571
584
10.22059/ijbse.2020.292861.665245
قرصسازی
خشککن خلائی
ویتامین ث
لیکوپن
منوچهر
رشیدی
manochehr.5679@gmail.com
1
گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان
AUTHOR
رضا
امیری چایجان
amirireza@basu.ac.ir
2
گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران
LEAD_AUTHOR
احمد
ارشادی
ershadi@basu.ac.ir
3
گروه علوم باغبانی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان
AUTHOR
علی
قاسمی
alighasemi10@gmail.com
4
گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان
AUTHOR
Adiba, B. D., Salem, B., Nabil, S., Abdelhakim, M. (2011). Preliminary characterization of food tablets from date (Phoenix dactylifera L.) and spirulina (Spirulina sp.) powders. Powder Technology, 208(3), 725-730
1
Ahmadi, G. M., and Amiri Chayjan, R. (2017). Optimization of hazelnut kernel drying in an inferared dryer with microwave pretreatment using response surface metodology. (In Farsi)
2
Arslan, D., and Özcan, M. (2011). Drying of tomato slices: changes in drying kinetics, mineral contents, antioxidant activity and color parameters Secado de rodajas de tomate: cambios en cinéticos del secado, contenido en minerales, actividad antioxidante y parámetros de color. CyTA-Journal of Food, 9(3), 229-236.
3
Aziz, M., Yusof, Y., Blanchard, C., Saifullah, M., Farahnaky, A., and Scheiling, G. (2018). Material Properties and Tableting of Fruit Powders. Food Engineering Reviews, 1-15.
4
Brand-Williams, W., Cuvelier, M.-E., and Berset, C. (1995). Use of a free radical method to evaluate antioxidant activity. LWT-Food Science and Technology, 28(1), 25-30.
5
Da Porto, C., and Natolino, A. (2018). Optimization of the extraction of phenolic compounds from red grape marc (Vitis vinifera L.) using response surface methodology. Journal of Wine Research, 29(1), 26-36.
6
Dewanto, V., Wu, X., Adom, K. K., and Liu, R. H. (2002). Thermal processing enhances the nutritional value of tomatoes by increasing total antioxidant activity. Journal of agricultural and food chemistry, 50(10), 3010-3014.
7
Ekow, A. E., Haile, M. A., John, O. W. U. S. U., &Narku, E. F. (2013). Microwave-vacuum drying effect on drying kinetics, lycopene and ascorbic acid content of tomato slices. Journal of Stored Product and Postharvest, 4, 11-22.
8
FAO, 2017. FAOSTAT: Data-crops. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome, Italy
9
Fish, W. W., Perkins-Veazie, P., and Collins, J. K. (2002). A quantitative assay for lycopene that utilizes reduced volumes of organic solvents. Journal of Food composition and Analysis, 15(3), 309-317.
10
Ghasemi, A., and Chayjan, R. A. (2019) Numerical simulation of vitamin C degradation during dehydration process of fresh tomatoes. Journal of Food Process Engineering, paper number: e13189.
11
Ghasemi, A., and Chayjan, R. A. (2018). Optimization of Pelleting and Infrared-Convection Drying Processes of Food and Agricultural Waste Using Response Surface Methodology (RSM). Waste and Biomass Valorization, 1-19.
12
Ghasemi, A., Chayjan, R. A., and Najafabadi, H. J. (2018). Optimization of granular waste production based on mechanical properties. Waste Management, 75, 82-93.
13
Ifie, I., and Marshall, L. J. (2018). Food processing and its impact on phenolic constituents in food. Cogent Food and Agriculture, 4(1), 1-11.
14
Kerkhofs, N., Lister, C., and Savage, G. (2005). Change in colour and antioxidant content of tomato cultivars following forced-air drying. Plant Foods for Human Nutrition, 60(3), 117-121.
15
Liu, F., Cao, X., Wang, H., and Liao, X. (2010). Changes of tomato powder qualities during storage. Powder Technology, 204(1), 159-166.
16
Mahapatra, A., Harris, D., Durham, D., Lucas, S., Terrill, T., Kouakou, B., and Kannan, G. (2010). Effects of moisture change on the physical and thermal properties of sericea lespedeza pellets. International Agricultural Engineering Journal, 19(3), 23-29.
17
Marfil, P., Santos, E., and Telis, V. (2008). Ascorbic acid degradation kinetics in tomatoes at different drying conditions. LWT-Food Science and Technology, 41(9), 1642-1647.
18
Martí, R., Leiva-Brondo, M., Lahoz, I., Campillo, C., Cebolla-Cornejo, J., and Roselló, S. (2018). Polyphenol and L-ascorbic acid content in tomato as influenced by high lycopene genotypes and organic farming at different environments. Food Chemistry, 239, 148-156.
19
Ong, M., Yusof, Y., Aziz, M., Chin, N., and Amin, N. M. (2014). Characterisation of fast dispersible fruit tablets made from green and ripe mango fruit powders. Journal of Food Engineering, 125, 17-23.
20
Onwude, D. I., Hashim, N., Janius, R. B., Nawi, N. M., and Abdan, K. (2016). Modeling the thin‐layer drying of fruits and vegetables: A review. Comprehensive reviews in food science and food safety, 15(3), 599-618.
21
Purkayastha, M. D., Nath, A., Deka, B. C., and Mahanta, C. L. (2013). Thin layer drying of tomato slices. Journal of food science and technology, 50(4), 642-653.
22
Santos, P., and Silva, M. (2008). Retention of vitamin C in drying processes of fruits and vegetables—A review. Drying Technology, 26(12), 1421-1437.
23
Singleton, V. L., and Rossi, J. A. (1965). Colorimetry of total phenolics with phosphomolybdic-phosphotungstic acid reagents. American journal of Enology and Viticulture, 16(3), 144-158.
24
Sledz, M., and Witrowa-Rajchert, D. (2012). Influence of microwave-convective drying of chlorophyll content and colour of herbs. Acta Agrophysica, 19(4).
25
Safari, M., AmiriChayjan, R., Alaei, B. (2016). Modeling of some thermal and physical properties of almond kernels under vacuum-infrared dryer with microwave pretreatment. , 39(1), 21-37
26
Šumić, Z., Vakula, A., Tepić, A., Čakarević, J., Vitas, J., and Pavlić, B. (2016). Modeling and optimization of red currants vacuum drying process by response surface methodology (RSM). Food chemistry, 203, 465-475.
