Investigação e implementação de arquitetura IoT para mensurar o índice de turbidez da água em tempo real para ambientes de Carcinicultura Inteligente utilizando abordagem de calibração alternativa

Autores

DOI:

https://doi.org/10.51359/1679-1827.2023.257061

Palavras-chave:

aquicultura, turbidez, IoT, calibração, automação

Resumo

Objetivo: A criação de organismos aquáticos (aquicultura) é de extrema relevância no campo da produção de alimentos no Brasil e no mundo, de modo que a manutenção de um ambiente adequado por meio do controle da qualidade da água é essencial para a viabilidade de todo o processo produtivo.

Método/abordagem: Realizou-se, então, o desenvolvimento e avaliação de uma arquitetura para um equipamento de análise.

Contribuições teóricas/práticas/sociais: Dentre os parâmetros que determinam a qualidade, a turbidez da água, medida do grau de diminuição da transparência do ambiente aquático, foi focada neste trabalho.

Originalidade/relevância: Utilizando uma abordagem alternativa para a calibração, fez-se uso do dispositivo para o monitoramento da turbidez da água em ambientes de criação de camarões (carcinicultura), buscando-se atender às necessidades de baixo custo, automação e monitoramento remoto.

Biografia do Autor

Eduardo Felipe Lima Lins de Almeida, Universidade Federal Rural de Pernambuco

Discente do Bacharelado em Ciência da Computação na Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE, Departamento de Computação).

Referências

Arana Obra, J. (2020). Analizador de agua conectado a IOT.

Associação Brasileira de Criadores de Camarão (2010). APOSTILA TÉCNICA DE BOAS PRÁTICAS DE MANEJO PARA CAPACITAÇÃO DE PEQUE-NOS PRODUTORES DE CAMARÃO, ENVOLVENDO: 1 — CULTIVO DO Litopenaeus vannamei EM BERÇÁRIOS PRIMÁRIOS, SECUNDÁRIOS E CER-COS; 2 — CULTIVO DO Litopenaeus vannamei EM VIVEIROS DE ENGOR-DA; 3 — BIOSSEGURANÇA PARA FAZENDAS DE CRIAÇÃO DE CA-MARÕES. Natal, RN: Autor.

Associação Brasileira de Criadores de Camarão (2020). Produção Brasileira de Camarão Marinho Cultivado. Natal, RN. Recuperado de https://abccam.com.br/2020/10/producao-brasileira-de-camarao-marinho-cultivado/. Autor.

Asuero, A. G., Sayago, A., & González, A. G. (2006). The correlation coefficient: An overview. Critical reviews in analyt-ical chemistry, 36(1), 41-59.

Chandrappa, S., Dharmanna, L., UV, S. S. B., Sudeeksha, C. M., Suraksha, M. N., & Thrupthi, S. (2017). Design and development of IoT device to measure quali-ty of water. International Journal of Modern Education and Computer Sci-ence, 9(4), 50.

Devore, J. L. (2015). Probability and Sta-tistics for Engineering and the Sciences. Cengage Learning.

DFRobot. Turbidity Sensor SKU SEN0189. Recuperado de https://wiki.dfrobot.com/Turbidity_sensor_SKU__SEN0189.

Dias, Caroline de Boer (2019). DESEN-VOLVIMENTO E CALIBRAÇÃO DE TURBIDÍMETRO DE BAIXO CUSTO. In XXIII SBRH - SIMPÓSIO BRASILEI-RO DE RECURSOS HÍDRICOS, 23. Foz do Iguaçu: Abrhidro, 2019. Recupera-do de https://anais.abrhidro.org.br/job.php?Job=5790.

Epik Electronics. TS 300B 3.3-5v Tur-bidity Transducer Water Turbidity Module Mixed Water Detection Module Turbidity Sensor Module Liquid For Arduino. Re-cuperado de https://epikelectronics.com/product/ts-300b-3-3-5v-turbidity-transducer-water-turbidity-module-mixed-water-detection-module-turbidity-sensor-module-liquid-for-arduino.

Fondriest Environmental INC (2014). “Measuring Turbidity, TSS, and Water Clarity.” Fundamentals of Environmental Measurements. Recuperado de https://www.fondriest.com/environmental-measure-ments/measurements/measuring-water-quality/turbidity-sensors-meters-and-methods/.

Helal, A. A., Júnior, R. C., da Cunha Garcia, F., Barroso, G. F., & da Silva Villaça, R. (2018, July). EstAcqua: Pro-posta de solução integrada de Hardware, Software e Internet das Coi-sas para monitoramento ambiental. In Anais do XLV Seminário Integrado de Software e Hardware. SBC.

