基于水质监测技术的水产养殖安全保障系统及应用

为解决水产养殖中的风险问题,设计了基于水质监测技术的水产养殖安全保障系统。系统由水质监测与信息处理系统、电路控制系统、增氧和投饲设备组成,系统根据养殖水体的溶氧变化调控增氧、水层交换和投饲。常规淡水鱼池塘养殖情况下,安全增氧时间不低于6.2 h/W·d·kg,机械增氧下限为3 mg/L,上限为5 mg/L,上限运行时滞为0.5～1 h,水层交换时滞为1～2 h。应用表明,系统比传统增氧方式节约运行时间33.4%,平均降低饲料系数21.6%,系统具有节能、节饲和保障养殖安全的效果。     

基于无线传感器网络的水产养殖水质监测系统开发与试验

为解决目前水产养殖水质自动监测系统存在布线困难、灵活性差和成本高等问题,该文构建了基于无线传感器网络的水产养殖水质监测系统。该系统的传感器节点负责水质数据采集功能,并通过无线传感器网络将数据发送给汇聚节点,汇聚节点通过RS232串口将数据传送给监测中心。传感器节点的处理器模块采用MSP430F149单片机,无线通信模块由nRF905射频芯片及其外围电路组成,传感器模块以PHG-96FS型pH复合电极和DOG-96DS型溶解氧电极为感知元件,电源模块以LT1129-3.3、LT1129-5和Max660组成的电路提供3.3和±5V。设计了传感器输出信号的调理电路,将测量电极输出的微弱信号放大,满足A/D转换的要求。节点软件以IAR Embedded Workbench为开发环境,采用单片机C语言开发,实现节点数据采集与处理、无线传输和串口通信等功能。监测中心软件采用VB6.0开发,为用户提供形象直观的实时数据监测平台。对系统的性能进行了测试,网络平均丢包率为0.77%,pH值、温度和溶解氧的平均相对误差分别为1.40%、0.27%和1.69%,满足水产养殖水质监测的应用要求,并可对大范围水域实现水质环境参数的实时监测。     

基于窄带物联网的养殖塘水质监测系统研制

为了促进水产养殖信息化的发展,更加准确、便捷地对水产养殖塘进行监测,该文研发了一种基于窄带物联网(narrow band Internet of Things,NB-IoT)技术的养殖塘水质监测系统,实现了对多传感器节点信息(温度、pH值、溶解氧等环境参数)的远程采集和数据存储功能,以及对养殖塘的智能控制和集中管理。系统利用STM32L151C8单片机和传感器终端实时采集温度、pH值、溶解氧等水质信息,通过NB-IoT技术实现数据汇总和远距离传输至IoT电信云平台,Keil工具实现NB无线通信模组数据格式的设计以及数据的发送,Java用于开发访问云平台、控制底层设备和本地数据处理的后台监测应用,其既能够发送HTTP请求对云平台数据进行监测,也可以向底层控制模块下发命令,控制增氧机等设备的启动和关闭。试验结果表明:该系统可实时获取温度、pH值、溶解氧等水质参数信息,温度控制精度保持在?0.12℃,平均相对误差为0.15%,溶解氧控制精度保持在?0.55mg/L以内,平均相对误差为2.48%,pH值控制精度保持在?0.09,平均相对误差为0.21%。系统整体运行稳定,数据传输实时、准确,能够满足实际生产需要,为进一步水质调节和水产养殖生产管理提供了有力的数据和技术支持。     

气提式砂滤器在水产养殖系统中的水质净化效果

为解决传统压力式砂滤罐长时间工作后截留大量固体颗粒物而导致的难以反冲洗的问题,该研究在原有设备基础上进行技术改进;研制出了1种可以边工作边反冲洗的气提式砂滤器;气提式砂滤器集过滤、分离、气浮、自动清洗等功能于一体,可以替代传统用于养殖车间的砂滤罐、无阀滤池、微滤机、机械式气浮等物理过滤装置;试验用1~2 mm石英砂作为过滤介质,过滤水以向上流方向从气提式砂滤器底部慢慢上升,污物被石英砂截留,同时,从底部流入定流量气体,使得污物和砂粒同时被提起,最终在顶端的洗砂装置中石英砂被清洗干净并由于重力作用而落回系统,污物和废水从排污口流出;试验表明,气提式砂滤器设备简单、操作简便,不需停机反冲洗,系统运行连续平稳,能耗小并且易于日常维护和检修;数据表明,这种气提式砂滤器对海水循环水养殖系统中的颗粒悬浮物(suspended solids,SS)和化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)平均去除率分别为(41.31%±7.72%)、34.04%,同时也降低了氨氮、亚硝酸盐含量,过滤后养殖水颗粒悬浮物质量浓度≤67.33 mg/L。气提式砂滤器在海水循环水养殖系统中进行物理过滤,是1种行之有效的方法,满足了养殖车间的水处理要求。     