27
Toor, R. K., and Savage, G. P. (2006). Effect of semi-drying on the antioxidant components of tomatoes. Food chemistry, 94(1), 90-97.
28
Wongsiriamnuay, T., and Tippayawong, N. (2015). Effect of densification parameters on the properties of maize residue pellets. Biosystems Engineering, 139, 111-120.
29
Yusof, Y., Mohd Salleh, F., Chin, N., & Talib, R. (2012). The drying and tabletting of pitaya powder. Journal of Food Process Engineering, 35(5), 763-771
30
Zea, L. P., Yusof, Y. A., Aziz, M. G., Ling, C. N., and Amin, N. A. M. (2013). Compressibility and dissolution characteristics of mixed fruit tablets made from guava and pitaya fruit powders. Powder Technology, 247, 112-119.
31
ORIGINAL_ARTICLE
تولید مه مواد مغذی گیاه به روش فراصوت جهت بهکارگیری در سامانههای هواکشت: امکانسنجی و بررسی برخی از عوامل مؤثر
روشهای مرسوم تولید مه در سامانههای هوا کشت، معایب و محدودیتهای چشمگیری دارند. بر این اساس، در راستای بهکارگیری فناوری تولید مه به روش امواج فراصوت، امکانسنجی اولیه انجام گرفت. اثر چهار متغیر مستقل، یعنی ارتفاع مایع بالای پیزوالکتریک در سه سطح 20، 30 و 40 میلیمتر، ابعاد مخزن تولید مه در سه سطح، موقعیت قرارگیری پیزوالکتریک در کف مخزن در سه سطح، و غلظت کود در محلول در چهار سطح 0، 5/2، 5، و 5/7 گرم در لیتر، بر سه متغیر وابستۀ نرخ تولید مه، تغییرات رسانایی الکتریکی، و مجموع مواد جامد محلول بررسی شدند. اثر سه متغیر غلظت، موقعیت پیزوالکتریک، و ابعاد مخزن بر میزان نرخ تولید مه در سطح احتمال 1% و اثر ارتفاع محلول در سطح احتمال 5% معنیدار بودند. نتایج نشان میدهند که سامانه فراصوتی در دامنه خاصی از غلظت محلول، موادمغذی محلول در آب را بهتر منتقل میکند. Ultrasonic Production of Plant Nutrients Mist to Use in Aeroponic Systems: Feasibility and Investigation of Some Effective Parameters
https://ijbse.ut.ac.ir/article_78878_63f01d7f0bcd39142c17962c9279d41a.pdf
2020-11-21
585
598
10.22059/ijbse.2020.295739.665263
پیزوالکتریک
نرخ تولید مه
رسانایی الکتریکی
مجموع مواد جامد محلول
امیرحسین
میرزابه
a_h_mirzabe@ut.ac.ir
1
دانشجوی دکتری گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده مهندسی و فناوری، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران
AUTHOR
علی
حاجی احمد
hajiahmad@ut.ac.ir
2
استادیار گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم ، دانشکده مهندسی و فناوری، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
علی
فدوی
afadavi@ut.ac.ir
3
دانشیار گروه مهندسی فناوری صنایع غذایی، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران
AUTHOR
شاهین
رفیعی
shahinrafiee@ut.ac.ir
4
استاد گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم ، دانشکده مهندسی و فناوری، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه
AUTHOR
Boguslavski, Y. Y. (1969). Physical mechanism of the acoustic atomization of a liquid. Sov. Phys. Acoust., 15, 14-21.
1
Boguslavskii, Y. Y., & Éknadiosyants, O. K. (1969). On the physical mechanism of atomization of a liquid by acoustic vibrations. Akust. Zh, 15, 17-42.
2
Boldaji, M. T., Borghei, A. M., Beheshti, B., & Hosseini, S. E. (2015). The process of producing tomato paste by ohmic heating method. Journal of food science and technology, 52(6), 3598-3606.
3
Chiba, C. (1975). Atomization of Liquid by Immersed and Convergent Ultrasonic Vibrators: Case of Distilled Water. Bulletin of JSME, 18(118), 376-382.
4
Cooper, A. (1988). 1. The system. 2. Operation of the system. The ABC of NFT. Nutrient Film Technique. Grower Books (ed.). London, 3-123.
5
Eknadiosyants, O. K. (1970). Poluchenie aerozolei. Fizicheskie osnovy ul’trazvukovoi tekhnologii (Production of Aerosols. Physical Principles of Ultrasonic Technology), Rozenberg, LD, Ed.
6
Estaji, A., & Roosta, H. R. (2015). Effect of NH4+ and NO3- on photosynthetic parameters of liquorice (Glycyrrhiza glabra) in aeroponic system. Ninth national congress of horticultural science, Shahid Chamran University of Ahwaz, Ahwaz, Iran.
7
Firouz, M. S., Farahmandi, A., & Hosseinpour, S. (2019). Recent advances in ultrasound application as a novel technique in analysis, processing and quality control of fruits, juices and dairy products industries: A review. Ultrasonics sonochemistry.
8
Gholami, O. (2017). Design and manufacture of mist bioreactor and performance evaluation of mist production and transmission system. M.Sc. thesis. College of Aboureyhan, University of Tehran (In Persian).
9
Gysi, C., & Von Allmen, F. (1997). Balance of water and nutrients in tomatoes grown on soilless systems. Agralforschung, 4(1), 28.
10
Hassanpanah, D. (2014). Evaluating potential production of mid-late maturing minituber of potato cultivars and promising clones under aeroponic system. Journal of Crop Ecophysiology, 8(3), 331-346.
11
Hewitt, E. J. (1952). Sand and water culture methods used in the study of plant nutrition. Sand and water culture methods used in the study of plant nutrition.
12
Hoagland, D. R., & Arnon, D. I. (1950). The water-culture method for growing plants without soil. Circular. California agricultural experiment station, 347(2nd edit).
13
Hubert, E., & Wolkersdorfer, C. (2015). Establishing a conversion factor between electrical conductivity and total dissolved solids in South African mine waters. Water Sa, 41(4), 490-500.
