เนื่องจากไซโลเก็บข้าวอินทรีย์เผชิญกับปัญหาแมลง เจ้าของจึงแก้ไขปัญหานี้โดยใช้ระบบผู้เชี่ยวชาญ (ES) ในกระบวนการควบคุมบรรยากาศ (CAP) ภายใต้มาตรฐานที่กำหนด โดยทำการรมแมลงด้วยไนโตรเจน (N₂) และลดความเข้มข้นของออกซิเจน (O₂) ให้น้อยกว่า 2% เป็นเวลา 21 วัน บทความนี้นำเสนอการใช้พลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณ (CFD) ร่วมกับ ES ซึ่งสามารถแก้ไขปัญหานี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ขั้นแรก CFD ถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์รูปแบบการไหลของก๊าซ ความเข้มข้นของ O₂ สภาวะการทำงานที่เหมาะสม และค่าสัมประสิทธิ์การแก้ไข (K) ของไซโล ซึ่งผลลัพธ์ของ CFD สอดคล้องกับผลการทดลองและทฤษฎี ยืนยันความน่าเชื่อถือของ CFD อย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ ผลการวิเคราะห์ของ CFD ยังแสดงให้เห็นว่า ES สามารถควบคุมการกระจายตัวของไนโตรเจนภายในไซโลได้อย่างทั่วถึงและลดความเข้มข้นของ O₂ ให้เป็นไปตามข้อกำหนด จากนั้น ระบบ ES ถูกพัฒนาขึ้นโดยอาศัยกลไกการวินิจฉัย (Inference Engine) ที่ได้รับการสนับสนุนจากผลลัพธ์ของ CFD และหลักการกวาดผ่านเพื่อล้าง (Sweep-Through Purging) ก่อนจะนำไปใช้ในกระบวนการ CAP สุดท้าย การทดลองถูกดำเนินการเพื่อประเมินประสิทธิภาพของ CAP ในการควบคุมความเข้มข้นของ O₂ และกำจัดแมลงภายในไซโลจริง ผลการทดลองและข้อเสนอแนะจากเจ้าของยืนยันว่า การนำ ES ไปใช้มีประสิทธิภาพสูง จึงทำให้ CAP เป็นกระบวนการที่มีประสิทธิผลและสามารถนำไปใช้ได้จริง ความแปลกใหม่ของงานวิจัยนี้อยู่ที่การใช้วิธีการ CFD ในการสร้างกลไกการวินิจฉัยและพัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญ (ES)
การเก็บรักษาข้าวใน ไซโลเก็บข้าวอินทรีย์ เป็นแนวทางสำคัญในการรักษาคุณภาพข้าวและลดการสูญเสียหลังการเก็บเกี่ยว อย่างไรก็ตาม ปัญหาการปนเปื้อนของแมลงศัตรูข้าว เป็นอุปสรรคสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อคุณภาพและความปลอดภัยของข้าว โดยทั่วไป การกำจัดแมลงในไซโลมักใช้สารรมยาเคมี เช่น ฟอสฟีน (PH₃) หรือ เมทิลโบรไมด์ (CH₃Br) ซึ่งอาจก่อให้เกิดสารตกค้าง ส่งผลต่อสุขภาพผู้บริโภค และสร้างผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
คณะวิทยาศาสตร์
สาหร่ายขนาดเล็กอุดมไปด้วยสารออกฤทธิ์ทางชีวภาพ สารเหล่านี้อาจมีผลช่วยส่งเสริมการเจริญเติบโตของโพรไบโอติกที่จำเป็นต้องอาศัยสารอาหารที่เหมาะสม หรือที่เรียกว่าพรีไบโอติก งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาประสิทธิภาพของสารสกัดหยาบจากสารภายในเซลล์ของสาหร่ายขนาดเล็ก Chlorella sp. KLSc61 ต่อการส่งเสริมการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์โพรไบโอติก Lactiplantibacillus plantarum JCM1149 ภายใต้สภาวะระบบย่อยอาหารจำลอง โดยทำการสกัดสารจากภายในเซลล์สาหร่าย ด้วยเอทานอลเข้มข้น 70% (v/v) เพื่อเตรียมสารสกัดสำหรับการทดสอบผลต่อการเจริญของโพรไบโอติกแบคทีเรีย จากนั้นนำสารสกัดจากสาหร่าย ที่ความเข้มข้น 0.1%, 0.75% และ 1.5% มาทดสอบการเจริญเติบโตของโพรไบโอติกแบคทีเรีย Lactiplantibacillus plantarum JCM1149 โดยวัดการเจริญของโพรไบโอติกแบคทีเรีย ด้วยวิธีการดรอปเพลท ผลการศึกษานี้จะช่วยให้เข้าใจถึงศักยภาพของสารสกัดจาก Chlorella sp. KLSc61 ในการส่งเสริมการเจริญของโพรไบโอติก ซึ่งอาจนำไปสู่การพัฒนาผลิตภัณฑ์อาหารเสริมที่มีคุณสมบัติเป็นซินไบโอติก (Synbiotic) ที่มีทั้งโพรไบโอติกและพรีไบโอติกในอนาคต อีกทั้งยังสามารถเป็นข้อมูลพื้นฐานสำหรับการศึกษาต่อยอดเกี่ยวกับบทบาทของสารสกัดจากสาหร่ายต่อสุขภาพระบบทางเดินอาหารและระบบภูมิคุ้มกัน
