Giới thiệu dự án

Ngành nông nghiệp Việt Nam đang giữ vị thế chiến lược trên thị trường quốc tế khi có mặt tại hơn 180 quốc gia và vùng lãnh thổ, đứng thứ 2 khu vực Đông Nam Á và thứ 15 trên thế giới về kim ngạch xuất khẩu. Tuy nhiên, theo các khảo sát chuyên ngành, hơn 70% hoạt động canh tác trong nước vẫn phụ thuộc vào phương thức thủ công truyền thống. Thực trạng này khiến năng suất cây trồng chịu ảnh hưởng nặng nề bởi biến đổi khí hậu toàn cầu, dịch bệnh khó kiểm soát và chi phí nhân công tăng cao.

+-------------------------------------------------------------------------+
|                  HỆ THỐNG NHÀ KÍNH THÔNG MINH IOT & PLC                 |
|                                                                         |
|  [Cảm biến: T, RH, Soil] ---> [PLC Siemens S7-1200] ---> [Mạch động lực]|
|                                      │                         │        |
|                                (Ethernet/TCP)            (Quạt, Bơm,    |
|                                      ▼                    Rèm, Đèn)     |
|                            [C# Gateway Service]                         |
|                                      │                                  |
|                                 (HTTPS/WSS)                             |
|                                      ▼                                  |
|                         [Firebase Realtime Database]                    |
|                                      │                                  |
|                                 (REST / JSON)                           |
|                                      ▼                                  |
|                         [Giao diện Web Server / SCADA]                  |
+-------------------------------------------------------------------------+

Vấn đề cốt lõi đặt ra là các mô hình nhà kính hiện nay thường thiếu khả năng giám sát từ xa đa nền tảng, chưa tối ưu hóa việc điều tiết vi khí hậu tự nhiên và khó linh hoạt cấu hình theo từng chu kỳ sinh trưởng của cây. Nhằm giải quyết triệt để bài toán này, đồ án tốt nghiệp "Hệ Thống Giám Sát Và Điều Khiển Nhà Kính Thông Minh Qua Web Server" của nhóm tác giả Trần Gia Huy và Nguyễn Văn Trường An (Khoa Điện - Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM) dưới sự hướng dẫn của TS. Trần Mạnh Sơn đã được nghiên cứu và phát triển toàn diện.

Mục tiêu cụ thể của dự án bao gồm:

  1. Thiết kế và thi công hoàn chỉnh mô hình cơ khí nhà kính tích hợp hệ thống làm mát Cooling Pad, quạt thông gió, tưới nhỏ giọt, rèm chắn sáng và đèn LED quang hợp.
  2. Thiết kế tủ điện điều khiển công nghiệp sử dụng bộ điều khiển lập trình logic PLC Siemens S7-1200 (CPU 1214C AC/DC/RLY), đảm bảo khả năng vận hành tự động ổn định và an toàn.
  3. Xây dựng phần mềm trung gian trên nền tảng C# kết nối PLC với cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase Realtime Database.
  4. Thiết kế giao diện Web Server trực quan, hỗ trợ giám sát thông số môi trường, điều khiển chế độ Thủ công (Manual) / Tự động (Auto) và lập trình kịch bản sinh trưởng theo thời gian thực.
  5. Thử nghiệm thực tế trồng rau cải ngọt (Brassica integrifolia), đánh giá sai số cảm biến và tốc độ đáp ứng của cơ cấu chấp hành.

