文章介紹了人工光型植物工廠可持續(xù)發(fā)展所面臨的挑戰(zhàn)和機遇。在調(diào)研日本現(xiàn)有的人工光型植物工廠的生產(chǎn)成本和生產(chǎn)效率之后,圍繞環(huán)境可控性和資源利用效率探討了如何提高系統(tǒng)生產(chǎn)力,并進一步討論了下一代人工光型植物工廠（n-PFALs）的基本特征與潛在特性,展望了下一代人工光型植物工廠的發(fā)展前景及其應該整合應用的核心技術(shù)。 

【文章來源】：農(nóng)業(yè)工程技術(shù). 2019,39(34)

【文章頁數(shù)】：13 頁

【圖文】：

確保人工光型植物工廠高生產(chǎn)力的因素（相關(guān)生產(chǎn)力的定義請參閱本文）

氣密性和隔熱性良好的人工光型植物工廠具備：(1)栽培室內(nèi)的環(huán)境不受天氣的影響；(2)栽培室內(nèi)壁無結(jié)露；(3)沒有昆蟲和灰塵由墻體窗戶進入栽培室；(4)資源利用效率高（圖1）。需注意的是，栽培室的相對濕度在暗期會接近100%。為了避免這種高濕環(huán)境，大多數(shù)人工光型植物工廠每天有2/3的燈具交替開啟。此外，空調(diào)全天運轉(zhuǎn)將燈具產(chǎn)生的熱量排出，從而使室內(nèi)空氣溫度保持在理想水平�？照{(diào)不僅可以排出顯熱來降低室內(nèi)空氣溫度，還可以排出潛熱（水蒸氣）進行除濕。因此，相對濕度全天均可以保持在最適水平[3,11]。◆基本的技術(shù)優(yōu)勢

一旦獲得P、E、M、R、D、O、C、S和G的時間序列數(shù)據(jù)集，使用AI技術(shù)中的深度學習方法，P表示為（E,M,R,D,O,C,S,G）的函數(shù)，而E表示為（P,M,R,D,O,C,S,G）的函數(shù)。這意味著可以預測在已知E、M、D、S和G條件下的P，并且在給定的G、M和D條件下可以找到一個合適的E來得到P。近年來，AI（或XAI）技術(shù)正在不斷發(fā)展，特別是機器學習系統(tǒng)可以在產(chǎn)生更多模型的同時保持較高的學習性能以及預測準確性。圖6是室內(nèi)外植物高效生產(chǎn)和育種技術(shù)的關(guān)系圖。此外，制造公司對信息技術(shù)（IT）和操作技術(shù)（OT）的數(shù)據(jù)融合越來越感興趣。在收集和分析大量數(shù)據(jù)的工廠中，數(shù)據(jù)可視化、多變量數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)共享也越來越受到關(guān)注。下一代人工光型植物工廠將集成上述技術(shù)以不斷提高生產(chǎn)效率。值得注意的是，下一代人工光型植物工廠不僅可以對室內(nèi)和室外作物進行種子繁育，還可以用于室外作物的種苗生產(chǎn)（種苗、組培苗）。表型分析


本文編號：3290675