弊社のJetPumpは、ダムの深部シルトを浚渫する目的で開発された、空気の泡を含むジェット噴流で真空状態を作り吸い込み押し出すジェット方式で、吸排管路内にファンブレード等の構造物のない構造なので、吸入径以内であれば流体・個体を吸排出出来ることから、以下の多方面への利用が期待される。

この JetPump を農業で使うには・・を考えてみた

環境分野:

• 河川や湖沼の底質改善: ヘドロや有機物の堆積物を攪拌させることなく効率的に除去できる。
• 油汚染の回収: 水面に浮遊する油だけでなく水底に沈殿した重油（粘度次第）も回収できる可能性がある。
• 工場排水処理: 凝集沈殿後の沈殿物や活性汚泥などの移送に利用できる、駆動スクリューがないため汚泥のせん断を抑えられる。
• 災害復旧: 洪水後の泥水や、微細な瓦礫、漂流物（軽石の実績有）の除去に利用できる。
• 海洋汚染対策: 海底に堆積したマイクロプラスチックなど微細な固形物の回収に利用できる可能性がある。沖縄では軽石の回収を行った実績がある。

産業分野:

• 食品工場: タンクや配管内に堆積した残留物や、製造過程で発生する微細な固形物の除去・移送に利用できる。駆動機構がなく衛生的な構造が求められるケースに有利。
• 化学プラント: 反応槽内のスラリー状物質や沈殿物の移送に利用できる。
• 鉱業・資源開発: 鉱滓（こうさい）や、選鉱後の残渣などの移送に利用できる。
• 建設業: 掘削現場で発生する泥水や細かな土砂の移送に利用できる。

その他:

• プールや温泉の清掃: 底に沈んだ微細なゴミや藻の除去に利用できる。
• 下水処理場: 最初沈殿池のスカムや微細な汚泥の移送に利用できる。
• 研究機関: 実験で使用した微細な固形物の回収や、特定の流体の移送に利用できる。

農業分野では、液体肥料や農薬の希釈液の移送に利用できる他、養殖池の底に溜まった魚の排泄物や残餌の除去にも応用できる可能性がある。注目している利用として、収穫を安定させ増やす目的で農業用水に必要な養分を混合して供給する肥料灌漑での混合装置に使えないかと検討を始めている。

ここから農業分野；灌漑施肥システムへの利用を検討

　食糧自給の変動を輸入量の調整で行うのは、輸入依存率の高さ、不確実地政学的リスク、地球規模の異常気象での不作などの点でリスク高過ぎ、逆にシャインマスカットや和牛の様に国内で多めに作って輸出する策の方が安全で安心だ、世界人口は増え続けており発展途上国が豊かになれば、世界食料は間違いなく不足する方向で、各国の自国優先から我が国への輸入は更に厳しくなると考えられる。

国内の自給率を安定的に高めるに生産者を増やしたいが、現実は減少傾向、ならば労働生産性を高めるしかない、効果が期待できるデジタル化を推進して労働生産性を高めていくのだが、デジタル化は広域を同時に行う事でパフォーマンスが高まるのだが、我が国は中山間地域に段差変形の圃場が広がり、大規模化が難しい現状がある、そこで作物の生育環境や栽培方法の精密化により収穫量を高める策も合わせて大切な方向と言える。

精密化策、既にハウス施設農業で成果を出し生産が順調に伸びている、そして今回注目するのが畑作と稲作の農業用水の精密化だ、農業用の水を必要な量を必要なタイミングで適切に供給すべく高度成長期に灌漑システムが整備されてきた、しかし今、農業従事者の高齢化と合わせる様に、ダムや頭首工、用排水路などの基幹施設の老朽化も進んでいる。

これはこれで問題で、情報通信環境整備支援コンサルでの特長的課題のひとつになっている。
灌漑システムの老朽化と、河川や沼から取水する農業用水の水質変化も問題

日本の農業用水の殆どは河川や沼地から水を引いてきているが、
1 ) 雨水には大気中の汚染物質（窒素酸化物、硫黄酸化物など）が溶け込むことがあり、これが河川や沼地に流れ込むことで農業用水の水質を悪化させている可能性がある。
2 ) 暗渠排水の普及で流れがスムーズになり、化学肥料の過剰施肥で窒素やリンによる富栄養の地下水が沼や河川に流れ込んで農業用水の水質を悪化させている可能性もある。

考えられる水質変化の例:

• pHの変化: 汚染雨（酸性雨）の影響で、水源のpHが低下している可能性がある。これは、土壌や水生生物に影響を与えるだけでなく、肥料の吸収効率にも影響を与える可能性がある。
• 栄養塩類の増加: 生活排水には、窒素やリンといった栄養塩類が多く含まれている。これらの流入が増加することで、農業用水中の窒素やリンの濃度が上昇している可能性がある。富栄養化が進むと、藻類が異常繁殖し、水質悪化や溶存酸素の低下を招くこともある。
• 重金属の混入: 工場排水や都市部の雨水などには、重金属が含まれている可能性がある。これらの汚染源からの影響で、農業用水中に重金属が検出されるケースも報告されている。
• 有機物の増加: 生活排水や農業排水に含まれる有機物が増加することで、水中の有機物濃度が上昇している可能性がある。これは、水質悪化や病害発生のリスクを高める可能性がある。
• 微量化学物質の混入: 近年では、家庭用洗剤や医薬品、農薬などに含まれる微量化学物質による水質汚染も懸念されている。これらの物質が農業用水に混入している可能性も否定できない。

農業用水の栄養価の変化について:

農業用水の成分変化は、直接的に「栄養価」という言葉で表現されることは少ないが、作物の生育に必要な栄養素のバランスが変化している可能性は十分に考えられる。

• 窒素・リンの過剰: 生活排水の影響で窒素やリンが過剰になると、作物の生育が偏ったり、病害への抵抗力が低下したりする可能性がある。
• 微量要素の不足: 他の微量な栄養素（カリウム、カルシウム、マグネシウムなど）のバランスが崩れることで、作物の健全な生育が阻害される可能性がある。
• 有害物質の吸収: 重金属などの有害物質が農業用水に含まれている場合、作物がそれらを吸収し、食品としての安全性が損なわれる可能性も懸念される。

これらを踏まえ、農業用水の水質分析を元にAIが判定し、必要な養液を用水と混合して液肥として圃場に与える事で、精密に操作し安定した収穫を実現する。

• 水質センサー: 河川や沼から取水する農業用水の水質をリアルタイムに計測するセンサーが必要です。計測項目としては、pH、EC（電気伝導度）、溶存酸素、温度、主要な栄養塩類（窒素、リン、カリウム、カルシウム、マグネシウムなど）、重金属などが考えられる。
• データ収集・蓄積: 水質センサーから得られたデータを収集し、蓄積するシステムが必要です。クラウド上のデータベースやローカルサーバーなどが考えられる。
• AI分析モデル: 蓄積された水質データをAI（機械学習）モデルで分析する。モデルは、過去の水質データ、作物の生育データ、収穫量データなどを学習し、現在の水質が作物の生育にどのような影響を与えるかを予測したり、最適な養液の配合を提案したりする役割を担い」。
• 養液混合装置: AIモデルの分析結果に基づいて、必要な養液を自動的に混合する装置が JetPump です。複数の養液タンクとそれらを精密に混合する機構を具備する。
• 制御システム: 全体のシステムを制御し、水質データの収集、AI分析の実行、養液混合 JetPump の制御などを連携させる制御システムが必要。

2. AI分析で想定する具体的な内容:

• 水質予測: 過去の気象データ（降水量、気温など）、汚染源の情報、水質データなどを学習し、将来の水質変化を予測する。
• 作物生育予測: 現在の水質データと過去の生育データ、気象データなどを学習し、作物の生育状況や収穫量を予測する。
• 養液配合最適化: 目標とする作物の生育状況や収穫量に基づいて、現在の水質に不足している栄養素や過剰な栄養素を特定し、最適な養液の配合を提案する。
• 異常検知: 水質データに異常値（急激な変化、有害物質の検出など）が見られた場合に、アラートを発したり、緊急時の対応策を提案したりする。

3. 実現に向けたステップとして:

改良・最適化: 実証実験の結果に基づいて、システムを改良・最適化する。
水質センサーの選定: 必要な計測項目、精度、耐久性、コストを考慮し適切な水質センサーを選定。
データ収集・蓄積システムの構築: 大量の水質データを効率的に収集・蓄積できるシステムを構築。
AIモデルの開発・学習: 適切な機械学習アルゴリズム（例：回帰分析、時系列分析、強化学習など）を選び、過去のデータを用いてAIモデルを開発・学習させる。
養液混合装置の設計・製作: AIモデルの出力に基づき正確に養液を混合できる装置を設計する。
制御システムの開発: 全ての要素を統合し、自動的に動作する制御システムを開発する。

以上が、Jet Pumpを使った、灌漑施肥システム設置への流れだ、
ダム用 JetPumpは毎秒6㎥の排出能力を持つ 、灌漑施肥用にはPump直径を1/4 小型化して毎秒0.37㎥ に調整して、液肥用水量を圃場（レベラー後）深さ2cmを目標にすれば、10aを満たす時間は30秒程