
In the present day, interest in health and the consumption of chemical-free food has been steadily increasing, particularly in homegrown produce such as Phoenix oyster mushrooms (Pleurotus pulmonarius), which are highly nutritious and suitable for weight control. However, small-scale mushroom cultivation often faces challenges related to unsuitable environmental conditions, such as unstable temperature and humidity, which affect the growth and quality of the mushrooms. The development of an automatic temperature and humidity control system plays a crucial role in addressing these issues by utilizing sensor technology to monitor and adjust environmental conditions with precision. This helps enhance production efficiency, reduce human errors in manual control, and promote safe food production at the household level. Additionally, it helps lower production costs and supports the concept of sustainable living. The adoption of this technology is considered an important innovation in improving the quality of mushroom cultivation and increasing sustainability in food production.
ในปัจจุบัน ความสนใจในสุขภาพและการบริโภคอาหารปลอดสารพิษได้เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ผู้บริโภคจำนวนมากเริ่มมองหาอาหารที่สดใหม่และปลอดภัย โดยเฉพาะอาหารที่สามารถผลิตได้เองในครัวเรือน หนึ่งในอาหารยอดนิยมที่ตอบโจทย์กลุ่มคนรักสุขภาพคือ “เห็ดนางฟ้าภูฐาน” ซึ่งเป็นเห็ดที่มีคุณค่าทางโภชนาการสูง อุดมไปด้วยโปรตีน วิตามิน และแร่ธาตุที่จำเป็นต่อร่างกาย อีกทั้งยังมีแคลอรี่ต่ำและย่อยง่าย เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการควบคุมน้ำหนักหรือรักษาสุขภาพและยังสามารถตอบโจทย์ทั้งการผลิตอาหารเพื่อบริโภคเองและการสร้างรายได้เสริม อย่างไรก็ตามการเพาะเห็ดในโรงเรือนขนาดเล็กมักเผชิญกับปัญหาสภาพแวดล้อมที่ไม่เหมาะสม โดยเฉพาะเรื่องอุณหภูมิและความชื้นที่เป็นปัจจัยสำคัญต่อการเจริญเติบโตของเห็ด เนื่องจากเห็ดนางฟ้าภูฐานต้องการอุณหภูมิและความชื้นที่เหมาะสมในแต่ละช่วงของการเพาะปลูก เช่น การควบคุมอุณหภูมิและความชื้นที่ไม่เสถียร ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อการเจริญเติบโตและคุณภาพของเห็ด สภาพอากาศที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและข้อจำกัดในการควบคุมสภาพแวดล้อมในโรงเรือนแบบดั้งเดิมอาจทำให้เกิดความยุ่งยากและไม่แม่นยำ อีกทั้งยังใช้เวลาและแรงงานสูง ทำให้เกิดความต้องการเทคโนโลยีที่ช่วยจัดการและควบคุมสภาพแวดล้อมได้อย่างแม่นยำ จึงเป็นที่มาของการพัฒนาระบบควบคุมอุณหภูมิและความชื้นอัตโนมัติในโรงเรือนเห็ดขนาดเล็ก ระบบควบคุมอัตโนมัตินี้ช่วยลดความซับซ้อนของการจัดการโรงเรือน โดยใช้เทคโนโลยีเซ็นเซอร์ตรวจวัดอุณหภูมิและความชื้น และส่งข้อมูลไปยังตัวควบคุมเพื่อปรับสภาพแวดล้อมให้เหมาะสมกับความต้องการของเห็ดนางฟ้าโดยอัตโนมัติ เช่น การเปิด-ปิดพัดลม ระบายอากาศ หรือการเพิ่มความชื้นผ่านสปริงเกอร์แบบละอองน้ำละเอียด นอกจากนี้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการเจริญเติบโตของเห็ดแล้ว ยังช่วยลดความผิดพลาดจากการควบคุมด้วยมือ นอกจากนี้ ความสำคัญของระบบควบคุมอัตโนมัติไม่เพียงแต่อำนวยความสะดวกให้กับผู้เพาะเห็ด แต่ยังช่วยส่งเสริมการผลิตอาหารเพื่อสุขภาพในระดับครัวเรือน ผู้เพาะปลูกสามารถผลิตอาหารคุณภาพสูงได้ด้วยตนเอง ลดการพึ่งพาอาหารจากภายนอกที่อาจมีสารเคมีปนเปื้อน และยังช่วยสนับสนุนแนวคิดการบริโภคอาหารที่ปลอดภัยและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม อีกทั้งยังช่วยลดต้นทุนและส่งเสริมการพึ่งพาตนเองในครัวเรือนด้วยเหตุนี้ระบบควบคุมอุณหภูมิและความชื้นอัตโนมัติในโรงเรือนเห็ดนางฟ้าภูฐานในครัวเรือนขนาดเล็กจึงถือเป็นนวัตกรรมที่มีบทบาทสำคัญในการยกระดับการเพาะเห็ดให้มีคุณภาพ ช่วยแก้ปัญหาที่พบในวิธีการเพาะแบบดั้งเดิม และสนับสนุนการใช้ชีวิตที่ยั่งยืนในครัวเรือนอย่างแท้จริง

วิทยาลัยเทคโนโลยีและนวัตกรรมวัสดุ
-

คณะวิทยาศาสตร์
In this paper, Vanadium dioxide (VO2) thin-film devices with two different use cases have been redesigned to introduce an asymmetrical resonant cavity structure. The structure is designed with the goal of enhancing the optical performance of the central VO2 layer and has an anti-reflection property in the cold state. The advantages and limitations of such a design are discussed.

คณะวิศวกรรมศาสตร์
This cooperative education project aims to enhance the efficiency of Hydrogen Manufacturing Unit 2 (HMU-2) and Pressure Swing Adsorption 3 (PSA-3) by using AVEVA Pro/II process modeling and a Machine Learning model for process simulation. The study found that the AVEVA Pro/II model predicted outcomes with deviations ranging from 0–35%, including a hydrogen flow rate deviation from the PSA unit of 12%, exceeding the company’s acceptable limit of 10%. To address this, a Machine Learning model based on the Random Forest algorithm was developed with hyperparameter tuning. The Machine Learning model demonstrated high accuracy, achieving Mean Squared Errors (MSE) of 8.48 and 0.18 for process and laboratory data, respectively, and R-squared values of 0.98 and 0.88 for the same datasets. It outperformed the AVEVA Pro/II model in predicting all variables and reduced the hydrogen flow rate deviation to 4.75% and 1.35% for production rates of 180 and 220 tons per day, respectively. Optimization using the model provided recommendations for process adjustments, increasing hydrogen production by 7.8 tons per day and generating an additional annual profit of 850,966.23 Baht.