Kasnir, M., Harlina, R., & Rosmiati, R. (2014). Water quality parameter analysis for the feasibility of shrimp culture in Ta-kalar Regency, Indonesia. Journal of Aq-uaculture Research & Development, 5(6), 5-7.

Kitchener, B. G., Wainwright, J., & Par-sons, A. J. (2017). A review of the princi-ples of turbidity measurement. Progress in Physical Geography, 41(5), 620-642.

Muchtar, E., Sanjaya, E., & Hariadi, F. I. (2017, October). Human machine inter-face on e-Shrimp as smart control system for whiteleg shrimp pond. In 2017 Interna-tional Symposium on Electronics and Smart Devices (ISESD) (pp. 24-29). IEEE.

Münzberg, M., Hass, R., Dinh Duc Khanh, N., & Reich, O. (2017). Limita-tions of turbidity process probes and formazine as their calibration standard. Analytical and bioanalytical chemistry, 409(3), 719-728.

PlanetCalc LLC. Aproximação de função com análise de regressão. Recuperado de https://pt.planetcalc.com/5992/. Autor.

Probots. Turbidity Sensor Module for Wa-ter Quality Test TS-300B. Recuperado de https://www.probots.co.in/ts-300b-turbidity-sensor-module-mixed-water-detection-module-water-quality-test-turbidity-transducer-dc-5v.html. Au-tor.

Racey, J. D. (2019). Development of Novel Turbidity Calibration Standards and Meth-odologies Using Appropriate Technology (Doctoral dissertation, Purdue Univer-sity Graduate School).

Rohatgi, Ankit (2020). WebPlotDigitizer: web based tool to extract data from plots, images and maps. Versão 4.4. Pacifica, Califórnia, EUA. Recuperado de https://automeris.io/WebPlotDigitizer/. Autor.

Serviço Nacional de Aprendizagem Rural (2017). Camarão marinho: prepara-ção do viveiro, povoamento, manejo e des-pesca / Serviço Nacional de Aprendizagem Rural (SENAR). Brasília, DF: Autor.

Setiyawan, A., Hikmah, N., & Marzuki, I. (2020). Prototype Alat Untuk Mengukur pH, Suhu, Dan Kadar Kekeruhan Air Tambak Untuk Budidaya Udang Vaname (Litopenaeus Vannamei) Menggunakan Arduino Uno. Jurnal Informatika Up-gris, 6(2).

Shetty, S., Pai, R. M., & Pai, M. M. (2018). Design and implementation of aq-uaculture resource planning using under-water sensor wireless network. Cogent Engineering, 5(1), 1542576.

Sousa, D., Hernandez, D., Oliveira, F., Luís, M., & Sargento, S. (2019). A plat-form of unmanned surface vehicle swarms for real time monitoring in aquaculture environments. Sensors, 19(21), 4695.

Stewart, J. (2011). Cálculo. 6a edição. São Paulo: Cengage Learning, v1.

Trevathan, J., & Johnstone, R. (2018). Smart environmental monitoring and as-sessment technologies (SEMAT)—A new paradigm for low-cost, remote aquatic envi-ronmental monitoring. Sensors, 18(7), 2248.

Trevathan, J., Read, W., & Schmidtke, S. (2020). Towards the development of an affordable and practical light attenuation turbidity sensor for remote near real-time aquatic monitoring. Sensors, 20(7), 1993.

TS-300B Turbidity sensor environmental monitoring sewage turbidity value detec-tion module water quality sensor. Recu-perado de https://pt.aliexpress.com/item/1005002911663549.html?spm=a2g0o.productlist.0.0.303f238cEJ12sA&algo_pvid=6f42569b-f1b3-4fc7-8d1b-c650cb39c16d&algo_exp_id=6f42569b-f1b3-4fc7-8d1b-c650cb39c16d-12. Au-tor.

Wang, Y., Rajib, S. S. M., Collins, C., & Grieve, B. (2018). Low-cost turbidity sen-sor for low-power wireless monitoring of fresh-water courses. IEEE Sensors Jour-nal, 18(11), 4689-4696.

Ziegler, A. C. (2002, April). Issues relat-ed to use of turbidity measurements as a surrogate for suspended sediment. In Tur-bidity and other sediment surrogates workshop (Vol. 30).

Downloads

Publicado

2024-02-20

Edição

v. 21 n. 1 (2023)

Seção

XI SBTI

Licença

Copyright (c) 2023 Gestão.org

Creative Commons License

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Os trabalhos assinados são de responsabilidade exclusiva do(s) autor(es).

Os direitos, inclusive os de tradução, são reservados.

É permitido citar os trabalhos publicados sem autorização prévia desde que seja identificada a fonte.