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Tengo que reconocer que nada más escuchar la palabra drón me pongo un poco a la defensiva por su relación con  el ámbito militar y policial. Las primeras misiones de estos aparatos han sido patrullar el espacio aéreo de una ciudad ante el temor de un atentado terrorista, espiar territorio enemigo durante una guerra o incluso realizar incursiones de ataque contra objetivos muy específicos, esto último ha cosechado muchas polémicas, sobre todo cuando los objetivos han sido blancos humanos. Sin embargo, poco a poco van apareciendo drones diseñados para otras aplicaciones y mucho más baratos. Las pequeñas aeronaves no tripuladas conocidas como drones o como UAVs, por sus siglas en inglés, son robots aéreos semiautónomos cuya presencia en los cielos del mundo es cada vez más habitual. Parece que aún queda tiempo para que los drones se hagan su sitio en el sector agrario y su utilización queda, de momento, relegada al campo experimental y,  a países como Estados Unidos, donde las dimensiones de las explotaciones son mucho más grandes que las que nos podemos encontrar normalmente en España.

El motivo es que su principal función es monitorizar el estado de los cultivos y esto sólo tiene sentido en fincas de cientos o miles de hectáreas. En estas fincas la toma de decisiones se puede realizar de una manera mucho más precisa usando los drones. El momento y el alcance de la aplicación de un tratamiento se decide en función de las imágenes tomadas desde el aire. Además la información se puede georeferenciar .

El concepto surgió de equipar  al avión con unas cámaras de luz visible y de otras longitudes de onda del espectro que toman las imágenes se examina el reflejo de la luz ambiente sobre los terrenos. Esto genera una especie de “mapas de calor” de gran precisión que pueden examinarse posteriormente con el software adecuado.

Los colores de las imágenes simbolizan los valores de concentración de ciertos compuestos químicos, un cálculo de la biomasa y otros detalles. Como las cámaras pueden distinguir la superficie ocupada por las plantas con gran precisión esos valores mejoran los cálculos que si se realizaran tan solo de forma aproximada. Los agricultores pueden entonces decidir utilizar un tipo de fertilizantes u otros o aplicar pesticidas de una manera mucho más eficiente.

En el sector de la investigación también se está trabajando con drones. En Florida, agricultores e investigadores han utilizado pequeños helicópteros no tripulados equipados con cámaras de infrarrojos para controlar una enfermedad bacteriana que mata los naranjos y que comienza en la parte superior del árbol. También investigadores de Universidad de Oregon usan aviones sobre los campos de patata para controlar la enfermedad sobre el cultivo.

El coste de los aparatos, mantenimiento así como su reducida autonomía son hoy por hoy algunas barreras que frenan su utilización en la agricultura.

Además los drones son, hasta el momento, un asunto bastante técnico. El procesado de datos y procesamiento de imágenes a partir de drones todavía requieren conocimientos técnicos. Como ejemplo, el fabricante 3D Robotics no está vendiendo sus drones directamente a los agricultores. Sin embargo, sí que vende aviones no tripulados para analistas de cultivos, que les recomiendan a los agricultores las mejores prácticas de cultivo.

Si alguno de vosotros teneis conocimiento de alguna experiencia no dudéis en compartirlo con nosotros.

Os dejo algunos sitios con información interesante:

http://www.novadrone.com/

http://www.airinov.fr/

http://aerialfarmer.blogspot.com.es/

http://www.cropcam.com/

Como ya indicaba en el último post “optimización de los equipos de bombeo”  tradicionalmente se han dimensionado los equipos de bombeo a partir de las necesidades de caudal y presión para una situación o escenario determinados. Por un lado,  el caudal punta de la red a la demanda, cuando cada regante gestiona libremente el tiempo de riego de su hidrante, se suele calcular por medio de la metodología de los caudales de Clement , a partir de las necesidades de agua de la alternativa de cultivos, entre otras consideraciones.

La presión que debe suministrar el sistema es la que el proyectista considere suficiente para que la totalidad de los hidrantes o un porcentaje elevado de los mismos dispongan de la presión de consigna o superior.