Hệ thống hướng tới kết quả định lượng: giảm nhiệt độ trong nhà kính từ 8°C đến 10°C bằng phương pháp làm mát bay hơi tự nhiên, duy trì độ ẩm đất trong ngưỡng tối ưu 60% – 80%, giảm 40% chi phí nhân công chăm sóc và tiết kiệm 30% lượng nước tưới tiêu. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào mô hình thực nghiệm khép kín vi khí hậu, phục vụ việc kiểm chứng thuật toán điều khiển và truyền thông mạng công nghiệp kết hợp công nghệ điện toán đám mây.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu tiến hành đánh giá chi tiết các giải pháp nhà kính hiện có trên thị trường để xác định cấu trúc tối ưu:

Tiêu chí so sánh Nhà kính truyền thống Hệ thống IoT vi điều khiển (ESP32/Arduino) Hệ thống tích hợp PLC S7-1200 & Web Server (Đề tài)
Độ ổn định công nghiệp Không có (Hoàn toàn thủ công) Thấp (Dễ treo, chịu nhiễu công nghiệp kém) Rất cao (Chuẩn công nghiệp, MTBF > 50.000 giờ)
Giám sát từ xa Không hỗ trợ Có (Qua App Blynk/Web đơn giản) Đa nền tảng (SCADA nội bộ + Cloud Web Server)
Khả năng mở rộng I/O Không Bị giới hạn chân GPIO Rất cao (Hỗ trợ module mở rộng Signal Board/SM)
Xử lý tín hiệu Analog Không Độ phân giải ADC 10-12 bit, sai số lớn ADC công nghiệp 12-16 bit, tuyến tính hóa chuẩn xác
Chi phí triển khai Rất thấp ban đầu, chi phí vận hành cao Thấp Trung bình – Hiệu quả kinh tế lâu dài

Yêu cầu người dùng được phân loại theo mô hình MoSCoW:

  • Must have (Bắt buộc): Đo đạc chính xác nhiệt độ, độ ẩm không khí và độ ẩm đất; điều khiển tự động bơm tưới, quạt hút, tấm cooling pad, đèn LED và động cơ kéo rèm; chuyển đổi tín hiệu analog chuẩn xác.
  • Should have (Nên có): Cấu hình ngưỡng môi trường theo giai đoạn sinh trưởng của cây; chuyển đổi linh hoạt chế độ Auto/Manual trực tiếp trên Web và tủ điều khiển.
  • Could have (Có thể có): Lưu trữ biểu đồ lịch sử cảm biến theo thời gian thực trên Cloud; giao diện SCADA nội bộ song song Web.
  • Won't have (Chưa thực hiện đợt này): Nhận diện sâu bệnh bằng camera AI và hệ thống châm phân dinh dưỡng tự động NPK.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc hệ thống được phân lớp rõ ràng nhằm tối ưu tính độc lập và khả năng bảo mật:

  • Tầng cảm biến và chấp hành (Field Level): Cảm biến nhiệt độ - độ ẩm không khí (ngõ ra analog), cảm biến độ ẩm đất chuyên dụng có đầu dò chống ăn mòn điện hóa; rơ le trung gian, van điện từ, động cơ kéo rèm DC, bơm chìm 12VDC, quạt hút 220VAC.
  • Tầng điều khiển trung tâm (Control Level): PLC Siemens S7-1200 CPU 1214C AC/DC/RLY xử lý logic thời gian thực với chu kỳ quét vòng (Scan Cycle) từ 1ms – 10ms.
  • Tầng truyền thông và chuyển tiếp (Gateway Level): Ứng dụng C# viết trên Visual Studio giao tiếp với PLC qua giao thức Ethernet S7 Protocol, đọc/ghi trực tiếp vùng nhớ Data Block (DB) và đồng bộ hóa với Firebase Realtime Database qua REST API/WebSocket.
  • Tầng hiển thị và tương tác (Management Level): Giao diện Web Client xây dựng bằng HTML5, CSS3, JavaScript (kết hợp thư viện Chart.js), truy cập an toàn qua giao thức HTTPS.
+-------------------------------------------------------------------------------+
|                           BẢN ĐỒ DỮ LIỆU NO-SQL (JSON TREE)                   |
+-------------------------------------------------------------------------------+
| {                                                                             |
|   "Greenhouse": {                                                             |
|     "Sensors": {                                                              |
|       "Temperature": 28.5,        // °C (Đo từ cảm biến analog)              |
|       "Humidity_Air": 75.2,       // % RH                                     |
|       "Humidity_Soil": 68.0       // %                                        |
|     },                                                                        |
|     "Actuators": {                                                            |
|       "CoolingPad_Pump": true,    // Trạng thái Bơm Cooling                   |
|       "Exhaust_Fan": true,        // Trạng thái Quạt hút                      |
|       "Irrigation_Pump": false,   // Trạng thái Bơm tưới                      |
|       "Grow_Light": false,        // Trạng thái Đèn LED                       |
|       "Shade_Curtain": "OPEN"     // Trạng thái Rèm                           |
|     },                                                                        |
|     "Control_Mode": "AUTO",       // "AUTO" | "MANUAL"                        |
|     "Growth_Stage": "VEGETATIVE"  // Giai đoạn sinh trưởng                    |
|   }                                                                           |
| }                                                                             |
+-------------------------------------------------------------------------------+

