海洋渔业正从传统的海洋捕捞向深远海养殖方向发展。据联合国粮农组织(FAO)2020年统计,全球捕捞产量自 21 世纪以来基本稳定,而水产养殖产量逐年攀升,预计在 2030年前后将超过捕捞产量。随着近海自然渔业资源的减少和环境保护压力的增加,未来水产品增量将更加依赖深远海养殖来实现。
! r" V. f# F& }' _我国《全国海洋经济发展“十三 五”规划》明确提出全面提升远洋渔业资源开发能力,推动建设深水网箱养殖产业带,大力发展深水网箱养殖,促进海洋渔业产业调整结构、转变渔业经济增长方式。发展深远海养殖需要先进的养殖装备作为支撑。基于养殖网箱实施自动化、智能化养殖,是提升养殖规模和效益、降低人员工作强度和养殖风险的重要手段。对养殖海域环境实施远程实时监测是养殖自动化、智能化的关键环节。
& v# B* y1 x' w+ @9 H5 p5 r面向深远海网箱养殖需求,基于高精度温盐深测量仪、无线数据传输网络、监测信息实时处理与集成等关键技术,研制与深远海大型智能化养殖网箱配套的海洋环境监测系统,能够为深远海养殖提供技术与装备支撑, 推动海洋渔业及相关产业发展。
3 i5 z# X$ l: q2 h3 {) Y1 、研究现状
. T8 Y7 b9 K! q自20世纪60年代以来,深水养殖产业发展迅速,深远海养殖网箱等高端渔业装备蓬勃发展,代表性产品包括世界首座深海半潜式智能网箱 “Ocean Farm 1”(图 1)、目前容量最大的网箱结构养殖工船“HAVFARM 1”(图 2)等。目前, 深水网箱核心技术被挪威、日本、加拿大、俄罗斯等国所垄断。4 i9 T' |! ^, ^8 x/ i, @
我国网箱养殖已有一定规模,但主要分布在内湾和近海,养殖密度高,水体质量差。我国深水网箱等养殖装备起步较晚,核心装备主要依靠进口,本土化配套能力不足,限制了我国养殖 装备的长远发展。
4 b: F- ]# f. J/ @
! y9 y3 W- C& ~0 `. r: w7 H7 K6 i- T) V
图 1 挪威“Ocean Farm 1”深海养殖网箱 2 ?! }; F% }5 y2 M4 D0 s4 q( M
+ f: W) t) n9 M0 D: b图 2 “HAVFARM 1”深海养殖工船 5 R9 b- \ ]# }+ E& L8 D
在网箱养殖监控技术方面,主要是结合传感器 和有线/无线通信技术获取海洋环境、生物状态、 养殖设施的相关信息,实现远程监测。这些方案普遍采用 2 级模型:养殖点和监控中心。由养殖点的传感器采集数据,再用有线或无线的方式传输到监控中心。例如,海南陵水“5G+海洋牧场” 采用 5G 网络技术,集成网箱海洋环境实时在线监测系统,对深海网箱水质水文环境及内部状况进行实时 在线监测(图 3)。8 y0 E8 x2 K1 g. I
8 | c. }9 R4 D: S' T' {( e2 c6 Z; N* Q2 A' e& F
9 W3 x. P" ~- R- }" p
" g0 g _ J- U! u+ |/ H图 3 海南“5G+海洋牧场”海洋环境监测系统
* b, O9 Z, H6 J' W6 {) X2 海洋环境监测系统方案设计
+ Z: K4 v; D9 `6 S6 F& ~针对深远海网箱数字化管理和集约化养殖需求,基于高精度温盐深测量仪、无线数据传输网络、 监测信息实时处理与集成等关键技术,设计了与深 远海大型智能化养殖网箱配套的海洋环境监测系统,实现温度、盐度、溶解氧等海洋环境要素的远程实时监测。
1 t/ T* a0 W! x' P! N2.1 系统组成 , U: Q2 i( U6 {5 K! B+ e; T
海洋环境监测系统硬件主要由数据采集子系 统、控制子系统、数传子系统、能源子系统等组成 (图 4)。软件主要是上位机软件。
* I8 `1 M3 }' ^4 k: `
/ i& @0 P! L4 c! I! N
; e: ?- i+ z' L3 E1 Z, Z图 4 系统组成 % J. }: w8 b* \. I2 b
数据采集子系统包括搭载的各式传感器、配套的电平转换、A/D 转换元器件等数据采集设备,负责采集海洋环境参数。控制子系统包括监测点的主控 Soc 与其配套的控制程序,根据控制指令控制各传感器的采样频率、采样周期、采样模式等,监测各部件运行状态,将操作结果与运行信息反馈至监控中心。数传子系统负责转发监测数据、状态数据至中控系统,转发控制指令至各传感器。能源子系统负责为监测点供电,采用备用电池设计,在主电源切断的情况下可临时供电,保证系统不间断运行。上位机软件是数据采集子系统与集中控制系统及控制人员的接口,主要负责监测信息实时处理与集成。
