Identificación nutricional de soluciones de suelo por correlación de conductividad eléctrica

dc.contributor.advisorToro García, Nicolás
dc.contributor.authorBustos Miranda, Joan Sebastian
dc.contributor.researchgroupGIRE Grupo de Investigación en Recursos Energéticosspa
dc.date.accessioned2022-06-09T15:00:45Z
dc.date.available2022-06-09T15:00:45Z
dc.date.issued2022
dc.descriptiongráficos, tablas.spa
dc.description.abstractEn este proyecto de investigación se procesaron 270.000 datos, en los cuales se caracterizó el comportamiento de la conductividad eléctrica para nutrientes de Nitrógeno (N), Fósforo (P) y Potasio (K), disueltos en agua destilada a concentraciones de 4 mg/mL, 8 mg/mL, 16 mg/mL y 20 mg/mL. En el preprocesamiento de las señales se eliminaron datos espurios y erróneos con el uso de filtros digitales de media móvil. Mediante la identificación de sistemas por el método autoregresivo de variables exógenas (ARX) se encontró el modelo matemático para cada una de las concentraciones, logrando estimaciones al 90%. También se desarrolló un programa computacional que identifica el nutriente y su concentración en la solución acuosa mediante métodos de interpolación lineal. El objetivo es la identificación de nutrientes esenciales con el fin de mejorar la productividad en cultivos agrícolas.spa
dc.description.abstractIn this research project 270.000 data were processed, in which the behavior of electrical conductivity for Nitrogen (N), Phosphorus (P) and Potassium (K) nutrients dissolved in distilled water. Concentrations of 4 mg/mL, 8 mg/mL, 16 mg/mL and 20 mg/mL. was characterized. In the preprocessing of the signals, spurious and erroneous data were eliminated with the use of moving average digital filters. Through the identification of systems by the autoregressive method of exogenous variables (ARX), the mathematical model was found for each of the concentrations, achieving estimates at 90%. A computer program identifies the nutrient and its concentration in the aqueous solution using linear interpolation methods was also developed. The objective is the identification of essential nutrients in order to improve productivity in agricultural crops.eng
dc.description.curricularareaEléctrica, Electrónica, Automatización Y Telecomunicacionesspa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería - Automatización Industrialspa
dc.description.researchareaAutomatización Industrialspa
dc.format.extentxiv, 73 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.instnameUniversidad Nacional de Colombiaspa
dc.identifier.reponameRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiaspa
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.unal.edu.co/spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/81547
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombiaspa
dc.publisher.branchUniversidad Nacional de Colombia - Sede Manizalesspa
dc.publisher.departmentDepartamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónicaspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería y Arquitecturaspa
dc.publisher.placeManizales, Colombiaspa
dc.publisher.programManizales - Ingeniería y Arquitectura - Maestría en Ingeniería - Automatización Industrialspa
dc.relation.referencesPortafolio.co, “El problema de agro no es el costo de insumos,” 2013. http://m.portafolio.co/negocios/fedearroz-afirma-que-problema-agro-no-es-costo-insumos/?tamano=grande (accessed Nov. 23, 2015).spa
