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。
7 k3 U7 N8 Q5 D! }( Q1 V. `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。1 k* P& N( F' c+ p# E
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。
1 P) z4 k, P! E/ r5 E6 Z3 B, a1 、研究现状 5 ?/ L5 o2 W( g! v
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。. _( A9 c+ P: Z0 t' m H
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。: J9 `+ g& @# v5 y3 G# o* ?
2 j8 W( t- w1 D9 q( e
3 [$ K2 L3 K+ q+ ], g& Z* F
图 1 挪威“Ocean Farm 1”深海养殖网箱 8 D7 Z" a( N" n+ O3 x- o
$ s7 b7 U9 T* B+ e- k& V! ^图 2 “HAVFARM 1”深海养殖工船 / F4 P6 E9 H6 O7 ?0 @9 c$ r/ K
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)。4 `+ l: L3 v6 R! w% B* S2 f5 Z
9 Z- }, Y% |- l( w2 m7 [3 V
; S# M1 f. n9 p2 |, S7 H
/ }5 k6 O" g8 o, n; A
; S8 W0 d9 }) J/ S$ s图 3 海南“5G+海洋牧场”海洋环境监测系统 + L1 m! }# C' [6 R3 I o3 z8 D+ E
2 海洋环境监测系统方案设计 . [' t/ X) O# W% p3 I2 O/ G
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。
; _4 H0 X+ i2 E; Y; C+ j$ b( J2.1 系统组成
6 H1 } E! }, y d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。8 V; G7 q6 U2 y& V$ B$ R
' z1 l r# R0 S t7 |# h; J1 `
, ?4 a: |6 @ C% j图 4 系统组成
$ Q9 Y& ^4 t7 ?: n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。
( M% t5 U6 y7 }0 K- N- X8 _1 F2.2 监测规划
1 Q X8 d& ^# j o9 i! O8 h4 T4 P' o
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)。 : G) s5 \, {# x& {7 I
- r$ p( r6 F3 }) D3 r0 U7 ~ ( |$ s. L( }( Z. @" |9 G+ @1 n
图 5 养殖网箱示意图
6 K( t$ c8 Q; ]0 D
/ t+ O [8 z$ i: R- R* ?* E4 Y& m ]/ P" }- |: [, k
( D! ~' Z( R M6 n+ }2 ~7 {
/ W7 j3 B8 S. _2 t" f
+ x+ S( W0 z: H" C3 硬件设计
+ u" s# q" F& p g( ? k3.1 高精度温盐深测量仪(CTD)
1 D1 ?; X$ J6 j i0 u9 j ACTD 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。5 O. P2 K8 u5 O F4 O3 d
`- D9 e/ P# H/ U8 d5 K: z7 r2 D3 T
4 ]' }( i+ h' P3 m5 g0 Z: J* r) ?
+ k& E2 d6 q% A" l# a) l( A图 6 电导率、温度、压力传感器
+ f( N9 ~2 r' u" {3 R5 l P" g
: @" w8 i9 O' f图 7 测量电路 * r- b. `4 I6 J7 }
% U; V: B- I }0 W3 s8 X
' l: y* D6 [' f7 A. Y `% T/ L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。* U" V* x( W6 H' b# E7 n) r+ R' F
}+ }$ ]5 y4 U# m! P9 A j
图 8 传感器校准 5 D( Q4 j. Q* k) X4 e( X5 j
3.2 数据传输网络
! ^/ A" s+ _ U n. o9 G6 d* p( Y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。
$ f( j' N$ u: e2 l$ {! C3 w
0 V" J, v. w3 F6 C图 9 数据传输网络示意图 7 z9 l& t6 N. ]1 }% @
4 软件设计 % I7 U+ b" m# h4 {. s& @
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。
7 s1 D# ]9 w% Q% X- I8 x" `3 j1 o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。* M8 R- E3 W, l3 D6 V
5 水池功能验证试验
0 O2 t" E1 v ~ c5 e& O2 `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。
0 O; M+ _ P5 F& z1 m! z8 q$ ~. D j6 [- u2 K) n
图 10 水池功能验证试验
( c2 ^, ?4 h7 p' X% l6 结束语# z* _" O/ f2 R4 i# v L1 V* o$ ?
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。
- c0 w0 u' a# W l0 k; s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。) m+ r' {) @5 f" K0 `; K. A
y+ X$ ]( H) `
该文章来源互联网,如有侵权请联系删除9 x# p8 F/ ]+ f1 d
查看原文:www.52ocean.cn |