增氧机在养殖池试验的试验方法研究

本文对增氧机在养殖池现场试验的方法进行研究,说明试验条件,并对水体中溶解氧均匀度、水温均匀度和增氧能力等的试验方法进行论述。     

关于水车式增氧机应用技术研究

【目的】水车式增氧机是鱼虾养殖场的常用增氧设备,增氧与推动水流效果较好,但对鱼虾养殖场深水区很难达到理想增氧效果。【方法】笔者选择防城港市港口区企沙镇的某两口鱼虾养殖池塘进行了水车式增氧机应用试验,两口池塘都配备有4台叶轮式增氧机,其中2号池塘增加1台水车式增氧机,分析了池塘溶氧分布、池塘投饵机设置、池塘食场范围、安装水车式增氧机位置以及阴雨天气对鱼虾进食情况的影响。【结果】1）池塘不同位置具有非常大的溶氧水平差异,垂直分布环节表现为从上到下溶氧值不断下降;空间分布环节表现为上风口溶氧量较低,下风口溶氧量较高,食场溶氧量最低。2）水车式增氧机能够使高溶氧区水向低溶氧区输送,有效改善鱼虾吃料情况,就算是阴雨天,安装水车式增氧机池塘的鱼虾吃料状态也明显更好。3）水车式增氧机要安装在与食场边缘距离约11 m处,在投料前30 min开启,投料后1 h关闭效果最好。【结论】将水车式增氧机安装在高密度鱼虾养殖池塘周边,能够有效提升鱼虾生长速度与摄食量,该方法在高密度养殖池塘中应用能够达到理想的鱼虾饲养效果。     

鱼塘增氧设备增氧能力和动力效率的比对

本文通过对叶轮式、水车式和微孔曝气式增氧机的比对试验,检测出它的增氧能力和动力效率,并对检测结果进行分析,对它们的差异进行比较。     

微孔曝气式增氧机增氧性能试验

为了研究注水深度对微孔曝气式增氧机增氧性能的影响,采用SC/T 6009—1999《增氧机增氧能力试验方法》规定的试验方法。以直径为10 m的水池作为测试平台,测试分析微孔曝气增氧机的增氧能力和功力效率,从而研究池内注水深度对微孔曝气增氧机增氧能力及动力效率的影响。结果表明,微孔曝气增氧机具有较强的增氧性能,其增氧能力随着试验水池注水深度的增加而增大;动力效率随着注水深度的增加而增加。得出水深是影响微孔曝气增氧机性能的重要因素,因此需研究出更适用于微孔曝气增氧机增氧性能试验的试验方法。      

增氧机充氧能力试验数据处理之我见

水体增氧目前有3种方法,即机械工程增氧、生物工程增氧、化学工程增氧。增氧机就是机械工程增氧的一种,主要功能是增加水中氧气,改善水质,提高鱼类撮食能力,促进其生长。增氧机按工作方式大体上分为叶轮式、水车式、射流式等,各式增氧机各有优缺点,充氧动力效率不相同。以下是本人在工作实践中对增氧机充氧能力试验及其数据处理的一些粗浅看法,供同行商榷。     

自控新型增氧机具在青虾养殖中的应用研究

池塘青虾的正常生长需要一定量的溶氧作保证.结合已有的增氧技术,试制了带自控系统的曝气射流水车式增氧机,在青虾养殖期间对该增氧机进行了试验和监测.为此,着重介绍了增氧机的效用,测量了典型天气里无增氧机工作状态下青虾池塘的溶氧情况,探讨了自控系统在青虾养殖过程中的改进问题.     

