[实用新型]一种罗非鱼养殖水质实时监测预警集成装置有效

专利信息
申请号: 201420145266.0 申请日: 2014-03-27
公开(公告)号: CN203772850U 公开(公告)日: 2014-08-13
发明(设计)人: 杨弘;肖炜;邹芝英;李大宇;乐怡荣;祝璟琳;韩珏 申请(专利权)人: 中国水产科学研究院淡水渔业研究中心
主分类号: G01N33/18 分类号: G01N33/18
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 邵骅
地址: 214081 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 罗非鱼 养殖 水质 实时 监测 预警 集成 装置
【说明书】:

技术领域

本实用新型具体涉及一种适合罗非鱼养殖水质实时监测预警装置,属于渔业养殖技术领域。 

背景技术

我国的淡水养殖主要以池塘养殖为主,由于工农业的发展致使淡水养殖水源受到不同程度的污染,同时因为养殖密度高、禽畜肥水排放等养殖条件导致水体富营养化,水产养殖风险急剧升高。养殖水质需要及时得到检测、监控,以保证水产养殖业的正常进行。由于淡水养殖池塘面积大、分布广,目前养殖水质的检测主要依靠人工现场采集,送实验室用质谱仪、色谱仪等化学分析设备一一测定,检测数据虽然精准,但缺乏及时性、有效性,无法及时对养殖水体进行调控预警。近来水产技术人员设计发明了在线监测装置,初步解决了部分水质因子的在线监测问题。但由于罗非鱼对养殖水体适应的复杂性,仍需人工进行判断预测预警,增加了该技术推广应用的困难度。 

实用新型内容

本实用新型的目的在于提供一种适合罗非鱼养殖水质实时监测预警装置,其能够远程、可追踪地监测罗非鱼养殖水质的因子,并通过人工智能推测水体下一步变化趋势,并通过数据库安全养殖水质范围对比进行养殖水质判断,具有及时性、精确性、智能化等特点,降低了养殖水体调控的技术门槛。 

本实用新型为实现上述目的,采用如下技术方案: 

一种罗非鱼养殖水质实时监测预警集成装置,其特征在于:其包括采样泵,输水管,检测槽,水质传感器,多参数水质自动分析仪,信号转换器,数据服务器,无线传输模块;

所述采样泵安装于池塘内,一端连接输水管;

所述输水管一端连接采样泵,一端连接到检测槽;

所述水质传感器安装于检测槽内,通过连接线与信号转换器相连,用于检测溶解氧、pH、温度等水质参数;

所述多参数水质自动分析仪采样管安装于检测槽内,通过数据线与信号转换器相连,用于分析包括氨氮、亚硝氮、总磷浓度等水质参数;

所述信号转换器与数据服务器相连,用于将输入的模拟信号转换为数字信号,传输入数据服务器;

所述数据服务器通过数据线与无线传输模块相连,用于将输入参数与历史数据比较,将比较结果通过无线传输模块发送到用户无线终端。

本实用新型的有益效果在于: 

①分步检测水体中溶解氧、温度、pH、氨氮、亚硝氮、总磷等离子浓度,数据进入数据服务器,数据服务器通过精确记录水质传感器和多参数水质自动分析仪采样、检测所用时间差将两者检测的数据进行整合,获得某一采样时间点水体的全部因子参数;

②服务器通过预装的比较算法将采集的数据与预设的罗非鱼养殖水体因子安全范围进行比对,将结果用无线传输至用户手机终端,及时指导养殖技术人员开展水体调控,极大地解放了养殖技术人员的大量体力、智力工作。

附图说明

图 1 为本实用新型示意图。 

具体实施方式

下面结合具体附图和实施例对本实用新型作进一步说明。 

如图1所示,一种罗非鱼养殖水质实时监测预警集成装置,包括采样泵1,输水管2,检测槽3,水质传感器4,多参数水质自动分析仪5,信号转换器6,数据服务器7,无线传输模块8。 

采样泵1安装于池塘内,一端连接输水管2; 

输水管2一端连接采样泵1,一端连接到检测槽3;

水质传感器4安装于检测槽3内,通过连接线与信号转换器6相连;

多参数水质自动分析仪5采样管安装于检测槽3内,通过数据线与信号转换器6相连;

信号转换器6与数据服务器7相连;

数据服务器7通过数据线与无线传输模块8相连。

一轮采样监测开始时,采样泵1通过输水管2将池塘水样抽入检测槽3内,通过设置在槽内的水质传感器4检测,获得的溶解氧、pH、温度等数据传输给信号转换器6,将其转换为数字信号录入数据服务器7,同时多参数水质自动分析仪5吸取采样桶内的水样检测,检测后的氨氮、亚硝氮、总磷浓度数据通过信号转换器6转换为数字信号录入数据服务器7,数据服务器7通过记录水质传感器4和多参数水质自动分析仪5采样、检测所用时间将两者检测的数据进行整合,获得采样池塘水体因子的真实情况,数据服务器7通过预装的比较算法将采集的数据与已设定的罗非鱼养殖水质安全范围进行比对, 比对结果用无线传输模块8发送至负责人手机终端,指导人员开展水体调控操作。 

为保证数据服务器7预测下一轮采样前的水质变化情况的准确性,首先进行一定规模的罗非鱼水质因子跟踪采集,通过模型筛选、拟合不同养殖密度、水文气候、投喂量等因素下的养殖水质变化参数,保证预测模型的精确度高于90%。 

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