Değirmenci Dergisi Sayı: 121 Kasım-Aralık 2020

63 KAPAK DOSYASI KASIM-ARALIK 2020 hacimlere sahip konteynerler için geçerli olabilir. Silolar, de- polar, ambarlar, liman ve gemi ambarlarının yanı sıra büyük yığınlar üzerinde yapılan fumigasyon uygulamalarında gaz dengesini sağlamak ve sürdürmek için spesifik eylemler gerekir. J-sistem olarak da adlandırılan basınçlı gaz resirkü- lasyonu veya silo-termosifonlama gibi yöntemler gazın ta- hıl yığını içinde dağılmasına yardımcı olur. Fumigasyon iş- lemlerinin çoğunda izleme noktaları azdır ve ölçüm günde bir kez yapılır. Bu şartlarda fumigant dalgalanmasını fark etmek ve dengenin sağlanıp sürdürülmesini kontrol etmek neredeyse imkansızdır. Basınçlı fumigant resirkülasyonu; yapının tabanında yüksek, tepesinde ise alçak basınç oluş- turur. Bu basınç farklı sızıntıya neden olur. Fumigasyon uy- gulamasını yapanlar bu sızıntıyı koku sayesinde fark eder ve genellikle sızıntıyı azaltmak için resirkülasyon işlemini durdurur. Bu da denge kaybına yol açarak tahılın bazı kı- sımlarının fumigasyon işlemine tabi tutulmaması sonucunu verir. Şekil 4 bu durumu çok iyi göstermektedir. Kablosuz sensörleri, yığın üzerindeki fumigasyonda dü- şük ve yüksek gaz konsantrasyonunu belirleme konusunda da işe yarar. Fosfin havadan ağır olduğu için yere çöker ve yüksek bölümlerde düşük konsantrasyon ölçülür. Gece ve gündüz arasındaki dalgalanma, özellikle de sıcaklığın kont- rol altına alınmadığı depolarda, yığın fumigasyonlarında da gözlenmektedir. Bazen basınçlı resirkülasyon bile gaz dengesini sağlama- ya yetmeyebilir. Ürün yığınındaki yoğunluk farkları hava akımlarını en kolay yollara yöneltir ve bu da bazı bölgelerin daha az gaza maruz kalmasına yol açar. FUMİGASYON PLANI MI TAHMİNİ Mİ? İyi bir planlama her zaman başarılı fumigasyonların par- çasıdır. Ancak günümüzde, Yapay Zeka ve Endüstri 4.0 modellemeleri sayesinde uygulamayı önceden tahmin et- mek ve sanal ortamda düzeltmeler yapmak mümkün. Fu- migasyon algoritmaları, kullanıcı tarafından sağlanan çok sayıda girdinin yanı sıra meteorolojik tahminler ve yerel hava durumunun geçmişini dikkate almaktadır. Her bir silo ve deponun sızıntı geçmişi kaydedilmekte ve daha sonraki uygulamalarda bu verilerden yararlanılmaktadır. Önerilen dozaj ise böcek türlerine ve hatta her bölge için farklı olan direnç istatistiklerine bağlı olarak değişmektedir. Şekil 5, Centaur’un bulut temelli Internet-of-Corps® uygulama- sından alınan bir ekran görüntüsüdür ve fosfin sensörlerin- den gelen güncel ölçüm verileri kullanılarak bir öngörü- cü model ortaya koymaktadır. Şekil 5: Internet-of-Crops® platformu fumigasyonu izleyerek her bir uygulama için zaman bağlı bir tahmin (turuncu alan) ortaya koyar. Kablosuz sensörlerden gelen gerçek ölçümler sisteme yük- lendikçe bunlar da modelin üzerinde gösterilir (kırmızı ve mavi eğriler).