一种基于大数据的水产养殖信息智能化监管系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的水产养殖信息智能化监管系统及方法，属于水产养殖技术领域。本发明专利技术包括：步骤一：对水产养殖区域内水的浑浊度进行获取，基于获取信息，结合养殖区域内水产品的养殖量和养殖区域内水产品的生长情况，对养殖区域内的残饵和粪便含量进行预测；步骤二：根据养殖区域内消耗的溶解氧量，对养殖区域内养殖的菌藻含量进行调整；步骤三：根据步骤二中对养殖区域内菌藻含量的调整结果，对养殖区域内的水质情况进行分析，根据分析结果，对养殖区域内产生的氨氮量和亚硝酸盐量进行确定；步骤四：对养殖区域的换水时间进行确定。本发明专利技术利用各划分区域内水的浑浊度，对各划分区域内的残饵和粪便含量进行预测，提高了预测精度。高了预测精度。高了预测精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的水产养殖信息智能化监管系统及方法


[0001]本专利技术涉及水产养殖
，具体为一种基于大数据的水产养殖信息智能化监管系统及方法。

技术介绍

[0002]水产养殖业是人类利用可供养殖的水域，按照养殖对象的生态习性和对水域环境条件的要求，运用水产养殖技术和设施，从事水生经济动、植物养殖。
[0003]目前水产养殖业使用的水产养殖技术，需要依赖于各种技术设备，当需要对养殖区域的水质情况、养殖区域内存在的残饵和粪便含量进行获取时，需要定期对养殖区域内的水源进行抽样检测，然而抽样检测过程较为繁琐，以及现有系统无法对养殖区域内养殖的菌藻含量进行调整，以及无法对养殖区域内产生的氨氮和亚硝酸盐量进行预测，从而无法对养殖区域内水的更换时间进行确定。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的水产养殖信息智能化监管系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的水产养殖信息智能化监管方法，所述方法包括：
[0006]步骤一：对水产养殖区域内水的浑浊度进行获取，基于获取信息，结合养殖区域内水产品的养殖量和养殖区域内水产品的生长情况，对养殖区域内的残饵和粪便含量进行预测；
[0007]步骤二：根据步骤一中预测的养殖区域内的残饵和粪便含量，以及养殖区域内水产品的实时生长情况，对养殖区域内消耗的溶解氧量进行确定，根据确定结果，对养殖区域内养殖的菌藻含量进行调整；
[0008]步骤三：根据步骤二中对养殖区域内菌藻含量的调整结果，对养殖区域内的水质情况进行分析，根据分析结果，对养殖区域内产生的氨氮量和亚硝酸盐量进行确定；
[0009]步骤四：根据步骤三中确定的养殖区域内产生的氨氮量和亚硝酸盐量，对养殖区域的换水时间进行确定。
[0010]进一步的，所述步骤一包括：
[0011]Ⅰ.对水产养殖区域进行区域划分，并对划分的区域进行编号处理，利用水质浊度传感器对各划分区域内水的初始浑浊度进行监测；
[0012]Ⅱ.根据养殖区域内水产品的养殖量、各划分区域的划分情况，以及养殖区域内水产品的实时生长情况，按照1升水养殖1厘米水产品的密度，对各划分区域内水产品的最大养殖量进行确定，结合各划分区域的适宜养殖系数，对各划分区域内水产品的实际养殖量进行确定，基于各划分区域内水产品的实际养殖量、养殖区域内水产品的实时生长情况和
Ⅴ
中反馈的计算比值，利用公式P＝k*K*(1
‑
L*α)对各划分区域内水产品的实时喂养量进行