Sin embargo, la aparición de aplicaciones informáticas permite optimizar el dimensionado de las estaciones de bombeo y de las redes de riego. Ya sea por medio de hojas Excel (sólo para redes de riego sencillas y con pocos hidrantes) o software específico como es GESTAR los procedimientos de optimización determinan el mínimo coste total anual del sistema,  entendiendo dicho total como la suma del coste de amortización de la inversión y el coste de explotación, simplificando este último normalmente al coste energético.

En este proceso, al aumentar la altura disponible en cabecera, Hd, para el caudal de diseño Qd, existe una relación inversa entre el coste energético (creciente) y el coste de las conducciones de la red (decreciente), como se ilustra en la Figura 1. (Curva del coste anual total del sistema en función de la altura piezométrica disponible en cabecera, Hd , suma de los costes de amortización anual de las tuberías instaladas (CAT) y el coste de la energía (CE) necesaria al año). En el conjunto del coste energético, el término de energía (producto de la energía consumida (kWh) por el precio medio (€/kwh)) es el de mayor peso en las facturas eléctricas anuales según el sistema de tarificación vigente.

La curva de amortización de los materiales nos lleva a valores decrecientes conforme los diámetros de las tuberías son menores.  Todo lo contrario de lo que ocurre con la energía que debe suministrar el sistema para alcanzar la  presión de consigna por medio de una red de tuberías con diámetros menores  (y por tanto más económica).

Así pues, se trata de encontrar el mínimo punto de la curva de amortización de los materiales y de los costes energéticos.

Total annual cost vs available head pressure

Como sugiere la Figura, para una misma curva de coste de amortización de las tuberías (CAT) en función de la altura nominal de disponible en cabecera (Hd), las distintas evaluaciones que se puedan realizar de los costes energéticos anuales (CE1, CE2) en función de diferentes metodologías o tarifas aplicadas, conducen a distintos “diseños óptimos” (Hd1 , Hd2 ). Por tanto la cuantificación realista de los costes energéticos es de interés desde las primeras etapas del proyecto.

Según los últimos datos facilitados por la Oficina del regante de Aragón la modificación de los precios de las tarifas eléctricas va a suponer desde el mes de agosto de 2.013, un aumento entre el 10 y el 30% para la mayoría de comunidades de regantes. Por lo tanto conviene ser prudente a la hora de estimar los costes anuales del sistema y de su impacto en la decisión del punto de mínimo coste anual.

Para la optimización de los equipos de bombeo en regadíos conviene recordar que  la necesidad de altura en cabecera no es constante en el tiempo para una red de riego a la demanda. Debemos cambiar el caudal de cabecera de la red calculado por Clement por una nube de puntos que representan diferentes relaciones caudal y presión en cabecera.

He recogido de la publicación “mejoras en la predicción de costes de energía” presentada en el Congreso Nacional de Regadíos (España) por el equipo de investigación de GESTAR, la siguiente figura:

head pressure heights required vs flow

En la cual se ilustra para una red de riego real la nube de alturas requeridas en cabecera, remarcándose la altura máxima y mínima. Para cada caudal tenemos un amplio rango de presiones requeridas que el sistema debe ser capaz de suministrar si bien debemos de ser capaces de discriminar los valores que no van a ser representativos. Por medio de herramientas específicas podemos generar miles de escenarios aleatorios que nos ayudaran a discriminar las situaciones “excepcionales” y podemos ajustar la potencia de la estación.

La buena noticia es que disponemos de herramientas para modelar de manera muy sencilla, a la par que rigurosa, el comportamiento completo de una estación de bombeo  directo con cualquier tipo de regulación siguiendo una curva de consigna mediante una, o varias, bombas de velocidad variable (o bien siguiendo la curva neta de altura de impulsión de la asociación en paralelo, si todos los grupos son de velocidad fija). Para ello, basta con interpretar el conjunto de la estación de bombeo  como una Bomba Virtual cuyas curvas Altura de Elevación y Potencia Absorbida (o Rendimiento) vs Caudal Neto sean precisamente las Curvas de Operación de la estación de bombeo, es decir la Curva de Consigna impuesta a la EB, y la de Potencia Absorbida Total en función de Caudal Neto, para la composición y tipo de regulación empleada.