dc.relation.referencesOcean Business, “Agro tecnologías de Israel para solventar los retos de la agricultura global,” 2014. http://oceanbusiness.com.es/agro-tecnologias-de-israel-para-solventar-los-retos-de-la-agricultura-global/ (accessed Nov. 24, 2015).spa
dc.relation.referencesAcuña John Fabio, “UNPeriodico: El agro también debe cultivar la innovación,” El agro también debe cultivar la innovación, 2013. http://www.unperiodico.unal.edu.co/dper/article/el-agro-tambien-debe-cultivar-la-innovacion.html (accessed Nov. 18, 2015).spa
dc.relation.referencesAlzate Rámirez Jorge A., “Evaluación general de la salinidad y modelación de los riesgos de salinización en suelos del Valle del Cauca. Uso práctico del modelo PLA para evaluar el riesgo de salinización en tierras bajo riego en la parte plana del Valle del Cauca (Colombia),” Fac. Ciencias Agropecu., vol. Magister e, 2011.spa
dc.relation.referencesA. R. Canales and J. M. M. Martínez, Automatización y telecontrol de sistemas de riego. Marcombo, 2010.spa
dc.relation.referencesGat Fertilíquidos, “Salinidad En Cultivos Agrícolas.” 2010, [Online]. Available: http://www.gatfertiliquidos.com/salinidad_cultivos.pdf.spa
dc.relation.referencesB. G. E. and G. M. J. George, “Time Series Analysis, Forecasting and Control,” A Very Br. Aff., pp. 469–471, 1976, doi: 10.1057/9781137291264_6.spa
dc.relation.referencesJ. Park, W. woo Jeon, and H. Choo, “Effects of pore fluid type and ionic concentration on electrical conductivity of granular mixtures of electrically conductive graphite and nonconductive sand,” Powder Technol., vol. 392, pp. 286–295, 2021, doi: 10.1016/j.powtec.2021.06.060.spa
dc.relation.referencesM. Simón, N. Peralta, and J. Costa, “Relación entre la conductividad eléctrica aparente con propiedades del suelo y nutrientes,” 2013, Accessed: Apr. 30, 2019. [Online]. Available: https://ri.conicet.gov.ar/handle/11336/3323.spa
dc.relation.referencesJ. Kijne, Water Productivity in Agriculture: Limits and Opportunities for Improvement. Water Productivity under Saline Conditions. CABI, 2013.spa
dc.relation.referencesK. Malek, K. Malek, and F. Khanmohammadi, “Response of soil thermal conductivity to various soil properties,” Int. Commun. Heat Mass Transf., vol. 127, no. August, p. 105516, 2021, doi: 10.1016/j.icheatmasstransfer.2021.105516.spa
dc.relation.referencesQ. Niu, D. Fratta, and Y.-H. Wang, “The use of electrical conductivity measurements in the prediction of hydraulic conductivity of unsaturated soils,” J. Hydrol., vol. 522, pp. 475–487, 2015, doi: 10.1016/j.jhydrol.2014.12.055.spa
dc.relation.referencesA. M. Rodríguez, R. R. Pérez, and A. P. Sendín, “Influencia de la frecuencia de excitación y la distancia entre enrollados durante el sensoramiento de la conductividad eléctrica del suelo mediante un campo magnético variable Influence of the excitement frequency and the distance among coils during sensi,” vol. 19, no. 4, pp. 17–23, 2010.spa
dc.relation.referencesA. M. Rodríguez, R. Rodríguez, and A. Pérez, “Sensoramiento del estado de compactación del suelo mediante un campo magnético variable Sensing of soil compaction by means of a variable magnetic field,” Ciencias Técnicas Agropecu., vol. 20, no. 1, pp. 25–30, 2011.spa
dc.relation.referencesR. M. R. González, “ESTIMACIÓN DE LA CONDUCTIVIDAD ELÉCTRICA EN SUELOS VOLCÁNICOS MEDIANTE MÉTODOS DIELÉCTRICOS,” pp. 1–4, 2005.spa
dc.relation.referencesNTC 5596, “Calidad del Agua. Determinación de la Conductividad Eléctrica,” in NTC 5596, 1998th-10th–28th ed., 1998, pp. 1–14.spa
dc.relation.referencesPolanco Manuel Francisco, “Presentacion_CIAB-Quibdo-25-03-14.” 2014.spa