确定，其中，k表示各划分区域内水产品的实际养殖量，K表示养殖区域内单个水产品在对应生长情况下消耗的饲料量，L表示计算比值，α表示残饵的残留系数；
[0013]Ⅲ.根据Ⅱ中确定的各划分区域内水产品的喂养量，在各划分区域投放相匹配的饲料量，待水产品吃食完成后，再次利用水质浊度传感器对各划分区域内水的浑浊度进行监测，结合Ⅰ中监测的各划分区域内水的初始浑浊度，对各划分区域内的残饵含量进行预测，具体的预测公式Q为：
[0014][0015]其中，i＝1,2,
…
,n，表示划分区域对应的编号值，n表示划分区域总数，W
i
表示编号为i的划分区域监测的水浑浊度值，表示编号为i的划分区域监测的初始浑浊度，β
i
表示水浑浊度改变1度时编号为i的划分区域增加的有机物含量，Q表示预测的编号为i的划分区域对应的残饵含量；
[0016]Ⅳ.在下次喂养前，利用水质浊度传感器对各划分区域内水的浑浊度进行监测，结合Ⅲ中监测的各划分区域内水的浑浊度，对下次喂养前各划分区域内的有机物含量进行预测，对预测的各划分区域内的有机物含量与Ⅲ中预测的各划分区域内的残饵含量之间的差值进行计算，得到分划分区域内的粪便含量，上述有机物指残饵和粪便；
[0017]Ⅴ
.对Ⅲ中预测的各划分区域内的残饵含量与投入各划分区域内的饲料量之间的比值进行匹配计算，将计算的比值与标准值进行对比，若计算的比值＞标准值，则将比值反馈至Ⅱ，反之，则对计算的比值不做任何处理；
[0018]Ⅵ
.重复Ⅱ～
Ⅴ
的操作，对各划分区域内残饵和粪便的实时含量进行预测。
[0019]进一步的，所述步骤二包括：
[0020]1)根据步骤一中预测的各划分区域内的残饵和粪便的实时含量，对各划分区域内残饵和粪便实时消耗的溶解氧量进行计算，具体的计算公式E为：
[0021]E＝[(s
i
+d
i
/g)/2.8]*h/t*180；
[0022]其中，s
i
表示编号为i的划分区域内的粪便含量，d
i
表示编号为i的划分区域内的残饵含量，g表示单位粪便与单位残饵之间消耗溶解氧的比例值，h表示水产品一天消耗的溶解氧含量，h/t表示距离最近一次预测残饵和粪便含量的时间，E表示编号为i的划分区域内残饵和粪便实时消耗的溶解氧量，粪便和残饵的单位为吨；
[0023]2)根据各划分区域内水产品的实时生长情况，对各划分区域内水产品的实时耗氧量进行确定；
[0024]3)根据1)中计算的各划分区域内残饵和粪便实时消耗的溶解氧量，以及2)中确定的各划分区域内水产品的实时耗氧量，对各划分区域实时消耗的溶解氧量进行计算，基于计算的溶解氧消耗量、各划分区域内菌藻产生的溶解氧量和各划分区域内实时存在的溶解氧量，对各划分区域内养殖的菌藻含量进行调整，具体的调整公式R为：
[0025][0026]其中，A
i
表示编号为i的划分区域存在的初始溶解氧含量，c
i
表示编号为i的划分区域中养殖的初始菌藻含量，v表示单位菌藻在单位时间内释放的溶解氧含量，T表示距离菌藻投放养殖的时间值，j＝1,2,
…
,m，表示对各划分区域内残饵和粪便消耗溶解氧的实时含量进行计算的次数值，m表示总次数，F
i
表示编号为i的划分区域内确定的水产品的实时耗
氧量，E
i
表示编号为i的划分区域内残饵和粪便消耗溶解氧的实时含量，r
T
表示在时间T内编号为i的划分区域在大气压和温度作用下增加或减少的溶解氧量，R表示编号为i的划分区域对应的菌藻增加量，当R≤0时，表示编号为i的划分区域对应的菌藻增加量为0，当R＞0时，表示编号为i的划分区域对应的菌藻增加量为R。
[0027]进一步的，所述步骤三包括：