Es conveniente que el modelo de simulación permita configurar y comparar ágil y flexiblemente cualquier diseño de estación de bombeo, ofreciendo la opción de composiciones

con números arbitrarios de bombas de RPM constantes (BVF) y de RPM variables (BVV), de igual o diferente tamaño, pudiendo considerar, en el caso de que haya varias BVV, la actuación

de los variadores de forma secuencial (una BVV regulando la presión en cada momento) o simultáneamente (dos BVV regulando simultáneamente con la misma velocidad de giro), ya

que, como ilustra la Figura 13, los resultados en términos de rendimiento, potencia consumida, etc puede diferir notoriamente de unas opciones a otras.

Performance vs Flow

FIGURA 13. Curvas de rendimiento total obtenidas para una Estación de Bombeo según el diseño inicial y mejoras modificando los parámetros de regulación

As stated in the last post “optimizing pumping equipment” traditionally pumping equipment has been sized from the flow and pressure requirements for only a  specific situation or scenario. On one hand, the network peak flow demand (when each irrigator freely manages its watering time hydrant)  is usually calculated by the methodology of Clement  from water needs of the alternative or crop rotation, among other considerations.

On the other hand, the engineer designer deems  the pressure to be supplied by the system when  all irrigation hydrants or a large percentage of them have the set pressure or higher.

However, the emergence of applications to optimize allows calculate the sizing of the pumping stations and irrigation networks much more accurately. Whether through Excel sheet (only for simple irrigation networks with few hydrants) or specific software such as GESTAR will determine the minimum total annual cost of the system (as the sum of the cost of depreciation of the investment and operating costs, simplifying the latter usually as the energy cost).

In this process, to increase the head pressure Hd, to the designed flow Qd, an inverse relationship exists between the energy cost (increasing) and the cost of the piping network (decreasing) as shown in figure 1: Total annual cost curve of the system depending on the available head pressure, Hd, sum of annual depreciation costs of the installed pipes (CAT) and energy cost (EC) required per year. In the overall energy cost, the energy term (product of energy consumed (kWh) by the average price (€ / kWh) is usually the most significant in annual electric bills.

The depreciation curve of materials leads to decreasing values ​​as the diameters of the pipes are smaller. The opposite happens with the energy to be supplied by the system to reach the reference pressure through a network of pipes with diameters smaller (and thus cheaper).

So it comes to finding the minimum point on the curve of amortization of materials and energy costs.

Total annual cost vs available head pressure

As suggested by the figure, for the same cost curve pipes amortization (CAT) based on nominal head pressure (Hd), different assessments can be made in annual energy costs (CE1, CE2). They are based on different methodologies or charges applied, lead to different “optimal designs” (Hd1, Hd2).  So, realistic approaches of energy costs must be made since the early stages of the project.

According to the latest data provided by the Irrigation Office of Aragon (North of Spain) price changes in electricity rates will mean, since August 2013, an increase between 10 and 30% for most Water User Associations. Therefore caution should be exercised when estimating the annual costs of the system and its impact on the decision of the minimum annual cost point.

Optimization of irrigation pumping equipment should be take into account  that the need for header pressure  is not constant in time for a network of irrigation demand. We must change the header flow calculated by Clement network by a cloud of points representing different flow and pressure relationships in header (network setpoint curve)

I collected  the following figure 2 from the publication “improvements in the prediction of energy costs” presented at the National Irrigation Congress (Spain) by the research team GESTAR. It is illustrated, for a real irrigation network, the head pressure heights required, highlighting the maximum and minimum height. For each flow we have a wide range of pressures required that the system must be able to supply. We should be able to discriminate the values ​​will not be representative. Through specific tools can generate thousands of random scenarios to help us discriminate situations “exceptional” and we can adjust the power of the station.

head pressure heights required vs flow

 

 

 

 

 

 

 

The good news is that we have tools to model direct pumping station with any regulation setpoint following a curve by several variable or fixed  speed pumps. To do this, simply interpret  the entire pumping station as a “Virtual Pump”. “Virtual Pump´s curves, absorbed Power (or Performance) vs. Net Flow curves,  are the sum of the individual pumps taken into account the variable speed pumps can work in different points according the network setpoint curve).