14
Jalilvand, R., & Noori Hendi, L. (2010). Hydroponic cultivation correct solution of water consumption pattern to overcome crisis Drought in Sistan area. Second national congress of water, Islamic Azad University of Behbahan, Behbahan, Khouzestan, Iran.
15
Kang, B. K., & Han, S. H. (2005). Production of seed potato (Solanum tuberosum L.) under the recycling capillary culture system using controlled release fertilizers. Journal of the Japanese Society for Horticultural Science (Japan).
16
Kirpalani, D. M., & Suzuki, K. (2011). Ethanol enrichment from ethanol–water mixtures using high frequency ultrasonic atomization. Ultrasonics sonochemistry, 18(5), 1012-1017.
17
Lakhiar, I. A., Gao, J., Syed, T. N., Chandio, F. A., & Buttar, N. A. (2018). Modern plant cultivation technologies in agriculture under controlled environment: A review on aeroponics. Journal of plant interactions, 13(1), 338-352.
18
Lee, G. J., Kang, B. G., Kim, T. I., Kim, T. J., & Kim, J. H. (2005). Tomato hydroponics in Korea. Fruit, Vegetable and Cereal Science and Biotechnology, 1(2), 104-109.
19
LeLAS, V. (2007). Ultrasonic effect on pH, electric conductivity, and tissue surface of button mushrooms, Brussels sprouts and cauliflower. Czech J. Food Sci. Vol, 25(2), 90-100.
20
Lugt, C., Bodlaender, K. B. A., & Goodijk, G. (1964). Observations on the induction of second-growth in potato tubers. European Potato Journal, 7(4), 219-227.
21
Nichols, M., & Christie, B. (2002). Rapid high health seed potato production using aeroponics. Grower, 57, 20-24.
22
Nugaliyadde, M. M., De Silva, H. D. M., Perera, R., Ariyaratna, D., & Sangakkara, U. R. (2005). An aeroponic system for the production of pre-basic seed potato. Annals of the Sri Lanka Department of Agriculture, 7, 199-288.
23
Rezaei, M,. Moeini, A,. Dehghani, H,. & Movhedi, Z. (2014). Investigation of effect of paclobutrazol on minituber production and vegetative properties of potato (Solanum tuberosum L.) in aeroponic system. Plant Production (Scientific Journal of Agriculture), 38(1), 55-63.
24
Ritter, E., Angulo, B., Riga, P., Herran, C., Relloso, J., & San Jose, M. (2001). Comparison of hydroponic and aeroponic cultivation systems for the production of potato minitubers. Potato Research, 44(2), 127-135.
25
Rooney, J. A. (1981). 6. Nonlinear Phenomena. In Methods in Experimental Physics (Vol. 19, pp. 299-353). Academic Press.
26
Roosta, H. R., Rashidi, M., Karimi, H. R., Alaei, H., & Tadayyonnejhad, M. (2013). Comparison of vegetative growth and minituber yield in three potato cultivars in aeroponics and classic hydroponics with three different nutrient solutions. Journal of Science and Technology of Greenhouse Culture, 4(14), 73-80.
27
Simon, J. C., Sapozhnikov, O. A., Khokhlova, V. A., Crum, L. A., & Bailey, M. R. (2015). Ultrasonic atomization of liquids in drop-chain acoustic fountains. Journal of fluid mechanics, 766, 129-146.
28
Snedecor, G. W. C., & William, G. (1989). STATISTICAL METHODS/GEORGE W. SNEDECOR AND WILLIAM G. COCHRAN (No. QA276. 12. S6313 1989.).
29
Soffer, H., & Burger, D. W. (1988). Effects of dissolved oxygen concentrations in aero-hydroponics on the formation and growth of adventitious roots. Journal of the American Society for Horticultural Science, 113(2), 218-221.
30
Söllner, K. (1936). Experiments to demonstrate cavitation caused by ultrasonic waves. Transactions of the Faraday Society, 32, 1537-1539.
31
Steiner, A. A. (1984). The universal nutrient solution. In 6. International Congress on Soilless Culture, Lunteren (Netherlands), 29 Apr-5 May 1984. ISOSC.
32
Topp, M. N. (1973). Ultrasonic atomization-a photographic study of the mechanism of disintegration. Journal of Aerosol Science, 4(1), 17-25.
33
Topp, M. N., & Eisenklam, P. (1972). Industrial and medical uses of ultrasonic atomizers. Ultrasonics, 10(3), 127-133.
34
Weathers, P., Liu, C., Towler, M., & Wyslouzil, B. (2008). Mist reactors: principles, comparison of various systems, and case studies. Electronic Journal of Integrative Biosciences, 3(1), 29-37.
35
Wood, R. W., & Loomis, A. L. (1927). XXXVIII. The physical and biological effects of high-frequency sound-waves of great intensity. The London, Edinburgh, and Dublin philosophical magazine and journal of science, 4(22), 417-436.