Methodology

Dự án áp dụng mô hình phát triển V-Model kết hợp các giai đoạn Agile Sprint linh hoạt, chia làm các mốc triển khai chính:

  • Mốc 1 (Tuần 1 - 4): Nghiên cứu lý thuyết vi khí hậu nhà kính, phân tích điều kiện sinh trưởng của rau họ cải; lựa chọn cấu hình phần cứng PLC, thiết bị đo lường và động lực.
  • Mốc 2 (Tuần 5 - 8): Thiết kế 3D khung cơ khí và hệ thống thông gió trên phần mềm SolidWorks; tính toán bố trí tủ điện và vẽ sơ đồ nguyên lý nối dây.
  • Mốc 3 (Tuần 9 - 14): Lập trình khối hàm PLC trong TIA Portal; thi công lắp ráp tủ điện, kéo rèm, máng nước cooling pad và đường ống tưới nhỏ giọt.
  • Mốc 4 (Tuần 15 - 18): Lập trình ứng dụng Gateway C# và phát triển giao diện Web Server; tích hợp toàn diện hệ thống OT-IT.
  • Mốc 5 (Tuần 19 - 22): Vận hành thử nghiệm trồng cây cải ngọt thực tế trong 10 ngày, thu thập số liệu, tối ưu giải thuật điều khiển và hoàn thiện báo cáo.

Chiến lược quản trị rủi ro đặt tính an toàn lên hàng đầu: Nếu mất kết nối Internet, PLC độc lập duy trì chế độ tự động tại chỗ theo các thông số cấu hình cuối cùng được lưu trong bộ nhớ Non-volatile Retentive Memory.

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình thu thập và xử lý tín hiệu analog từ cảm biến được lập trình bằng ngôn ngữ Structured Text (SCL) và Ladder trên phần mềm TIA Portal theo định lý Thales để quy đổi dải giá trị ADC chuẩn công nghiệp $0 - 27648$ về giá trị thực tế:

$$\text{Giá trị thực} = \frac{Y \cdot (b - a)}{27648} + a$$

Trong đó:

  • $Y$: Giá trị nguyên đọc từ ngõ vào Analog Input (IW64, IW66).
  • $a, b$: Giới hạn đo dưới và giới hạn đo trên của dải cảm biến ($0^\circ\text{C} - 100^\circ\text{C}$ đối với nhiệt độ, $0% - 100%$ đối với độ ẩm).
// SCL Code: Xử lý chuẩn hóa và chuyển đổi tín hiệu Analog trong PLC S7-1200
#Temp_Raw := "AI_Temperature_Raw"; // Đọc ngõ vào IW64 (0 - 27648)
#Soil_Raw := "AI_SoilMoisture_Raw"; // Đọc ngõ vào IW66 (0 - 27648)

// Chuẩn hóa và tỷ lệ hóa tín hiệu Nhiệt độ
#Normalized_Temp := NORM_X(MIN := 0, VALUE := #Temp_Raw, MAX := 27648);
"DB_Sensors".Temperature := SCALE_X(MIN := 0.0, VALUE := #Normalized_Temp, MAX := 100.0);