It is desirable that the simulation model allows to configure and compare agile and flexibly any pumping station design. It must be offer  the choice of compositions with arbitrary numbers of pumps constant RPM (BVF) and RPM variables (BVV) of equal or different size. It  may be considered, if there are multiple BVV, action of variable sequentially (one pressure regulating. BVV time to time) or simultaneously (two regulating BVV simultaneously with the same speed), The results in terms of performance, power consumption, etc may differ notoriously from one option to another as illustrated in next Figure (Performance vs Flow)

Performance vs Flow

 

 

 

 

 

 

Note: the images are taken from the presentation of the Technical Conference GESTAR issued by the group in June of 2,013 EUPSH, Huesca (Spain)

Después de escribir sobre bynse y gestar en el post anterior nos quedan  tres aplicaciones para gestionar explotaciones de regadío,  Se trata de ECH2OSYSTEM, iRiego/SEGAR y la navegación por satélite RTK.

ECH2OSYSTEM  es una solución integrada que proporciona recomendaciones de riego en tiempo real, basadas en la monitorización de la humedad del suelo y la evaluación de los datos obtenidos.  El objetivo final  es un Riego Eficiente y Sostenible, que maximice la rentabilidad de la explotación al optimizar el uso de agua, energía y fertilizantes y la dosis y frecuencia de riego a nivel de parcela, para el máximo aprovechamiento por la planta y mínimas pérdidas por percolación y/o escorrentía, entre otros.

El sistema consiste en un punto de Control, que es la unidad básica para la monitorización de la humedad del suelo, compuesto por sondas de humedad, dataloggers (para el almacenamiento de datos, transferibles fácilmente a un ordenador / PDA con frecuencias de registro de hasta 1 minuto) y software que transforma  los registros almacenados en el datalogger en datos y gráficas fácilmente interpretables.

El Punto de Control es instalable en cualquier punto de la finca, no interfiere en otros sistemas de monitoreo existentes. La información se descarga directamente en el ordenador, sin necesidad de desplazarnos al campo (vía Internet, radio, telefonía móvil).

También se puede ampliar la red de sensores con una serie de sensores auxiliares compatibles con la tecnología ECH2O: medidores de Tª y HR, Tª del suelo, radiación solar, pluviómetros, anemómetros, así como caudalímetros y transductores de presión.

iRiego/SEGAR (Sistema eficiente de gestión del agua de regadío) proporciona todas las herramientas necesarias para gestionar una Comunidad de Regantes.

Su objetivo es ahorrar agua (y por tanto energía en el caso de que se necesiten impulsiones) organizando los riegos teniendo en cuenta que una de las principales decisiones del regadío es como realizar la organización de los riegos. Esta decisión marcará la forma de operar de toda la campaña de riego, los comportamientos a seguir por los regantes y los ahorros energéticos pretendidos.

SEGAR dispone de distintas opciones de organización de riegos:

Riego por petición, todos los riegos serán programados a partir de solicitudes de riego por parte de los regantes en función de sus necesidades. El sistema ubica los riegos en los mejores momentos en función de la carga de la red de riego y de los periodos horarios de coste de energía.

Este modelo de organización de riegos es el más eficiente tanto energéticamente como en ahorro de agua ya que en función de las peticiones se optimiza el funcionamiento de las estaciones de bombeo.

Riego por vez, Se programan unos turnos para cada parcela donde el agricultor puede solicitar el riego. Se trata de un turno donde poder realizar las peticiones y donde la decisión de hacerlo o no está de parte del regante.

Riego por turnos, a principio de campaña se realiza una división por turnos de manera que a cada parcela se le asigna un turno donde pueda realizar el riego. El sistema genera las aperturas y cierres de cada uno de los turnos y el riego se realizará automáticamente en su turno. Este modelo no es tan eficiente energéticamente ni ahorra agua debido a que no tiene en cuenta inclemencias de tiempo y puede que haya riegos que no se lleven a cabo o riegos que se ejecuten sin ser necesario.

Destacaría la opción de simulaciones de diferentes situaciones de riego, con objeto de obtener una previsión de consumos eléctricos. Antes de dar por definitiva una situación de riegos una simulación de la situación permite evaluar los costes eléctricos así como las situaciones de presión y caudal para conseguir dar ese riego en las mejores condiciones de presión-caudal y al precio más económico. Esto permite maximizar los ahorros y tomar decisiones de modificación de escenarios por otro más aconsejable

Terminamos con una aplicación de la que ya hablamos en otros posts Riego por goteo en cultivos extensivos (2ª parte) y   “Navegación por satélite RTK. La precisión sostenible y rentable” que empieza a utilizarse para compaginar labores culturales con el mantenimiento de los ramales portagoteros y evitar así las labores de extendido y recogida de laterales portagoteros.

