Ապրանքի ակնարկ
8-ը 1-ում հողի սենսորը շրջակա միջավայրի պարամետրերի հայտնաբերման հավաքածու է, որը ինտելեկտուալ գյուղատնտեսական սարքավորումներից մեկում հայտնաբերում է հողի ջերմաստիճանը, խոնավությունը, հաղորդունակությունը (EC արժեք), pH արժեքը, ազոտը (N), ֆոսֆորը (P), կալիումը (K) պարունակությունը, աղը և այլ հիմնական ցուցանիշներ իրական ժամանակում, հարմար է խելացի գյուղատնտեսության, ճշգրիտ տնկման, շրջակա միջավայրի մոնիթորինգի և այլ ոլորտների համար: Դրա բարձր ինտեգրված դիզայնը լուծում է ավանդական մեկ սենսորի խնդիրները, որոնք պահանջում են բազմաապարզ տեղակայում և զգալիորեն նվազեցնում է տվյալների ձեռքբերման արժեքը:
Տեխնիկական սկզբունքների և պարամետրերի մանրամասն բացատրություն
Հողի խոնավություն
Սկզբունք. Դիէլեկտրիկ հաստատունի մեթոդի (FDR/TDR տեխնոլոգիա) հիման վրա ջրի պարունակությունը հաշվարկվում է հողում էլեկտրամագնիսական ալիքների տարածման արագությամբ։
Միջակայք՝ 0~100% ջրի ծավալային պարունակություն (VWC), ճշգրտություն ±3%:
Հողի ջերմաստիճանը
Սկզբունք՝ Բարձր ճշգրտության թերմիստոր կամ թվային ջերմաստիճանի չիպ (օրինակ՝ DS18B20):
Միջակայք՝ -40℃~80℃, ճշգրտություն ±0.5℃:
Էլեկտրահաղորդականություն (EC արժեք)
Սկզբունք՝ Կրկնակի էլեկտրոդային մեթոդը չափում է հողի լուծույթի իոնային կոնցենտրացիան՝ արտացոլելով աղի և սննդանյութերի պարունակությունը։
Դիապազոն՝ 0~20 մՍ/սմ, լուծաչափ՝ 0.01 մՍ/սմ։
pH արժեքը
Սկզբունք՝ հողի pH-ը որոշելու համար ապակե էլեկտրոդային մեթոդ։
Չափման միջակայք՝ pH 3~9, ճշգրտություն ± 0.2pH:
Ազոտ, ֆոսֆոր և կալիում (NPK)
Սկզբունք՝ Սպեկտրալ անդրադարձման կամ իոնների ընտրողական էլեկտրոդի (ISE) տեխնոլոգիա, որը հիմնված է լույսի կլանման կամ իոնների կոնցենտրացիայի որոշակի ալիքի երկարությունների վրա՝ սննդանյութերի պարունակությունը հաշվարկելու համար։
Միջակայք՝ N (0-500 ppm), P (0-200 ppm), K (0-1000 ppm):
աղիություն
Սկզբունքը՝ չափվում է EC արժեքի փոխակերպման կամ հատուկ աղի սենսորով։
Դիապազոն՝ 0-ից մինչև 10 դՍ/մ (կարգավորելի):
Հիմնական առավելություն
Բազմապարամետրային ինտեգրացիա. մեկ սարքը փոխարինում է բազմաթիվ սենսորների, նվազեցնելով մալուխների բարդությունը և սպասարկման ծախսերը։
Բարձր ճշգրտություն և կայունություն. Արդյունաբերական կարգի պաշտպանություն (IP68), կոռոզիոն դիմացկուն էլեկտրոդ, հարմար է երկարատև դաշտային տեղակայման համար։
Ցածր էներգիայի դիզայն. Աջակցում է արևային էներգիայի մատակարարմանը, LoRa/NB-IoT անլար փոխանցմամբ, ավելի քան 2 տարի տևողությամբ։
Տվյալների միաձուլման վերլուծություն. Աջակցում է ամպային հարթակին մուտք գործելուն, կարող է համատեղել օդերևութաբանական տվյալները՝ ոռոգման/պարարտացման առաջարկություններ ստեղծելու համար։
Տիպիկ կիրառման դեպք
Դեպք 1. Խելացի ֆերմայի ճշգրիտ ոռոգում
Տեսարան՝ ցորենի ցանքի մեծ բազա։
Կիրառություններ՝
Սենսորները իրական ժամանակում վերահսկում են հողի խոնավությունը և աղիությունը, և ավտոմատ կերպով միացնում են կաթիլային ոռոգման համակարգը և առաջարկում պարարտանյութեր, երբ խոնավությունը իջնում է որոշակի շեմից (օրինակ՝ 25%) ցածր, իսկ աղիությունը չափազանց բարձր է։