不同结构型式增氧机耗电差异性对比试验

增氧机是实现水产养殖现代化必不可少的基本装备,池塘养殖中使用率极高,为更好地反映能耗状况,本文选择三种不同机型的增氧机进行耗电量差异的比较。试验结果表明,在环境条件基本一致的情况下使用增氧机,曝气式增氧机最为省电,其次是水车式增氧机,叶轮式增氧机则最耗电。     

水产养殖增氧设备特性分析和试验研究

我国是世界第一水产大国,水产养殖对于农村和农业经济的发展具有重要的意义,同时也是农民增收的主要手段之一。传统养殖技术由于诸多客观条件的限制,很难实现高产量。为了提高水产养殖产量,必须提升在单位空间里水产养殖的密度和质量,而水中的溶解氧水平直接影响鱼类摄食、生长、饲料转化和生存,进而关系到养殖成败和养殖效益的高低。因此,高密度水产养殖模式下,必须维持水中的溶解氧浓度,当水中的溶解氧浓度不足时,必须通过使用增氧设备装置提高溶解氧含量。研究了叶轮式、水车式两种增氧机,介绍其基本工作原理、结构特点,并比较了增氧能力和动力效率。     

挡流板对测定增氧机性能的影响探讨

本文通过比对试验,分析挡流板在标准水池试验中对叶轮式和水车式增氧机的增氧能力、动力效率和输入功率的影响,为其它形式的增氧机试验时是否放置挡流板提供参考。     

水产养殖复合式自动增氧系统设计与试验

针对我国规模化、高密度化水产养殖中机械增氧方式单一和增氧效率偏低的问题,提出利用耕水机白天以低功率驱动养殖池水体上下循环,促进各层水体中的藻类循环到上层,通过光合作用大幅度提高水体溶解氧含量,以减少其他增氧机械应急增氧。分析了溶解氧含量测量节点对测量误差的二次抛物线自修正,进行了可变因子与固定因子模糊变频增氧控制、复合增氧与单一机械增氧的对比试验。通过试验发现,可变因子模糊变频控制可更快提高水体溶解氧含量,在额定区域内更稳定;在晴朗白天、无应急增氧情况下,复合增氧模式下养殖池水体溶解氧分布不仅上下层均匀,而且整个水体吸收了更多藻类光合作用产生的氧气;在应急增氧情况下,复合增氧模式下养殖池不仅各层水体溶解氧含量得到提高,而且耕水机驱散了叶轮增氧机附近的高溶解氧含量水体,有利于提高增氧机效率。试验表明,复合增氧模式下晴天单个养殖池每天节约电能7.80kW·h,第3季度节约电能587.34kW·h,〖JP〗表明水产养殖中复合式机械增氧有利于节约电能。     

鱼塘机械增氧管理决策支持系统（摘选）

设计合理的决策支持系统（DSS）是一种基于软件的互动系统,旨在帮助决策者根据不同来源定义和解决问题,编译有用的信息。基于农场提供的最大增氧效率的有效数据,利用Microsoft Excel 2007电子表格设计了一款用于鱼塘机械增氧工艺管理的决策支持系统。该系统的使用将有助于农民和推广人员选择高效的增氧机和确定机组数量,并且在保证各鱼塘保持溶解氧含量在安全范围内的情况下,算得各鱼塘增氧机的功率和运转时间。电子表格方式适合于3种温水生长的鱼,分别为罗非鱼、梭鱼和鲤鱼。在设定实地条件下,电子表格计算结果与参考数据进行比较,结果表明电子表格结果符合参考值。在田间以机械（MAP）和非机械（NMAP）增氧数据对电子表格进行验证。利用该系统管理MAP能增产3.3%,与NMAP相比还节省了61.80%的水交换。试验结果表明,对于不同池塘水环境和鱼种类,决策支持系统精度提高的进一步研究中可以应用电子表格。      

