Wer sich mit der numerischen Strömungsmechanik auskennt, weiß, dass sie normalerweise den High-Tech-Bereichen Luft- und Raumfahrt und Maschinenbau vorbehalten ist. Was in aller Welt hat das mit dem Cannabisanbau zu tun? Im White Paper Wednesday dieser Woche gehen wir der Frage auf den Grund, wie eine Wissenschaft, die normalerweise mit Düsentriebwerken und Wettermustern in Verbindung gebracht wird, den Anbau von Cannabis revolutionieren kann.

Was ist CFD-Modellierung?

CFD-Modellierung oder Computational Fluid Dynamics-Modellierung ist die Simulation und Analyse des Verhaltens von Flüssigkeiten (wie Luft oder Wasser) und ihrer Wechselwirkungen mit Objekten oder Umgebungen, wie Cannabispflanzen, Beleuchtung und Regalen. Dabei wird ein virtuelles Abbild eines realen Systems erstellt und mithilfe mathematischer Gleichungen vorhergesagt, wie das Fluid fließt, wie sich die Wärme darin überträgt und wie sich andere Eigenschaften ändern.

Wie sieht es aus, wenn wir es auf den Cannabisanbau anwenden? Ein einfaches Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Cannabisanbauanlage. Mit der CFD-Modellierung könnten Sie eine computergestützte Simulation der Anbaufläche, der Luft darin und der Luftbewegung bei eingeschaltetem Belüftungssystem erstellen. Sie können Faktoren wie die Temperaturverteilung, Luftstrommuster und die Versorgung der Pflanzen mit konditionierter, CO2-reicher Luft untersuchen. Durch Manipulation verschiedener Variablen können Sie Szenarien testen, um Ihren Entwurf zu optimieren und die Effizienz oder Leistung des Belüftungssystems und der erweiterten Luftstromlösungen zu verbessern.

(CFD-Modell erstellt von Grow Glide)

Bei der CFD-Modellierung werden komplexe mathematische Gleichungen verwendet, um das Verhalten von Flüssigkeiten auf der Grundlage von Faktoren wie Flüssigkeitseigenschaften, Objektformen und Umgebungsbedingungen zu berechnen und vorherzusagen. Sie helfen Forschern, Ingenieuren und Wissenschaftlern, Strömungsphänomene zu verstehen und zu analysieren, ohne dass kostspielige und zeitaufwändige physikalische Experimente erforderlich sind. In gewisser Weise ist dies eine großartige Brücke zwischen Ingenieuren, die versuchen, Anlagen zu entwerfen, und Züchtern, die die Erfahrungen und Hindernisse aus der realen Welt sammeln, die für die Studie benötigt werden.

Insgesamt bietet die CFD-Modellierung ein virtuelles Labor, in dem Landwirte das Verhalten von Flüssigkeiten in verschiedenen Anwendungen, einschließlich der Landwirtschaft, erforschen und untersuchen können.

Aber es ersetzt nicht die tatsächliche Erfahrung im Anbau. Nur weil ein Modell sexy aussieht, bedeutet das nicht, dass es Ergebnisse liefert, die die Ziele eines Cannabisanbauunternehmens unterstützen. Deshalb ist es wichtig, die Grenzen und Möglichkeiten der CFD-Modellierung zu verstehen.

Vorteile der CFD-Modellierung für die Landwirtschaft

Der Einsatz von CFD-Modellen in der Landwirtschaft revolutioniert die Art und Weise, wie Landwirte ihr Anbauumfeld verstehen und verwalten. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile des Einsatzes von CFD-Modellen in der Landwirtschaft.