// Chuẩn hóa và tỷ lệ hóa tín hiệu Độ ẩm đất
#Normalized_Soil := NORM_X(MIN := 0, VALUE := #Soil_Raw, MAX := 27648);
"DB_Sensors".Soil_Moisture := SCALE_X(MIN := 0.0, VALUE := #Normalized_Soil, MAX := 100.0);

// Giải thuật logic điều khiển tưới nhỏ giọt tự động
IF "DB_Config".Mode_Auto THEN
    IF "DB_Sensors".Soil_Moisture < "DB_Config".Soil_Moisture_Min THEN
        "DQ_Pump_Irrigation" := TRUE; // Bật bơm tưới
    ELSIF "DB_Sensors".Soil_Moisture >= "DB_Config".Soil_Moisture_Max THEN
        "DQ_Pump_Irrigation" := FALSE; // Tắt bơm tưới
    END_IF;
END_IF;

Cầu nối truyền thông giữa PLC và Firebase Realtime Database được lập trình bằng C# trên Visual Studio sử dụng thư viện S7.Net:

// C# Gateway Service: Cầu nối đọc dữ liệu PLC S7-1200 và đẩy lên Firebase
using System;
using System.Threading.Tasks;
using S7.Net;
using FireSharp.Config;
using FireSharp.Interfaces;

public class PlcGatewayService
{
    private static Plc plc = new Plc(CpuType.S71200, "192.168.0.1", 0, 1);
    private static IFirebaseClient firebaseClient;

    public static async Task Main(string[] args)
    {
        IFirebaseConfig config = new FirebaseConfig
        {
            AuthSecret = "YOUR_FIREBASE_SECRET_KEY",
            BasePath = "https://smart-greenhouse-iot-default-rtdb.firebaseio.com/"
        };
        firebaseClient = new FireSharp.FirebaseClient(config);

        plc.Open();
        while (plc.IsConnected)
        {
            // Đọc dữ liệu vùng nhớ DB1 từ PLC
            var currentTemp = (float)plc.Read("DB1.DBD0");
            var currentHumidity = (float)plc.Read("DB1.DBD4");
            var currentSoil = (float)plc.Read("DB1.DBD8");

            var payload = new {
                Temperature = Math.Round(currentTemp, 1),
                Humidity_Air = Math.Round(currentHumidity, 1),
                Humidity_Soil = Math.Round(currentSoil, 1),
                Timestamp = DateTime.UtcNow.ToString("o")
            };

            // Đẩy dữ liệu realtime lên Firebase NoSQL Database
            await firebaseClient.SetAsync("Greenhouse/LiveSensors", payload);
            await Task.Delay(500); // Tần suất quét 500ms
        }
    }
}

Testing và validation

Hệ thống đã trải qua các bài kiểm thử nghiêm ngặt trong điều kiện thực tế:

  • Kiểm thử thời gian đáp ứng (Response Latency): Lệnh điều khiển gửi từ giao diện Web đến khi rơ le đầu ra trên PLC đóng cắt đạt độ trễ trung bình $280\text{ms} \pm 40\text{ms}$ qua mạng Wi-Fi tiêu chuẩn.
  • Kiểm thử độ tin cậy kết nối (Fail-safe Network Loss): Khi ngắt cáp mạng Ethernet hoặc ngắt kết nối Internet trong 2 giờ, hệ thống PLC vẫn duy trì điều khiển tự động 100% chính xác theo giá trị cảm biến đo đạc tại chỗ.
  • Kiểm thử độ bền cảm biến: Cảm biến độ ẩm đất đầu dò chống ăn mòn hoạt động liên tục trong môi trường đất ẩm mà không bị hiện tượng phân cực hóa hay oxy hóa điện cực.
  • Thống kê lỗi (Bug Tracking): Phát hiện và xử lý 100% các lỗi xung đột địa chỉ vùng nhớ Data Block và hiện tượng race condition giữa nút bấm vật lý tại tủ điện với lệnh điều khiển từ Web.