/ e6 C/ o* h4 M# u# y- \+ ~- A2.2 监测规划 ( e$ p* K; t+ G+ {/ K
j6 m3 ~' i/ D
以图 5 所示网箱(直径 110 m,工作吃水 40 m)为例,在网箱的中央及外围立柱的不同深度设置若干个水下监测点,实现表、中、底层水体覆盖。每个监测点均配备温度、电导率、溶解氧和压力等通用传感器。在中央立柱设置海流传感器。在网箱平台设置水上监测点,配备姿态、气象等传感器。此外,可根据养殖产品种类的不同选配其他传感器 (表 1)。
' _+ v2 J. S* n$ R4 x1 I) o+ c, ~
5 K2 i# v) h% n1 G- h* ^) q图 5 养殖网箱示意图
5 c7 _9 _/ S; @0 a1 z) z, C4 y: j* }1 Q9 ?6 [3 e% p! W
, W; }& r, d2 l* i ?
9 {9 l$ t' B: I; V% O
6 @! r& ~& Z. I5 p
3 m) T" q8 C; L& g& |8 ^5 L
3 硬件设计
7 e! \7 N o, r6 t5 v! A7 K& y( O3.1 高精度温盐深测量仪(CTD) % M: I+ C& L7 F
CTD 是数据采集子系统的核心设备,其性能对监测系统的技术指标具有决定性影响。CTD 由温度传感器、电导率传感器、压力传感器、测量转换电 路、综合控制系统、耐压舱等组成。测量时,由传感器感应海水的温度、电导率及压力要素,通过转换电路将物理量变成电信号输出,由综合控制系统接收并通过通信接口传输测量数据。高精度 CTD 研制的核心工作是温度、压力和电导率3种传感器的研制,重点为电导率传感器研制。研制的七电极电导率传感器具有较高的测量精度,其电导池实现了电流电极和电压电极的分离,可显著减少电极极化阻抗,导流空间大,响应时间快。七电极电导率传感器的电导池两端有 2 个 接地电极,可有效屏蔽外部干扰。研制的温度传感器采用新型微结构形式,具有快速响应、耐高压等特点。此外,还研制了硅压阻型压力传感器(图 6)。针对网箱监测点多套 CTD 同时工作的应用场景,在测量电路(图 7)设计方面采用了低功耗及抗干扰设计。通过选用低功率器件,降低功耗及温度。通过降低单片机的晶振频率,减小来自电源的噪声,在尽量靠近 A/D 转换器处接地以及屏蔽振荡器区域,来增强抗干扰能力。! T" e$ y- j; m0 K
1 A; t, n' R# n# Y% F( J! u
/ g3 o4 i+ Z+ z% s; s) F
. D6 f; | i8 u5 g# [8 f; E图 6 电导率、温度、压力传感器
% a. C4 G7 _3 }# a8 q" p5 B
3 A2 \5 O; \" H图 7 测量电路 7 {8 G* |/ A( I( _4 j' v
! A7 I9 ?, l& I2 E" t; n
6 x( I& Z. A% x; Q' a( X3 |
完成 CTD 样机加工及相关调试后,为保证测量准确性,利用 CTD 校准实验室开展了传感器校准(图 8)。通过试验方法建立了传感器输入输出关系,进而获得校准系数等相关参数。, y% q& v5 C/ z1 G/ m
5 h- E0 W1 s2 n5 C' J' H$ [1 |5 P z5 R! z
登录/注册后可看大图
" ~! Z5 \" {: i8 W图 8 传感器校准 0 N$ _% g5 ^' c6 N! \# l
3.2 数据传输网络, J* U5 V% _7 U7 n4 H: v, P4 O
由于深远海养殖水域远离海岸,需采用有线/ 无线数据传输网络将网箱数据实时传输至岸站。综合考虑成本、功耗及通信技术发展趋势,采用网箱有线组网、网箱与岸站间无线传输的数据传输方案。网箱监测点的传感器通过串口服务器、网线等连接至以太网交换机,组成局域网络。网箱与岸站间架设一对无线网桥,上位装置以及无线网桥也连接至千兆以太网交换机,实现网箱与岸站监控中心的无线数据传输。无线网桥采用 airFiber®X AF-2X,具有高达 17.1 Mbps/MHz 的频谱效率,发射距离超过 200 km,吞吐量大于 500 Mbps,可以 设置不同的上行与下行任务周期来满足非对称流量需求。如图 9。4 ^ ^/ z, n. d/ D
2 w3 T3 }, l1 K8 ~" F* a图 9 数据传输网络示意图
. t/ M! x4 e3 u- G; I& A( Q" V4 软件设计 + q- S# k/ B6 n& d5 a3 Q; A1 {+ ?