  1. Verbessertes Verständnis: Die CFD-Modellierung ermöglicht ein besseres Verständnis der Strömungsmuster, der Wärmeübertragung und des Stoffaustauschs in landwirtschaftlichen Systemen. Dieses Verständnis kann dazu beitragen, verschiedene Prozesse wie Bewässerung, Belüftung und Pestizidausbringung zu optimieren und so das Pflanzenwachstum und den Ertrag zu verbessern.
  1. Entwurf und Optimierung: Die CFD-Modellierung ermöglicht die Planung und Optimierung von landwirtschaftlichen Strukturen und Geräten. So können zum Beispiel Anbau- und Trocknungsanlagen sowie Bewässerungssysteme optimiert werden, um eine effiziente Nutzung von Ressourcen wie Wasser und Energie zu gewährleisten und optimale Wachstumsbedingungen zu schaffen.
  1. Kosten- und Zeitersparnis: Durch den Einsatz von CFD-Simulationen können Landwirte, Unternehmer und Ingenieure Kosten und Zeit einsparen, die sonst für physikalische Experimente und Feldversuche aufgewendet werden müssten. Virtuelle Simulationen ermöglichen es ihnen, verschiedene Szenarien zu untersuchen, mehrere Entwürfe zu testen und verschiedene Parameter zu bewerten, ohne dass kostspielige Prototypen oder umfangreiche Feldversuche erforderlich sind.
  1. Bewertung der Umweltauswirkungen: Die CFD-Modellierung kann bei der Bewertung und Minimierung der Umweltauswirkungen von Anbaupraktiken helfen. Es kann die Ausbreitung von Luftschadstoffen wie Pestiziden oder Gerüchen simulieren und so dazu beitragen, die Ausbringungsmethoden zu optimieren und ihre negativen Auswirkungen auf die umliegenden Ökosysteme und die menschliche Gesundheit zu verringern - und die Anbaubetriebe zu besseren Nachbarn zu machen.

Negative Aspekte der CFD-Modellierung für die Landwirtschaft

Obwohl die Anwendung von CFD-Modellen in der Landwirtschaft, insbesondere beim Cannabisanbau, zahlreiche Vorteile mit sich bringt, muss man sich darüber im Klaren sein, dass sie nicht ohne Herausforderungen und Einschränkungen ist.

  1. Komplexer Modellierungsprozess: Die CFD-Modellierung erfordert ein hohes Maß an Fachwissen und Rechenressourcen. Die Entwicklung genauer Modelle und die Erstellung von Simulationen können komplex und zeitaufwändig sein und erfordern spezielle Software, Hardware und Cannabis-Kenntnisse. Oft sind diejenigen, die sich mit Autodesk oder Solidworks auskennen, nicht mit Crop Steering oder Phenotypic Expression vertraut und umgekehrt.
  1. Herausforderungen bei der Modellvalidierung: Die Validierung von CFD-Modellen für Cannabis kann aufgrund der inhärenten Komplexität und Variabilität des Anbaus dynamischer, schnell wachsender Sorten eine Herausforderung darstellen. Es kann schwierig sein, genaue Eingabedaten zu erhalten, wie z. B. den Blattflächenindex, die Transpirationsraten oder die Medieneigenschaften. Um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells zu gewährleisten, sind umfangreiche experimentelle Daten und Validierungsbemühungen erforderlich.
  1. Vereinfachungen und Annahmen: CFD-Modelle verwenden oft Vereinfachungen und Annahmen, um komplexe Anbausysteme und Interaktionen darzustellen. Diese Vereinfachungen sind zwar notwendig, um die Simulationen rechnerisch durchführbar zu machen, sie können jedoch zu Unsicherheiten und Einschränkungen der Ergebnisse führen. Um die Zuverlässigkeit des Modells zu gewährleisten, ist eine sorgfältige Prüfung und Validierung der Annahmen von entscheidender Bedeutung.
  1. Integration mit Systemen der realen Welt: Die Umsetzung der Erkenntnisse und Empfehlungen aus CFD-Simulationen in praktische Anwendungen vor Ort kann eine Herausforderung darstellen. Der reale Cannabisanbau weist zusätzliche Komplexitäten und Einschränkungen auf, die berücksichtigt werden müssen, wie z. B. Ausrüstungsbeschränkungen, betriebliche Einschränkungen, Auswirkungen von Arbeitsanweisungen oder wirtschaftliche Faktoren. Die Integration in bestehende landwirtschaftliche Praktiken erfordert eine sorgfältige Bewertung und Anpassung.

