【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉水产养殖领域，尤其涉及一种智能化海水养殖尾水水质监控方法及其系统。
技术介绍
1、海水养殖是一种重要的水产养殖方式，包括海水鱼类、贝类、虾类等，随着海水养殖业的发展，对海水养殖活动产生的尾水（也称为养殖废水）水质的监控变得越来越重要。尾水可能含有养殖过程中产生的有害物质，如高浓度的营养物质、悬浮物、有机废弃物和化学物质，对于这些有害物质如果未经适当处理和监控，将会对周围水体生态系统造成负面影响。
2、在现有的海水养殖尾水水质监控中，通常使用人工定期取样并将样品送往实验室进行分析的方式来监测尾水水质，而对于一些小型养殖场场主则依赖经验判断来监测尾水水质，例如观察养殖水体的颜色、气味和浑浊度等。但这种方式费时费力，需要人力物力和财力投入，并且结果通常不能实时获取，导致监控滞后性；并且主观的判断容易受到人为因素和主观偏差的影响，缺乏准确性和可靠性。
3、传统的尾水监测通常只关注少数几个参数，如溶解氧、氨氮和悬浮物等，然而，养殖尾水水质受多种因素影响，包括但不限于ph值、硫化物、硝酸盐、磷酸盐和重金属等，并且还受排放条件的约束以及天气环境条件的影响。现有的针对海水养殖尾水监控方式未能综合考虑这些方面，可能无法全面评估尾水质量，因而无法有效提高尾水质量的监控和环境保护水平。
4、而且，传统的监测方式通常是定期采样和分析，无法提供实时的监控结果，将导致无法及时发现和应对可能出现的水质问题，可能造成养殖环境和生物的损害，降低了资源利用效率。
5、因此，需要一种智能化海水养殖尾水水质监
技术实现思路
1、本专利技术提供的一种智能化海水养殖尾水水质监控方法及其系统，目的在于通过先进的传感器技术、数据处理技术和远程监控技术，实现对海水养殖尾水水质的全面监控和管理，有效预防和控制养殖环境中的水质问题，保障养殖生物的健康和养殖业的可持续发展。不仅能提高养殖水质的监控效率和准确性，而且降低了人工监控的成本和劳动强度，为海水养殖业的现代化和智能化发展提供了有力的技术支持。
2、本专利技术技术方案具体如下：
3、一种智能化海水养殖尾水水质监控方法，包括以下步骤：
4、步骤s1.通过传感器获取尾水中数据参数，将实时采集到的尾水水质数据预处理并传输到中央监控系统，并建立尾水水质检测神经网络模型进行水质检测；
5、步骤s2.根据得到的尾水水质检测结果，结合预设的理想水质情况，对排放的尾水的状态进行层级划分；
6、步骤s3.结合得到的修正后的尾水质量评价指标，建立安全监控模型，根据输出的安全值判断系统是否触发预警机制。
7、进一步，步骤s1具体包括：
8、所述尾水水质检测神经网络模型包括输入层、第一检测层、第二检测层、输出层；将预处理后的正常数据信息输入到尾水水质检测神经网络的输入层中；输入层与第一检测层全连接；第一检测层中对输入的尾水数据信息进行初步水质检测；在第二检测层中，对第一检测层的输出结果进行优化升级；第二检测层将升级处理后的结果传递至输出层，由输出层输出尾水水质检测结果。
9、进一步，在第二检测层中，具体过程如下所示：
10、；
11、其中，表示第二检测层的输入；表示第一检测层的输出；表示第一检测层与第二检测层之间的连接权重；表示第二检测层的偏置；表示第二检测层的输出；表示控制尾水排放流量的调幅参值；表示常值；表示损耗参数，考量原料物质产生的影响；表示尾水中的标准含氧量与实际含氧量的差值；用来强调对水质检测的影响因素。
12、进一步，根据不同层级划分，预设尾水质量的评价指标；综合考虑尾水中病原体和微生物的水平以及对公共卫生和环境健康的影响，可以将尾水分为低风险等级、中等风险等级、高风险等级。
13、进一步，步骤s2具体包括：
14、在低风险等级中，尾水质量评价指标为；在中等风险等级中，尾水质量评价指标为；在高风险等级中，尾水质量评价指标为；其中，尾水水质检测神经网络模型输出的尾水水质检测结果用表示；表示预设理想水质情况的最大值；表示预设理想水质情况的最小值；表示在第时预设的理想水质情况；分别表示在不同风险等级中对应的评价系数。
15、进一步，步骤s2具体包括：
16、如果所述尾水质量评价指标超过动态限制时，则对尾水处理过程进行调整控制，结合动态限制，计算得到修正后的尾水质量评价指标，具体过程如下所示：
17、；
18、其中，表示修正后的尾水质量评价指标；表示初始尾水质量评价指标；表示动态限制；表示修正因子；表示变化参数；表示衰减系数；表示动态限制的变化频率。
19、进一步，步骤s3具体包括：
20、；