[0028]将各划分区域内调整的菌藻含量与对应划分区域内存在的初始菌藻含量之间的和值进行计算，将计算的和值与对应划分区域养殖的标准菌藻含量进行对比，若计算的和值＜对应划分区域养殖的标准菌藻含量，则表示对应划分区域内的水质良好；
[0029]若计算的和值＝对应划分区域养殖的标准菌藻含量，则表示对应划分区域内的水质一般；
[003本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的水产养殖信息智能化监管方法，其特征在于：所述方法包括：步骤一：对水产养殖区域内水的浑浊度进行获取，基于获取信息，结合养殖区域内水产品的养殖量和养殖区域内水产品的生长情况，对养殖区域内的残饵和粪便含量进行预测；步骤二：根据步骤一中预测的养殖区域内的残饵和粪便含量，以及养殖区域内水产品的实时生长情况，对养殖区域内消耗的溶解氧量进行确定，根据确定结果，对养殖区域内养殖的菌藻含量进行调整；步骤三：根据步骤二中对养殖区域内菌藻含量的调整结果，对养殖区域内的水质情况进行分析，根据分析结果，对养殖区域内产生的氨氮量和亚硝酸盐量进行确定；步骤四：根据步骤三中确定的养殖区域内产生的氨氮量和亚硝酸盐量，对养殖区域的换水时间进行确定。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的水产养殖信息智能化监管方法，其特征在于：所述步骤一包括：Ⅰ.对水产养殖区域进行区域划分，并对划分的区域进行编号处理，利用水质浊度传感器对各划分区域内水的初始浑浊度进行监测；Ⅱ.根据养殖区域内水产品的养殖量、各划分区域的划分情况，以及养殖区域内水产品的实时生长情况，按照1升水养殖1厘米水产品的密度，对各划分区域内水产品的最大养殖量进行确定，结合各划分区域的适宜养殖系数，对各划分区域内水产品的实际养殖量进行确定，基于各划分区域内水产品的实际养殖量、养殖区域内水产品的实时生长情况和
Ⅴ
中反馈的计算比值，利用公式P＝k*K*(1
‑
L*α)对各划分区域内水产品的实时喂养量进行确定，其中，k表示各划分区域内水产品的实际养殖量，K表示养殖区域内单个水产品在对应生长情况下消耗的饲料量，L表示计算比值，α表示残饵的残留系数；Ⅲ.根据Ⅱ中确定的各划分区域内水产品的喂养量，在各划分区域投放相匹配的饲料量，待水产品吃食完成后，再次利用水质浊度传感器对各划分区域内水的浑浊度进行监测，结合Ⅰ中监测的各划分区域内水的初始浑浊度，对各划分区域内的残饵含量进行预测，具体的预测公式Q为：其中，i＝1,2,
…
,n，表示划分区域对应的编号值，n表示划分区域总数，W
i
表示编号为i的划分区域监测的水浑浊度值，表示编号为i的划分区域监测的初始浑浊度，β
i
表示水浑浊度改变1度时编号为i的划分区域增加的有机物含量，Q表示预测的编号为i的划分区域对应的残饵含量；Ⅳ.在下次喂养前，利用水质浊度传感器对各划分区域内水的浑浊度进行监测，结合Ⅲ中监测的各划分区域内水的浑浊度，对下次喂养前各划分区域内的有机物含量进行预测，对预测的各划分区域内的有机物含量与Ⅲ中预测的各划分区域内的残饵含量之间的差值进行计算，得到分划分区域内的粪便含量，上述有机物指残饵和粪便；
Ⅴ
.对Ⅲ中预测的各划分区域内的残饵含量与投入各划分区域内的饲料量之间的比值进行匹配计算，将计算的比值与标准值进行对比，若计算的比值＞标准值，则将比值反馈至Ⅱ，反之，则对计算的比值不做任何处理；
Ⅵ
.重复Ⅱ～
Ⅴ
的操作，对各划分区域内残饵和粪便的实时含量进行预测。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的水产养殖信息智能化监管方法，其特征在于：所述步骤二包括：1)根据步骤一中预测的各划分区域内的残饵和粪便的实时含量，对各划分区域内残饵和粪便实时消耗的溶解氧量进行计算，具体的计算公式E为：E＝[(s
i
+d
i
/g)/2.8]*h/t*180；其中，s
i
表示编号为i的划分区域内的粪便含量，d
i
表示编号为i的划分区域内的残饵含量，g表示单位粪便与单位残饵之间消耗溶解氧的比例值，h表示水产品一天消耗的溶解氧含量，h/t表示距离最近一次预测残饵和粪便含量的时间，E表示编号为i的划分区域内残饵和粪便实时消耗的溶解氧量，粪便和残饵的单位为吨；2)根据各划分区域内水产品的实时生长情况，对各划分区域内水产品的实时耗氧量进行确定；3)根据1)中计算的各划分区域内残饵和粪便实时消耗的溶解氧量，以及2)中确定的各划分区域内水产品的实时耗氧量，对各划分区域实时消耗的溶解氧量进行计算，基于计算的溶解氧消耗量、各划分区域内菌藻产生的溶解氧量和各划分区域内实时存在的溶解氧量，对各划分区域内养殖的菌藻含量进行调整，具体的调整公式R为：其中，A
i
表示编号为i的划分区域存在的初始溶解氧含量，c
i
表示编号为i的划分区域中养殖的初始菌藻含量，v表示单位菌藻在单位时间内释放的溶解氧含量，T表示距离菌藻投放养殖的时间值，j＝1,2,
…
,m，表示对各划分区域内残饵和粪便消耗溶解氧的实时含量进行计算的次数值，m表示总次数，F
i
表示编号为i的划分区域内确定的水产品的实时耗氧量，E
i
表示编号为i的划分区域内残饵和粪便消耗溶解氧的实时含量，r
T
表示在时间T内编号为i的划分区域在大气压和温度作用下增加或减少的溶解氧量，R表示编号为i的划分区域对应的菌藻增加量，当R≤0时，表示编号为i的划分区域对应的菌藻增加量为0，当R＞0时，表示编号为i的划分区域对应的菌藻增加量为R。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的水产养殖信息智能化监管方法，其特征在于：所述步骤三包括：将各划分区域内调整的菌藻含量与对应划分区域内存在的初始菌藻含量之间的和值进行计算，将计算的和值与对应划分区域养殖的标准菌藻含量进行对比，若计算的和值＜对应划分区域养殖的标准菌藻含量，则表示对应划分区域内的水质良好；若计算的和值＝对应划分区域养殖的标准菌藻含量，则表示对应划分区域内的水质一般；若计算的和值＞对应划分区域养殖的标准菌藻含量，则表示对应划分区域内的水质较差，此时对划分区域周围的划分区域计算的和值进行获取，基于获取值，对周围划分区域计算的和值与周围划分区域对应的菌藻标准养殖含量之间的差值进行计算，结合中间划分区域内残留的残饵和粪便含量，利用调整公式对周围划分区域对应的菌藻增加量进行调整，若调整后，周围和中间划分区域内的水质均较差，则对周围和中间划分区域内残留的残饵和粪便含量进行获取，基于获取值，结合残饵和粪便分别产生氨氮和亚硝酸盐的比例关系，对周围和中间划分区域内产生的氨氮量和亚硝酸盐量进行确定。5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的水产养殖信息智能化监管方法，其特征在
于：所述步骤四对步骤三中确定的周围和中间划分区域内产生的氨氮量和亚硝酸盐量进行获取，基于获取的氨氮量和亚硝酸盐量，分别...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱贞杰，卜庆华，庄丽杰，
申请(专利权)人：海南汇中控股有限公司，
类型：发明
国别省市：