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解决方案

智能化水产养殖监控系统

2018年03月30日 浏览次数:465

  一、需求分析

  我国是水产品需求大国,但水产养殖业基本还是以消耗大量资源的粗放式经营方式,受气候、水质变化等自然环境的影响和制约,且产量低,养殖品种单调。随着河流湖泊、近海水域环境污染的不断加剧,这种粗放型的传统养殖方式难以为继,智能化水产养殖是发展的必然趋势。

  建设现代化的水产养殖业、发展农村经济和提高水产养殖业在国际市场竞争力,成为我国当前和今后相当一段时间内水产业发展的重要任务。

  使用智能化水产养殖监测系统,能有效检测与控制养殖水中的各种环境参数,建立适于鱼类生长的最佳环境,具有稳产、高产、品质好、耗水少等特点,最终以高品质、高产量促进市场需求。

  在水质监测与控制、精细投喂、病害防治、质量溯源等环节实现科学管理,有效增加产量、缩短养殖周期、减少养殖风险、降低生产成本,同时可减轻劳动强度、扩大生产规模、提高生产管理的信息化程度。

  二、系统总体构成

  海普智能化水产养殖监控系统应用现代物联网技术,结合水产养殖特点,构建一套基于水产养殖水质环境信息感知与可视化监控的智能水产养殖预警预报系统,实现由传统粗放型、经验型的养殖模式转变为精细化、网络化和智能化管理的现代水产养殖模式。

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  系统构成简介

  1)高清视频监控系统

  包含全景监控和智能卡口监控,能智能化、实时化、可视化的对养殖区域水面进行实时监控和录像,同时可以对进入水产养殖区域的人、车进行有效的识别、管控。

  2)养殖环境自动监测系统

  通过建设水质监测站点,可以选装溶解氧传感器、pH传感器、温度传感器、盐度传感器、浊度传感器等;同时,根据养殖的水产品特性,选择增加监测空气温湿度、气压、光照度等气象传感器,通过智能数据采集器实时采集数据,实现对养殖场水质环境、气候环境参数的在线采集、处理与传输。

  3)养殖环境自动控制系统

  通过各种数据采集终端回传的水质和气象环境监测信息,和自动控制系统嵌套连接,用终端采集的数据信息指导换水、增氧、控温、饵料投食等控制系统,实现对养殖环境参数的自动调节和自动投食喂养。

  4)自动化运维管理系统

  系统能实时监测外接设备运行状况,一旦设备出现故障或异常,自动向监控中心和移动终端告警;告警内容包括故障设备位置、设备故障原因、故障发生时间等,以便实现快速发现、快速定位、快速排障、快速恢复系统运行,形成故障闭环处理流程。

  三、系统主要功能

  ‖实时在线监测

  可在线实时24h连续采集、记录监测养殖区域的水温、光照、溶解氧、氨氮、硫化物、亚硝酸盐、等各项参数情况,以数字、图表、图像等多种方式进行实时显示和记录存储监测信息;

  ‖超限或异常即报警

  可设定各类传感器监测范围/阈值,当出现超过范围/阈值的数据,或数据异常时可自动发出报警信号,报警方式包括:现场多媒体声光报警、网络客户端报警、电话语音报警、手机短信息报警等;

  ‖可视化监控

  可对水产养殖区域进行即时可视化监控,防偷盗,防破坏。

  ‖数据图形化

  监控中心软件采用标准全中文图形界面,实时显示、记录、存储各监测点水温、光照、溶氧、氨氮、硫化物、亚硝酸盐等的变化,并可查询该时段内历史数据、最大值、最小值及平均值等信息;

  ‖随时随地、互联互通

  可以通过手机、IPDA、计算机等信息终端,实现远程监测,实时掌握养殖水质环境信息,及时获取异常报警信息及水质预警信息,并可根据水质监测结果,实时调整控制设备;

  ‖远程网管

  用户远程可实时获知前端设备的运行状态,实时监测损坏设备,及时向责任人和后台管理人员短信报警,上报损坏设备信息(如故障类型、位置信息等),并可以导航到设备安装点。通过监测现场设备的电流、电压等参数,统计能耗数据,为大数据分析提供依据。

  另外,系统也能够监测现场设备的电流、电压等参数,统计能耗数据。

  ‖系统融合,智能控制

  系统集智能传感、智能处理和智能控制于一体,自动化水平高、监测精确、控制及时、能耗低。

  四、客户价值

  ‖实现科学精准的管理

  在准备投入生产阶段,更好地选择适宜养殖的品种;在生产阶段,实现精细管理和控制;在产品收获后,分析、反馈和总结,形成标准化作业体系。

  ‖节省人力成本,减轻劳动强度

  系统可以实现数据监测、远程控制、自动判断和远程提醒、阈值告警、病害预警、智能分析、远程专家诊断等功能,随时了解现场数据,实现全过程的自动处理。

  ‖全程质量监控,保障食品安全

  利用物联网技术,为建设水产品溯源系统提供原始数据,通过对水产品的高效可靠识别,对生产、加工环节的实时监测,提供农产品追踪、清查渠道,有利于有效的全程质量监控,确保食品安全。

  ‖对比查看数据,进行数据分析

  系统可以通过不同条件组合,查询和对比单个或多个养殖区的历史数据,可以更直观看到历史数据曲线。系统建立统一的数据模型,通过数据挖掘等技术,分析更适合水产品生长、最能提高产量和品质的环境参数,用于辅助决策。