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农机装备·农业工程

基于无人船的水产品养殖水质移动监测装置和系统的研发与应用

  • 唐义军 1 ,
  • 杨文伟 1 ,
  • 仓晶晶 1 ,
  • 朱芙蓉 1 ,
  • 朱浩 1 ,
  • 施建军 2 ,
  • 袁瑞芳 2
展开
  • 1. 盐城市农业信息中心,江苏 盐城 224002
  • 2. 盐城思源网络科技有限公司,江苏 盐城 224002

唐义军(1972—),男,江苏盐城人,研究员,从事农业农村信息化技术研究与推广工作。

Copy editor: 胡立萍

收稿日期: 2025-07-21

  网络出版日期: 2025-11-28

基金资助

盐城市重点科技研发计划(农业)项目(YCBN202315)

Development and application of a USV-based mobile water quality monitoring device and system for aquaculture

  • TANG Yijun 1 ,
  • YANG Wenwei 1 ,
  • CANG Jingjing 1 ,
  • ZHU Furong 1 ,
  • ZHU Hao 1 ,
  • SHI Jianjun 2 ,
  • YUAN Ruifang 2
Expand
  • 1. Yancheng Agricultural Information Center, Yancheng 224002, China
  • 2. Yancheng Siyuan Network Technology Co., Ltd., Yancheng 224002, China

Received date: 2025-07-21

  Online published: 2025-11-28

摘要

为提高水产品养殖中水质动态监测的精确度和高效性,本文研发了以无人船为平台的新型水质监测装置和系统,并在实际生产中进行应用。移动式监测装置采用无人船作为移动平台,配备PLC远程控制伸缩杆和各类传感器、摄像头,实现对溶解氧、水温、pH等参数和水产品生长发育图像的实时监测和采集,并进行远程数据传输。智能化管控系统集监测、预警、控制与参数阈值模型于一体,其通过传感器网络实时采集溶解氧、水温等数据,并基于内置的参数阈值模型(以鲫鱼为例,溶氧量在3~5 mg/L,生长水温在20~25 ℃,pH在7.0~8.5,氨氮含量<0.5 mg/L,亚硝酸盐含量<0.1 mg/L)进行智能诊断与风险预警,最终驱动增氧机等调控设备执行自动控制,实现了对养殖水环境的智能化管理。2023—2024年该装置与系统的累计示范应用面积为155 hm2,实践表明,与未应用该技术的基地相比,使用该技术的示范基地,鲫鱼产量增加2 280 kg/hm2,产值增加34 500元/hm2,提升了水质监测与调控的数据覆盖度和稳定性,促进了水产品养殖产量、品质和效益的同步提升。本文为水产品养殖中的水质监测提供参考。

本文引用格式

唐义军 , 杨文伟 , 仓晶晶 , 朱芙蓉 , 朱浩 , 施建军 , 袁瑞芳 . 基于无人船的水产品养殖水质移动监测装置和系统的研发与应用[J]. 安徽农学通报, 2025 , 31(22) : 122 -124 . DOI: 10.16377/j.cnki.issn1007-7731.2025.22.026

Abstract

To enhance the precision and efficiency of dynamic water quality monitoring in aquaculture, this paper presents the development and practical application of a novel monitoring device and system utilizing an unmanned surface vehicle (USV) as its platform. The mobile monitoring device employs the USV equipped with a PLC-remotely controlled telescopic pole, various sensors, and cameras. This setup enables real-time monitoring and collection of key parameters, including dissolved oxygen, water temperature, pH, along with images tracking aquatic product growth.The integrated intelligent management system combines monitoring, early warning, control, and a parameter threshold model. It collects water quality data in real-time via the sensor network. Based on its built-in threshold model (for the cultivation of Carassius auratus, dissolved oxygen 3-5 mg/L, optimal temperature 20-25 ℃, pH 7.0-8.5, ammonia nitrogen <0.5 mg/L, nitrite <0.1 mg/L), the system performs intelligent diagnostics and issues risk warnings. It subsequently drives control equipment, such as aerators, to execute automated adjustments, thereby achieving intelligent management of the aquaculture water environment. From 2023 to 2024, the cumulative demonstration area for this device and system reached 155 hm2. Practical results demonstrated that, compared to bases not using this technology, the demonstration sites achieved a yield increase of 2 280 kg/hm2 and an output value increase of 34 500 yuan/hm2 for crucian carp. The system significantly improved the data coverage and stability of water quality monitoring and regulation, ultimately promoting the simultaneous enhancement of aquaculture production, product quality, and economic benefits. This study provides a valuable reference for water quality monitoring in aquaculture.

