Новая модель проводимости в HydroBuddy — Наука в гидропонике
В моем предыдущем посте вы можете прочитать о том, как я провел эксперименты по разработке модели электропроводности с использованием эмпирических данных, чтобы улучшить нашу способность прогнозировать значения EC на основе концентрации отдельных питательных веществ в гидропонном питательном растворе. В этом посте я сейчас расскажу о том, как это в итоге было реализовано в HydroBuddy, в какой форме это приняло и какого результата от этого можно ожидать. Реализация, обсуждаемая в этом посте, уже была обновлена на github HydroBuddy вместе со всеми экспериментальными данными, использованными для получения этой эмпирической модели EC.
Учитывая объем данных и характер рассматриваемой проблемы, самым простым и точным способом построения модели было использование простого алгоритма линейной регрессии. Как было показано ранее, эта модель смогла дать отличные результаты в данных даже при случайном обучении и тестировании сплитов. Я добавил блокнот jupyter в репозиторий github вместе со всеми данными, которые мы измерили, чтобы вы могли увидеть, как были выполнены все расчеты, как была создана модель и какую точность модель получила в наборе экспериментальных данных. Результаты. Вы также можете использовать этот блокнот для разработки собственных моделей или дальнейшего анализа данных, если хотите. Вы также можете попытаться воспроизвести наши эксперименты и помочь проверить наши результаты. Линейная модель была переведена на FreePascal и добавлена в HydroBuddy, хотя программа по-прежнему сохраняет возможность оценки проводимости с использованием ранее доступной модели на основе LMC.
![Новая модель проводимости в HydroBuddy — Наука в гидропонике](https://xn----8sbabheh3acdwk6a6a.xn--p1ai/wp-content/uploads/2023/03/novaya-model-provodimosti-v-hydrobuddy-nauka-v-gidroponike.png)
Тот факт, что мы смогли создать модель для точного определения проводимости в этом экспериментальном пространстве, не означает, что эта модель будет работать для волшебного определения проводимости любой гидропонной смеси.. Эти эксперименты были спланированы с использованием пяти солей — нитрата аммония кальция, сульфата аммония, сульфата калия, сульфата магния и монофосфата калия — это означает, что, хотя наша модель способна в значительной степени описать проводимость в этом пространстве, модель, вероятно, столкнется с проблемами при попытке для описания пространства, которое слишком сильно отклоняется от описанного выше. Это будет наиболее очевидно всякий раз, когда некоторые катионы или анионы вообще не присутствуют в этих экспериментах. Например, при использовании силикатов, хлоридов или других подобных солей или при добавлении к раствору сильных кислот или оснований.
Другим важным вопросом является то, как эти ионы спарены. В нашем экспериментальном процессе концентрация Ca и N в виде нитратов всегда увеличивалась одновременно, а это означает, что линейная модель неявно поддерживает это предположение. Установка, в которой также используется нитрат магния или нитрат калия, будет содержать отклонения от текущей модели, с которыми она, вероятно, не очень хорошо подготовлена. Аналогичная проблема может возникнуть при использовании таких солей, как одноосновный фосфат аммония, поскольку наша модель содержала только один пример фосфатной соли (монофосфат калия). Хотя предсказать, насколько точность будет потеряна в этих случаях, непросто, мы ожидаем, что модель будет значительно менее точной при использовании других солей.
Кроме того, наша экспериментальная установка не содержала каких-либо корректировок значений pH, поэтому описанные значения проводимости включают дрейф pH, связанный с количеством кислоты, внесенной одноосновным фосфатом калия, который не был нейтрализован основанием. Это также приведет к различиям в проводимости, если проводимость измеряется после того, как pH раствора скорректирован до надлежащего диапазона, используемого в гидропонном процессе. Хотя при значениях концентрации, используемых в гидропонике, это не должно быть большой проблемой, это все же стоит учитывать.
Как я упоминал выше, модель уже реализована в репозитории github — если вы хотите скомпилировать программу самостоятельно — но бинарные файлы не будут обновлены до версии 1.8 до конца этой недели.. Я с нетерпением жду ваших отзывов о модели и надеюсь, что она поможет — по крайней мере, некоторым из вас — значительно улучшить оценки проводимости ваших гидропонных питательных растворов.