Gemelo digital de sistema acuapónico
La acuaponía es una técnica que junta la acuicultura con la hidroponía en el que tanto plantas como peces son cultivados con agua recirculada por el sistema, aprovechando cualidades que cada organismo aporta, su éxito dependiendo así del equilibrio de las diferentes variables. El presente trabajo de...
- Autores:
-
Barrios Carvajal, Juan Diego
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/73732
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/1992/73732
- Palabra clave:
- Sistema acuapónico
Gemelo digital
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La acuaponía es una técnica que junta la acuicultura con la hidroponía en el que tanto plantas como peces son cultivados con agua recirculada por el sistema, aprovechando cualidades que cada organismo aporta, su éxito dependiendo así del equilibrio de las diferentes variables. El presente trabajo de grado tiene como objetivo implementar el gemelo digital de un sistema acuapónico que permita monitorear dichas variables e interactuar con sus componentes, permitiendo la toma de decisiones informadas para asegurar el correcto funcionamiento, realizar optimizaciones y prevención de fallos. El desarrollo se puede dividir en 4 grandes etapas: contexto, modelación, capa de inteligencia y visualización. El contexto se basa en la comprensión del funcionamiento de un sistema acuapónico, sus componentes, procesos, y la importancia del control de variables. Para la modelación se parte de las variables definidas a monitorear junto con sus respectivos valores objetivos y de alarma, estructurando la información priorizando la escalabilidad. La capa de inteligencia está compuesta por un servidor Node.js conectado a la base de datos desplegada en Firebase Firestore, y a un broker MQTT, que por medio de un cliente subscriptor a dicho broker recibe la información de los sensores (simulados para este caso), para procesarlos basándose en la lógica de negocios y enviar los datos de interés a AWS IoT SiteWise. Finalmente, para la vista del gemelo digital, con modelos 3d realizados en Sketchup cargados en AWS IoT TwinMaker, se realizan las escenas que muestran los datos recibidos y alertas que son presentas desde Amazon Managed Grafana. Se recomienda la visualización del video demostrativo de la solución propuesta encontrado en: https://www.youtube.com/watch?v=ZcnOvsA7YZU |
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El desarrollo se puede dividir en 4 grandes etapas: contexto, modelación, capa de inteligencia y visualización. El contexto se basa en la comprensión del funcionamiento de un sistema acuapónico, sus componentes, procesos, y la importancia del control de variables. Para la modelación se parte de las variables definidas a monitorear junto con sus respectivos valores objetivos y de alarma, estructurando la información priorizando la escalabilidad. La capa de inteligencia está compuesta por un servidor Node.js conectado a la base de datos desplegada en Firebase Firestore, y a un broker MQTT, que por medio de un cliente subscriptor a dicho broker recibe la información de los sensores (simulados para este caso), para procesarlos basándose en la lógica de negocios y enviar los datos de interés a AWS IoT SiteWise. Finalmente, para la vista del gemelo digital, con modelos 3d realizados en Sketchup cargados en AWS IoT TwinMaker, se realizan las escenas que muestran los datos recibidos y alertas que son presentas desde Amazon Managed Grafana. Se recomienda la visualización del video demostrativo de la solución propuesta encontrado en: https://www.youtube.com/watch?v=ZcnOvsA7YZUAquaponics is a technique that combines aquaculture with hydroponics, where both plants and fish are cultivated using water recirculated through the system, harnessing the qualities that each organism contributes, where its success depends on maintaining a balance among various variables. This thesis aims to implement the digital twin of an aquaponic system that allows monitoring of its variables and interacting with its components. This enables informed decision-making to ensure proper functioning, perform optimizations, and prevent failures. The development can be divided into four main stages: context, modeling, intelligence layer, and visualization. The context involves understanding the operation of an aquaponic system, its components, processes, and the importance of variable control. For modeling, variables to monitor are defined along with their respective target and alarm values, structuring the information with scalability in mind. The intelligence layer consists of a Node.js server connected to the database deployed in Firebase Firestore and an MQTT broker. Through a subscriber client to this broker, sensor information (simulated in this case) is received and processed based on business logic, and relevant data is sent to AWS IoT SiteWise. Finally, for the digital twin's view, 3D models created in Sketchup and loaded into AWS IoT TwinMaker are used to create scenes displaying the received data and alerts presented through Amazon Managed Grafana. It is recommended to watch the demonstrative video of the proposed solution found at: https://www.youtube.com/watch?v=ZcnOvsA7YZUIngeniero de Sistemas y ComputaciónPregradoAgricultura de Precisión - Sistemas Basados en IoT75 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Sistemas y ComputaciónAttribution 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Gemelo digital de sistema acuapónicoTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSistema acuapónicoGemelo digitalAWS IoT TwinMakerAWS IoT SiteWiseMQTTNode.jsGrafanaAquaponic systemDigital twinIngenieríaUnited Nations, 2022. Population. 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