水产养殖业是保障优质蛋白供给的重要产业,养殖水环境的精准调控是影响产业健康发展的重要因素之一。溶解氧、水温、pH、氨氮、亚硝酸盐等水质参数是影响水产品生长发育、健康状况及产量与品质的关键因子。常规的水质监测方式多采用固定点位布设传感器,可能存在监测覆盖面窄、代表性不足、精准度有待提高等问题;且设备长期浸泡易腐蚀损坏,维护成本较高,难以满足现代化、精细化、智能化养殖对水质环境实时、全面、准确感知的需求。实现高效、精准、低成本的水质可移动式动态监测,是提升养殖管理水平、降低风险、保障水产品安全与增产增效的核心环节,也是智慧渔业发展的关键突破口。
近年来,利用物联网技术对水产品养殖水质进行监测和调控的相关研究逐渐增加,出现了多种水质智能监测的解决方案。例如,吕敬祥等[1]开发了一种硬件成本低廉及软件构架方便的智慧水质监控系统,其可以自动检测超出设置阈值的水质参数,并发出管理警报,同时可自动启动相关水质调节设备及时调节水质参数至阈值范围内;李明等[2]研究表明,在水环境监测中,无人船提高了监测的实时性和精确度,减少了设备投入和相关成本,设计多参数一体化检测系统、可靠的自供电模块和拓展应用场景是无人船在智慧渔业领域的重要发展方向;苗飞等[3] 设计的基于自主控制技术的水质监测无人船能够按预设航路进行自主航行、自动水样采集及水质检测分析,为水质自动监测提供了高效的解决方案;张启元等[4]利用 NB-IoT 技术,设计了一种养殖池塘水质监测无人艇系统,能够实现自主巡航采集水质,将水环境多参数在云端进行实时显示并有效调节。随着水产养殖无人船装置的普遍应用,给可移动式水质监测系统的研发带来了便利。基于此,本文以可移动、高精度、低成本水质监测为目标,设计研发了以无人船为平台的新型水质监测装置和系统,并在生产中进行了应用实践,为可移动式水质监测系统的应用推广提供参考。

1 水产养殖水质监测装置设计内容

1.1 移动式监测平台载体

采用无人船作为传感监测装备的平台载体,无人船长1.75 m,宽0.8 m,高0.72 m,配备大功率涵道式推进器,300 W,具有自动巡航、GPRS定位等功能。无人船安装120 W单晶光伏板和240 A锂电池,电池输出电压为12、24 V,可以为无人船提供动力来源,也可以为传感器提供电力。

1.2 可伸缩水质监测装置

用PLC远程控制伸缩杆,最大行程1 500 mm。伸缩杆一端固定在无人船侧面,另一端安装溶解氧、水温、pH、氨氮、亚硝酸盐等传感器和水下视频摄像头。水下视频摄像头为220°超广角,1 080P高清防爆摄像头。监测时,通过远程控制,将伸缩杆放进水中,传感器和视频摄像头监测、采集水系参数和水产品生长发育图像。数据采集、传输完成后,伸缩杆缩回,将传感器和摄像头从水中收回。

1.3 数据传输装置

数据传输装置以5G的方式向远程服务器传输数据和控制信号。数据传输装置连接传感器,通过装置将传感器采集的数据发送至云数据库;通过5G信号连接服务器云平台集中控制或电脑登录控制。装置上的开关连接口可连接开关按钮,也可关联传感器联动控制。当装置离线时,可以进行时序控制或脱机控制等。装置的电源电压为12 V。

2 水产养殖智能化管控系统

研发智能管控系统,集水质在线采集、智能组网、信息处理、预警发布、决策支持与自动控制于一体。该系统凭借全面的数据感知与智能分析能力,可对养殖水体进行全天候监控,并通过精准的自动控制执行,从而实现对水产品生长环境的闭环管理与优化[5]

2.1 水质实时监测模块

综合利用传感器和摄像头、计算机与网络通信等技术,对溶解氧、水温、pH、氨氮、亚硝酸盐等水质参数和水产品生长发育动态进行实时监测,并对数据进行采集。

2.2 监测预警模块

管理人员登录系统,可以随时了解养殖池塘内溶解氧、pH、水温等水质参数。还可根据历史数据积累和变化趋势,通过平台发送水质参数波动预警、天气预警、水产品疾病预警等信息,提醒管理人员采取增氧、移植水草、清塘消毒等相应的防范措施。

