- This topic is empty.
-
AuthorPosts
-
2025-04-01 at 6:53 pm #2420
Do Kyong Kim
KeymasterSMART MICROALGAE FARM FOR BLUE CARBON
Name: Lê Trần Ngọc Sang
Student ID: 41901023
Phone: 0333398643
Technical Advisor: APE (ASEAN Plus Expert) – Mr. Kim Do Kyong
Study Topic: Smart Microalgae Farm for Blue Carbon
Study Period: April 1, 2025 – August 30, 2025 (5 months)
1. Objectives
-
Understand the technical structure of smart sensor and IoT-based microalgae cultivation systems
-
Learn how to develop predictive models for CO₂ absorption using AI and big data
-
Gain skills in configuring controlled environments and experimental hardware for algae growth
-
Evaluate the feasibility of using microalgae cultivation as a model for carbon credit and blue carbon development
2. Study Content and Core Technologies
A. Key Technical Focus Areas
-
Sensor and control systems: ESP32, temperature sensor, pH sensor, dissolved oxygen sensor, turbidity sensor, light sensor, nutrient sensors
-
AI and big data: Designing and analyzing predictive models for carbon absorption
-
Hardware integration: Air/water pumps, LED grow lights, camera, CO₂ injection, and control units
B. Data Processing Tools
-
Python (for data collection and preprocessing)
-
TensorFlow or PyTorch (for building machine learning models)
3. Study Timeline
Month Focus April Study the basics of blue carbon, microalgae biology, and carbon credit systems May Practice connecting IoT sensors (ESP32, water quality sensors) and setting up control modules June Learn and implement predictive modeling using AI and big data July Integrate hardware and conduct simulation-based experiments August Summarize results, prepare the final report, and incorporate feedback from APE Kim Do Kyong
4. Experimental and Development Plan
-
Set up a 20-liter indoor microalgae cultivation tank
-
Integrate sensor and control systems for real-time monitoring
-
Analyze sensor data to evaluate CO₂ absorption
-
Simulate environment optimization using AI-driven automation
5. Expected Outcomes and Applications
-
Create a working model for CO₂ reduction using clean technology
-
Assess the commercial potential of carbon credit-linked algae systems
-
Propose a technical framework applicable to GSF and ASEAN-Korea cooperation programs
-
Expand the model into a practical training and education tool for students and young researchers
6. Mentoring and Guidance
-
Weekly technical mentoring sessions with APE Kim Do Kyong (online or hybrid)
-
Monthly progress reporting and feedback sessions
-
Final presentation and comprehensive report submission by the end of August 2025
SMART MICROALGAE FARM FOR BLUE CARBON
Họ tên: Lê Trần Ngọc Sang
Mã số sinh viên: 41901023
Số điện thoại: 0333398643
Cố vấn kỹ thuật: APE (ASEAN Plus Expert) – Ông Kim Do Kyong
Chủ đề nghiên cứu: Trang trại vi tảo thông minh phục vụ phát triển Blue Carbon
Thời gian học tập: 01/04/2025 – 30/08/2025 (5 tháng)
1. Mục tiêu
-
Hiểu biết kỹ thuật về hệ thống nuôi vi tảo thông minh ứng dụng cảm biến và IoT
-
Nắm bắt cách xây dựng mô hình dự đoán lượng hấp thụ CO₂ bằng AI và dữ liệu lớn
-
Phát triển kỹ năng thiết lập hệ thống điều khiển môi trường và thiết bị thí nghiệm nuôi tảo
-
