This research aims to evaluate the efficiency of nano-type oxygen diffusers at different pump power levels in sea bass nursery ponds. The study examines how varying power levels affect dissolved oxygen distribution in the water and their impact on the health, growth, and survival rates of sea bass. The findings indicate that pump power levels influence dissolved oxygen concentration, with the optimal power level improving oxygen distribution in the pond. This enhancement leads to higher survival and growth rates for sea bass. The results provide valuable insights for selecting appropriate oxygen diffusers and pump power levels in fish nursery pond systems. The experiment consisted of two conditions: 1. Without fish – This condition assessed the oxygenation capacity, oxygen transfer coefficient, oxygen transfer rate, and oxygen transfer efficiency of pumps at three different power levels. 2. With fish – This condition evaluated whether the oxygen supplied by pumps at three power levels was sufficient, based on the growth rate and survival rate of the fish in the pond. Blood counts were conducted to assess the immune response. The collected data were statistically analyzed using the RCBD method for the condition without fish and the CRD method for the condition with fish, employing SPSS software.
ประเทศไทยได้ประสบปัญหาในเรื่องของภัยธรรมชาติ ปัญหาการเปลี่ยนเเปลงสภาพภูมิอากาศ โดยเฉพาะปัญหาอุทกภัยและภัยเเล้ง สภาพอากาศแปรปรวน และยังมีปัญหาในด้านการทำประมงที่จำกัดดังนั้นการทำฟาร์มเลี้ยงสัตว์น้ำเเบบลดความเสี่ยงจึงเป็นทางออกในการรักษาความมั่นคงของอาหาร ในปัจจุบันปลาที่สามารถปรับตัวให้อยู่ในน้ำจืดหรือน้ำกร่อยได้และเป็นที่นิยมในการรับประทานได้เเก่ปลากะพงขาว เนื่องจากเลี้ยงง่ายโตเร็ว เนื้อปลารสชาติดี และมีราคาสูงพอคุ้มค่ากับการลงทุน โดยศึกษาจากการใช้อุปกรณ์สร้างออกซิเจนชนิดหัวนาโนบับเบิ้ลเพื่อศึกษาว่าอุปกรณ์ให้ออกซิเจนชนิดหัวนาโนกับขนาดกำลังปั๊มน้ำที่ต่างกันขนาดใดมีความสามารถทำให้ออกซิเจนละลายในน้ำดีมากที่สุด อัตราการถ่ายเทออกซิเจนในน้ำ ค่าสัมประสิทธิ์ออกซิเจนที่ละลายในน้ำได้มีประสิทธิภาพมากที่สุด วัดความเจริญเติบโต อัตรารอดของปลากะพงและภูมิคุ้มกันของปลากะพง ประสิทธิภาพในการให้ ออกซิเจน ในบ่ออนุบาลปลากะพงได้ดีที่สุดและมีผลกระทบน้อยมากที่สุด
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
-
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This project focuses on the development of an automatic license plate recognition system that supports both standard and special license plates in Thailand. By utilizing Machine Learning technology, the system enhances the efficiency of license plate reading. It can process data from both images and videos. Users can register and subscribe to the service, allowing them to send data for processing through RESTful API, WebSocket, and registered IP cameras.
คณะวิทยาศาสตร์
The purpose of this study was to examine and analyze the factors influencing household energy expenditures in Thailand. With sample group of 57,600 households. The findings reveal that the majority of the sample population is male, with an average age of 54.31 years, and most are married. The majority have an education level of primary or secondary school and are primarily Own-account worker (without employee), Private company employee or engaged in other job. In terms of social characteristics, the average household size is 2.71 people. Most residences are located in the Central, Northeastern, and Northern regions with similar proportions, followed by the Southern region and Bangkok, respectively. Most type of dwelling in detached houses, with materials of construction being cement or brick, followed by half concrete and wood. Regarding tenure, almost own dwelling and land, with an average of 2.88 rooms per household. Electricity is available in all households, with an average of 2.30 vehicles per household and an average of 22 electrical appliances per household. Regarding economic characteristics, most respondents have government/state enterprise welfare and receive benefits from the government programs. The majority have never borrow money from government funds. The average communication services of respondents amount to 788.46 THB, while the average household debt stands at 4,760.74 THB. At a significance level of 0.05, the factors influencing household energy expenditures in Thailand include gender, education level, marital status, job, household size, residential region, type of dwelling, material of construction, tenure, number of rooms, number of vehicles, number of electrical appliances, welfare of medical services, receive benefits from the government programs, borrow money from government funds, communication services, and household debt. However, age does not affect household energy expenditures in Thailand. The results of multiple linear regression analysis indicate that six quantitative independent variables—communication services, number of household electrical appliances, number of vehicles in the household, household debt, number of rooms, and household size—explain variations in household energy expenditures, with an Adjusted R Square value of 0.561.