36
ORIGINAL_ARTICLE
فناوری تصویربرداری ابرطیفی فروسرخ نزدیک برای شناسایی آلودگی میکروبی: مطالعه موردی اشریشیاکلی در کاهو
با افزایش تقاضا برای محصولات کشاورزی سالم، توسعه روشهای تشخیص غیر مخرب برای ارزیابی سریع ایمنی محصولات کشاورزی از نظر آلودگی میکروبی بسیار حائز اهمیت است. هدف از این پژوهش توسعه یک روش اپتیکی غیر مخرب مبتنی بر تصویربرداری ابرطیفی در ناحیه فروسرخ نزدیک به همراه روش تفکیک کمترین مربعات جزئی برای تشخیص سریع کاهوی برگی آلوده به میکروب اشرشیاکلی از نمونههای کنترل (فاقد آلودگی) بود. برای این منظور، پیشپردازش مکانی با روش تجزیه مولفههای اصلی و پیش پردازش طیفی بر پایه توزیع نرمال استاندارد به همراه میانگینگیری مرکزی انجام شدند. نتایج تحلیل با روش تفکیک کمترین مربعات جزئی نشان داد که 4 گروه متفاوت با دقت بیش از 90 درصد و خطای کمتر از 008/0 قابل طبقهبندی هستند. همچنین، با استفاده از بردار اهمیت متغیر، ناحیه طیفی 1400 تا 1500 و 1200 نانومتر به عنوان طول موجهایی که بیشترین اطلاعات را برای تشخیص هدف در اختیار میگذارند، انتخاب شدند.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_78880_2c6ba9f00dbf2cc21639144f70a14413.pdf
2020-11-21
599
610
10.22059/ijbse.2020.296281.665267
آلودگی میکروبی
آنالیز تفکیک حداقل مربعات جزیی
تصویربرداری ابرطیفی
کمومتریکس
کاهو
سحر
راهی
rahi.s@ut.ac.ir
1
گروه مهندسی ماشینهای کشاورزی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
حسین
مبلی
hmobli@ut.ac.ir
2
عضو هیات علمی/ دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی دانشگاه تهران، کرج، ایران
LEAD_AUTHOR
بهاره
جمشیدی
b.jamshidi@areo.ir
3
)، موسسه تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران
AUTHOR
اصلان
عزیزی
a.azizi@aeri.ir
4
موسسه تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران
AUTHOR
محمد
شریفی
m.sharifi@ut.ac.ir
5
عضو هیات علمی دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی دانشگاه تهران، تهران، کرج، ایران
AUTHOR
Ammor, M. S., Argyri, A., & Nychas, G.J.E. (2009). Rapid monitoring of the spoilage of minced beef stored under conventionally and active packaging conditions using Fourier transform infrared spectroscopy in tandem with chemometrics. Journal of Meat Science, 81, 507-514
1
Aït-Kaddour, A., Boubellouta, T., & Chevallier, I. (2011). Development of a portable spectrofluorimeter for measuring the microbial spoilage of minced beef. Journal of Meat Science, 88, 675-681.
2
Argyri, A.A., Panagou, E.Z., Tarantilis, P.A., Polysiou, M., & Nychas, G.J.E. (2010). Rapid qualitative and quantitative detection of beef fillets spoilage based on Fourier transform infrared spectroscopy data and artificial neural networks. Sensors and Actuators B-Chemical, 145, 146-154.
3
Argyri, A.A., Jarvis, R.M., Wedge, D., Xu, Y., Panagou, E.Z., & Goodacre, R. (2013). A comparison of Raman and FT-IR spectroscopy for the prediction of meat spoilage. Food Control, 29, 461-470.
4
Beuchat, L.R. (1996). Pathogenic microorganism associated with fresh product. Journal of Food Protection, 59, 204-216.
5
Bonah, E., Huang, X., Aheto, J.H., Yi, R., Yu, SH., & Tu, H. (2020). Comparison of Variable Selection Algorithms on Vis-NIR Hyperspectral Imaging Spectra for Quantitative Monitoring and Visualization of bacterial foodborne pathogens in Fresh Pork Muscles. Infrared Physics & Technology, In Press.
6
Chu, X., Wang, W., Ni, X., Li, C., & Li, Y. (2020). Classifying maize kernels naturally infected by fungi using near-infrared hyperspectral imaging.Infrared Physics & Technology, 105, 103242.
7
Foca, G., Ferrari, C., Ulrici, A., Sciutto, G., Prati, S., Morandi, S., Brasca, M., Lavermicocca, P., Lanteri, S., & Oliveri, P. (2016). The potential of spectral and hyperspectral-imaging techniques for bacterial detection in food: A case study on lactic acid bacteria. Journal of Talanta, 153, 111-9.
8
Jamshidi, B. (2018). Rapid detection of pesticide-contaminated product using novel methods of NDT technology. Journal of nondestructive technology. 2(2), 58-65. (In Farsi)
9
Jackson, C.R., Randolph, K.C., Osborn, S.L., & Tyler, H.L. (2013). Culture dependent and independent analysis of bacterial communities associated with commercial salad leaf vegetables. BMC Microbiology, 13, 274.
10
Jung, Y., Jang, H., & Matthews, K.R. (2014). Effect of the food production chain from farm practices to vegetable processing on outbreak incidence. Microb Biotechnol, 7:517-27.
11
Kheiralipour, K., Ahmadi, H., Rajabipour, A., Rafiee, S., Javan-Nikkhah, M., Jayas, D.S., & Siliveu, K. (2015). Detection of fungal infection in pistachio kernel by long-wave near-infrared hyperspectral imaging technique. Quality Assurance and Safety of Crops & Foods, 8 (1), 129 – 135.
12
Kodogiannis, V.S., & Alshejari, A. (2014). An adaptive neuro-fuzzy identification model for the detection of meat spoilage. Applied Soft Computing, 23, 483-497.
13
Kamruzzaman, M., ElMasry, G., Sun, D.W., & Allen, P. (2012). Non-destructive prediction and visualization of chemical composition in lamb meat using NIR hyperspectral imaging and multivariate regression. Journal of Innovative Food Science & Emerging Technologies, 16, 218-226
14
Lee, H., Everard, C.D., Kang, S., Cho, B.K., Chao, K., Chan, D.E., & Kim, M.S. (2014). Multispectral fluorescence imaging for detection of bovine faeces on Romaine lettuce and baby spinach leaves. Journal of Biosystems Engineering, 127, 125-134
15
Lara. M.A., Le. L., Diezma-Iglesias, B., Roger, J.M., & Ruiz-Altsent, M. (2013). Monitoring spinach shelf-life with hyperspectral image through packaging films. Journal of Food Engineering, 119, 353- 361.
16
Lundaei, L., Diezma, B., Lie, L., Ruiz-Garcia, L., Cantalapiedra, S., & Ruiz-Altisent, M. (2012). Monitoring of fresh-cut spinach leaves through a multispectral vision system. Postharvest Biology and Technology, 63, 74-84.
17
Mahesh, S., Jayas, D.S., Paliwal, J., & White, N.D.G. (2015). Hyperspectral imaging to classify and monitor quality of agricultural materials. Journal of Stored Products Research, 61, 17-26
18
Melikechi, N. Ding, H., Rock, S., Marcano A., & Connolly, D. (2008). Laser-induced breakdown spectroscopy of whole blood and liquid organic compounds. Journal of Optical Diagnostics and Sensing VIII, 68630O. Retrieved March 14, 2008, from https://doi.org/10.1117/12.761901.
19
Mo, C., kim, G., Kim, M., S., Lim, J., Lee, K., Lee, W.H., & Cho, B.K. (2017). On-line fresh-cut lettuce quality measurement system using hyperspectral imaging. Biosystems Engineering, 156, 38-50.