Insgesamt birgt die CFD-Modellierung ein großes Potenzial für die Optimierung und Verbesserung landwirtschaftlicher Prozesse. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, die mit der Umsetzung verbundenen Einschränkungen und Herausforderungen zu erkennen und sicherzustellen, dass die Modelle ordnungsgemäß validiert und in reale landwirtschaftliche Systeme integriert werden.

CFD-Vorteile für Cannabis-Regalsysteme

(CFD-Modell erstellt von Grow Glide)

Einige vereinzelte Anwendungen der CDF-Modellierung haben zur Produktentwicklung, Validierung und zu finanziellen Auswirkungen im Cannabisanbau und der Reifung geführt.

  1. Optimierung der Luftströmung: Die CFD-Modellierung ermöglicht die Optimierung von Luftströmungsmustern in mehrstufigen Anbauregalsystemen. Es hilft, die Luftverteilung zu analysieren und Bereiche mit schlechter Belüftung oder stagnierenden Zonen zu identifizieren. Durch die Simulation verschiedener Luftstromkonfigurationen können die Konstrukteure die effizienteste Anordnung für die Zufuhr von konditioniertem CO2 zu den Pflanzen und die Abfuhr überschüssiger Wärme und Feuchtigkeit ermitteln. Diese Optimierung verbessert die Luftzirkulation und sorgt für gleichmäßige Umgebungsbedingungen in den Anbauregalen - und genau aus diesem Grund hat Grow Glide die heute erhältliche AirGlide-Lösung entwickelt.
  1. Kontrolle von Temperatur und Luftfeuchtigkeit: Die Aufrechterhaltung eines optimalen Temperatur- und Feuchtigkeitsniveaus ist für das Pflanzenwachstum und das VPD-Management in mehrstufigen Anbauregalsystemen entscheidend. Die CFD-Modellierung ermöglicht es dem System, die Wärmeübertragung und Feuchtigkeitsverteilung zu analysieren. Durch die Simulation verschiedener Szenarien lassen sich potenzielle Hotspots, Bereiche mit hoher Luftfeuchtigkeit oder Regionen mit Temperaturschwankungen ermitteln. Diese Informationen können genutzt werden, um effiziente Belüftungs-, Kühl- und Befeuchtungssysteme zu entwerfen, die geeignetsten Standorte für Sensoren anzugeben und die Genauigkeit der Datenerfassung zu interpretieren.
  1. Lichtverteilung: Licht ist ein entscheidender Faktor für das Pflanzenwachstum, insbesondere im Innenanbau, und die CFD-Modellierung kann die Wärmeentwicklung der Lampen und die Umweltfaktoren, die die Beleuchtungsleistung beeinflussen, veranschaulichen. Durch die Berücksichtigung von Faktoren wie reflektierende Oberflächen, Positionierung der Lampen, Abstand zu den Pflanzen, Pflanzdichte und Blattflächenindex kann das Modell helfen, die Lichtverteilung zu optimieren und die effizientesten Produktionstechniken zu bestimmen. So wird sichergestellt, dass die Pflanzen eine angemessene und gleichmäßige Beleuchtung erhalten, die ein gesundes Wachstum fördert und die Photosynthese optimiert.
  1. Optimierung der Ressourcennutzung: Die CFD-Modellierung kann bei der Optimierung der Ressourcennutzung helfen, indem sie die Luftströmung und die Umgebungsbedingungen simuliert. Sie hilft, Bereiche mit übermäßiger Luftbewegung oder Bereiche, in denen Ressourcen verschwendet werden, zu identifizieren. Diese Informationen können genutzt werden, um Bewässerungsstrategien, Nährstoffzufuhrsysteme, Pflanzdichten, Umweltbedingungen und Luftströmungsstrategien so anzupassen, dass eine effiziente Ressourcennutzung erreicht und die Verschwendung minimiert wird, während die phänotypische Ausprägung optimiert wird.
  1. Schädlings- und Krankheitsbekämpfung: Die CFD-Modellierung kann beim Schädlings- und Krankheitsmanagement in mehrstufigen Anbauregalsystemen auf verschiedene Weise helfen. Durch die Analyse von Luftströmungsmustern können Bereiche identifiziert werden, in denen sich Schädlinge oder Krankheitserreger ansammeln können, und wie die Anwendungen durch den Raum fließen. Die CFD-Modellierung kann auch die effektivsten Anwendungsstrategien für IPM/IMM-Anwendungen aufzeigen. Einige Beispiele sind die Bestimmung der besten Tröpfchengröße, Anwendungsraten und Anwendungstechniken, die bei der Verfeinerung von SOPs und der Wirksamkeit helfen.
  1. Entwurf und Scale-Up: Die CFD-Modellierung ermöglicht es Ingenieuren und Architekten, verschiedene Konfigurationen zu simulieren, die Auswirkungen von Variablen wie Regalabständen, Pflanzendichte oder Systemlayout zu testen und das Design für maximale Produktivität und Ressourceneffizienz zu optimieren. Dies trägt zur Rationalisierung des Anbauprozesses und zur Verbesserung der Gesamtleistung des Systems bei.