Արդյունքներ՝ ջրի 30% խնայողություն, բերքատվության 15% աճ, աղակալման խնդրի մեղմացում։
Դեպք 2. Ջերմոցային ջրի և պարարտանյութի ինտեգրացիա
Տեսարան՝ լոլիկի անհող աճեցման ջերմոց։
Կիրառություններ՝
EC արժեքի և NPK տվյալների միջոցով սննդարար լուծույթի հարաբերակցությունը դինամիկ կերպով կարգավորվել է, իսկ ֆոտոսինթեզի պայմանները օպտիմալացվել են ջերմաստիճանի և խոնավության մոնիթորինգի միջոցով։
Արդյունքներ՝ պարարտանյութերի օգտագործման մակարդակը աճել է 40%-ով, մրգերի շաքարի պարունակությունը՝ 20%-ով։
Դեպք 3. Քաղաքային կանաչապատման ինտելեկտուալ պահպանում
Տեսարան՝ քաղաքային այգու մարգագետին և ծառեր։
Կիրառություններ՝
Վերահսկեք հողի pH-ը և սննդանյութերը և միացրեք ցողիչ համակարգերը՝ չափից շատ ջրելու հետևանքով առաջացող արմատային փտումը կանխելու համար։
Արդյունքներ՝ անտառապատման պահպանման ծախսերը կրճատվել են 25%-ով, իսկ բույսերի գոյատևման մակարդակը կազմել է 98%։
Դեպք 4. Անապատացման վերահսկման մոնիթորինգ
Տեսարան՝ Էկոլոգիական վերականգնման նախագիծ Չինաստանի հյուսիս-արևմուտքի չորային տարածքում։
Կիրառություններ՝
Հողի խոնավության և աղիության փոփոխությունները երկար ժամանակ հետևվել են, գնահատվել է բուսականության ավազ ամրացնող ազդեցությունը և ուղղորդվել է վերատնկման ռազմավարությունը։
Տվյալներ՝ Հողի օրգանական նյութի պարունակությունը 3 տարվա ընթացքում աճել է 0.3%-ից մինչև 1.2%։
Տեղակայման և ներդրման առաջարկություններ
Տեղադրման խորությունը՝ կարգավորվում է ըստ մշակաբույսերի արմատների բաշխման (օրինակ՝ 10~20 սմ մակերեսային արմատային բանջարեղենի համար, 30~50 սմ պտղատու ծառերի համար):
Կալիբրացման պահպանում. pH/EC սենսորները պետք է ամեն ամիս կալիբրացվեն ստանդարտ հեղուկով։ Էլեկտրոդները պարբերաբար մաքրեք՝ կեղտոտումից խուսափելու համար։
Տվյալների հարթակ. Բազմահանգույց տվյալների վիզուալիզացիան իրականացնելու համար խորհուրդ է տրվում օգտագործել Alibaba Cloud IoT կամ ThingsBoard հարթակները։
Ապագայի միտում
Արհեստական ինտելեկտի կանխատեսում. համատեղեք մեքենայական ուսուցման մոդելները՝ հողի քայքայման ռիսկը կամ մշակաբույսերի պարարտացման ցիկլը կանխատեսելու համար։
Բլոկչեյնի հետագծելիություն. Սենսորային տվյալները կապված են օրգանական գյուղատնտեսական արտադրանքի հավաստագրման համար հավաստի հիմք ապահովելու համար։
Գնումների ուղեցույց
Գյուղատնտեսական օգտագործողներ. նախընտրելի է ընտրել ուժեղ հակամիջամտային EC/pH սենսոր՝ տեղայնացված տվյալների վերլուծության հավելվածով։
Հետազոտական հաստատություններ. Ընտրեք բարձր ճշգրտության մոդելներ, որոնք աջակցում են RS485/SDI-12 ինտերֆեյսներին և համատեղելի են լաբորատոր սարքավորումների հետ։
Բազմաչափ տվյալների միաձուլման միջոցով, 8-ը 1-ում հողի սենսորը վերաձևավորում է գյուղատնտեսական և բնապահպանական կառավարման որոշումների կայացման մոդելը՝ դառնալով թվային գյուղատնտեսական էկոհամակարգի «հողի ստեթոսկոպը»։
Հրապարակման ժամանակը. Փետրվարի 10-2025