La maquinaria equipada con GPS y tecnología RTK de alta precisión permite compaginar las labores con la preservación de los ramales de goteo y puede llegar a permitir la realización de labores agrícolas sin necesidad de retirar y extender los ramales. Además la agricultura de precisión lleva asociados ahorros de combustible, insumos y minimiza el efecto de compactación del perfil del suelo.

Seguramente podemos añadir otras aplicaciones y conocer tu experiencia en este campo, te animo a compartirla con nosotros, aprendemos juntos…

Un saludo.

Jesús.

https://i2.wp.com/new.paho.org/ecojoven/images/stories/2011/6/tic-en-agricultura.jpg

Paso a paso se van abriendo camino soluciones innovadoras que aprovechan  las nuevas tecnologías aplicadas a la agricultura y que permiten gestionar eficientemente las explotaciones en regadío. Buenas noticias, pues sin duda es un terreno donde tenemos mucho por andar y por tanto por mejorar.

Tomar este camino va a exigir un compromiso por la mejora continua y la profesionalización del sector y seguramente un camino sin retorno que permitirá a las explotaciones diferenciarse, ser más competitivas y eficientes.

Sin ir más lejos, ayer leía un artículo sobre bynse la primera solución Big Data del mundo para la agricultura que permite analizar en tiempo real  las necesidades actuales y futuras de los cultivos.

La tecnología Big Data es, en el sector de tecnologías de la información y la comunicación, una referencia a los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos (o data sets).

La solución bynse está compuesta por un innovador sistema de sensorización de microclimas, denominado bynsebox, empleado para la recogida de datos en campo, y el servicio de información en la nube bynsecloud, encargado de procesar y mostrar la información a los usuarios.

Las bynsebox son unidades sensoras autónomas que recogen datos de los diferentes micro climas que posee una finca o parcela. Gracias a su compatibilidad de sensores, pueden medir hasta 14 parámetros diferentes de importancia para las necesidades del cultivo que se envían a través de telefonía móvil.

Todos estos datos se procesan mediante algoritmos y modelos con tecnología Big Data, dando como resultado, por ejemplo, predicciones sobre las necesidades hídricas exactas de cada microclima, los riesgos de padecer enfermedades o plagas, y el crecimiento de cada uno de los cultivos.

Una aplicación muy interesante para ahorrar agua conociendo en todo momento el estado fenológico del cultivo y la disponibilidad de agua en el suelo.

La segunda aplicación nos será muy util si nos hacemos algunas de las siguientes preguntas ¿Es posible reducir los costes de inversión y energéticos de un determinado diseño o ampliación?. ¿Cómo aumentar la eficacia de la distribución en una red existente? ¿Cuál es el causa de las disfunciones encontradas y cómo resolverlas? ¿Cuál es la mejor composición de la estación de bombeo y aquilatar los costes de bombeo? Seguramente podemos encontrar respuestas utilizando el software Gestar.

GESTAR constituye un paso adelante en las herramientas de ingeniería hidráulica para el diseño, ejecución y gestión de redes a presión orientadas al riego.

Dispone de un sofisticado, a la par que sencillo de usar, conjunto de herramientas y módulos que permiten la configuración óptima de estaciones de bombeo y su regulación, y el analisis energético detallado subsiguiente, gracias a algoritmos innovadores que suministran una modelización fiable, robusta y sencilla.

Permite minimizar los consumos energéticos mediante reorganización de las programaciones de riego, respetando las restricciones hidráulicas de la red y las demandas de los usuarios y modificando dinámicamente las presiones suministradas por las estaciones de bombeo. Estos resultados están también disponibles para integración en el SCADA de cualquier sistema de Telecontrol

Otimiza la regulación de la estación de bombeo adaptando en tiempo real y de forma dinámica las consignas de bombeo según la configuración instantánea de la demanda.

Permite  una gestión flexible con criterios dinámicos constantemente adaptados al estado concreto de demanda. A la vez es capaz de realizar una organización racional de la demanda de agua para evitar colapsos en el sistema.

En la próxima entrega escribo sobre otras tres aplicaciones similares a bynse y gestar.

Un saludo.

Jesús.