Sera otomasyonuna entegre yapay zeka destekli kompost çayı üretim sisteminin geliştirilmesi
Development of an artificial intelligence-supported compost tea production system integrated with greenhouse automation
Yazar: AHMET SÜSLÜ
Danışman: PROF. DR. RECEP KÜLCÜ
Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Tarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Organik gübreler = Organic fertilizers ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Bu doktora tezi, sürdürülebilir tarımı desteklemek ve kimyasal gübre kullanımını
azaltmak amacıyla, sera otomasyon sistemlerine entegre edilebilen yenilikçi bir
kompost çayı üretim sisteminin geliştirilmesini konu almaktadır. Çalışma, tarım
makineleri, çevre mühendisliği ve bilgi teknolojilerini birleştiren multidisipliner bir
yaklaşımla gerçekleştirilmiştir.
Geliştirilen sistem, kompost çayı üretim sürecini sürekli izleyen ve kontrol eden
sensörler, aktüatörler ve bir otomasyon yazılımı içermektedir. pH, elektriksel
iletkenlik (EC), çözünmüş oksijen, sıcaklık, bulanıklık ve toplam çözünmüş katı
madde (TDS) gibi kritik parametreler gerçek zamanlı olarak ölçülüp
kaydedilmektedir. Farklı üretim stratejilerinin kompost çayı kalitesi üzerindeki
etkilerini belirlemek için üç farklı deneme (DP1, DP2, DP3) gerçekleştirilmiştir. Bu
denemeler, devirdaim pompası, blower ve peristaltik pompanın çalışma sürelerinin
kompost çayının fizikokimyasal özellikleri üzerindeki etkilerini ortaya koymuştur.
Sistemin yenilikçi yönlerinden biri, üretim sürecini optimize etmek için makine
öğrenmesi modelinin entegre edilmesidir. Geliştirilen model, farklı üretim
parametrelerinin etkilerini öğrenerek optimal üretim koşullarını belirleyebilme
yeteneği göstermiştir. Ayrıca, sistem mevcut sera otomasyon sistemlerine entegre
edilebilme özelliğine sahiptir. Bu entegrasyon, kompost çayının tarımsal üretimde
daha yaygın ve etkin kullanımını sağlamaktadır.
Geliştirilen sistem kompost çayı üretiminde daha kontrollü, optimize edilmiş ve
verimli bir süreç sunmakta, kimyasal gübre kullanımının azaltılmasına yönelik
alternatif bir çözüm oluşturmaktadır. Gelecek çalışmalar, farklı kompost materyalleri
ve besin maddeleriyle denemelerin yapılmasını, makine öğrenmesi modelinin
geliştirilmesini ve sistemin daha geniş ölçekli uygulamalarda test edilmesini
içermelidir.

Abstract:
This doctoral thesis focuses on the development of an innovative compost tea
production system that can be integrated with greenhouse automation systems, aiming
to support sustainable agriculture and reduce chemical fertilizer usage. The study
employs a multidisciplinary approach, combining agricultural machinery,
environmental engineering, and information technologies.
The developed system incorporates sensors, actuators, and automation software that
continuously monitor and control the compost tea production process. Critical
parameters such as pH, electrical conductivity (EC), dissolved oxygen, temperature,
turbidity, and total dissolved solids (TDS) are measured and recorded in real-time.
Three distinct experiments (DP1, DP2, DP3) were conducted to determine the effects
of different production strategies on compost tea quality. These experiments elucidated
the impacts of recirculation pump, blower, and peristaltic pump operation durations on
the physicochemical properties of compost tea. One of the innovative aspects of the
system is the integration of a machine learning model to optimize the production
process. The developed model demonstrated the ability to determine optimal
production conditions by learning the effects of various production parameters.
Furthermore, the system possesses the capability to integrate with existing greenhouse
automation systems. This integration facilitates more widespread and effective use of
compost tea in agricultural production.
In conclusion, the developed system offers a more controlled, optimized, and efficient
process for compost tea production, presenting an alternative solution for reducing
chemical fertilizer use. Future studies should include experiments with different
compost materials and nutrients, further development of the machine learning model,
and testing the system in larger-scale applications.