20
Niemira, B.A. (2007). Relative efficacy of sodium hypochlorite wash versus irradiation to inactivate Escherichia coli O157:H7 internalized in leaves of romaine lettuce and baby spinach. Journal of Food Protection, 70, 2526–2532.
21
Olaimat, AN., & Holley, R.A. (2012). Factors influencing the microbial safety of fresh produce: a review. Food Microbiol, 32(1), 1-19.
22
Panagou, E.Z., Mohareb, F.R., Argyri, A.A., Bessant, C.M., & Nychas, G.J.E. (2011). A comparison of artificial neural networks and partial least squares modelling for the rapid detection of the microbial spoilage of beef fillets based on Fourier transform infrared spectral fingerprints. Food Microbiology, 28, 782-790.
23
Rahi, S., Mobli, H., & Jamshidi, B. (2018). Spectroscopy and spectral imaging techniques for non-destructive food microbial assessment. Proceedings of the 5th Iranian International NDT Conference November 4-5, Tehran IRNDT 2018. Available from: https://www.ndt.net.
24
Ravikanth, L., Singh, C.B., Jayas, D.S., & White, N.D.G. (2016). Performance evaluation of a model for the classification of contaminants from wheat using near-infrared hyperspectral imaging. Biosystems Engineering, 147, 248-258.
25
Schröder, S., Pavlov, S., Rauschenbach, I., Jessberger, E., & Hübers, H.W. (2013). Detection and identification of salts and frozen salt solutions combining laser-induced breakdown spectroscopy and multivariate analysis methods: A study for future martian exploration. Journal of Icarus, 223, 61-73.
26
Siripatrawan, U., Makino, Y., Kawagoe, Y., & Oshita, S. (2011). Rapid detection of Escherichia coli contamination in packaged fresh spinach using hyperspectral imaging. Talanta, 85, 276–281
27
Tauxe, R., Kruse, H., Hedberg, C., Potter, M., Madden, J., & Wachsmuth, K. (1997). Microbial hazards and emerging issues associated with produce. A preliminary report to the national advisory committee on microbiological criteria for foods. Journal of Food Protection, 60, 1400-1408.
28
Tito, N.B., Rodemann, T., & Powell, S.M. (2012). Use of near infrared spectroscopy to predict microbial numbers on Atlantic salmon. Food Microbiology, 32, 431-436.
29
Tao, F.F., & Peng, Y.K. (2014). A method for non-destructive prediction of pork meat quality and safety attributes by hyperspectral imaging technique. Journal of Food Engineering, 126, 98-106.
30
Williams, P.J., Geladi, P., Britz, T.J., & Manley, M. (2012). Near-infrared (NIR) hyperspectral imaging and multivariate image analysis to study growth characteristics and differences between species and strains of members of the genus Fusarium. Journal of Analytical and Bioanalytical Chemistry, 404(6-7), 1759-69.
31
Wei, M., Geladi, P., & Xiong, S. (2017). IR hyperspectral imaging and multivariate image analysis to characterize spent mushroom substrate: a preliminary study. Journal of analytical and bioanalytical chemistry, 409(9), 2449–2460.
32
Yin, J. (2011). LogP prediction for blocked tripeptides with amino acids descriptors (HMLP) by multiple linear regression and support vector regression. Procedia Environmental Sciences, 8, 173–178.
33
Yoshimura, M., Sugiyama, J., Tsuta, M., Fujita, K., Shibata, M., Kokawa, M., & Oto, N. (2014). Prediction of aerobic plate count on beef surface using fluorescence fingerprint. Food and Bioprocess Technology, 7, 1496-1504.
34
Zhang, H., Paliwal, J., Jayas, D.S., & White, N.D.G. (2007). Classification of fungal infected wheat kernels using near-infrared reflectance hyperspectral imaging and support vector machine. Journal ofTransactionsof the ASABE 50(5), 1779-1785.
35
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی چرخه زندگی و بهینهسازی مصرف انرژی در تولید نخود دیم در استان آذربایجان غربی
این مطالعه در سال زراعی 1398 در استان آذربایجان غربی با هدف بهینهسازی مصرف انرژی، ارزیابی چرخه زندگی نخود و کاهش آلایندگی در مزارع کوچک (کوچکتر مساوی 2 هکتار)، متوسط (بین 2 تا 4 هکتار) و بزرگ (بزرگتر از 4 هکتار) اجرا شد. دادههای موردنیاز به روش مصاحبه رو در رو با کشاورزان و پر کردن تعداد 250 پرسشنامه تخصصی گردآوری و به روش تحلیل پوششی دادهها مورد ارزیابی قرار گرفتند. نتایج نشان داد که کل انرژی نهادههای مصرفشده برای تولید نخود در مزارع کوچک، متوسط و بزرگ به ترتیب 6366، 6048 و 6848 مگاژول بر هکتار بود و مزارع بزرگ دارای بیشترین مصرف انرژی بودند. در همه سطوح مزارع، بیشترین سهم انرژیهای مصرفی مربوط به سوخت دیزل بود. نسبت انرژی مزارع کوچک، متوسط و بزرگ به ترتیب برابر 47/2، 49/2 و 13/2 بهدست آمد. نتایج ارزیابی چرخه زندگی نخود روشن کرد که در همه بخشهای اثر، آلایندگی زیستمحیطی در مزارع با اندازه متوسط نسبت به اندازههای کوچک و بزرگ کمتر بود. نهادههای بذر، سوخت دیزل و ماشینهای کشاورزی بیشترین سهم را در انتشار شاخصهای زیستمحیطی داشتند. طبق نتایج بهینهسازی مصرف انرژی، میانگین کارایی انرژی در مزارع کوچک، متوسط و بزرگ به ترتیب 93%، 88% و %90 بود که نشان میدهد کشاورزان مزارع کوچک از روشهای صحیح تولید آگاهی بیشتری داشته و یا نهادههای مختلف را در زمان مناسبتر و به مقدار بهینهتری استفاده کردهاند.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_78881_25dc0e81cc3ab4f89b86b8eacd86d48d.pdf
2020-11-21
611
628
10.22059/ijbse.2020.297160.665270
اندازه مزرعه
نخود
ارزیابی چرخه حیات
بهینهسازی انرژی
تحلیل پوششی دادهها
امید
قادرپور
omid_ghaderpur@ut.ac.ir
1
بخش تحقیقات فنی مهندسی، مرکز تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی آذربایجان غربی، ارومیه ، ایران
LEAD_AUTHOR
کریم
گرامی
kg_gerami@yahoo.com
2
مرکز تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی آذربایجان غربی،سازمان تحقیقات ،آموزش و ترویج کشاورزی،ارومیه،ایران
AUTHOR
الیاس
دهقان
elyas_dehghan@yahoo.com
3
بخش تحقیقات ماشینهای کشاورزی و مکانیزاسیون مؤسسه فنی مهندسی کشاورزی کرج، کرج، ایران
AUTHOR
Ajabshirchi, Y., Taki, M., Abdi, R., Ghobadifar, A., & Ranjbar, I. (2012). Investigation of Energy Use Efficiency for Dry Wheat Production Using Data Envelopment Analysis (DEA) Approach; Case Study: Silakhor Plain. Journal of Agricultural Machinery, 1(2). (In Farsi)
1
Anon. (2019). Country Energy Balance Sheet. Ministry of Energy. Available at: http://news.moe.gov.ir/. (In Farsi)
2
Anon. (2016a). The Geographical location of cities. Available at: https://www.fa.wikipedia.org/. (In Farsi)
3
Anon. (2016b). Agricultural Statistics, First Volume: Crops, 2014-2015, Ministry of Agricultural Jihad. (In Farsi)
4
Banaeian, N. & Zangeneh, M. (2011). Study on energy efficiency in corn production of Iran. Energy, 36: 5394-5402.