Kết quả đạt được

Hệ thống đã được ứng dụng thử nghiệm thực tế trong chu kỳ 10 ngày trồng rau cải ngọt (Brassica integrifolia) tại mô hình thí nghiệm:

Thông số đo lường Giai đoạn cây con (Ngày 1 - 4) Giai đoạn phát triển thân lá (Ngày 5 - 10) Mức độ đáp ứng thiết kế
Nhiệt độ cài đặt $24^\circ\text{C} - 28^\circ\text{C}$ $22^\circ\text{C} - 27^\circ\text{C}$ Đạt $100%$ (Duy trì ổn định $25.5^\circ\text{C}$)
Độ ẩm không khí $70% - 85%$ $65% - 75%$ Đạt $98.5%$ (Nhờ kết hợp quạt hút và cooling pad)
Độ ẩm đất $65% - 75%$ $70% - 80%$ Đạt $99.2%$ (Tưới nhỏ giọt bổ sung chính xác)
Tỷ lệ nảy mầm $96.0%$ N/A Vượt mục tiêu ban đầu ($>90%$)
Tình trạng sinh trưởng Lá mầm phát triển đều Thân mập, rễ phát triển sâu, không sâu bệnh Cây phát triển đồng đều, không bị dập lá 
BIỂU ĐỒ ĐÁP ỨNG THÔNG SỐ VI KHÍ HẬU TRONG 24H CANH TÁC
(°C, %RH)
100 ┼─────────────────────────────────────────────── Độ ẩm đất (68-75%)
 80 ┼───────────────────╭────────╮─────────────────── Độ ẩm không khí (65-80%)
 60 ┼──────────────────╭╯        ╰╮──────────────────
 40 ┼─────────────────╭╯          ╰╮─────────────────
 20 ┼─────────────────╯            ╰───────────────── Nhiệt độ nhà kính (24-27°C)
  0 ┼────┬────┬────┬────┬────┬────┬────┬────┬────┬────
   00h  03h  06h  09h  12h  15h  18h  21h  24h (Thời gian)

Đổi mới và đóng góp

  1. Kiến trúc tích hợp Hybrid OT-IT hoàn chỉnh: Đề tài kết nối thành công thiết bị điều khiển công nghiệp tiêu chuẩn (PLC S7-1200) với nền tảng điện toán đám mây Firebase Realtime Database và giao diện Web hiện đại, loại bỏ sự phụ thuộc vào các phần mềm SCADA thương mại đắt đỏ mà vẫn đảm bảo tính bảo mật và tốc độ cao.
  2. Cơ chế quản lý cây trồng đa giai đoạn (Dynamic Multi-Stage Profile): Khác biệt với các hệ thống thông thường chỉ có ngưỡng cố định, hệ thống cho phép người dùng định cấu hình các profile sinh trưởng (cây con, phát triển, ra hoa, thu hoạch) với các setpoint vi khí hậu độc lập.
  3. Giải pháp làm mát bay hơi tự nhiên hiệu suất cao: Ứng dụng tấm làm mát Cooling Pad kết hợp quạt hút thông gió công nghiệp giúp hạ nhanh nhiệt độ từ 8°C đến 10°C, giảm hơn 60% năng lượng tiêu thụ so với việc sử dụng hệ thống máy lạnh hoặc máy nén cưỡng bức.
  4. Độ tin cậy phần cứng vượt trội: Việc lựa chọn thiết bị công nghiệp giúp hệ thống có khả năng hoạt động liên tục 24/7 trong môi trường có độ ẩm cao, bụi bẩn mà không xảy ra sự cố sập vi điều khiển.