Die CFD-Modellierung bietet wertvolle Einblicke in Luftströmung, Temperatur, Feuchtigkeit, Lichtverteilung und Ressourcennutzung in mehrstufigen Anbauregalsystemen. Durch die Optimierung dieser Faktoren wird das Pflanzenwachstum gefördert, die Ressourceneffizienz verbessert und das Schädlings- und Krankheitsmanagement unterstützt, was zu höheren Ernteerträgen und besseren Anbauergebnissen insgesamt führt.

Über die Anlagenplanung hinaus: Andere CFD-Anwendungen

Nach dem Bau der Anlage gibt es weitere Möglichkeiten, wie die CFD-Modellierung die Vitalität der Pflanzen, die phänotypische Ausprägung und die betriebliche Effizienz verbessern kann.

Luftstrom Crop Steering

Hier sind einige Vorteile der CFD-Modellierung für die Steuerung der Luftströme in der Cannabisanbaukultur unter kontrollierten Bedingungen:

  1. Visualisierung von Luftströmungsmustern: Es vermittelt ein klares Bild davon, wie sich die Luft um die Pflanzen und die Wurzelzone bewegt und zirkuliert, und zeigt Bereiche mit stagnierender Luft oder unzureichender/übermäßiger Strömung auf. Diese Informationen helfen bei der Identifizierung potenzieller Mikroklimata innerhalb des Pflanzendaches und bei der Optimierung der Luftstromverteilung zur Verbesserung der Pflanzengesundheit und des Wachstums. Sie können auch einen bedeutenden Einfluss auf die Homogenisierung des Luftstroms während des Trocknungsprozesses und die Erstellung von Aktionsplänen haben, um das Produkt möglichst effektiv zu trocknen und den Ausbruch von Krankheitserregern zu verhindern.
  1. Kontrolle von Temperatur und Luftfeuchtigkeit: Es hilft bei der Identifizierung von Bereichen mit Wärmestau, Temperaturgradienten oder hoher Luftfeuchtigkeit, die das Pflanzenwachstum beeinträchtigen können. Durch die Simulation verschiedener Luftstromszenarien kann das Modell bei der Planung und Platzierung von Entfeuchtungssystemen und Ventilatoren helfen und die Platzierung von Zu- und Abluftkanälen steuern, um einheitliche Temperatur- und Feuchtigkeitsniveaus in der gesamten Baumkrone von vorne bis hinten und über mehrere Etagen hinweg zu gewährleisten.
  1. Optimierung des Gasaustauschs: Ein effizienter Gasaustausch, insbesondere die Aufnahme von Kohlendioxid (CO2), ist für die Photosynthese und das Pflanzenwachstum unerlässlich und steht in direktem Zusammenhang mit dem Ertrag. Die CFD-Modellierung kann die Bewegung von Gasen in der Wachstumsumgebung simulieren und ermöglicht so die Optimierung der CO2-Assimilation. Durch die Manipulation von Luftströmungsmustern kann das Modell dazu beitragen, dass die Pflanzen ausreichend mit CO2 versorgt werden und dass die Grenzschicht durchbrochen wird, ohne dass sich die Stomata schließen. Dies trägt zur Optimierung der Wachstumsraten, der pflanzlichen Abwehrsysteme und der Produktion von Sekundärmetaboliten bei.