基于建模预测与关系规则的养殖水体溶解氧含量调控方法

为了保证养殖水体溶解氧充足,水产养殖普遍采用全天大功率开启增氧机的生产方式,这造成了很大的能源消耗。针对上述问题,本文提出了一种基于建模预测与关系规则库的溶解氧调控方法,首先构建了一种自适应增强的粒子群优化极限学习机预测模型（AdaBoost-PSO-ELM）,实现溶解氧含量的准确预测;然后进行增氧预实验,采用曲面拟合方法对溶解氧初始含量、曝气流量和增氧机开启时间之间的作用关系进行精确量化,构建关系规则库;最后专家系统基于溶解氧含量预测值,调用已建立的关系规则库,合理控制增氧机的开启功率与时间。与其它常规的预测模型相比,AdaBoost-PSO-ELM模型的MSE、MAE和RMSE均为最优,分别为0.005 5 mg²/L²、0.053 1 mg/L、0.074 5 mg/L,可以实现溶解氧的准确预测。增氧实验结果表明,基于三次多项式的先验方程能够对溶解氧初始含量、曝气流量和增氧机开启时间之间非线性关系进行准确量化,拟合R²均在0.99以上。由此可知,基于量化结果所构建的规则库与预测模型相结合能够合理控制增氧机的开启功率...     

基于建模预测与关系规则的养殖水体溶解氧含量调控方法

为了保证养殖水体溶解氧充足,水产养殖普遍采用全天大功率开启增氧机的生产方式,这造成了很大的能源消耗。针对上述问题,本文提出了一种基于建模预测与关系规则库的溶解氧调控方法,首先构建了一种自适应增强的粒子群优化极限学习机预测模型（AdaBoost-PSO-ELM）,实现溶解氧含量的准确预测;然后进行增氧预实验,采用曲面拟合方法对溶解氧初始含量、曝气流量和增氧机开启时间之间的作用关系进行精确量化,构建关系规则库;最后专家系统基于溶解氧含量预测值,调用已建立的关系规则库,合理控制增氧机的开启功率与时间。与其它常规的预测模型相比,AdaBoost-PSO-ELM模型的MSE、MAE和RMSE均为最优,分别为0.0055mg2/L2、0.0531mg/L、0.0745mg/L,可以实现溶解氧的准确预测。增氧实验结果表明,基于三次多项式的先验方程能够对〖JP2〗溶解氧初始含量、曝气流量和增氧机开启时间之间非线性关系进行准确量化,拟合R2均在0.99以上。由此可知,基于量化结果所构建的规则库与预测模型相结合能够合理控制增氧机的开启功率与时间,节省电能和提高养殖效率。     

叶片数对倒伞曝气机曝气性能影响试验研究

为了研究各不同状态下叶片数对倒伞曝气机曝气性能的影响情况,制作了叶片数分别为6枚和8枚的2个倒伞曝气机叶轮,进行了溶解氧试验来研究倒伞曝气机的曝气性能.通过改变曝气池液位高度及倒伞曝气机浸没深度,研究了不同叶片数下,标准氧总转移系数、标准充氧能力和标准动力效率的变化规律.结果表明:在同一转速下,8叶片倒伞曝气机的标准氧总转移系数和标准充氧能力明显高于6叶片的.倒伞曝气机的叶片增加,叶轮的抛洒强度增加,液体与空气的接触面积增大,氧传质效率得到有效提高.同时,靠近自由液面的液体波动加大,使液体与气泡间的相互作用更加剧烈,增大了湍动传质的能力.但是增加叶片数会使得消耗的功率增加,故相同转速下不同叶片数的倒伞曝气机的标准动力效率差别较小.研究为倒伞曝气机的经济运行提供参考.     

深水自吸式潜水曝气机的设计与试验

为了改进自吸式潜水曝气机的深水曝气性能,提高其浸深充氧能力和动力效率,研究了曝气机性能并设计了新的样机.基于潜水曝气机的结构特点及射流原理,在面积比为2.254,.00,5.06和6.25时,分别改变喷嘴形状、喉嘴距、喉管长度、工作压力和流量,进行了大量的试验,得出了不同面积比下的流量比与压力比曲线.在此基础上,拟合了最佳性能曲线,归纳了设计方法.根据要求的流量比和最佳性能曲线,可以查出对应的压力比和面积比,确定出合理的潜水泵工况和曝气机的几何尺寸,据此设计了新的样机,并对其进行了试验.结果表明：该样机将自吸潜水曝气机的最大潜水深度提高到10 m,在此水压头下,水气混合均匀,射流有力,7.5 kW的功率,进气量达到122 m3/h,产生的气泡细密、均匀,在水下滞留的时间长.     