5
Beightler, C. S., Phillips, D. T., & Wilde, D. J. (1979). Foundations of optimization.
6
Canakci, M., & Akinci, I. (2006). Energy use pattern analyses of greenhouse vegetable production. Energy, 31(8-9), 1243-1256.
7
Canakci, M., Topakci, M., Akinci, I., & Ozmerzi, A. (2005). Energy use pattern of some field crops and vegetable production: Case study for Antalya Region, Turkey. Energy conversion and Management, 46(4), 655-666.
8
Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of Decision-Making Units. European journal of operational research, 2(6), 429-444.
9
Cheraghi, sh. (2015). Energy efficiency, economic indicators and greenhouse gas emissions in Kuhdasht chickpea production system. Master of Science Degree in Agroecology, Department of Agriculture, Faculty of Agriculture, University of Zabol. (in Farsi)
10
Cochran, W. G. (1963). Sampling Techniques. John Wiley & Sons, Inc. New York.
11
Elhami, B., Akram, A., Khanali, M. (2016). Optimization of energy consumption and reduction of greenhouse gas emissions in aquatic lentils production using data envelopment analysis method. Iranian Journal of Biosystems Engineering. (4) 47, 710-701. (in Farsi)
12
Fallah, S., Ehsanzadeh, P. & Daneshvar, M. (2005). Effects of supplemental irrigationand plant densityon yield andyield components of chickpea cultivasion Khorramabad. Iranian Journal of Agricultural Sciences, 36(3). (In Farsi)
13
Farrell, M.J., (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society 120, 253–281.
14
Ghaderpour, O., & Rafiee, S. (2017). Analysis and modeling of energy and production of dryland chickpea in the city of Bukan. Iranian Journal of Biosystems Engineering, 47(4), 720-711. doi: 10.22059/ijbse.2017.60265. (In Farsi)
15
Ghaderpour, O., Rafiee, S., Sharifi, M., & Mousavi-Avval, S. H. (2018). Quantifying the environmental impacts of alfalfa production in different farming systems. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 27, 109-118.
16
Ghajehbeyg, F. (2009). Development of an energy management decision support system in greenhouse and saffron greenhouses. Master thesis. Faculty of Engineering and Agricultural Technology, University of Tehran. (in Farsi)
17
Gheisari, K., Mehrno, H., Ghafarian, A. (2008). Introduction to Fuzzy Data Envelopment Analysis, Volume 1, p. 184. Qazvin Azad University Press Publication Center. (In Farsi)
18
Guinée J.B. (2000). Handbook on life cycle assessment operational guide to the ISO standards. The international journal of life cycle assessment 7:311-313.
19
ISO., (2006). ISO 14040 - Environmental Management – Life Cycle Assessment Principles and Framework.
20
Kaab, A., Sharifi, M., Mobli, H. (2019). Analysis and Optimization of Energy Consumption and Greenhouse Gas Emissions in Sugarcane Production Using Data Envelopment Analysis. Iranian Journal of Biosystems Engineering, 50(1), 19-30. doi: 10.22059/ijbse.2018.251593.665035. (In Farsi)
21
Kitani, O., & Jungbluth, T. (1999). CIGR handbook of agricultural engineering. Energy and biomass engineering, 5, 330.
22
Majnoun Hosseini, N. (2008) Grain legume production. Tehran Jihad-e-Daneshgahi publisher. Tehran, (pp 294). (In Farsi)
23
Mandal, K. G., Saha, K. P., Ghosh, P. K., Hati, K. M., & Bandyopadhyay, K. K. (2002). Bioenergy and economic analysis of soybean-based crop production systems in central India. Biomass and Bioenergy, 23(5), 337-345.
24
Mir Hassani, SA data covering analysis. (2008). Amir Kabir University of Technology Publications. (In Farsi)
25
Mobtaker, H.G., Akram, A., Keyhani, A. and Mohammadi, A., (2012). Optimization of energy required for alfalfa production using data envelopment analysis approach. Energy for sustainable development, 16(2), pp.242-248.
26
Mohammadi, A., & Omid, M. (2010). Economical analysis and relation between energy inputs and yield of greenhouse cucumber production in Iran. Applied Energy, 87(1), 191-196.
27
Mousavi-Avval S.H., Rafiee S., Sharifi M., Hosseinpour S., Notarnicola B., Tassielli G., Renzulli P.A. (2016). Application of multi-objective genetic algorithms for optimization of energy, economics and environmental life cycle assessment in oilseed production. Journal of Cleaner Production.
28
Namdari, M., Rafiee, S., Hosseinpour, S. (2016). Decreasing Environmental Burden by improving efficiency of sugar beet production using data envelopment analysis approach. Iranian Journal of Biosystems Engineering, 47(2), 353-361.
