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Modelo predictivo de la deriva de pulverización en aplicaciones agrícolas de botalónRenaudo, Carlos Alberto 30 March 2020 (has links)
La actividad agrícola actual enfrenta diversos desafíos: existencia de una limitada
área de cultivo, demanda creciente de producción debido al aumento de la población
mundial, necesidad de adecuación a climas adversos, reposición de nutrientes por
fertilización, control de plagas, entre otros. Algunos de estos desafíos se sobrellevan
mediante la agricultura de precisión que está orientada a la aplicación de productos
fitosanitarios de manera eficiente. Para ello, se introducen nuevas tecnologías asociadas a
los productos y equipos que los aplican. La efectividad de los productos fitosanitarios
depende fuertemente de la habilidad del aplicador para regular la pulverización con el
propósito de que el producto alcance el sitio objetivo en la cantidad deseada. La pérdida de
estos compuestos no depositados en el lugar deseado se denomina deriva y puede alcanzar
hasta un 30% del producto aplicado. Su minimización es una preocupación creciente para
asegurar la salud del operador, proteger el medio ambiente, lograr una eficiente protección
de los cultivos y transformar la pulverización de fitosanitarios en una actividad sostenible.
Por esta razón, el objetivo general de esta Tesis es desarrollar un modelo matemático
validado capaz de predecir adecuadamente la deriva resultante de aplicaciones de
fitosanitarios mediante pulverizadoras de botalón. Además de su capacidad predictiva, el
modelo debe poseer las siguientes características principales: a) requerir un bajo tiempo de
cómputo para su resolución, b) poseer un número mínimo de parámetros de ajuste y
representar adecuadamente la deriva en ventanas operativas amplias y c) estar en función
de variables de entrada de fácil medición o conocimiento (i.e., las habituales que manejan
los aplicadores de fitosanitarios). Estas características permiten que el modelo pueda ser
acoplado a máquinas pulverizadoras y proveer recomendaciones de operación o controlar
variables en línea para minimizar la deriva.
En el Capítulo 1, se introducen conceptos acerca del proceso de pulverización de
fitosanitarios mediante pulverizadoras de botalón y el panorama productivo nacional de
maquinaria agrícola.
En el Capítulo 2 se describe el proceso de atomización y las boquillas generalmente
utilizadas en la aplicación terrestre de productos fitosanitarios. Además, se desarrolla un
modelo matemático que es capaz de predecir satisfactoriamente la distribución de tamaño
de gotas atomizadas en boquillas de uso agrícola, utilizando variables de entrada que
coinciden con las que el aplicador habitualmente selecciona.
En el Capítulo 3 se realiza una revisión detallada de los modelos matemáticos
disponibles en literatura a fin de comparar ventajas y desventajas de cada enfoque de
modelado. Finalmente, se concluye acerca de la necesidad de desarrollar un nuevo modelo
que mejore la relación entre nivel predictivo y costo computacional y que permita resolver
de manera simultánea el proceso de atomización, desplazamiento, evaporación y
deposición de las gotas.
En el Capítulo 4 se desarrolla un modelo matemático para predecir la deriva de
pulverización correspondiente a una boquilla. El modelo se valida frente a datos
experimentales de campo, sin necesidad de incorporar parámetros de ajuste.
Posteriormente, se realiza un análisis de sensibilidad de variables ambientales y operativas
sobre la deriva. Se observó que el uso de una velocidad media de viento basada en la
población de gotas en vuelo reduce considerablemente la cantidad de cálculos sin perder
precisión en el resultado.