转基因技术在水产动物中的运用

水产养殖业是动物性食物生产增长速度最快的领域,采用现代生物技术以满足人们对水产养殖产品的数量和质量增长的需求日益迫切。在水产养殖动物中已经发展了显微注射、电穿孔、基因枪轰击、精子介导、直接混合、脂质体介导、电穿孔精子载体、生殖腺直接注射等转基因方法,各种方法各有优缺点,针对不同的动物和不同的目的可以选择其中一种方法或几种方法结合使用。鱼类的转基因技术和应用发展较为成熟,但在虾类和贝类中还不稳定,目前主要集中在发展有效的转基因技术上;影响转基因技术在水产动物中的因素除技术的稳定性和基因的整合率外,转基因动物的生态和遗传风险也需要高度关注。     

活性光合细菌对改善水产养殖体系水质状况的作用初探

在鱼虾育苗、养殖，池塘淡水养鱼以及观赏鱼养殖中，使用以牛肉水提取液为主要培养基培养的活菌数大于50亿／mL的活性光合细菌，测定了使用前后水的pH值、COD值、NH3-N、亚硝酸盐、溶解氧等指标，结果表明：与市场出售的光合细菌(活菌数为25亿／mL)相比，活菌数大于50亿／mL活性光合细菌能明显改善水产养殖体系的水质状况。     

微生态制剂在水产养殖中的应用

论述了微生态制剂的定义、特征以及作用机制,分析了微生态制剂在水产养殖中的应用现状、主要种类及作用原理和存在问题,提出了微生态制剂的发展方向和研究重点。     

故障树分析在水产养殖监控系统可靠性设计中的应用

简单介绍了水产工厂化养殖计算机监控系统的组成及工作原理，该系统是一个由工业控制计算机作为上位计算机、单片机控制系统作为下位计算机的典型计算机集散控制系统。为保证系统工作的安全可靠性，增强系统的实用性，以鱼类因水体溶解含氧量严重超限而死亡作为顶事件为例，进行了故障树分析，得到了提高系统可靠性的基本思路：即利用单片机和上位机的软硬件冗余资源来构成容错系统，通过改变故障树的拓扑结构来减少低阶最小割集数，以降低顶事件发生的概率。通过对故障树的评价，提出了提高系统可靠性的基本方法，主要有：减少人为操作失误；单片机系统硬件进行可靠性设计；单片机和上位机的控制系统软件中增加和完善纠错程序和故障诊断程序。理论分析和试验结果表明，采用文中所述方法能有效消除系统中由于部分硬件故障、软件缺陷、人为失误、以及受外界电磁干扰等不良因素所带来的不利影响，保证水产养殖的正常进行。     

计算机视觉技术在水产养殖中的应用与展望

该文从养殖动物的生物量测量、行为监测和应激状态评估等方面综述了计算机视觉技术在水产养殖中生物信息获取方面的研究进展,并提出了进一步研究的方向是用图像处理技术量化鱼的行为的新方法,鱼在各种应激和养殖条件下行为变化的量化研究和人工智能技术的应用等方面。     

淡水珍珠蚌循环水养殖模式下分布式水质监控系统设计

为促进中国淡水珍珠养殖业由传统粗放模式向高效生态智能化改造升级,该研究针对珍珠蚌工厂化循环水养殖模式下的水质监控需求,开发了基于无线传感网络的分布式水质监控系统。系统采用感知层、传输层和应用层相结合的体系架构,由水质监测节点、气象监测节点、设备控制节点和监控中心组成。现场采用多参数传感器、ZigBee无线模块、可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)和MCGS触控屏组合的方式,实现对多地点监测数据的实时采集、图形化显示和报警功能,对循环水处理设备的启停控制及藻类供饵自动控制功能;上位机采用MCGS网络版和SQL Server数据库构建监控数据中心。系统采用无线组网分布式架构,组网灵活且操作简单,简化了设备的安装和维护工作。经实际使用测试,系统工作稳定性和检测准确性均在98%以上,能够满足淡水珍珠蚌循环水养殖的监控需求,可以为珍珠蚌传统养殖模式的转变和产业生产方式的转型升级提供有利保障。     

