物联网智能水产养殖技术

江苏是水产养殖大省和水产品出口大省,海淡水养殖面积达1200万亩,高附加值精养面积达800万亩以上,水产品总产量超过400万吨.随着养殖规模的不断扩大,将物联网技术应用于水产养殖能有效解决人手不足、饲养控制模糊等突出问题,有效提高了水产品的存活率和质量.     

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。     

苏南乡镇加大水产增氧机械化推广力度

增氧机械设备是水产养殖中的常用设备,对于提高产量和增加效益有着较为明显的作用。震泽镇是苏州市吴江区水产养殖重镇,在苏南地区具有一定的代表性。全镇现有水产养殖面积1.65万亩,主要涉及常规鱼、虾蟹、龟鳖等养殖种类,其中需增氧的面积为4270亩,包括内塘鱼池面积3520亩,虾面积750亩。     

浅析影响增氧机增氧能力的几个因素

0 概述 我国水产养殖业的兴起,在南方城市尤其明显。近几年,水产养殖业已经逐步形成高密度、工厂化、集约化的模式,而大量水体生物对水体含氧量的需求很高,因此在水产养殖中,确保水体的含氧量是实现新兴养殖模式效果的关键问题之一。目前池塘养殖生产中主要使用的是叶轮增氧机和水车增氧机,     

机械增氧设备在水产养殖中的应用现状分析

水产养殖是发展农业和农村经济的重要产业之一,也是农民致富的重要途径之一。传统的养鱼技术受客观条件的限制,产量得不到提高,要想大幅度提高淡水养鱼的产量,在养殖技术上要突破一系列的难关,其中,水中溶氧量的高低直接影响鱼类的摄食、生长和饲料利用率,乃至影响鱼类的生存。提高水中溶氧量是确保高密度水产养殖模式下鱼类正常生长的前提和关键。     

如何正确使用和维护增养机

随着我区休闲农业和设施农业的快速发展，淡水养殖水产面积在逐年扩大．如何充分发挥单产养殖效益是广大农民十分关心的问题。水产专家指出，淡水鱼最适宜和生长的水温为20-28℃。温度升高，大气压力降低，溶氧量均下降；同时，在这个温度区间，鱼的活动量较大，新陈代谢旺盛，耗氧率也较高。此外，在这个温度区间，池水中的粪便、淤泥等有机质分解速度很快，也需消耗大量的氧，若缺氧时便会因分解不完全而产生氨、氮、硫化氢等有害物质，直接毒害鱼类。特别是夏季雷雨天，水温高，大气压力低。水的溶氧量下降，同时有机质及鱼类的耗氧率皆升高，如无外界增氧措施，便极易造成“泛塘”死鱼。     

水产养殖实时监控系统设计

分析了目前国内水产养殖的现状以及存在的问题,提出了一种可以改善目前水产养殖现状和解决这些问题的水产养殖监控系统。该系统是以51单片机作为控制核心设计的,利用温度传感器和pH电极实现了对水中温度和pH的实时监控,并采用对增氧机进行软件定时的方法实现对水中含氧量的控制。通过此种方法可以大大降低目前进行科学化水产养殖的成本,加快其规模化的进程。     

生态养殖技术在水产养殖中的应用探讨

目前,人民群众对水产品的需求量呈现出逐渐增长的态势,极大程度上带动了水产养殖行业的发展.与此同时,人民群众对水产品养殖环境和质量的关注度更高.因此,水产养殖中加强了对生态养殖技术的应用.传统的水产养殖方式主要在人工方式引导下对池塘或是养殖区域投放饲料,在抗生素和高蛋白物质作用下,不仅养殖资金成本较大,还会造成严重的环境...     

池塘微孔曝气增氧机安装及日常维护

池塘微孔曝气增氧技术是近几年来兴起的一种新型水体立体曝气增氧技术,它在水产养殖尤其是在特种养殖或养殖水层较深的情况下,对池塘底部的下层水体溶氧增氧效果明显,使得水体中的溶氧和养分在整个水体中充分均匀分布,保证了水生生物的健康生长,有效地解决了高密度、工厂化、     

新型水产养殖机械-耕水机

我国自引入高密度集约化水产养殖及相应的机械增氧技术以来,养殖产量已占世界水产养殖总量的70％,水产品出口已居我国农产品出口的首位。但驱动产量增长的高密度养殖所产生的高浓度有机污染,早已超出产地水流域的环境承载能力。20余年来的污染总量积累,不仅已严重制约着我国水产业自身的发展,且环境代价,水生态、水资源的破坏,食品安全等问题,已到了刻不容缓要解决的地步。养殖污染就近排放导致面源污染加剧,仅产地水流域交叉感染诱发的水产病害风险,已使养殖业每年遭受近百亿元的损失;水体污染导致抗菌类药物的被动使用,危及食品安全且严重影响着我国水产品出口竞争力;机械增氧的高能耗支出,药物投放及清塘费用的增加,水产品质量低、价格低等因素,导致水产养殖业比较效益下降,农民增收缓慢等不一而足。     

