生物系统检测与控制系统毕业论文.doc

结合互联网技术的水产养殖信息化模式摘 要：本文提出了一种结合互联网技术的信息化水产养殖方案。根据水产品养殖的生长环境要求，并考虑目前信息技术的能力，对水产品养殖环节进行分析，设计了一个集智能化和信息化为一体的水产养殖方案。为水产养殖业未来的发展提供了一个新的方向。关键词：水产养殖；信息化；互联网技术1 引言 我国的水产养殖历史久远，从1800年前的的稻田养鱼开始，到公元1975年的大规模海水增和养殖，再到现代的信息化养殖1-3。中间的技术发展可以说是飞速，但是飞速发展的同时也面临着更多地挑战和技术难点。水产品具有高蛋白、低脂肪、营养平衡性好的特点，成为人们摄取优质动物性蛋白质的主要来源。作为渔业大国，我国率先完成了由捕捞为主向养殖为主的发展模式转变; 水产养殖业已经成为我国渔业的重要组成部分与发展重点，为农民就业、食品安全、贫困程度的减轻和社会福利等作出了重要贡献。随着人类社会向信息化时代的快速迈进，利用现代信息技术改造我国传统水产养殖业，促进工业化和信息化在水产养殖业领域的纵向扩散与深度融合，探索现代化养殖模式，加大科技进步在渔业经济发展中的贡献率，对于促进渔业和渔业经济可持续发展具有重要的意义。自20世纪80年代以来，国内外学者4-6已经对水产养殖信息化关键技术、发展模式、支持政策等进行了大量的研究与示范应用。随着物联网、云计算等先进信息技术的发展与应用，水产养殖信息化必将进入新的发展时代。基于此，本文对水产养殖信息化中2个关键技术: 信息获取和信息处理技术进行系统化的文献整理与综述，并提出初步的水产养殖信息化模式，以期为新兴的信息技术在水产养殖业领域深入应用提供支持。2 水生系统参数生物系统是一个复杂的整体，彼此之间相互联系、相互作用，构成一个循环的生物圈。其中，一般生物系统的主要参数有光、温度、湿度（相对湿度）、风速或气流速度、其他气体、位移、土壤水分等。但属于水生系统中的特有参数有溶解氧、值、电导率、氧化还原位、透明度、氨氮等7,8。下面简单介绍生物系统的部分参数。2.1 溶解氧溶解氧（）是一切好氧性水生生物生命的必需元素（如人需要氧气一样）。一般鱼类对的要求如下：才能较好地生长，时会影响生长，当时鱼类则会死亡。饱和溶解氧受海拔（气压）、水温、水的盐度等影响，收集了溶解氧饱和浓度随温度的变化情况如下表1所示：表1.饱和溶解氧浓度随不同温度变化表温度饱和浓度饱和系数01020304014.6411.259.087.556.41100100100100100可以观察到水中饱和溶解氧的含量其实是很低的，这就增大了人工养殖中的要求。目前，测量溶解氧的方法一般有碘量法（化学滴定法）以及膜电极法（能在线检测）。2.2 值值是一个非常重要的综合性水质参数，水体中的生物、微生物、生化因子、化学离子的状况都与值相关。一般养殖水体要求维持碱性水质，值大小为7-8.5合适。值被定义为：氢离子活度的负对数，即 （1） 值得测量的系统一般为玻璃电极。2.3 氨氮水质中的氨氮以及亚硝态氮对鱼类的危害特别大，浓度应控制在标准以下，其浓度升高会对水生鱼类造成巨大的毒害。水中的氮一般分为有机氮和无机氮，有机氮包括：蛋白质、氨基酸、核酸和腐殖酸等物质中所含的氮，无机氮在水中的几种主要形式为：离子氨氮（）：对鱼类毒性不大；分子氨氮（）：对鱼类毒性很大，要求；亚硝态氮（）：毒性很大，要求；硝态氮（）：毒性不大，都可以。一般总氨氮产出量约为饲料的。目前，测量氨氮的方法有化学试剂比色法和电极法。化学试剂比色法是现在常用的方法，不能实现在线检测，但又精度不高的快速检测方法。电极法的技术尚未成熟，有研发的适用产品。虽然没有成熟的在线检测方法，但是氨氮、亚硝态氮这一指标非常重要，是解决水产养殖信息化必不可少的一部分。3 水产养殖信息化由上可知，在建立水产养殖信息化的过程中需要考虑上述的水质指标，我们在日常养殖过程中需要实时知晓这些重要指标参数的具体情况以及波动范围，以期能及时决策，或者预测未来一段时间的水质变化，达到提前预防的效果。在科学技术高速发展的21世纪，高科技所服务的学科面越来越广，跨学科技术交叉是时代发展的大潮和趋势。当然，也有很多研究者们将电子信息技术应用到水产领域：马从国等8就提出了基于无线传感器网络的水产养殖池塘溶解氧智能监控系统，为规模化水产养殖池塘溶解氧的监控提供了一个新的控制思路；杨旭辉等10提出基于zigbee的节能型水产养殖环境监测系统；蒋建明等11提出基于无线传感器网络的节能型水产养殖自动控制系统；黄建清等12提出基于无线传感器网络的水产养殖水质监测系统开发和试验等。 下面将提出一个结合互联网技术的水产养殖信息化方案。 3.1 信息化水产养殖系统方案设计互联网信息化水产养殖监控系统主要有水质监测、环境监测、视频监测、远程控制、短信通知等功能，该系统综合利用电子技术、传感器技术13、计算机与网络通信技术14，实现对水产养殖各阶段的水温、值和溶氧量等各项基本参数15进行实时监测与预警，一旦发现问题，能及时自动处理或短信通知相关人员。