คณะวิศวกรรมศาสตร์
รายงานสหกิจศึกษาฉบับนี้ เป็นการนำเสนอโครงงานการสร้างระบบควบคุม (DCS) สำหรับหม้อไอน้ำในโรงงานน้ำตาล ซึ่งต้องการพัฒนาระบบควบคุมหม้อไอน้ำ 1-8 ให้ทำงานร่วมกันได้ภายใต้ระบบ DCS ของ ABB โดยใช้โปรแกรม ABB Ability™ System 800xA ภาพรวมการทำงานของระบบคือการสร้างโปรแกรมควบคุมที่เริ่มจากรับกากอ้อยที่เหลือจากการหีบอ้อยในการผลิตน้ำตาลมาใช้เป็นเชื้อเพลิงให้หม้อไอน้ำ ควบคุมการทำงานของหม้อไอน้ำตั้งแต่การดูดอากาศเข้าห้องเชื้อเพลิง ควบคุมการทำงานภายในหม้อไอน้ำ ตลอดจนการบำบัดอากาศที่ออกจากหม้อไอน้ำก่อนปล่อยออกสู่บรรยากาศ โดยโครงงานเริ่มตั้งแต่การสร้างโปรแกรม DCS ออกแบบและจัดทำกราฟิกหน้าจอแสดงผล HMI ศึกษาและออกแบบระบบควบคุมการทำงานของหม้อไอน้ำ จัดทำเอกสารเกี่ยวกับโครงงานและกระบวนการควบคุมด้วยระบบ DCS โดยใช้โปรแกรม ABB Ability™ System 800xA ตลอดจนถึงผลลัพธ์ของการปฏิบัติงาน
คณะวิทยาศาสตร์
ปัญหาพิเศษนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ในการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลา โดยใช้วิธีช่วงเวลาที่ล่าช้ากว่ากัน แบ่งออกเป็น 3 ช่วงเวลา คือ ช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน 10 หน่วย ช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน 15 หน่วย และช่วงเวลาที่ช้ากว่ากัน 20 หน่วย มาใช้เป็นตัวแปรอิสระ และใช้วิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องมีทั้งหมด 4 วิธี ได้แก่ วิธีต้นไม้ตัดสินใจ วิธีป่าสุ่ม วิธีเพื่อนบ้านใกล้เคียงสุด K อันดับ และวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน โดยการจำลองข้อมูลอนุกรมเวลาที่เป็นตัวแปรอิสระที่มีลักษณะหลากหลาย ได้แก่ ข้อมูลที่มีลักษณะการเดินแบบสุ่ม ข้อมูลที่มีลักษณะมีแนวโน้ม และข้อมูลที่มีลักษณะไม่เชิงเส้น ซึ่งมีขนาดตัวอย่าง 100, 300, 500 และ 700 วิธีดำเนินการวิจัยนี้ทำการแบ่งข้อมูลเป็นฝึกฝน 90% และข้อมูลทดสอบ 10% โดยใช้โปรแกรมอาร์ในการจำลองและวิเคราะห์ข้อมูล โดยทำซ้ำเป็นจำนวน 1000 รอบ และทำการหาค่าเฉลี่ยของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย และค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ที่ต่ำที่สุดเพื่อแสดงว่าวิธีใดดีที่สุด ผลการวิจัยพบว่าข้อมูลมีลักษณะการเดินแบบสุ่มวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่มและวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ข้อมูลมีลักษณะแนวโน้มวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่มและข้อมูลมีลักษณะไม่เชิงเส้นวิธีที่ดีสุด คือวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน และเมื่อนำมาทดสอบกับข้อมูลจริง พบว่าข้อมูลค่าเงิน 1 ยูโร ต่อบาทวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่มและวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ข้อมูลดัชนี S&P 500 ในรูปของดอลลาร์สหรัฐวิธีที่ดีสุด คือวิธีป่าสุ่ม และข้อมูลดัชนี Bank of America Corp ในรูปของดอลลาร์สหรัฐวิธีที่ดีสุด คือวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน