DiAGreen - Digital twin of Agricultural Greenhouses: a multi-domain tool for energy efficiency, decarbonization, enhanced production and cost reduction of intensive greenhouse cropping systems

Finanziato dall'Unione Europea - NextGenerationEU a valere sul Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR) – Missione 4 Istruzione e ricerca – Componente 2 Dalla ricerca all’impresa - Investimento 1.1, Avviso Prin 2022 indetto con DD N. 104 del 2/2/2022, dal titolo "Digital twin of Agricultural Greenhouses: a multi-domain tool for energy efficiency, decarbonization, enhanced production and cost reduction of intensive greenhouse cropping systems-DiAGreen", codice proposta 2022FPHNXZ - CUP J53D23002100006.

La produzione in serra fornisce gran parte dei prodotti agricoli nei Paesi industrializzati, ma rappresenta anche una delle attività più energivore del settore agricolo. Nel bacino del Mediterraneo, il consumo energetico per il riscaldamento può raggiungere 440 kWh m⁻² anno⁻¹. La maggior parte dell’energia utilizzata per il controllo climatico e la fertilizzazione carbonica delle serre proviene da fonti fossili. Con il recente aumento dei costi delle fonti fossili, dovuto alle tensioni geopolitiche, l’impatto sul prezzo finale dei prodotti è diventato sempre più rilevante. In linea con gli obiettivi di decarbonizzazione (Missione 2 – Transizione verde del PNRR), è quindi necessario innovare in modo radicale il modo in cui le serre consumano energia. Sebbene in passato siano state studiate diverse strategie di riduzione dei consumi (isolamento termico, ombreggiamento, controllo HVAC, energie rinnovabili), è ancora necessario integrarle in un sistema capace di rispondere dinamicamente a fattori variabili come clima esterno, esigenze produttive e costi energetici. In questo contesto, il progetto DiAGreen si propone di creare e testare dei digital twin, ovvero rappresentazioni virtuali in tempo reale delle serre agricole, che fungano da controparte digitale delle serre fisiche. Questi modelli integrano simulazioni multi-scala e multi-dominio, dati storici provenienti da sensori, algoritmi di ottimizzazione e previsioni future, con l’obiettivo di ridurre i consumi energetici e l’impatto carbonico delle serre, adattando le strategie migliori alle condizioni correnti e future. Il progetto sarà sviluppato su due siti sperimentali: nel primo si testeranno il controllo climatico e il cambio di fonte energetica; nel secondo si valuterà l’effetto della fertilizzazione con CO₂, integrandola nel digital twin per misurare sia l’accelerazione della crescita delle colture sia la qualità del prodotto, analizzata tramite HPLC.

Risultati attesi

Il progetto porterà allo sviluppo di una nuova generazione di serre intelligenti, in linea con il concetto di Greenhouse 4.0, grazie all’applicazione dei digital twin.

I risultati attesi includono una significativa riduzione dei consumi energetici e delle emissioni di carbonio, un miglioramento della produttività e della qualità delle colture, e una maggiore capacità di adattamento delle serre alle sfide future legate alla disponibilità e al costo dei combustibili fossili, ai cambiamenti climatici e alla crescente domanda alimentare.

Risultati raggiunti

Nel corso del progetto sono state affrontate importanti sfide legate alla complessità della modellazione del microclima delle serre, alla calibrazione dei modelli di energia geotermica superficiale, all'integrazione dei dati di monitoraggio con i modelli di simulazione numerica e alla necessità di rendere strumenti di modellazione avanzati coerenti con le esigenze pratiche ed economiche degli stakeholder.

Le attività di fluidodinamica computazionale (CFD) hanno richiesto un'attenta definizione delle condizioni al contorno, dei modelli di turbolenza e della risoluzione della mesh, al fine di garantire stabilità numerica e tempi di calcolo compatibili con le applicazioni pratiche. Tali aspetti sono stati affrontati mediante analisi di indipendenza della mesh e validazione sperimentale sistematica. Per quanto riguarda la modellazione geotermica, le incertezze residue dovute all'eterogeneità del suolo e alla variabilità stagionale hanno evidenziato la necessità di proseguire il monitoraggio nel lungo periodo, svolgere analisi di sensibilità e sviluppare procedure di ottimizzazione tecnico-economica. Sono inoltre stati individuati possibili sviluppi futuri, tra cui l'introduzione di sistemi automatici di rilevamento delle anomalie, la ridondanza delle misure critiche, procedure standardizzate per il controllo della qualità dei dati, un coinvolgimento continuo degli stakeholder, modelli semplificati per applicazioni in tempo reale e l'impiego di risorse di calcolo in cloud.

L'Unità di Ricerca dell'Università di Bologna ha contribuito alla progettazione, allo sviluppo, all'implementazione e alla validazione di una piattaforma open source e a basso costo per il monitoraggio e il controllo dell'arricchimento di CO₂ in serra, oltre alla realizzazione di un sistema di regolazione in tempo reale basato su modelli matematici a supporto delle prove sperimentali. L'architettura sviluppata è stata basata su un gateway Raspberry Pi con funzioni di supervisione, comunicazione Modbus RTU su rete RS485, flussi di orchestrazione Node-RED, database temporale InfluxDB e dashboard Grafana per la visualizzazione in tempo reale.

L'Università di Bologna ha inoltre supportato la selezione, l'integrazione e la messa in servizio della sensoristica e degli attuatori necessari, tra cui sensori NDIR per la misura della CO₂, dispositivi di comunicazione RS485 e sistemi di regolazione del flusso di anidride carbonica. Durante la sperimentazione è stato implementato un sistema di controllo automatico a retroazione basato su algoritmi della famiglia PID, configurato per gestire le finestre giornaliere di fertilizzazione carbonica con frequenze di campionamento differenziate.

Nel corso delle prove sperimentali sono state garantite l'acquisizione continua dei dati, la verifica della loro integrità, la gestione standardizzata dei metadati, il supporto decisionale tramite dashboard e sistemi automatici di recupero delle comunicazioni in caso di errore. Nell'autunno del 2025, durante la sperimentazione su basilico, è stato implementato un controllore avanzato capace di calcolare in tempo reale il dosaggio ottimale di CO₂ integrando modelli di assimilazione fotosintetica della coltura, stime delle perdite dovute alla ventilazione e logiche di supervisione finalizzate a ridurre gli sprechi nelle condizioni di elevato ricambio d'aria. Il sistema è stato inoltre dotato di procedure di sicurezza software, tra cui validazione dei dati in ingresso, arresto automatico dell'erogazione in caso di dati mancanti o non validi, soglie conservative di concentrazione interna di CO₂ e sistemi di registrazione degli stati operativi.

Al termine delle sperimentazioni è stata effettuata la validazione del sistema mediante l'analisi delle serie temporali registrate e di specifici indicatori prestazionali, al fine di valutare il comportamento del controllore, la capacità di mantenimento dei valori obiettivo e l'efficienza nell'utilizzo della CO₂.

È stata inoltre sviluppata una procedura di analisi per la progettazione e l'ottimizzazione di sistemi geotermici superficiali accoppiati a pompe di calore destinati al riscaldamento e raffrescamento delle serre. Lo strumento sviluppato consente di valutare il potenziale geotermico di un sito, stimare i flussi energetici ottenibili per diverse configurazioni impiantistiche e supportare la progettazione di sistemi ottimali, considerando i vincoli di spazio disponibili e l'integrazione con i sistemi di controllo climatico delle serre. I risultati ottenuti rappresentano inoltre una solida base per la modellazione e la simulazione dell'impiego di fonti energetiche rinnovabili.

Il progetto DiAGreen è stato realizzato nel pieno rispetto degli obiettivi e del programma di lavoro approvati. Tutte le Unità di Ricerca hanno completato le attività previste nei tempi stabiliti, mantenendo coerenza con il quadro scientifico, tecnico e organizzativo del progetto.

I risultati confermano l'efficacia dell'approccio multidisciplinare adottato per modellare e analizzare le interazioni tra ambiente di coltivazione, produzione agricola ed energia nelle serre. Lo sviluppo e la validazione di strumenti avanzati di modellazione, la realizzazione delle attività sperimentali nei due siti pilota e la creazione di un framework di Digital Twin rappresentano un significativo passo avanti verso la digitalizzazione, la decarbonizzazione e l'ottimizzazione energetica delle coltivazioni protette.

La collaborazione tra le diverse Unità di Ricerca si è dimostrata efficace e altamente integrata, consentendo di combinare in modo sinergico modellazione, sperimentazione, monitoraggio e controllo. L'approccio interdisciplinare ha rafforzato la solidità scientifica dei risultati e ne ha aumentato il potenziale applicativo nei contesti reali. Le pubblicazioni e gli altri prodotti scientifici realizzati hanno inoltre contribuito alla diffusione delle conoscenze e al consolidamento di una rete nazionale di ricerca sulle serre sostenibili.

Nel complesso, il progetto ha raggiunto tutti gli obiettivi intermedi e finali previsti, ponendo solide basi metodologiche e tecnologiche per il futuro sviluppo e il trasferimento delle soluzioni proposte. I risultati ottenuti sono pienamente coerenti con gli obiettivi strategici della Missione 4 del PNRR e contribuiscono a rafforzare la capacità di ricerca, l'innovazione e la transizione verso sistemi agricoli ed energetici più sostenibili.

Dettagli del progetto

• Programma di finanziamento: PRIN 2022
• D.D. del MUR : 104 del 02/02/2022
• Codice progetto MUR: 2022FPHNXZ_003
• CUP: J53D23002100006
• Contributo al DISTAL: € 47.000,00
• Durata: 28/9/2023 - 28/02/2026
• Coordinatore: Politecnico di Torino
• Responsabile Scientifico: Stefano Benni