dc.relation.referencesUNAD-CIAB, “UNAD CIAB - Centro de Investigación de Agricultura y Biotecnología,” 2014. http://estudios.unad.edu.co/ciab-centro-de-investigacion-de-agricultura-y-biotecnologia?showall=1&limitstart= (accessed Nov. 24, 2015).spa
dc.relation.referencesC. G. Rodríguez, C. M. Losada, and S. G. Barros, “El modelo de nutrición vegetal a través de la historia y su importancia para la enseñanza,” vol. 11, no. 1, pp. 2–12, 2014.spa
dc.relation.referencesT. J. Lewis, “The basic processes of conduction in dielectric liquids,” 1993.spa
dc.relation.referencesL. Hernández, “Formas de transporte al electrodo,” Electroquímica Apl. al análisis compuestos y reacciones., 2009, [Online]. Available: https://www.uam.es/personal_pdi/ciencias/lhh345a/.spa
dc.relation.referencesV. M. Aguilella, S. Mafé, and J. Pellicer, Descripción de los procesos de transporte en disoluciones de electrolitos: modelo fenomenológico basado en las ecuaciones de Nerst-Planck. EDITUM, 1989.spa
dc.relation.referencesUniversidad de Valencia, “Fenomenos de Transporte,” in Tema 4, p. 464.spa
dc.relation.referencesR. F. Probstein, “Solutions of Electrolytes,” in Physicochemical Hydrodynamics, Elsevier, 1989, pp. 161–200.spa
dc.relation.referencesA. Baeza and A. García, “Principios de electroquímica analítica,” in Principios de Electroquimica Analitica, Mexico: Universidad Nacional Autónoma de Mexico, 2011, pp. 1–77.spa
dc.relation.referencesM. González, “Estudio de las Ecuaciones de Poisson-Nernst-Planck y algunas de sus aplicaciones,” Universidad Autónoma Metropolitana Iztapalapa, 2011.spa
dc.relation.referencesS. Gutman, “Simulación del trasporte iónico en electrodeposición de celda delgada en medios altamente viscosos,” Universidad de Buenos Aires, 2007.spa
dc.relation.referencesM. Bazant, “V . Electrostatics Lecture 24 : Diffuse Charge in Electrolytes,” Massachusetts Institute of Technology, Ed. 2011, pp. 1–9.spa
dc.relation.referencesM. kato, “Numerical Analysis of the Nernst-Planck-Poisson System,” J. theor. Biol, pp. 299–304, 1995.spa
dc.relation.referencesS. Coco, D. Gazzo, A. Laudani, and G. Pollicino, “A 3-D Finite Element Poisson – Nernst – Planck Model for the Analysis of Ion Transport Across Ionic Channels,” vol. 43, no. 4, pp. 1461–1464, 2007.spa
dc.relation.referencesQ. Zhang, S. Gui, H. Li, and B. Lu, “Model reduction-based initialization methods for solving the Poisson-Nernst-Plank equations in three-dimensional ion channel simulations,” J. Comput. Phys., vol. 419, p. 109627, 2020, doi: 10.1016/j.jcp.2020.109627.spa
dc.relation.referencesL. M. San Miguel, “3 . 5 : Modelo de Conducción Eléctrica . Gas de Electrones,” in Fundamentos físicos de la informática y las comunicaciones, Madrid, 2001, p. 87.spa
dc.relation.referencesC. Gómez, R. González, and R. Viruela, “Conductividad De Las Disoluciones Electroliticas,” Conductividad-electrolitos, no. 3, pp. 1–8, 2009, [Online]. Available: ocw.uv.es/ciencias/1-1/teo_conductividad_nuevo.pdf.spa
dc.relation.referencesH. Choo, J. Park, T. T. Do, and C. Lee, “Estimating the electrical conductivity of clayey soils with varying mineralogy using the index properties of soils,” Appl. Clay Sci., vol. 217, no. December 2021, p. 106388, 2022, doi: 10.1016/j.clay.2021.106388.spa
dc.relation.referencesC. Hering, “Electrolytic Conduction without Electrodes,” pp. 309–315, 1902.spa
dc.relation.referencesBazant, “Lecture 24 : Diffuse Charge in Electrolytes,” MIT OpenCourseWare, pp. 1–9, 2011, [Online]. Available: http://ocw.mit.edu/courses/chemical-engineering/10-626-electrochemical-energy-systems-spring-2011/lecture-notes/.spa