Đánh giá khả năng ứng dụng mô hình vi tảo trong thị trường tín chỉ carbon và phát triển blue carbon
2. Nội dung học tập và công nghệ chính
A. Các chủ đề kỹ thuật trọng tâm
-
Cảm biến và hệ thống điều khiển: ESP32, cảm biến nhiệt độ, pH, oxy hòa tan, độ đục, ánh sáng, dinh dưỡng
-
AI và dữ liệu lớn: Thiết kế và phân tích mô hình dự đoán hấp thụ CO₂
-
Tích hợp phần cứng: Máy bơm khí/nước, đèn LED trồng cây, camera, bộ phun CO₂ và thiết bị điều khiển
B. Công cụ xử lý và phân tích dữ liệu
-
Python (thu thập và tiền xử lý dữ liệu)
-
TensorFlow hoặc PyTorch (xây dựng mô hình học máy)
3. Lịch trình học tập
Tháng Nội dung học Tháng 4 Nắm vững kiến thức cơ bản về blue carbon, sinh học vi tảo, tín chỉ carbon Tháng 5 Thực hành kết nối cảm biến IoT (ESP32, cảm biến chất lượng nước) và xây dựng hệ thống điều khiển Tháng 6 Học và thực hành xây dựng mô hình dự đoán bằng AI và dữ liệu lớn Tháng 7 Tích hợp phần cứng và tiến hành thí nghiệm mô phỏng Tháng 8 Tổng hợp kết quả, viết báo cáo, nhận phản hồi từ chuyên gia APE Kim Do Kyong
4. Kế hoạch thực nghiệm và phát triển
-
Xây dựng bể nuôi vi tảo trong nhà dung tích 20 lít
-
Tích hợp cảm biến và thiết bị điều khiển để giám sát thời gian thực
-
Phân tích dữ liệu cảm biến để tính toán khả năng hấp thụ CO₂
-
Mô phỏng điều khiển môi trường nuôi tối ưu hóa bằng mô hình AI
5. Kết quả kỳ vọng và ứng dụng
-
Xây dựng mô hình giảm phát thải carbon bằng công nghệ sạch
-
Phân tích khả năng thương mại hóa mô hình gắn với tín chỉ carbon
-
Đề xuất mô hình kỹ thuật áp dụng vào chương trình hợp tác GSF và ASEAN – Hàn Quốc
-
Mở rộng thành chương trình thực hành đào tạo dành cho sinh viên và nghiên cứu viên trẻ
6. Phương pháp hướng dẫn và cố vấn
-
Họp cố vấn kỹ thuật hàng tuần với chuyên gia APE Kim Do Kyong (trực tuyến hoặc kết hợp)
-
Báo cáo tiến độ định kỳ mỗi tháng và nhận phản hồi
-
Trình bày và nộp báo cáo tổng kết vào cuối tháng 8 năm 2025
SMART MICROALGAE FARM FOR BLUE CARBON
이름: Lê Trần Ngọc Sang
학번: 41901023
전화번호: 0333398643
기술자문: APE (ASEAN Plus Expert) – 김도경
스터디 주제: 블루카본 실현을 위한 스마트 미세조류 양식 시스템
스터디 기간: 2025년 4월 1일 ~ 2025년 8월 30일 (5개월)
1. 스터디 목표
-
센서 및 IoT 기반 미세조류 양식 시스템의 기술 구조 이해
-
AI 및 빅데이터를 활용한 CO₂ 흡수 예측 모델 개발 역량 확보
-
미세조류 생육을 위한 제어 환경 및 실험 하드웨어 구성 능력 강화
-
탄소 크레딧 및 블루카본 사업모델로서의 적용 가능성 분석
2. 학습 내용 및 주요 기술 구성
A. 핵심 기술 학습 영역
-
센서 및 제어 시스템: ESP32, 온도 센서, pH 센서, DO 센서, 탁도 센서, 광센서, 영양염 센서
-
AI 및 빅데이터: 탄소 흡수량 예측 모델 설계 및 분석
-
하드웨어 통합: 에어펌프/워터펌프, LED 광원, 카메라, CO₂ 주입 및 제어 장치
B. 데이터 처리 도구
-
Python (데이터 수집 및 전처리)
-
TensorFlow 또는 PyTorch (머신러닝 모델 구축)
3. 학습 일정
월 학습 내용 4월 블루카본, 미세조류 생물학, 탄소 크레딧 시스템에 대한 기초 학습 5월 IoT 센서(ESP32, 수질 센서) 연동 실습 및 제어 모듈 구성 6월 AI 및 빅데이터 기반 CO₂ 예측 모델 학습 및 구현 실습 7월 하드웨어 통합 및 시뮬레이션 기반 실험 수행 8월 결과 종합 및 보고서 작성, APE 김도경 전문가 피드백 반영
4. 실험 및 개발 계획
-
20L급 실내 미세조류 양식 수조 구성
-
센서 및 제어 장치를 활용한 실시간 환경 모니터링 시스템 구축
-
수집 데이터 기반 CO₂ 흡수량 분석 수행
-
AI 기반 자동 환경 제어 시뮬레이션 실험 진행
5. 기대 효과 및 활용 방안
-
청정기술 기반의 CO₂ 감축 모델 구현
-
탄소 크레딧 연계 비즈니스 모델로의 상용화 가능성 평가
-
GSF 및 ASEAN-Korea 협력 프로그램에 적용 가능한 기술 모델 제안
-
대학 및 연구기관 실습 프로그램으로 확장 가능
6. 지도 및 멘토링 방식
-
주 1회 APE 김도경과의 기술 멘토링 진행 (온라인 또는 오프라인 병행)
-
매월 중간 점검 보고서 제출 및 피드백 수렴
-
8월 말 최종 발표 및 종합 보고서 제출 예정
Attachments:
You must be logged in to view attached files. -
-
AuthorPosts
- You must be logged in to reply to this topic.