监测点将数据传输至岸站,通过上位机软件实现监测信息的实时处理与集成。上位机软件的主要功能为实现人机交互,将采集的数据、工作状态等信息进行图形化集成显示,便于中控系统控制以及人员实时监测,同时提供下位机控制接口,将上位机控制指令实时传输给数采子系统。软件具备数据采集、数据存储、数据显示、数据输出及传感器控制等功能。软件可采集温度、电导率/盐度、压力/深度、溶解氧、流速、流向及姿态等参数以及工作状态信息,采集频次可调;采集数据存储于本地数据库;以文字、实时曲线等方式显示;以 UDP 报文形式输出至中控系统;可控制传感器开关及观测频次。软件开发环境为 Microsoft Visual Studio。数据接入部分使用 C#/Golang/Rust 编写,从串口接收解 析消息帧,发送操作指令,采用第三方 WebSocket 库。数据库方面,由于需承载的数据量较小,选择应用广泛的关系型数据库 SQLite 和 MariaDB。! z2 j- o) |: q+ B
系统需要管理主要资源是设备和数据信息,因此数据表分为 2 类,分别存储设备和数据信息。每一类数据表均有 1 张总表,保存所有设备的基本信息和所有消息的基本信息,作为指向详细信息的索引。对于每一种设备/消息,均有一张设备/消息表存储所有该类设备/消息特定的信息。应用服务器连接数 据接入单元,同数据库通信,对外提供 RESTful API。浏览器即可作为客户端,简化额外软件要求。使用 WebSocket + Json 交换数据。实时显示传感器 数据,使用 Echarts 3 和 Measurement Studio 可视化历史数据。观测数据存入数据库中,除使用客户端 查看历史曲线外,还可以使用通用数据库管理软件 (DBeaver、Navicat 等)管理数据,也可导出为通用格式(.xls、.csv、.txt 等)进行后续处理。 ^7 W; F1 a' f& q- s5 Y
5 水池功能验证试验
; |' V6 A. F: e6 |# I) l开展了海洋环境监测系统(包括 CTD 及上位 机软件)的水池功能验证试验(图 10),对监测 系统的数据采集、传输等功能进行了初步验证。通过与美国海鸟 SBE–37 CTD 的水池比测,系统工作状况正常,监测数据正确、稳定、可靠。" H" O- I( I# S9 D9 }
+ B& m3 J; V+ K# t
图 10 水池功能验证试验
6 p; h O6 \0 f' ~0 e* A6 结束语
* d2 [2 n' ^7 | q. C6 C) h R系统初步实现了温度、盐度、溶解氧等海洋环境要素的远程实时监测,但在长期工作可靠性等方面仍有待检验,在监测要素及数据处理应用方面仍有待拓展。
$ `- k$ F: s& F: p9 i1 k" H下一步,计划研发集成化学、生物等多要素传感器,开展监测设备海上长期应用试验,开 发水质预测预警等数据分析产品,满足数字化管理和集约化养殖需求,提升海洋环境监测及渔业养殖装备国产化水平,助力“蓝色粮仓”建设。
* c- p2 B% @) w( D7 a2 W: y2 n) h0 j9 x5 {, C. `$ e) F: ~6 Y
该文章来源互联网,如有侵权请联系删除" f6 g, r0 j% Q; H
查看原文:www.52ocean.cn |