Due to the modern urban system's high demand for stable electricity supply, underground cable power transmission has been increasingly adopted as a replacement for overhead power transmission. However, underground cable transmission still faces several operational challenges, such as significantly higher investment costs compared to overhead transmission, prolonged repair times in the event of system failures, limited fault analysis capabilities, and restricted capacity for additional load handling. This research project is designed to study the issues associated with the 22 kV XLPE underground cable system by utilizing the polarization and depolarization current analysis technique, a modern insulation diagnostic method.
เนื่องจากระบบเมืองสมัยใหม่ มีความต้องการใช้พลังงานไฟฟ้าที่มีเสถียรภาพสูงมากกว่าในอดีต ทำให้มีการนำระบบการส่งจ่ายพลังงานไฟฟ้าด้วยสายเคเบิลใต้ดินมาใช้งานกันอย่างแพร่หลายแทนที่การส่งพลังงานไฟฟ้าด้วยสายส่งเหนือหัว อย่างไรก็ตามการส่งจ่ายพลังงานไฟฟ้าด้วยสายเคเบิลใต้ดินยังมีปัญหาในการใช้งานอยู่หลายประการเช่น การลงทุนที่สูงกว่าการส่งจ่ายพลังงานไฟฟ้าเหนือหัวอยู่หลายเท่า การใช้เวลาแก้ไขเป็นระยะเวลานานเมื่อเกิดความล้มเหลวของระบบส่งจ่าย ความสามารถในการวิเคราะห์ปัญหาที่จำกัด ความสามารถในการรับภาระเพิ่มเติมเป็นต้น โครงการวิจัยนี้ออกแบบมาเพื่อศึกษาปัญหาของสายเคเบิลใต้ดินระบบ 22 kV XLPE โดยอาศัยเทคนิค การวิเคราะห์กระแสโพลาไรซ์และกระแสดีโพลาไรซ์ซึ่งเป็นเทคนิคการวิเคราะห์ฉนวนสมัยใหม่
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This thesis presents the application of deep learning for object classification. The selected deep learning architectures studied include Convolutional Neural Networks (CNN) and ResNet18. It covers data preparation, feature extraction, parameter tuning for accuracy comparison, and performance evaluation of the selected models. The aim is to propose an efficient model for use in devices that assist visually impaired individuals in classifying indoor objects and providing sound alerts.
คณะวิทยาศาสตร์
Currently, climate change and human activities are causing rapid deterioration of coral reefs worldwide. Monitoring coral health is essential for marine ecosystem conservation. This project focuses on developing an Artificial Intelligence (AI) model to classify coral health into four categories: Healthy, Bleached, Pale, and Dead using Deep Learning techniques. With pre-trained convolutional neural network (CNN) for image classification. To improve accuracy and mitigate overfitting, 5-fold Cross-Validation is employed during training, and the best-performing model is saved. The results of this project can be applied to monitor coral reef conditions and assist marine scientists in analyzing coral health more efficiently and accurately. This contributes to better conservation planning for marine ecosystems in the future.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
The innovation of the vertical aquaponics system for rearing golden apple snails integrating with vegetable cultivation by using substrates to water treatment. The system aims to maximize the use of vertical space, save water, and produce safe vegetables for consumption or commercial purposes, and to support living things. The golden apple snail excretes wastes/leftover food scraps that are filtered on the substrates used for water treatment. Meanwhile, natural bacteria help change these wastes into nutrients that plants can use. Therefore, the system is environmentally friendly.