En el Capítulo 5, se extiende el modelo matemático presentado en el capítulo anterior
para ser aplicado a múltiples boquillas. Además, se incorporan efectos de dispersión de las
gotas provocados por la turbulencia del aire ambiente. En este caso fue necesario realizar
ajuste de dos parámetros vinculados a la dispersión. El modelo se validó frente a datos
experimentales de campo reportados por diferentes autores. Una vez validado el modelo
completo, se definieron curvas operativas para efectuar recomendaciones operacionales a
los efectos de trabajar con deriva aceptable. Estas curvas ilustran cómo optimizar el proceso
de pulverización agrícola por botalón, sugiriendo para ello cambios en las variables que
conocen y manejan los aplicadores (condiciones ambientales, condiciones operativas y
características asociadas a la pulverizadora).
Por último, en el Capítulo 6, se resumen los resultados más destacados y se presentan
las futuras líneas de investigación que se llevarán a cabo para construir un prototipo a ser
incorporado en pulverizadoras para brindar recomendaciones o controlar en línea la
calidad de la aplicación. / The current agricultural activity faces several challenges: existence of a limited area
of cultivation, growing production demand due to the increase in the world population,
need for adaptation to adverse climates, replacement of nutrients by fertilization, pest
control, among others. Some of these challenges are overcome with precision agriculture,
that is oriented towards the application of phytosanitary products efficiently. To this end,
new technologies associated with the products and equipment that apply them are
introduced. The effectiveness of phytosanitary products depends strongly on the
applicator's ability to regulate spraying so that the product can reach the target site in the
desired amount. The loss of the compounds that are not deposited in the desired place is
called drift, and it can be up to 30% of the applied product. Its minimization is a growing
concern to ensure the health of the operator, protect the environment, achieve efficient crop
protection and transform the spraying of phytosanitary products into a sustainable activity.
For this reason, the general objective of this thesis is to develop a validated mathematical
model capable to adequately predict the drift resulting from phytosanitary applications
using boom sprayers. In addition to its predictive capacity, the model must: a) require a low
computation time for its resolution, b) have a minimum number of adjustment parameters
and adequately predict the drift for wide operating windows and c) have as input data,
variables of easy measurement or knowledge (i.e., the usual ones used by the pulverization
operators). These features allow the model to be coupled to spray machines and provide
operating recommendations or control variables online to minimize drift.
Chapter 1 presents concepts about the phytosanitary spraying process by boom
sprayers and the state of the Argentinean agricultural machinery.
Chapter 2 describes the atomization process and the nozzles generally used in the
terrestrial application of phytosanitary products. In addition, a mathematical model is
developed that satisfactorily predicts the size distribution of drops atomized by agricultural
nozzles, using input variables that match those that the applicator usually selects.
In Chapter 3, a detailed review of the mathematical models available in the literature
is made in order to compare advantages and disadvantages of each modeling approach.
Finally, it is concluded that there is need to develop a new model able to predict the
pulverization quality, to have a low computational cost and to solve simultaneously the
processes of atomization, displacement, evaporation and deposition of drops.
In Chapter 4, a mathematical model is developed to predict the spray drift
corresponding to a nozzle. The model is validated against experimental field data, without
the need to incorporate adjustable parameters. Subsequently, a sensitivity analysis of
environmental and operational variables on drift is performed. It was observed that the use
of an averaged wind speed (based on the population of drops in flight) considerably reduces
the computational time without losing precision.
In Chapter 5, the mathematical model presented in the previous chapter is extended
to the pulverization with multiple nozzles. In addition, dispersion effects of the drops caused
by the turbulence of the ambient air are also incorporated. In this case, it was necessary to
adjust two parameters related to the dispersion. The model was validated against
experimental field data reported by different authors. Once the complete model was
validated, operational curves were defined to make operational recommendations to
reduce the drift. These curves illustrate how to optimize the process of pulverization by
boom sprayers, suggesting changes in the variables handled by the applicators
(environmental conditions, operating conditions and characteristics associated with the
sprayer).
Finally, in Chapter 6, the most outstanding results are summarized and the future
research to build a prototype to be incorporated in boom sprayers is presented aiming to
provide recommendations or control the pulverization quality in real time.
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