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        智能水產(chǎn)養(yǎng)殖的技術(shù)的研究

        2022-05-31 16:54:53任涵
        科學(xué)與財富 2022年1期
        關(guān)鍵詞:水產(chǎn)養(yǎng)殖互聯(lián)網(wǎng)

        摘 ?要:中國漁業(yè)的發(fā)展離不開水產(chǎn)養(yǎng)殖的可持續(xù)發(fā)展,現(xiàn)階段我國水產(chǎn)養(yǎng)殖比較常用的智能水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)有水下機器人、互聯(lián)網(wǎng)+以及對水質(zhì)監(jiān)控的相關(guān)算法,但這些方法還都有自身的局限性。

        關(guān)鍵詞:水產(chǎn)養(yǎng)殖;水下機器人;互聯(lián)網(wǎng)+

        一、水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用

        近年來,中國的水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)發(fā)生了翻天覆地的變化,養(yǎng)殖規(guī)模逐年遞增,產(chǎn)量穩(wěn)居世界第一,但仍面臨著很多嚴(yán)峻的問題,例如水質(zhì)污染嚴(yán)重、養(yǎng)殖效率低下、機械化及自動化程度低等。水產(chǎn)生物的生長和產(chǎn)量又很容易受人類活動、氣候、生物等多種因素的影響,這些問題亟待解決,只有保證了水的質(zhì)量,才能提高水產(chǎn)品的質(zhì)量和產(chǎn)量。

        本文將對目前使用較為廣泛的智能水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)研究現(xiàn)狀和使用的相關(guān)技術(shù)進行綜述,分析技術(shù)的優(yōu)點和其局限性,以期展望未來的發(fā)展趨勢。

        (一)水下機器人

        在水產(chǎn)養(yǎng)殖實踐中,水下機器人通過搭載攝像機、聲吶、水質(zhì)傳感器等設(shè)備,借助水產(chǎn)養(yǎng)殖水下機器人機動靈活的運動能力,可實現(xiàn)對養(yǎng)殖環(huán)境及對象的大范圍監(jiān)測[2]。水下機器人較為常見的做法就是搭載水下機械手臂、捕撈網(wǎng),可以進行捕撈作業(yè),還可以利用水下機器人進行飼料投喂以及對水下的網(wǎng)衣進行自清潔。水下機器人也可以與其他的監(jiān)控平臺進行組網(wǎng),并借助地面基站、衛(wèi)星等通信設(shè)備,構(gòu)建“水陸空天”一體化監(jiān)控系統(tǒng)。[2]可以將探測到的水下信息通過分析處理對養(yǎng)殖的情況進行及時的了解??萍荚谶M步,水下機器人也發(fā)展的越來越智能化、網(wǎng)絡(luò)化,很多信息都是通過網(wǎng)絡(luò)上傳監(jiān)控的信息,并讓監(jiān)控人員及時分析和處理,可以及時掌握水下的各種情況。所以利用水產(chǎn)養(yǎng)殖機器人助益頗多。

        但是水下機器人作為機械設(shè)備,也存在自身的問題。機器人的體積大都較為狹小,所以能安裝的傳感器數(shù)目和大小都有限。而且機器人在水下工作,工作環(huán)境較為復(fù)雜,需要定期清洗乃至更換。[4]所以定期維護的成本較高,需要定時派專人進行清理和更換。不僅如此,傳感器的精度和可靠性也需要進一步的提升,水下的環(huán)境較為復(fù)雜,可能會出現(xiàn)噪聲干擾,數(shù)據(jù)冗余等各種情況,需要根據(jù)采集樣本的實際情況來做進一步的修正,這些都是水下機器人亟待解決的難題。

        (二)互聯(lián)網(wǎng)+

        水下機器人采集的數(shù)據(jù)如何提供給技術(shù)人員呢?其實就是利用了互聯(lián)網(wǎng)+的發(fā)展。提出要利用互聯(lián)網(wǎng)提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理和服務(wù)水平,促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平明顯提升。水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的一部分,也迎來了良好的發(fā)展機遇[2]。傳統(tǒng)的水質(zhì)監(jiān)測大都以人力來完成,采集周期長,采集數(shù)據(jù)的實時性差而且容易對水質(zhì)造成二次污染。我們可以利用傳感器測得相應(yīng)的數(shù)據(jù),然后利用互聯(lián)網(wǎng)+的方式來進行處理。