  1. Vermeidung von Mikroklimaschwankungen: Mit Hilfe der Modellierung lassen sich Mikroklimata vorhersagen, die aufgrund von Schwankungen der Luftströmung, Temperatur und Luftfeuchtigkeit um einzelne Pflanzen oder Pflanzengruppen herum entstehen. Diese Schwankungen können zu ungleichmäßigem Wachstum, uneinheitlicher Pflanzenqualität, erhöhter Anfälligkeit für Schädlinge und Krankheiten, erhöhten Arbeitskosten, fehlgeschlagenen Testergebnissen und teuren Sanierungsmaßnahmen führen. Die CFD-Modellierung ermöglicht die Identifizierung potenzieller Mikroklimaschwankungen und hilft bei der Umsetzung von Luftströmungsstrategien, um diese Probleme zu mildern, eine gleichmäßige Entwicklung der Pflanzen zu fördern und die Kontrolle und vorausschauende Reaktion auf Pflanzenstressoren zu ermöglichen.
  1. Energieeffizienz und Ressourcenoptimierung: Durch die Simulation verschiedener Luftstromkonfigurationen kann das Modell Bereiche mit übermäßiger Luftbewegung oder Energieverschwendung identifizieren. Diese Informationen können bei der Planung energieeffizienter und richtig dimensionierter HLK-Systeme helfen und die Ressourcenzuweisung optimieren, z. B. die Platzierung von Ventilatoren oder Klappen, was zu einem geringeren Energieverbrauch und einer besseren Ressourceneffizienz führt.
  1. Entscheidungshilfe und Systemdesign: Die CFD-Modellierung liefert wertvolle Erkenntnisse, dient als Entscheidungshilfe für die Planung und den Betrieb von Systemen und bietet Anbaubetrieben, Ingenieuren und Unternehmern eine gemeinsame Grundlage für die Bewertung von Risiko und Nutzen. Es hilft CEA-Praktikern, verschiedene Strategien zur Steuerung des Luftstroms zu bewerten, die Auswirkungen von Konstruktionsänderungen abzuschätzen und fundierte Entscheidungen zur Optimierung der Wachstumsumgebung zu treffen. Durch den Einsatz von CFD-Modellen können Landwirte ihre CEA-Systeme effektiv planen und entwerfen und dabei Faktoren wie Luftstrom, Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Energieverbrauch berücksichtigen, während sie gleichzeitig objektiv den Bedarf und die Auswirkungen von speziell angefertigten Geräten und Lösungen diskutieren.

Phänotypische Ausprägung

Zusätzlich zur Airflow-Pflanzensteuerung können die Auswirkungen der Umweltkontrolle auf die phänotypische Ausprägung mit CFD-Analysen genauer gemessen und präziser angewandt werden.

Der potenzielle Nutzen der CFD-Modellierung für die phänotypische Ausprägung (50 % Umwelt und 50 % Genetik) in der Landwirtschaft mit kontrollierter Umwelt (CEA) ist erheblich.