基于DeepAR-RELM的池塘溶解氧时空预测方法研究

水体溶解氧(Dissolved oxygen,DO)是养殖水产品健康生长的重要生态因子。池塘溶解氧易受多种因素的影响,会产生时间和空间上分布的差异,现有的溶解氧预测方法大多是针对单监测点的时间序列预测,无法描述池塘溶解氧的空间分布,因此,对池塘溶解氧进行时间和空间预测非常重要。本文提出一种基于自回归循环神经网络(Autoregressive recurrent neural network,DeepAR)和正则化极限学习机(Regularized extreme learning machine,RELM)的池塘溶解氧时空预测方法。首先采用样本熵(Sample entropy,SE)衡量各个监测点溶解氧序列的波动程度,采用最大互信息系数(Maximum mutual information coefficient,MIC)衡量监测点溶解氧序列之间的相关性,综合选取出溶解氧序列波动程度较小且与各个监测点相关性较大的监测点作为中心监测点,并以中心监测点为原点,建立池塘空间坐标系;其次采用DeepAR算法构建中心监测点的溶解氧时间序列预测模型,实现中心监测点溶解氧时间序列预测;最后采用RELM算法构建中心监测点与池塘各位置溶解氧之间的空间映射关系模型,结合中心监测点溶解氧时间序列预测值和池塘空间坐标,实现对未来时刻池塘溶解氧的空间预测。该方法在提高时间序列预测精度的同时,实现了对未来时刻池塘溶解氧空间状态的预测。在真实的数据集上进行测试,预测未来24h的池塘空间溶解氧值,均方根误差(RMSE)为1.2633mg/L、平均绝对误差(MAE)为0.9755mg/L、平均绝对百分比误差(MAPE)为14.8732%。并与标准极限学习机（Extreme learning machine,ELM）、径向基神经网络（Radial basis function neural network,RBFNN）、梯度提升回归树（Gradient boosting regression tree ,GBRT）和随机森林（Random forest,RF）4种预测方法进行对比,各评价指标的性能均有较大幅度提升,表明该方法有较好的预测精度和泛化能力,能够较准确地实现池塘溶解氧时空预测。     

不同池型结构循环水养殖池水动力特性研究

为构建兼具良好水动力性能和高空间利用率的循环水养殖池,对比研究了正方形、六边形、八边形、圆形、方形切角、方形圆弧角6种池型养殖池的水动力特性及综合性能。在试验数据验证计算方法有效的基础上,研究了池型结构对流动均匀性、流速分布、涡量分布、水体混合均匀性及自净化效能的影响作用,并从适渔性、循环水的利用率、空间利用率等方面分析了养殖池的综合效能。研究表明：随着养殖池的切角距离和圆角半径增大,底流速度增大,水流均匀性、涡流强度和二次流强度增强,有利于提高循环水养殖池的水体混合与自净化效能,但养殖池的空间利用率降低;随着切角距离和圆角半径减小,水体平均速度降低,要维持适宜的速度范围就要增大射流速度,产生更多废水,降低循环水利用效率;正六边形、0.439 61<0.585 8的方形切角养殖池、0.666 72<0.833 3的方形圆角养殖池具有更高的综合性能。     

基于遗传算法与RBF网络的养殖池塘溶解氧模型

在分析了工厂化水产养殖池塘溶解氧影响因素的基础上,利用RBF神经网络良好的非线性逼近能力建立了池塘溶解氧的神经网络预测模型.常规的RBF神经网络模型常导致训练时间较长且易陷入局部极小点,因此,采用自适应遗传算法对RBF神经网络进行优化,模型的收敛速度明显加快.采用了养殖池塘的外部可控环境水体温度T、水流量Q、酸度(pH)以及增氧机器的转速V作为模型的输入.实验结果表明采用该方法预报溶解氧的预测精度较常规RBF递推算法的预测精度明显提高.该方法为研制开发智能水产养殖环境监控系统以及工厂化水产养殖奠定了基础.