21、其中，表示安全监控模型的输出结果；表示安全监控模型的特征表示；表示输出结果中的权重系数；表示常数；表示安全监控模型的偏置；表示监控过程中的平衡系数。
22、一种智能化海水养殖尾水水质监控系统，包括以下内容：
23、数据获取处理模块、尾水水质检测模块、尾水层级划分模块、尾水质量评价模块、评价指标修正模块、尾水安全监控模块；
24、数据获取处理模块，负责采集和处理与尾水水质数据信息，并对采集到的数据进行预处理、清洗和整合；
25、尾水水质检测模块，用于建立尾水水质检测神经网络模型，在对海水养殖中的尾水排放之前，基于得到的尾水数据信息进行水质检测；
26、尾水层级划分模块，综合考虑尾水中病原体和微生物的水平以及对公共卫生和环境健康的影响，对尾水进行层级划分，不同层级代表了不同的水质状态；
27、尾水质量评价模块，根据尾水的层级划分和预设的理想水质情况，计算尾水质量评价指标，衡量尾水的整体水质情况；
28、评价指标修正模块，用于计算动态限制，对尾水处理过程进行调整控制，结合动态限制，得到修正后的尾水质量评价指标；
29、尾水安全监控模块，用于基于修正后的尾水质量评价指标，对尾水的水质进行实时监测和评估。
30、有益效果：
31、1.本专利技术通过尾水水质检测神经网络模型可以对尾水的水质进行实时监测，获得即时的水质信息，及时了解尾水排放的质量状况；减少对传统实验室或试剂检测的依赖，节约时间、人力和设备资源，提高效率；通过学习和训练来适应尾水数据的特征和模式，从而提供准确的水质检测结果；同时，优化尾水处理和排放过程，改进养殖系统的运行和管理，提高水质的稳定性和可持续性；
32、2.本专利技术将尾水分为不同的层级，可以快速评估尾水的水质状况，每个层级代表了不同的水质状态，将尾水水质划分为不同层级并设定评价指标，可以提供一种有效的监测和改进机制；通过定期对尾水进行检测，并与预设的评价指标进行比较，可以了解尾水排放的实际水质状况，并及时采取措施来改善水质，确保尾水满足预期的质量要求；
33、3.本专利技术通过动态限制实时本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能化海水养殖尾水水质监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能化海水养殖尾水水质监控方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种智能化海水养殖尾水水质监控方法，其特征在于，在所述第二检测层中，具体过程如下所示：
4.根据权利要求1所述的一种智能化海水养殖尾水水质监控方法，其特征在于，根据不同层级划分，预设尾水质量的评价指标；综合考虑尾水中病原体和微生物的水平以及对公共卫生和环境健康的影响，可以将尾水分为低风险等级、中等风险等级、高风险等级。
5.根据权利要求4所述的一种智能化海水养殖尾水水质监控方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
6.根据权利要求4所述的一种智能化海水养殖尾水水质监控方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
7.根据权利要求1所述的一种智能化海水养殖尾水水质监控方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
8.一种智能化海水养殖尾水水质监控系统，应用于权利要求1所述的一种智能化海水养殖尾水水质监控方法，其特征在于，包
...【技术特征摘要】
1.一种智能化海水养殖尾水水质监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能化海水养殖尾水水质监控方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种智能化海水养殖尾水水质监控方法，其特征在于，在所述第二检测层中，具体过程如下所示：
4.根据权利要求1所述的一种智能化海水养殖尾水水质监控方法，其特征在于，根据不同层级划分，预设尾水质量的评价指标；综合考虑尾水中病原体和微生物的水平以及对公共卫生和环境健康的影响，可以将尾水分...
【专利技术属性】
技术研发人员：迟守峰，李峰，王磊，喻龙，林海波，王竣雅，杨金龙，孙雪强，马偲琬，
申请(专利权)人：烟台市海洋环境监测预报中心烟台市海域使用动态监管中心，烟台市海洋与渔业环境监测站，
类型：发明
国别省市：
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