This study aimed to investigate the efficacy of lime containing more than 50% calcium oxide and not less than 29% magnesium oxide in enhancing water alkalinity for Pacific White Shrimp (Litopenaeus vannamei) aquaculture. The experiment was conducted at concentrations of 0, 5, 10, 15, and 20 ppm over a 48-hour period, with data collected at 0, 3, 6, 12, 24, 36, and 48 hours. Results demonstrated that lime exhibited high dissolution efficiency (65-86%) within the first hour and reached complete dissolution (98.5-98.6%) within 6 hours. The pH values initially increased proportionally with lime concentration, gradually decreased during 3-12 hours, before stabilizing. Total alkalinity showed significant increase during the first 3-6 hours and remained stable until the end of the experiment. Statistical analysis revealed that both concentration and time significantly affected all parameters (p < 0.001)
การเพาะเลี้ยงสัตว์น้ำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเลี้ยงกุ้งขาว (Litopenaeus vannamei) เป็นอุตสาหกรรมที่มีความสำคัญต่อเศรษฐกิจของประเทศ อย่างไรก็ตามอุตสาหกรรมนี้ต้องเผชิญกับความท้าทายหลายประการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการจัดการคุณภาพน้ำ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลโดยตรงต่อผลผลิตและความยั่งยืนของการเพาะเลี้ยง การรักษาสมดุลของพารามิเตอร์คุณภาพน้ำ โดยเฉพาะค่าความเป็นด่าง (alkalinity) จึงมีบทบาทสำคัญในการส่งเสริมการเจริญเติบโตและเพิ่มอัตราการรอดของกุ้ง ในปัจจุบัน ผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ที่ใช้ในการปรับค่าอัลคาไลน์ในน้ำมีประสิทธิภาพสูงและให้ผลรวดเร็ว แต่มีข้อจำกัดด้านต้นทุนที่สูง ส่งผลให้เกษตรกรรายย่อยเข้าถึงได้ยาก ด้วยเหตุนี้ การวิจัยครั้งนี้จึงมุ่งเน้นการศึกษาประสิทธิภาพของปูน (ประกอบด้วย calcium oxide มากกว่า 50% และ magnesium oxide ไม่ต่ำกว่า 29 %) ในการปรับค่าอัลคาไลน์ในน้ำสำหรับการเลี้ยงกุ้งขาวในประเด็นต่อไปนี้ ศึกษาอัตราการเปลี่ยนแปลงของค่าอัลคาไลน์ในน้ำเมื่อใช้ปูนในปริมาณและความเข้มข้นที่แตกต่างกันและวิเคราะห์ผลของการใช้ปูนต่อค่าอัลคาไลน์ และค่า pH ในน้ำ ผลการศึกษานี้จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการพัฒนาแนวทางการจัดการคุณภาพน้ำที่มีประสิทธิภาพและประหยัดต้นทุนสำหรับเกษตรกรผู้เลี้ยงกุ้ง อันจะนำไปสู่การเพิ่มผลผลิต ลดต้นทุน และส่งเสริมความยั่งยืนของอุตสาหกรรมการเลี้ยงกุ้งในระยะยาว นอกจากนี้ ผลการวิจัยยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับการเพาะเลี้ยงสัตว์น้ำชนิดอื่นๆ ที่ต้องการการควบคุมค่าอัลคาไลน์ในระบบการเลี้ยง
คณะวิทยาศาสตร์
This special problem aims to compare the performance of machine learning methods in time series forecasting using lagged time periods as independent variables. The lagged periods are categorized into three groups: lagged by 10 units, lagged by 15 units, and lagged by 20 units. The study employs four machine learning methods: Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), and Support Vector Machine (SVM). The time series data simulated as independent variables diverse including characteristics: Random Walk data, Trending data, and Non-Linear data, with sample sizes of 100, 300, 500, and 700. The research methodology involves splitting the data into 90% for training and 10% for testing. Simulations and analysis are performed using the R programming language, with 1,000 iterations conducted. The results are evaluated based on the average mean squared error (AMSE) and the average mean absolute percentage error (AMAPE) are calculated to identify the best performing method. The research findings revealed that for Random Walk data, the best performing methods are Random Forest and Support Vector Machine. For Trend data, the best performing methods are Random Forest. For Non-Linear data, the best performing methods are Support Vector Machine. When tested with real-world data, the results show that for the Euro-to-Thai Baht exchange rate, the best methods are Random Forest and Support Vector Machine. For the S&P 500 Index in USD, the best performing methods are Random Forest. For the Bank of America Corp Index in USD, the best performing methods are Support Vector Machine.
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
In recent years, many people have shown greater interest in plant-based proteins because of their health benefits and lower impact on the environment. This study will look at the physical and chemical properties of chickpeas and red beans. It will also create a plant-based burger that tastes and feels similar to meat-based burgers while providing comparable nutrition. We will steam the ingredients and then analyze important properties such as texture, color, water activity (aW), pH, and how well they retain water and oil. Additionally, we will conduct a sensory evaluation to understand consumer preferences.
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
The Project Urban House is an initiative focused on developing and designing urban housing solutions that address the growing demand for city living. The project emphasizes efficient space utilization, sustainability, and designs that cater to modern urban lifestyles. Key considerations include the use of eco-friendly materials, the integration of green spaces, and the implementation of smart home technologies to enhance residents' quality of life.