淮安市水产养殖机械化“四分”初探

<正>为进一步谋划好淮安市“十四五”特色农机化工作,淮安市农业农村局对水产养殖机械化开展“分区域、分产业、分品种、分环节”研究,取得了一定成效。一、发展现状淮安的水产养殖主要品种有四大家鱼、小龙虾、螃蟹、对虾等,近年来淮安市着力推进高标准、宜机化池塘改造,加大渔业新品种、新装备、新技术、新模式推广。2021年,全市水产养殖面积165万亩,其中以虾蟹为主的特种绿色水产养殖面积达49万亩。水产品总产量29.4万吨,排名全省第一。     

谈谈叶轮式增氧机

随着水产养殖业规模的扩大和单位面积产量的提高，增氧机的使用越来越广泛，使用增氧机对提高放养密度、增加产量效果显著，它已成为水产养殖业高产稳产不可缺少的主要机械之一。 增氧机的形式很多，有叶轮式、水车式、喷水式、射流式、桨叶式、充气式等。因叶轮式增氧能力强，故目前占使用量的９０％以上。下面结合我们的实践，谈谈叶轮式增氧机的使用和保养。 一、增氧机的作用 增氧机的作用主要有３个方面：一是增氧，一台３ｋＷ的增氧机开动１小时，可向水中输送氧气 ４．５ｋｇ；二是曝气。及时将水中积聚的有害气体，如Ｈ２Ｓ、ＣＯ２…     

水产养殖环境的污染及其控制对策

随着我国经济的快速发展,人们对各种水产品的需求量也在不断升高。广大群众生活水平的提高,对于水产品的质量也有了更高的要求。在养殖过程中,为了保证养殖的产量和效率,很多养殖者会在饲料或者水体中添加一些可能造成环境污染的物质。这在一定程度上导致水产养殖环境受到污染,最终影响水产品的产量。本文将就此进行研究。     

增氧机的比较与选择

近年来,随着国家对农业机械购置补贴的政策力度逐年加大,水产养殖机械——增氧机的拥有量快速增长,极大地促进了水产养殖机械化的发展。目前,增氧机的类型很多,本文根据淡水池塘养殖的特点,对较常用的叶轮     

立足“四个突出” 汉沽打造平安农机

多年来，天津市汉沽农业依托资源优势，形成了以水果、水产品为主的“两水”特色农业，成为全国玫瑰香葡萄之乡，农业部水产品无公害养殖基地。种植业设施建设面积达到11000亩，占耕地面积的19．8％；工厂化水产品养殖发展势头强劲，海水养殖为主的南美白对虾精养面积10000亩，盐田汪子养殖面积22000亩；69家工厂化设施养殖企业拥有养殖水体630000立方米。农业机械在设施农业和现代农业建设与发展中作用日益突出，     

浅析水产养殖过程中机械增氧机的应用

水产养殖中使用增氧机,有利于提高养殖的质量与效率。水质对水生物的影响至关重要,通过应用机械增氧技术,能够增加水体的营养度,进一步改善水质,对水产养殖具有重要的作用。本研究分析了水产养殖过程中机械增氧机的应用问题,有助于全面提高水产养殖机械化水平,提升水产养殖的产量与质量,增加水产养殖户的经济收益。     

基于嵌入式Linux的水产养殖物联网监测系统设计

我国虽为水产大国,但生产模式及水平却较低。随着物联网、智慧农业的发展,水产养殖的集约化和自动化已成为一种趋势,也是该行业获得高产的一种途径。水产养殖的关键是保证温度、含氧量、pH值和光照等水环境参数在合适的范围内,但这些因素却很难把握。为此,提出了嵌入式Linux和物联网的水产养殖环境监测系统,结合嵌入式与ZigBee无线传输网络,通过长期连续的监测、调节和控制水质,提高养殖产量,实现增产、节能的目标。     

华南地区水产保温大棚微孔曝气增氧模式研究

在华南地区,每年冬季至次年春季,多采用搭建水产保温大棚方式进行温水性鱼虾的养殖。但这种方式使池塘上方的空气基本处于不流通的密封状态,因此,增氧效果的好坏往往依赖于增氧设备。本文针对水产保温大棚的特性,通过微孔曝气式和叶轮式增氧机在水产保温大棚内的对比试验,得出微孔曝气增氧模式能快速提高池塘不同水层的溶解氧浓度,同时改善大棚内的空气质量,是一种较优增氧模式。     

淡水养殖池塘水华问题预测及池水净化处理

当今,池塘养殖已经成为淡水养殖的最主要的方式,但是淡水生态系统污染以及水体富营养化问题也尤为凸显,由此引发的大面积水华问题给池塘养殖业带来巨大损失,也对生态环境产生严重威胁。本论文根据某池塘水的指标资料[1],并依据水体主要理化因子与水华的关系,首先利用SPSS数据拟合,建立水体主要理化因子关系模型,并得出水华问题的原因所在。然后利用神经网络模型建立水体理化因子与浮游生物致害密度之间的关系来分析水华产生的原因并进行未来12周的水华问题预测。最后给出水产养殖的具体生态养殖模式——运用生物抑制的思想,由此达到提高养殖产量,减小环境污染的目的。     

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.