  1. Verständnis der Umweltfaktoren: Durch die Untersuchung der Wechselwirkungen zwischen Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftströmung und anderen Variablen mit den Pflanzen liefert die CFD-Modellierung Erkenntnisse darüber, wie phänotypische Merkmale beeinflusst werden und wie die Wachstumsbedingungen für die gewünschte phänotypische Ausprägung optimiert werden können. Auch wenn dies von der jeweiligen Sorte abhängt, können die Richtlinien für F&E-Studien und die messbaren Auswirkungen von Umweltveränderungen als Hypothese aufgestellt und letztlich durch Anbaumetriken unterstützt werden.
  1. Optimierung der Anbaubedingungen: Durch die Simulation verschiedener Szenarien und die Manipulation von Umweltvariablen wie Luftströmungsmustern oder Temperaturverteilung, die sich auf die VPD auswirken, kann das Modell die Landwirte bei der Schaffung optimaler Bedingungen für die gewünschten Sorten anleiten oder KPIs vorantreiben, die für den Geschäftserfolg unerlässlich sind. Diese Optimierung kann zu einem verbesserten Pflanzenwachstum, höheren Erträgen und der Ausprägung gewünschter Eigenschaften führen, wie z. B. einem verstärkten Wurzelwachstum, einer geringeren Streckung, einer verbesserten Produktion von Terpenen oder einer erhöhten Nährstoff- und Wassernutzungseffizienz.
  1. Gezielte Beeinflussung von Umweltfaktoren: Die CFD-Modellierung ermöglicht die gezielte Beeinflussung von Umweltfaktoren, um spezifische phänotypische Reaktionen hervorzurufen. Wenn die Landwirte verstehen, wie Luftstrom, Temperatur und Luftfeuchtigkeit die Pflanzenphysiologie beeinflussen, können sie ihre CEA-Systeme so gestalten und anpassen, dass sie lokale Variationen dieser Faktoren erzeugen. Diese gezielte Manipulation kann die Pflanzenmorphologie, die Blattausrichtung, die Transpirationsraten oder die Zykluszeiten beeinflussen.
  1. Vorhersage und Optimierung der Lichtverteilung: Durch die Simulation der Lichtintensität und der gleichzeitigen Interaktion mit den anderen neun Parametern der Pflanzenvitalität kann die CFD-Modellierung die Nutzung jedes für die Pflanzen verfügbaren Photons optimieren. Dadurch ergeben sich Möglichkeiten, nicht nur die Beleuchtung und die Pflanzenexpression zu optimieren, sondern auch jedes andere mechanische System, das in der Anbauumgebung eine Rolle spielt, um die Grenzen der Effizienz und der Produktion zu verschieben.

Die CFD-Modellierung bietet potenzielle Vorteile für die phänotypische Ausprägung in CEA, indem sie Einblicke in Umweltfaktoren gewährt, die Anbaubedingungen optimiert, die gezielte Beeinflussung von Variablen ermöglicht, die Lichtverteilung vorhersagt und optimiert, die Ressourceneffizienz verbessert und die Systemgestaltung und -skalierung unterstützt. Durch die Nutzung dieser Vorteile können die Landwirte ihre CEA-Systeme optimieren, um die gewünschten phänotypischen Merkmale zu erzielen und das Potenzial der Landwirtschaft unter kontrollierten Bedingungen zu maximieren.

Auswirkungen auf die Platzierung von Sensoren und die Datenerfassung

Mit dem Aufkommen fortschrittlicher Sensortechnologie in der CEA ist die genaue Überwachung und Verwaltung von Anbauumgebungen zunehmend einfacher geworden. Ein entscheidender Aspekt, der die Qualität der gesammelten Daten bestimmt, ist jedoch ihre effektive Platzierung und Nutzung. An dieser Stelle kommt die CFD-Modellierung ins Spiel. Im Folgenden erfahren Sie, wie sich die CFD-Modellierung auf die Platzierung von Sensoren und die Datenerfassung in CEA auswirkt.