Ứng dụng thực tế và triển khai

+-------------------------------------------------------------------------+
|                  LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI THỰC TẾ (ROADMAP)                  |
+-------------------------------------------------------------------------+
| [Giai đoạn 1: Pilot Model]  ---> Hoàn thiện mô hình thử nghiệm tại Lab  |
|                                  và canh tác rau ngắn ngày (Đã xong)    |
|                                                                         |
| [Giai đoạn 2: Field Test]   ---> Chuyển giao trang trại nông nghiệp sạch|
|                                  quy mô 100 - 500m² tại Củ Chi / Đà Lạt |
|                                                                         |
| [Giai đoạn 3: Commercial]   ---> Sản xuất module tủ điều khiển Plug-and-|
|                                  Play, hỗ trợ mở rộng qua LoRa/RS485    |
+-------------------------------------------------------------------------+

Hệ thống có khả năng triển khai linh hoạt trong nhiều điều kiện thực tế:

  • Nông nghiệp đô thị (Urban Agriculture): Lắp đặt trên sân thượng, ban công nhà phố với giao diện quản lý trên điện thoại thông minh, không tốn thời gian chăm sóc thủ công.
  • Trang trại nông sản hữu cơ công nghệ cao: Triển khai cho các vùng trồng dâu tây, hoa lan, rau thủy canh tại Đà Lạt, Lâm Đồng hoặc các tỉnh đồng bằng sông Cửu Long.
  • Trung tâm nghiên cứu giống cây trồng: Phục vụ các viện sinh học nông nghiệp theo dõi chính xác phản ứng của thực vật với từng điều kiện vi khí hậu.

Phân tích hiệu quả đầu tư (Cost-Benefit Analysis): Đối với một nhà kính quy mô $200\text{m}^2$, chi phí đầu tư ban đầu ước tính khoảng 35 - 45 triệu VNĐ cho toàn bộ hệ thống điều khiển và chấp hành. Với mức tiết kiệm 40% chi phí nhân công (tương đương 3.500.000 VNĐ/tháng) và tăng 25% tỷ lệ nông sản đạt tiêu chuẩn loại 1, thời gian hoàn vốn đầu tư (ROI) ước tính chỉ từ 12 đến 16 tháng.

Hạn chế và hướng phát triển

Mặc dù đã hoàn thành toàn diện các mục tiêu đề ra, đề tài vẫn ghi nhận một số điểm cần tiếp tục hoàn thiện:

  • Hạn chế kỹ thuật: Chưa tích hợp cảm biến đo nồng độ $CO_2$, cảm biến đo độ dẫn điện EC và độ pH của đất; hệ thống châm phân vi lượng dinh dưỡng tự động chưa được đưa vào mô hình phần cứng đợt này.
  • Hướng phát triển tương lai:
    1. Tích hợp Module xử lý ảnh AI Edge (sử dụng Jetson Nano hoặc Raspberry Pi chạy mô hình YOLOv8) gắn camera xoay 360° để phát hiện sớm sâu bệnh và tình trạng vàng lá của cây trồng.
    2. Mở rộng truyền thông không dây tầm xa chuẩn LoRaWAN để kết nối nhiều cụm nhà kính phân tán về một trạm điều khiển trung tâm duy nhất.
    3. Ứng dụng nguồn năng lượng tái tạo Solar Hybrid kết hợp bộ lưu điện UPS giúp hệ thống vận hành liên tục ngay cả khi mất điện lưới cục bộ.
  • Bài học kinh nghiệm: Cần chú trọng việc thiết kế cách ly quang học giữa mạch điều khiển tín hiệu nhỏ (24VDC/5VDC) và mạch động lực công suất lớn (220VAC) nhằm loại bỏ triệt để xung nhiễu điện từ cảm ứng.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên ngành Kỹ thuật Điều khiển & Tự động hóa / Cơ điện tử: Nắm bắt quy trình thiết kế chuẩn công nghiệp từ phần cứng, tủ điện đến lập trình PLC S7-1200 trên TIA Portal và tích hợp Cloud.
  • Kỹ sư phần mềm và IoT Developer: Có được tài liệu tham khảo thực tế về phương thức kết nối giữa hệ thống điều khiển công nghiệp (OT) với các nền tảng Web hiện đại (IT) qua C# và Firebase.
  • Chủ trang trại và doanh nghiệp nông nghiệp: Sở hữu giải pháp tự động hóa tin cậy cao với chi phí hợp lý, nâng cao năng suất cây trồng và giảm thiểu rủi ro thời tiết.
  • Cộng đồng nghiên cứu khoa học: Cung cấp bộ dữ liệu thực nghiệm về vi khí hậu và quy trình vận hành nhà kính làm mát bằng Cooling Pad tại môi trường khí hậu nhiệt đới Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu để triển khai hệ thống là gì?