        現(xiàn)有的智能化技術(shù)除了大家耳熟能詳?shù)腎nternet和Web技術(shù)外,還有"3S"技術(shù)。我國現(xiàn)已構(gòu)建基于Internet的漁業(yè)管理系統(tǒng),可以很快的將水產(chǎn)養(yǎng)殖的相關(guān)信息,尤其是水質(zhì)信息傳播出去,可以讓相關(guān)部門及時了解情況。將收集到的信息通過數(shù)據(jù)庫的形式進行存儲。在漁業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)采集工作中, 數(shù)據(jù)主要來源于基層一線, 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集已經(jīng)實現(xiàn)了智能化的控制,能夠?qū)?shù)據(jù)庫、web和專家分析相結(jié)合,可以提供給養(yǎng)殖的技術(shù)人員更多的漁情信息,輔助養(yǎng)殖。

        目前互聯(lián)網(wǎng)+養(yǎng)殖仍在迅速的發(fā)展中,建設(shè)好的漁業(yè)管理系統(tǒng)需要更多的采集終端才能擁有更多的數(shù)據(jù)進行分析和處理,這需要加大基礎(chǔ)設(shè)施的投入。另外,經(jīng)驗豐富的漁民往往年紀(jì)較大,可能無法直接接受和使用信息技術(shù),而擅長運用信息技術(shù)的年輕人又缺乏實際的經(jīng)驗。所以兩者均需要投入大量的人力,需要加大培訓(xùn)的力度,提高人員的素質(zhì),加強信息化的建設(shè)迫在眉睫。在我國有一些偏遠(yuǎn)地區(qū),還沒有引入新一代的養(yǎng)殖技術(shù),存在養(yǎng)殖效率低的狀況,我們應(yīng)該加快建立和完善水產(chǎn)信息網(wǎng)絡(luò),做到不漏一角,這樣才能做到授人以漁,對于偏遠(yuǎn)貧困的地區(qū),我們要做的不僅僅是提供經(jīng)濟上的援助,更重要的是把用的好的,有效的方式方法教給他們,并及時建立相關(guān)的配套設(shè)施,才能真正提高水質(zhì),提升水產(chǎn)品的品質(zhì)和數(shù)量,才能創(chuàng)造更高的經(jīng)濟效應(yīng)。從而實現(xiàn)真正的技術(shù)脫貧。

        (三)水質(zhì)監(jiān)控相關(guān)算法和系統(tǒng)

        在檢測的過程中,我們也需要給水下機器人規(guī)定相關(guān)的運動路徑,而且我們也需要對采集到的數(shù)據(jù)進行分析和處理,過濾掉無用的、錯誤的信息,得到對水質(zhì)監(jiān)控有用的信息,這個時候就需要用到相關(guān)智能算法。人工智能算法參考動物行為進行尋優(yōu)設(shè)計,目前主流的人工智能規(guī)劃算法包括粒子群算法、蟻群算法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,采用智能算法不需要精確的環(huán)境模型,搜索能力強且能夠得到全局最優(yōu)解。[2]

        目前在水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)監(jiān)控與控制系統(tǒng)方面已開展了許多研究, 并在水產(chǎn)養(yǎng)殖領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。典型的水質(zhì)控制系統(tǒng)通常采用農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的4層架構(gòu)體系, 即感知層、傳輸層、處理層和應(yīng)用層[1]。感知層中存放著水下機器人搜集到的信息,例如水中含氧量、養(yǎng)殖密度、水溫、水的PH,利用通信的模塊來進行傳輸,傳輸過程可以結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)+的相關(guān)技術(shù),例如Internet和Web網(wǎng)端,進行數(shù)據(jù)的傳輸。傳輸完成后利用數(shù)據(jù)處理層進行處理。此時就需要使用一些算法模型。最后將處理完的結(jié)果給到控制中心,在應(yīng)用層中進行處理?,F(xiàn)有的水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)還未能及時的給出數(shù)據(jù)處理的結(jié)果以及對養(yǎng)殖人員給予處理建議。

        以上就是智能水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)最廣泛的三類應(yīng)用,希望隨著科技的發(fā)展,還會有更多智能控制的技術(shù)應(yīng)用于水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè),提升水產(chǎn)養(yǎng)殖的發(fā)展。

        參考文獻

        [1] 尹寶全,曹閃閃,傅澤田,白雪冰.水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)檢測與控制技術(shù)研究進展分析[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2019,50(02):1-13.

        [2] 夏英凱,朱明,曾鑫,王懿偲,齊湘洪.水產(chǎn)養(yǎng)殖水下機器人研究進展[J].華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2021,40(03):85-97.DOI:10.13300/j.cnki.hnlkxb.2021.03.010.

        作者簡介:

        任涵(1992—),女,漢族,湖北武漢人,實驗師,工學(xué)碩士,武漢鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院電氣自動化專業(yè),研究方向:智能控制。

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