池塘移动式太阳能水质调控机研制与试验

为调控池塘养殖水质,设计了一种由太阳能动力、絮状污泥吸收释放、水面行走和运行控制等装置组成的池塘移动式太阳能养殖水质调控机。性能测试表明,池塘移动式太阳能水质调控机的光照启动强度为13 000 lx,空载运行噪音68 dB,在水面平稳运行的移动速度在0.02~0.03 m/s之间。在光照度13 000~52 500 lx情况下,絮状污泥吸收释放装置的运行速度和提水量随光照度变化而变化,运行速度在0.13~0.35 m/s之间,提水量为110~208 m3/h。絮状污泥吸收释放装置设计为可旋转折叠式,通过调节折叠角度,可在水深0.5~2.0 m的池塘中作业,其对絮状污泥的吸收量与吸泥口的距底距离有关,距底距离越小,吸收量越大,在养殖池塘中的适宜距底距离为10~15 cm。池塘移动式太阳能水质调控机的作业范围与连接杆长度和牵引绳固定方式有关,通过调节连接杆长度和牵引绳方向,其运行轨迹可覆盖池塘80%以上水面。在养殖池塘中使用移动式太阳能水质调控机,可显著降低池塘养殖水体中的NH3+-N、NO2--N浓度,提高水体中的总磷浓度,降低池塘底泥沉积物厚度和沉积物中的总氮和活性磷含量。同时还可以分别提高养殖池塘中吃食性和滤食性鱼类产量30%和25%以上,降低养殖饲料系数24%以上。池塘移动式太阳能养殖水质调控机有较高的经济性,每台设备每年可节约电能2 400 kW以上。综合试验结果表明,池塘移动式太阳能水质调控机符合中国池塘养殖特点,各项性能指标达到设计要求,具有运行稳定、移动作业面大,水质调控效果好、增产效果显著和节能效果高等特点,可以用于池塘养殖水质调控。     

生态工程化循环水池塘养殖系统

为研究解决池塘养殖污染、水资源浪费和水产品安全等问题,针对传统淡水鱼类池塘养殖特点,设计了一种生态工程化循环水池塘养殖系统,系统由生态沟渠、生态塘、潜流湿地和养殖池塘组成,面积比为1︰5︰3︰30,系统中池塘呈串联结构排列,池塘对角方向建设有水层交换过水设施,系统利用1级动力提升形成循环水流。在池塘养殖密度0.20～0.82 kg/m3和系统水体日交换量10%～15%的情况下,水质检测结果表明,池塘养殖水体中的铵氮、亚硝态氮、硝态氮、总氮、总磷、化学需氧量（COD）等水质指标分别低于1.89、0.20、1     

基于改进极限学习机的水体溶解氧预测方法

为了有效地指导水产养殖生产,提高溶解氧浓度预测的精度,提出了基于因子筛选和改进极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）的水产养殖溶解氧预测模型。首先,利用皮尔森相关系数法计算各影响因子与溶解氧浓度间的相关系数,提取强关联因子,降低预测模型的输入量维度;采用偏最小二乘算法（Partial Least Square, PLS）优化传统ELM神经网络,避免网络中隐含层共线性问题,保障输出权值的稳定性;然后,结合新型激活函数,构建水体溶解氧浓度预测模型。最后,将SPLS-ELM（Selection Based Partial Least Square Optimized-Extreme Learning Machine）预测模型应用到江苏省无锡市南泉基地某试验池塘的水体溶解氧预测中。试验结果表明：该模型的预测均方根误差为0.323 2 mg/L,与最小二乘支持向量机（Least Square Support Vector Machine,LSSVM）、BP神经网络、粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）优化LSSVM和遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化BP神经网络相比分别降低40.98%、44.48%、34.73%和44.18%。且该模型的运行时间仅0.623 1s,预测精度和运行效率明显优于其他模型。该模型的溶解氧预测曲线接近真实溶解氧变化曲线,能够满足水产养殖实际生产对水体溶解氧预测的要求。     

集成随机配置网络在养殖水质监测中的应用

为解决集约化水产养殖过程水体氨氮浓度无法实时检测的问题,提出基于Bagging集成随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)的建模方法,利用养殖过程采集的相关水质参数对养殖水体氨氮浓度进行软测量。该方法首先采用Bootstrap方式生成多个不同的训练子集,然后并行训练多个SCN模型,最后将各个SCN模型的输出结果取均值作为Bagging-SCN模型的输出。为验证方法的有效性,分别通过UCI标准数据库中的机翼自噪声数据集和集约化海水养殖过程数据集进行了仿真试验,将该研究提出的Bagging-SCN模型与单一SCN模型、以及目前应用最广泛的随机权向量函数连接网络(random vector functional-link net,RVFL)模型、Bagging-RVFL模型的测量效果进行了比较。试验结果表明:该文所提模型对机翼自噪声数据集中缩放声压级测量的均方根误差、平均绝对百分比误差和最大绝对误差分别为4.225 dB、2.599%和17.500 dB;在对集约化海水养殖过程中水体氨氮浓度测量的均方根误差、平均绝对百分比误差和最大绝对误差分别为0.0628 mg/L、27.851 mg/L和0.189 mg/L均优于其他测量模型;进一步说明该模型具有较高的测量精度和稳定性,更适合应用于集约化水产养殖水质监测过程。