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。
# Q1 D5 C7 P! U; d0 Q; |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。
& E% M, m* W, G! Z5 h6 s, {5 @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。( u: j" @$ S7 W+ ^! q2 S% G
1 、研究现状 # M! _6 @% @) J/ `: E- e; G! r# U
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。& y+ B5 n7 n4 l+ a
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。
5 X+ Y2 R2 o$ s# O( G0 \( r+ [7 ~' |8 d6 M2 u5 C* M7 x9 i8 n" e
# P9 w! |5 t! S& W* `# |图 1 挪威“Ocean Farm 1”深海养殖网箱 7 h( F6 R7 d s: G C
6 s) m4 ]9 y- u" Y3 c0 x: D' o2 y* n) j 登录/注册后可看大图
! W) B1 I: g* R+ o* m/ C5 k图 2 “HAVFARM 1”深海养殖工船 / P, N- \# ~. I$ z
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）。
" u, F! y7 r8 E; h2 }, N
* V# Z* n6 E4 A" u& {! N
' L& K: U+ G& z/ f
; r& ]4 h! b8 g2 V2 Y& d! K& c5 D" P6 K" B6 ?
图 3 海南“5G+海洋牧场”海洋环境监测系统
( F- V1 @8 @: J( Y5 z1 T2 海洋环境监测系统方案设计 ; e4 K$ b7 z4 ` w
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。7 z; q, m9 u$ z( L2 ?1 @4 f' q2 L
2.1 系统组成
8 N+ q4 H* i" _7 u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。6 ?+ I$ h$ F4 l& W
0 C7 p! l( ^5 y7 \! J6 H
3 z! W. D1 L1 p1 [5 J
图 4 系统组成 - x5 V& m; H7 U3 j* {$ P
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。 " P* t ^- \& L# ]) P0 q1 @. K, B
2.2 监测规划
4 ^" E% b( e" f! y) G( [% U \5 D- p- X6 x8 n0 x; K! e( B( N
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）。
# r9 ~/ L w5 o- N- m/ P0 B. O g- H, x& {9 W
k+ f, ~+ [" O. ^+ g, M
图 5 养殖网箱示意图
9 f$ s, C% J5 z) W& R1 T: ]* }' X/ J9 C
2 K- H# X8 z' x3 T2 w0 r
: p M9 z& m& ` ]$ ]) [1 G- B! T. y& o& ^
+ {! B: P. E! |0 P- O) J
3 硬件设计 % |; k+ p8 L- F
3.1 高精度温盐深测量仪（CTD）
$ g* O; U6 V" }* T6 O: I ]* zCTD 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。2 _/ B B6 i! y0 D0 L! N
/ z! \7 R8 L% A: o" k
H3 w' T) i7 c* x* b8 B4 P6 A) W$ C5 }) _; K9 ^% A! s
图 6 电导率、温度、压力传感器 + e1 }+ q; H* i [, g, E9 c
" [' N% u. p/ h$ A1 D
图 7 测量电路 9 ]4 V8 u9 U7 m& f$ p5 \" T
/ c6 h/ X. T; k5 [
# `1 B, k/ ?, P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。
" w% U8 Q; f1 p& s& q
0 X7 B# u- h, T- ]图 8 传感器校准
! i' Y- d8 V( m; @: V3.2 数据传输网络, `4 K- R8 L1 h! T. u4 q# V! f
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。
l! E9 Y1 R- h& n$ _! a6 n5 w8 H6 [$ p
图 9 数据传输网络示意图 : Z, i, z7 @0 C3 C" A
4 软件设计
. @) D6 n7 F% P! _1 N# C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。! W, W' \/ ^2 l5 ^4 Q4 `) d
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。
; g2 U( P! ~0 t$ h4 W$ x) S5 水池功能验证试验
# \8 I: D; R. H. D4 s8 t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。4 _' U, i g6 S: z# B
- e) T4 q/ ?2 U/ n5 H+ G图 10 水池功能验证试验 % m+ n# Q! p7 X. D
6 结束语% V: Y& x I0 _6 J
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。
; D! H4 z" ~$ y9 V9 ^& C7 f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。' j y G% ?3 O0 s" }
6 U) F$ `# D4 h该文章来源互联网，如有侵权请联系删除( c$ ?7 b5 q- w7 k/ l4 d1 X
查看原文：www.52ocean.cn | 
7 G, M& L, Q: L
% j A/ u# U0 M- _* d3 T9 Y$ b; I" v
- P6 }( T' u* h6 W5 u
! J( D; c3 c( h8 E' ?& S
/ H$ }% C0 h; c! `/ [- X. w