29
Nassiri, S.M., Singh, S., (2009). Study on energy use efficiency for paddy crop using data envelopment analysis (DEA) technique. Applied Energy 86, 1320-1325.
30
Nemecek, T., D. Dubois, O. Huguenin-Elie, and G. Gaillard. (2011). Life cycle assessment of Swiss farming systems: I. Integrated and organic farming. Agricultural Systems 104(3): 217-232.
31
Nemecek T., Heil A., Huguenin O., Meier S., Erzinger S., Blaser S., Dux D., Zimmermann A. (2007). Life cycle inventories of agricultural production systems. Final report ecoinvent v2. 0 No 15.
32
Ozkan, B., Kurklu, A., Akcaoz, H. (2004). An input–output energy analysis in greenhouse vegetable production: a case study for Antalya region of Turkey. Biomass and Bioenergy 26, 89-95.
33
PRé Consultants. (2003). SimaPro 8 Database Manual.
34
Rafiee, S., Avval, S. H. M., & Mohammadi, A. (2010). Modeling and sensitivity analysis of energy inputs for apple production in Iran. Energy, 35(8), 3301-3306.
35
Rahimyan, b. (2015). Determination of economic, energy and environmental indicators of some crops (sugar beet, wheat and pea) in West Azarbaijan Province (Boukan Region) using computional intelligence techniques. The Degree of Master of Science in Agriculture Mechanization Engineering, Department of Agriculture, Faculty of Agricultural Engineering and Technology, University of Tehran. (in Farsi)
36
Salami, P., & Ahmadi, H. (2010). Energy inputs and outputs in a chickpea production system in Kurdistan, Iran. African Crop Science Journal, 18(2).
37
Sefeedpari, P., Rafiee, S., & Akram, A. (2012). Modeling of energy output in poultry for egg production farms using artificial neural networks. J. Anim. Prod. Adv, 2(5), 247-253.
38
Taki, M., Mahmoudi, A., Mobtaker, H. G., & Rahbari, H. (2012). Energy consumption and modeling of output energy with multilayer feed-forward neural network for corn silage in Iran. Agricultural Engineering International: CIGR Journal, 14(4), 93-101.
39
Thankappan, S. (2003). Rural energy and agricultural interactions in 2000 AD: A study of Uttar Pradesh. Indian Journal of Gricultural Economics 6, 47-53.
40
Tzilivakis, J., Warner, D. J., May, M., Lewis, K. A., & Jaggard, K. (2005). An assessment of the energy inputs and greenhouse gas emissions in sugar beet (Beta vulgaris) production in the UK. Agricultural Systems, 85(2), 101-119.
41
ORIGINAL_ARTICLE
تخمین غلظت رسوبات معلق در آب با سامانه ترکیبی نوری – فراصوتی و مدلسازی انفیس
توسعه یک روش تخمین قوی و مطمئن به منظور آشکارسازی میزان غلظت رسوبات معلق از جنبههای مختلف زیست محیطی و ژئومورفولوژی از جمله کیفیت آب، مهندسی پایداری بستر رودخانه، مدیریت سیلاب و زیستگاه های آبی یک ضرورت اجتناب ناپذیر است. در این تحقیق، یک شیوه جدید بر اساس یک سامانه مرکب اندازهگیری نوری – فراصوتی و هوش هیبریدی مبتنی بر رویکرد مدلسازی انفیس (ANFIS) برای پیش بینی غلظت رسوبات معلق رودخانه توسعه یافت. در این مطالعه در شرایط آزمایشگاهی دو سامانه اندازهگیری مذکور در یک مخزن آب قرار گرفتند و طی هر 50 ثانیه، 10 گرم خاک (عبور کرده از الک 140) در آب به عنوان رسوب معلق اضافه شد تا زمانی که کل رسوب موجود در آب به 100 گرم برسد. این عملیات در 20 تکرار انجام گرفت و مقادیر خروجی دو روش اندازهگیری به عنوان ورودی به انفیس داده شد. ساختار انفیس با ورودی مجزای حسگر نوری دارای کارایی بالاتری با ضریب تبیین (R2) 94/0 و ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) (gr)15/7 نسبت به ورودی مجزای حسگر فراصوتی با ضریب تبیین (R2)91/0 و ریشه میانگین مربعات خطاها (gr)72/8 بود. همچنین بیشترین کارایی ساختار ترکیبی با دو ورودی از دو روش اندازهگیری دارای ضریب تبیین (R2)97/0 و ریشه میانگین مربعات خطاها (gr) 66/5 بود. با توجه به نتایج بدست آمده، بهترین فاصله بین گیرنده و فرستنده در حسگر فراصوتی بین 8 تا 15 سانتیمتر بود و استفاده از سامانه ترکیبی در برآورد رسوبات دارای کارایی بیشتری با خطای 3 و5/1 درصد کمتر نسبت به خطای سامانههای مجزای فراصوت و نوری داشت.
https://ijbse.ut.ac.ir/article_78882_e561e2c7e4fe3b0b69e1d813e805424f.pdf
2020-11-21
629
641
10.22059/ijbse.2020.298426.665283
غلظت رسوبات معلق"
"حسگر نوری"
"حسگر آلتراسونیک"
"مدلسازی انفیس
علی
کیاپی
ali.kiapey60@gmail.com
1
1- دانشجوی دکتری، گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران
AUTHOR
مهدی
قاسمی ورنامخواستی
m.ghasemi@sku.ac.ir
2
دانشیار، گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران
LEAD_AUTHOR
حسین
موسی زاده
hmousazade@ut.ac.ir
3
دانشیار، گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تهران، کرج ، ایران
AUTHOR
Afan, H.A., El-Shafie, A., Yaseen, Z.M., Hameed, M.M., Wan Mohtar, W.H.M., Hussain, A., (2014). ANN based sediment prediction model utilizing different input scenarios. Water Resour. Manag. 29, 1231–1245. https://doi.org/10.1007/s11269-014-0870-1.
1
Ali, J. M., Hussain, M. A., Tade, M. O., & Zhang, J. (2015). Artificial Intelligence techniques applied as estimator in chemical process systems–A literature survey. Expert Systems with Applications, 42(14), 5915-5931.
