Automation and intelligent water distribution control systems for optimising water use in agricultural irrigation systems

Abstract

The purpose of this study was to analyse the methods of automation, intelligent distribution, and consumption of water in Central Asian irrigation systems using the example of the Kyrgyz Republic. The study considered the use of sensor networks for monitoring water data by Wzzard LRPv and John Deere Operations Centre. The study analysed the work of AquaCrop software for modelling water balance and irrigation optimisation and the use of drones for monitoring the state of water resources and land plots, including Da-Jiang Innovations Phantom 4 Real-Time Kinematic and P4 Multispectral drones. An analysis of the effectiveness of each method revealed considerable water conservation and improved water distribution performance. For the sensor networks, the level of water use in the irrigation system was 85% – with a supply of 1,000 m3, losses amounted to 150 m3. For the software, the water use efficiency was determined to be 70%, considering that the total volume of water supplied was 1,000 m3 and the factual volume of water retained in the root zone of plants was 700 m3. The efficiency of using drones reached 90%, which meant that out of 500 m3 of water filled into the drones for spraying, 450 m3 were evenly distributed, while losses due to evaporation and spraying inaccuracies amounted to 50 cubic metres. The study analysed the capabilities of the Demand Driven Distribution water distribution management system revealed a 25% reduction in pump energy consumption, a 15% reduction in water leaks and a 50% reduction in pipe damage. An analysis of the capabilities of the Siemens Water Leak Finder system revealed that artificial intelligence algorithms accurately detected even minor water leaks of 0.2 litres per second, reducing resource losses by up to 50%. The analysis of the performance characteristics of the Rain Bird controller and the CropX platform revealed an increase in water consumption efficiency and water conservation in Central Asia, which was a major step towards the sustainable development of the agricultural sector in the region.

Метою цього дослідження був аналіз методів автоматизації, інтелектуального розподілу та споживання води в іригаційних системах Центральної Азії на прикладі Киргизької Республіки. У дослідженні розглянуто використання сенсорних мереж для моніторингу водних даних компанією Wzzard LRPv та John Deere Operations Centre. Проаналізовано роботу програмного забезпечення AquaCrop для моделювання водного балансу та оптимізації зрошення, а також використання дронів для моніторингу стану водних ресурсів та земельних ділянок, зокрема дронів Da-Jiang Innovations Phantom 4 Real-Time Kinematic та P4 Multispectral. Аналіз ефективності кожного методу показав значну економію води та покращення показників водорозподілу. Для сенсорних мереж рівень використання води в зрошувальній системі склав 85 % – при подачі 1,000 м3 втрати склали 150 м3. Для програмного забезпечення ефективність використання води була визначена на рівні 70 %, враховуючи, що загальний обсяг поданої води становив 1,000 м3, а фактичний обсяг води, що утримується в кореневій зоні рослин, – 700 м3. Ефективність використання дронів досягла 90 %, що означає, що з 500 м3 води, заправленої в дрони для обприскування, 450 м3 було рівномірно розподілено, а втрати через випаровування і неточності обприскування склали 50 кубічних метрів. Аналіз можливостей системи управління розподілом води Demand Driven Distribution показав зниження енергоспоживання насосів на 25 %, витоків води – на 15 % і пошкоджень труб – на 50 %. Аналіз можливостей системи Siemens Water Leak Finder показав, що алгоритми штучного інтелекту точно виявляють навіть незначні витоки води в 0,2 літра на секунду, скорочуючи втрати ресурсів до 50 %. Аналіз робочих характеристик контролера Rain Bird і платформи CropX показав підвищення ефективності водоспоживання та водозбереження в Центральній Азії, що стало важливим кроком на шляху до сталого розвитку сільськогосподарського сектору регіону.