dc.relation.referencesD. A. Skoog, F. J. Holler, and T. A. Nieman, Principios de análisis instrumental, Sexta. McGraw-Hill, 2008.spa
dc.relation.referencesW. Chaisrirattanakua et al., “Modification of polyvinyl chloride ion-selective membrane for nitrate ISFET sensors,” Appl. Surf. Sci., vol. 512, no. October 2019, p. 145664, 2020, doi: 10.1016/j.apsusc.2020.145664.spa
dc.relation.referencesU. Lehmann and A. Grisel, “Miniature multisensor probe for soil nutrient monitoring,” Procedia Eng., vol. 87, pp. 1429–1432, 2014, doi: 10.1016/j.proeng.2014.11.713.spa
dc.relation.referencesM. Joly, L. Mazenq, M. Marlet, P. Temple-Boyer, C. Durieu, and J. Launay, “All-solid-state multimodal probe based on ISFET electrochemical microsensors for in-situ soil nutrients monitoring in agriculture,” TRANSDUCERS 2017 - 19th Int. Conf. Solid-State Sensors, Actuators Microsystems, pp. 222–225, 2017, doi: 10.1109/TRANSDUCERS.2017.7994028.spa
dc.relation.referencesJ. F. V. Pérez, M. M. M. Velasco, M. E. M. Rosas, and H. L. M. Reyes, “ISFET sensor characterization,” Procedia Eng., vol. 35, pp. 270–275, 2012, doi: 10.1016/j.proeng.2012.04.190.spa
dc.relation.referencesJ. V. Sinfield, D. Fagerman, and O. Colic, “Evaluation of sensing technologies for on-the-go detection of macro-nutrients in cultivated soils,” Comput. Electron. Agric., vol. 70, no. 1, pp. 1–18, 2010, doi: 10.1016/j.compag.2009.09.017.spa
dc.relation.referencesJ. O. Bockris and A. K. N. Reddy, Electroquímica moderna, Volume 2. Reverte, 1979.spa
dc.relation.referencesB. Hille, “Ion Channel Excitable Membranes,” Sunderland Massachusetts USA. pp. 1–37, 2001, doi: 10.1007/3-540-29623-9_5640.spa
dc.relation.referencesM. P. González-Casimiro, Análisis de series temporales: Modelos ARIMA. 2009.spa
dc.relation.referencesG. J. Aguado-Rodríguez, A. Quevedo-Nolasco, M. Castro-Popoca, R. Arteaga-Ramírez, M. A. Vázquez-Peña, and B. P. Zamora-Morales, “Predicción de variables meteorológicas por medio de modelos ARIMA,” Agrociencia, vol. 50, no. 1, pp. 1–13, 2016.spa
dc.relation.referencesRob J. Hyndman and Yeasmin Khandakar, “Automatic Time Series Forecasting: The forecast Package for R,” J. Stat. Softw., vol. 27, no. 3, p. 22, 2008, [Online]. Available: http://www.jstatsoft.org/%0Ahttp://www.jstatsoft.org/v27/i03/paper.spa
dc.relation.referencesA. Rojano-aguilar and W. Ojeda-bustamante, “Modelos arx para predecir la temperatura del aire de un invernadero: una metodología,” pp. 181–192, 2007.spa
dc.relation.referencesC. G. Lemus, “Estimación de modelos lineales para el control predictivo de pequeñas centrales hidroeléctricas,” pp. 63–78, 2012.spa
dc.relation.referencesL. Cheng, A. Cigada, Z. Lang, E. Zappa, and Y. Zhu, “An output-only ARX model-based sensor fusion framework on structural dynamic measurements using distributed optical fiber sensors and fiber Bragg grating sensors,” Mech. Syst. Signal Process., vol. 152, p. 107439, 2021, doi: 10.1016/j.ymssp.2020.107439.spa
dc.relation.referencesJ. Wang and Z. Yong-hong, “Model reduction for identification of ARX models,” pp. 2093–2098, 2012.spa
dc.relation.referencesK. S. Rani, “Modeling a MIMO System with an ARX model and input-output data with noise,” pp. 620–624, 2015.spa
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dc.rights.licenseAtribución-SinDerivadas 4.0 Internacionalspa
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dc.subject.ddc620 - Ingeniería y operaciones afinesspa
dc.subject.proposalConductividad eléctricaspa
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