通过一些控制措施来调节水产养殖的溶解氧、温度、值和水位等养殖水质的环境因子，同时根据水产品不同生长阶段的需求制定出测控标准，通过对水产养殖环境的实时检测，将测得参数和系统设定的标准参数进行比较后自动调整水产养殖生态环境各控制设备的状态，以使各项环境因子符合既定要求。如图1 所示，本系统将采取分散监控、集中操作、分级管理的方法。图1. 基于互联网的水产养殖信息化监控系统架构图系统综合利用互联网传感技术、智能处理技术及智能控制技术，集数据、图像实时采集、无线传输、智能处理和预测预警信息发布、辅助决策等功能于一体，实现现场及远程系统数据获取、报警控制和设备控制。通过远程控制输氧设备及时补充水中的氧气，启动水温调节装置等，从而实现对水产品生长环境因子的实时监控。依靠无线网络进行数据传输，将检测数据实时传送到中央处理系统进行处理，中央处理系统再将分析结果发送到控制中心，控制中心则根据各种信息进行全局事务的控制16。养殖户可以通过手机或页面17实时了解养殖池内各项参数和启闭设备，真正实现水产养殖技术的信息化、传感化，使水产品在最适宜的环境下生长，达到智能、节能和信息化增产的目的。水产品在养殖过程中的环境因子如水温、值、溶氧量等数据流，采集进入信息采集模块并做进一步处理后通过网络通信模块传送到中心控制系统，以形成优化控制的策略。然后现场监控中心或者远程控制中心进行智能控制或者下达命令让现场人员进行人工控制，进而对下一时刻的环境因子数据流进行调控，此过程为一个闭环系统。系统运行过程中的数据信息流程如图2所示。养殖水质环境因子信息信息采集模块网络通信模块pc机监控系统优化策略生成系统现场或远程控制中心智能控制与人工控制图2. 基于互联网的水产养殖信息化监控系统流程操作图在养殖鱼池不定点随意布置适当的无线传感器节点群，还有汇聚节点，通过无线传感器模块18,19，把养殖环境因子信息采集之后传输到汇聚节点，汇聚节点将信息转换处理后，上传到网关；而标签主要记录鱼的信息（放养的品种、放养的数量、放养的时间、投饲量、用药情况、疾病情况），标签通过天线把汇总的信息传输到阅读器上，同时在此完成对信息的分析与处理，然后阅读器把信息上传到网关。网关通过无线通信网络模块把信息都上传到机，机监控系统对输入的信息整理入数据库，实时监控，与预先设定的指标相比较，如果超出了指标范围，就发出警报，现场控制中心、远程控制中心（如移动手机等）20都会收到，同时短信通知用户。在现场中心、远程控制中心用户可以根据监控系统显示的即时养殖环境数据，做出人工决策，机可以智能控制养殖环境的水温、溶氧量和水位。监控系统对所有的数据信息进行存储、分析，可以根据历史记录制定出更恰当的控制策略。 3.2 信息化水产养殖系统的前景通过与现有的水产品智能化养殖系统的对比研究，提出了适合水产养殖的基于与无线传感网络的智能信息化控制系统架构。该系统架构通过应用互联网，真正地实现了水产养殖的智能化监测与控制，满足了水产养殖的及时监控和自动调整其生态环境的要求，该模式可以广泛应用于水产养殖行业，并可以向其他农产品行业推广。参考文献：1董双林.中国综合水产养殖的发展历史、原理和分类j.中国水产科学，2011.09，18（5）：1202-1209.2胡有金，王靖杰，张小栓，傅泽田.水产养殖信息化关键技术研究现状与趋势j.农业机械学报，2015.07,46（7）：251-263.3黄翔峰，王坤，陈国鑫，陆丽君，刘佳.水生动植物组合对水产养殖废水的净化能力j.水处理技术，2015.02,41（2）：62-66.4 edwards p, pullin r s v, gartner j a. research and education for the development of integrated crop-livestock-fish farming systems in the tropics c. iclarm stud rev, 1988, (16).5 moffitt c m, cajas-cano l. blue growth: the 2014 fao state of world fisheries and aquaculture j. fisheries, 2014, 39(11): 552-553.6王玮，陈军，刘晃，何雅萍.中国水产养殖水体净化技术的发展概况j.上海海洋大学学报，2010.01,19（1）：41-49.7颜波，石平.基于物联网的水产养殖智能化监控系统j.农业机械学报，2014.01,45（1）：259-265.8 li zhaodong, cui guoxian, sheng chang, et al. development and perspective of agricultural expert systemj. agriculture network information, 2009(2) 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