2.3 智能控制模块

开发基于交互式以太网组网方式的水产养殖管控系统,结合采集的数据形成一个受网络控制命令控制和脱离网络能自控的闭环控制器[6]。实现对增氧机、进出水电磁阀等环境调节设备的智能控制。

2.4 水质参数阈值模型

研究区淡水鱼主要养殖品种为鲫鱼,因此重点研究了鲫鱼不同生育阶段所需要的最适宜的水质参数,包括溶解氧、pH、氨氮、亚硝酸盐等指标,得出系统预警和自动控制的最低和最高阈值。溶氧量一般需保持在3~5 mg/L,低于3 mg/L时鲫鱼易缺氧浮头,甚至死亡。适宜水温在15~25 ℃,最适生长水温20~25 ℃,低于10 ℃摄食减少,高于30 ℃生长受抑制。适宜pH在7.0~8.5,过酸或过碱均会影响鲫鱼的代谢和抗病能力。氨氮含量控制在0.5 mg/L以下,亚硝酸盐含量控制在0.1 mg/L以下,过量会毒害鲫鱼。

3 应用效益

可移动式水产品养殖水质监测装置和系统的研发与应用,实现了池塘水质多点位、可移动式监测,提升了监测的时效性、数据覆盖度和代表性。传感器可伸缩调节以监测水质参数,同时,其和无人船平台采用双动力供电系统,具有延长传感器等装备使用寿命、降低日常使用成本等优势。通过该项技术的集成与应用,对养殖水质和生态条件进行监测、处理和控制,创造了适合鲫鱼等淡水鱼生长发育的最佳水质环境,从而提升鲫鱼的单产和效益。2023—2024年,该项技术在盐城大型鲫鱼养殖基地累计示范应用155 hm2。通过养殖对比试验,与未应用该技术的基地相比,使用该项技术的示范基地,鲫鱼产量增加2 280 kg/hm2,产值增加34 500元/hm2

4 结论与展望

自动化、智能化的管控系统应用已经成为水产品养殖业发展的必然趋势。目前,水产养殖信息化率仅为40.5%,低于畜禽养殖产业[7]。可移动式水产品养殖水质监测装置和系统的推广应用,将推动水产品养殖向自动化、智能化、精确化方向发展,提升养殖技术水平,带动渔民增收致富,具有较强的市场竞争能力和广阔的产业化开发前景。本研究研发了一套集成可移动式监测装置与智能化管控系统的创新解决方案,该装置与系统在实际应用中取得了较好的经济效益。然而,该装置与系统目前仅在鲫鱼养殖场景中完成示范应用,尚未推广至鳊鱼、鲢鱼等其他常见淡水鱼品种。为进一步验证其普适性与适用性,后续需开展系统性的扩展试验,重点明确上述鱼种养殖池塘中水质监测的最佳布设区域与传感深度等关键参数。同时,还需探明不同淡水鱼品种在其关键生育阶段所对应的水质参数阈值,从而为养殖水环境的精准调控与智能装备的闭环控制提供可靠的数据支撑与决策依据。
[1]
吕敬祥,周豪. 基于云平台的智慧渔业水质监控物联网系统研制[J]. 电子器件202447(2):582-588.

[2]
李明,谈名名,蒋朝伟,等. 无人船在渔业智慧监管领域的研究与应用综述[J]. 农业工程学报202440(23):15-25.

[3]
苗飞,张波,刘杨. 在线水质监测无人船的设计与实现[J]. 船海工程202251(4):20-24.

[4]
张启元,张烈山,兰益成,等. 基于NB-IoT的养殖塘水质监测无人艇系统研究[J]. 电子测量技术202144(7):170-178.

[5]
江先亮,尚子宁,金光. 基于无人船的水产养殖水质动态监测系统设计与实验[J]. 农业机械学报202051(9):175-185.

[6]
李道亮,刘畅. 人工智能在水产养殖中研究应用分析与未来展望[J]. 智慧农业(中英文)20202(3):1-20.

[7]
唐义军,朱芙蓉,朱浩. 盐城市农业数字化建设现状及可持续发展路径[J]. 现代农业科技2024(20):170-172,177.

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