Hệ thống yêu cầu nguồn điện lưới 220VAC (công suất tùy thuộc vào số lượng quạt và bơm), kết nối mạng Internet qua cáp LAN RJ45 hoặc bộ phát Wi-Fi 4G công nghiệp, và bộ điều khiển PLC Siemens S7-1200 (hoặc các dòng PLC hỗ trợ giao thức Modbus/TCP, S7 Communication).

2. Hệ thống có khả năng mở rộng điều khiển cho nhiều phân khu nhà kính không?

Hoàn toàn có thể. Nhờ kiến trúc module của PLC S7-1200, người dùng chỉ cần gắn thêm các module mở rộng I/O (Signal Module SM1221, SM1223, SM1231) hoặc liên kết mạng giữa nhiều PLC qua mạng truyền thông PROFINET mà không cần thay đổi cấu trúc phần mềm Web Server.

3. Khi mất kết nối Internet, hệ thống có tiếp tục hoạt động an toàn không?

Có. Hệ thống áp dụng nguyên tắc an toàn phân tầng (Decoupled Architecture). Toàn bộ logic điều khiển nhiệt độ, độ ẩm và tưới tiêu được thực thi trực tiếp trên CPU của PLC. Do đó, việc mất mạng Internet chỉ tạm thời làm gián đoạn việc giám sát từ xa trên Web, không ảnh hưởng đến hoạt động tự động tại chỗ của nhà kính.

4. Độ bền của cảm biến độ ẩm đất trong môi trường thực tế như thế nào?

Hệ thống sử dụng cảm biến độ ẩm đất dạng điện dung chuyên dụng với đầu dò phủ hợp kim chống ăn mòn điện hóa cao cấp, giúp nâng cao tuổi thọ hoạt động liên tục trong môi trường đất ẩm từ 2 đến 3 năm, vượt trội so với các loại đầu dò điện trở thông thường (dễ bị oxy hóa sau vài tuần).

5. Chi phí vận hành và bảo trì hàng tháng của hệ thống là bao nhiêu?

Chi phí vận hành rất thấp, chủ yếu bao gồm điện năng tiêu thụ cho quạt thông gió, máy bơm mini và chi phí gói cước Internet 4G (ước tính khoảng 150.000 – 250.000 VNĐ/tháng cho mô hình nhà kính $100\text{m}^2$). Việc bảo trì định kỳ chỉ yêu cầu vệ sinh tấm Cooling Pad và kiểm tra độ sạch của đầu phun tưới nhỏ giọt mỗi quý một lần.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Hệ Thống Giám Sát Và Điều Khiển Nhà Kính Thông Minh Qua Web Server" của sinh viên Trần Gia Huy và Nguyễn Văn Trường An đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả vượt trội trong việc ứng dụng tự động hóa công nghiệp vào nông nghiệp công nghệ cao. Bằng việc kết hợp sự bền bỉ, chính xác của PLC Siemens S7-1200 với tính linh hoạt của nền tảng Web Server và Firebase Cloud, dự án đã giải quyết trọn vẹn bài toán kiểm soát vi khí hậu, tối ưu hóa năng suất cây trồng và tiết kiệm tài nguyên. Đây là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật cao, đồng thời mở ra tiềm năng thương mại hóa và chuyển giao công nghệ ứng dụng rộng rãi cho nền nông nghiệp số tại Việt Nam. Quý độc giả, sinh viên và doanh nghiệp quan tâm có thể tiếp tục nghiên cứu, mở rộng giải pháp để cùng xây dựng nền nông nghiệp bền vững và hiện đại.