2
ASTM D3977-97 2013 Standard test methods for determining sediment concentration in water samples www.astm.org/ Standards/D3977.htm
3
Ban, Y., Chen, T., Yan, J., & Lei, T. (2017). Accurate mass replacement method for the sediment concentration measurement with a constant volume container. Measurement Science and Technology, 28(4), 045906.
4
Bricaud, A., Roesler, C., & Zaneveld, J. R. V. (1995). In situ methods for measuring the inherent optical properties of ocean waters. Limnology and Oceanography, 40(2), 393-410.
5
Buttmann, M. (2001). Suspended solids measurement as reliable process control. In Proceedings of ISA TECH EXPO Technology Update Conference, Houston, TX: Instrument Society of America (Vol. 413, No. 1, pp. 563-572).
6
Buyukyildiz, M., & Kumcu, S. Y. (2017). An estimation of the suspended sediment load using adaptive network based fuzzy inference system, support vector machine and artificial neural network models. Water resources management, 31(4), 1343-1359.
7
Chang, H. H. (2008). River morphology and river channel changes. Transactions of Tianjin University, 14(4), 254-262.
8
Crickmore, M. Tazioli, G. S., Appleby, P. G., & Oldfield, F. (1990). The use of nuclear techniques in sediment transport and sedimentation problems (p. 170p). M. J. Crickmore (Ed.). Unesco.
9
Dogan, E. (2005). Suspended Sediment Load Estimation in Lower Sakarya River By Using Artificial Neural Networks, Fuzzy Logic and Neuro-Fuzzy Models. Electronic Letters on Science&Engineering, 1(2), 22-32.
10
DotOcean, Dot ocean Company (website: https://www.dotocean.eu/products-2/densx/ at Feb 2018). 2018.
11
Felix, D. (2017). Experimental investigation on suspended sediment, hydro-abrasive erosion and efficiency reductions of coated Pelton turbines (Doctoral dissertation, ETH Zurich).
12
Frings, R. M. (2008). Downstream fining in large sand-bed rivers. Earth-Science Reviews, 87(1-2), 39-60.
13
Guerrero, M., Rüther, N., Haun, S., & Baranya, S. (2017). A combined use of acoustic and optical devices to investigate suspended sediment in rivers. Advances in Water Resources, 102, 1-12.
14
Ha, H. K., Maa, J. Y., Park, K., & Kim, Y. H. (2011). Estimation of high-resolution sediment concentration profiles in bottom boundary layer using pulse-coherent acoustic Doppler current profilers. Marine Geology, 279(1-4), 199-209.
15
Huang, M., Ma, Y., Wan, J., & Chen, X. (2015). A sensor-software based on a genetic algorithm-based neural fuzzy system for modeling and simulating a wastewater treatment process. Applied Soft Computing, 27, 1-10.
16
Jang, J. (1993). ANFIS: adaptive network-based fuzzy inference system, IEEE T. Syst. Man Cyb., 23 (3), 665-685.
17
Li, X., Lei, T., Wang, W., Xu, Q., & Zhao, J. (2005). Capacitance sensors for measuring suspended sediment concentration. Catena, 60(3), 227-237.
18
Lynch, J. F., Irish, J. D., Sherwood, C. R., & Agrawal, Y. C. (1994). Determining suspended sediment particle size information from acoustical and optical backscatter measurements. Continental Shelf Research, 14(10-11), 1139-1165.
19
Martinez, J. M., Guyot, J. L., Filizola, N., & Sondag, F. (2009). Increase in suspended sediment discharge of the Amazon River assessed by monitoring network and satellite data. Catena, 79(3), 257-264..
20
Niazi, H., Mohammad Zamani, D., Sedaghat Hosseini. (2015), Design, construction and evaluation of a system for determining the actual cutting width of cylinder harvesters by ultrasonic sensors, Bioengineering Engineering Certificate .4( 2).
21
Rezai Banafshe. M., Feyzolahpour. M., SadrAfshary. S., (2013). Using Neural Fuzzy Inference System to Estimate Sediment Load and a Comparison with MLR and SRC Models in Ghranghu River Basin. physical geography research quarterly. 45,77-90. https://doi.org/10.22059/JPHGR.2013.35145
22
Samantaray, S., & Sahoo, A. (2020). Assessment of sediment concentration through RBNN and SVM-FFA in Arid Watershed, India. In Smart Intelligent Computing and Applications (pp. 701-709). Springer, Singapore.
23
Sheikhali Pour .Z., Hassan Pour. F., Azimi .V.(2015). Comparison of artificial intelligence methods in estimation of suspended sediment load (Case Study: Sistan River). Water and Soil Conservation.22., 41-60
24
Sherman, C. H., & Butler, J. L. (2007). Transducers and arrays for underwater sound (Vol. 4). New York: Springer.
25
Stoll, Q. M. (2004). Design of a real-time, optical sediment concentration sensor (Doctoral dissertation, Kansas State University)..
26
Stolojanu, V., & Prakash, A. (2001). Characterization of slurry systems by ultrasonic techniques. Chemical Engineering Journal, 84(3), 215-222.
27
Sung, C. C., Huang, Y. J., Lai, J. S., & Hwang, G. W. (2008). Ultrasonic measurement of suspended sediment concentrations: an experimental validation of the approach using kaolin suspensions and reservoir sediments under variable thermal conditions. Hydrological Processes: An International Journal, 22(16), 3149-3154.
28
Teixeira, L. C., de Paiva, J. B. D., da Silva Pereira, J. E., & de Moura Lisbôa, R. (2016). Relationship between turbidity and suspended sediment concentration from a small hydrographic basin in Santa Maria (Rio Grande do Sul, Brazil). International Journal of River Basin Management, 14(4), 393-399.
29
Wren, D. G., & Kuhnle, R. A. (2002, April). Surrogate techniques for suspended-sediment measurement. In Turbidity and other sediment surrogates workshop.
30
Zhang, Y. (2009). An optical sensor for in-stream monitoring of suspended sediment concentration (Doctoral dissertation, Kansas State University).
31
Zou, X. J., Ma, Z. M., Zhao, X. H., Hu, X. Y., & Tao, W. L. (2014). B-scan ultrasound imaging measurement of suspended sediment concentration and its vertical distribution. Measurement Science and Technology, 25(11), 115303.
32