  1. Optimale Sensorplatzierung: Die CFD-Modellierung hilft bei der strategischen Platzierung von Sensoren, um relevante Daten wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, CO2-Gehalt oder Luftstromgeschwindigkeiten repräsentativ und umfassend zu erfassen. Die optimale Platzierung der Sensoren gewährleistet eine genaue und zuverlässige Datenerfassung für Überwachungs- und Steuerungszwecke.
  1. Validierung und Kalibrierung von Daten: Durch den Vergleich der simulierten Daten aus dem Modell mit den tatsächlichen Sensormessungen können Diskrepanzen oder Ungenauigkeiten festgestellt werden. Dies hilft, die Sensorkalibrierung zu verfeinern und die Genauigkeit der erfassten Daten zu verbessern. Die CFD-Modellierung dient als Werkzeug zur Datenvalidierung und Qualitätssicherung, wodurch die Zuverlässigkeit und Integrität der Sensordaten verbessert wird.
  1. Vorhersage der Sensorleistung: Die Simulation der Anbauumgebung hilft bei der Auswahl geeigneter Sensortypen, der Bestimmung der idealen Sensorplatzierung für bestimmte Messungen und der Vorhersage der zu erwartenden Leistung der Sensoren unter verschiedenen Bedingungen.
  1. Optimierung von Strategien zur Datenerfassung: Durch die Simulation verschiedener Szenarien und Konfigurationen kann das Modell die Auswahl der Sensortypen, ihrer Dichte und ihrer Platzierung so steuern, dass die Abdeckung relevanter Daten maximiert und Redundanzen minimiert werden. Diese Optimierung gewährleistet eine effiziente Datenerfassung und reduziert die Kosten und die Komplexität, die mit einem übermäßigen Einsatz von Sensoren verbunden sind. Die CFD-Modellierung hilft bei der Entwicklung von Datenerfassungsstrategien, die umfassende und repräsentative Informationen für die Überwachung und Entscheidungsfindung in der CEA liefern.

Die CFD-Modellierung bietet Vorteile für die Platzierung von Sensoren und die Datenerfassung in der CEA, indem sie die Platzierung von Sensoren optimiert, Sensordaten validiert und kalibriert, die Leistung von Sensoren vorhersagt, Datenerfassungsstrategien optimiert, die Energieeffizienz fördert und die Systemauslegung und Skalierung unterstützt. Durch die Nutzung dieser Vorteile können Landwirte die Zuverlässigkeit und Effizienz der Datenerfassung verbessern und so eine bessere Überwachung, Kontrolle und Entscheidungsfindung in der Landwirtschaft mit kontrollierter Umgebung ermöglichen.

Die Nachteile von CFD für CEA

Wie Sie sehen, kann die CFD-Modellierung bei vielen Anwendungen von großem Nutzen sein, aber bestimmte Überlegungen machen sie für die Cannabis Controlled Environment Agriculture (CEA) möglicherweise schwierig oder weniger geeignet. Hier sind einige Gründe, warum die CFD-Modellierung eine weniger günstige Option für Cannabis CEA sein kann:

  1. Komplexe Struktur des Pflanzendaches: Cannabispflanzen haben eine komplexe und komplizierte Struktur des Blätterdaches, dynamische Wachstumsmuster und eine enorme Variabilität zwischen den einzelnen Kultivaren. Die genaue Modellierung der Luftströmung innerhalb eines solch komplexen Blätterdaches kann eine Herausforderung darstellen. CFD-Modelle haben Schwierigkeiten, die komplizierten Details und Wechselwirkungen zwischen den Pflanzen zu erfassen, was die genaue Simulation von Luftströmungsmustern und die Vorhersage von Mikroklimaschwankungen innerhalb der Baumkronen erschwert.
  1. Variable Wachstumsstadien der Pflanzen: Cannabispflanzen durchlaufen verschiedene Wachstumsstadien, von der Mutterpflanze über den Klon bis hin zum vegetativen Stadium, und das Blütenstadium kann je nach Anbaumethode leicht von Woche zu Woche unterteilt werden. Jedes Stadium hat seine eigenen Merkmale und Umweltanforderungen. Das Wachstum und die Struktur der Pflanze verändern sich in diesen Phasen erheblich, was sich auf die Luftströmungsmuster und das Mikroklima innerhalb der Baumkronen auswirkt. Die Modellierung der dynamischen Natur des Cannabiswachstums mit CFD kann komplex sein und erfordert häufige Modellanpassungen oder Neukalibrierungen.
  1. Empfindlichkeit gegenüber Umweltbedingungen: Cannabispflanzen reagieren empfindlich auf Umweltfaktoren wie Temperatur, Feuchtigkeit und CO2-Gehalt. Die präzise Steuerung dieser Variablen ist für einen erfolgreichen Anbau entscheidend. Die CFD-Modellierung kann zwar bei der Optimierung dieser Bedingungen helfen, doch die Genauigkeit der Modellvorhersagen kann durch die komplexen Wechselwirkungen zwischen Umweltfaktoren und Pflanzenphysiologie sowie durch die Variabilität der Cannabissorten, die mechanischen Lösungen zur Steuerung des Raums und die Sensor-/Datengenauigkeit für das Modell begrenzt sein.
  1. Fehlen umfassender anlagenspezifischer Daten: Die CFD-Modellierung ist auf genaue Eingabedaten angewiesen, damit das Modell zuverlässige Vorhersagen machen kann. Im Vergleich zu anderen Nutzpflanzen sind die cannabisspezifischen Daten zur Pflanzenmorphologie, zu den Blatteigenschaften und zu den Wechselwirkungen zwischen Pflanze und Umgebung jedoch begrenzt. Das Fehlen umfassender und validierter Daten speziell für Cannabiskulturen untergräbt die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der CFD-Modellierung bei der Cannabis-CEA.
  1. Begrenzte Validierungsdaten: Die Validierung von CFD-Modellen in der Cannabis-CEA kann aufgrund der begrenzten Verfügbarkeit von validierten experimentellen Daten eine Herausforderung darstellen. Die dynamische Natur der Cannabispflanze, die Vielfalt der Sorten und die spezifischen Umweltbedingungen, die für den Anbau erforderlich sind, machen es schwierig, umfassende und repräsentative Validierungsdatensätze zu erhalten. Ohne eine solide Validierung und eine umfassende Modellanwendung und -nachbereitung in realen Anlagen sind die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Vorhersagen des CFD-Modells ungewiss.
  1. Kosten und Komplexität: Die CFD-Modellierung kann in der Cannabis-CEA kostspielig und zeitaufwendig sein. Sicherlich sieht es beeindruckend aus, wenn sich bunte Bänder durch einen theoretischen Anbauraum bewegen, und es beruhigt uns, wenn wir über Designüberlegungen nachdenken, aber es erfordert Fachwissen und Ressourcen, um das Modell zu entwickeln, zu kalibrieren und zu validieren. Darüber hinaus können die Komplexität des Cannabisanbauprozesses, regulatorische Einschränkungen und die Notwendigkeit von Echtzeitanpassungen als Reaktion auf Pflanzen- und Umweltveränderungen weitere Herausforderungen für die praktische Umsetzung der CFD-Modellierung in der Cannabis-CEA darstellen.

Das Mitnehmen

Auch wenn die CFD-Modellierung für die CEA von Cannabis eine Herausforderung darstellen kann, ist es erwähnenswert, dass Fortschritte bei den Modellierungstechniken, die Verfügbarkeit spezifischerer Daten und ein besseres Verständnis des Cannabisanbaus einige dieser Einschränkungen in der Zukunft beheben könnten. Eine sorgfältige Abwägung dieser Herausforderungen und der spezifischen Anforderungen des Cannabisanbaus ist jedoch unerlässlich, bevor die CFD-Modellierung in diesem Zusammenhang eingesetzt wird.

Letztendlich gilt das alte Sprichwort, wenn Sie CFD-Modelle für Ihre Anlagenplanung, Nachrüstung oder den Kauf von Lösungen einsetzen: Vertraue, aber überprüfe.

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