湖州市吴兴区智慧水产养殖系统建设方案

车 辉，苗碧舟，马春跃，杨 波

（1.湖州市织里镇公共事业服务中心，浙江 湖州 313008；2.湖州银行股份有限公司，浙江 湖州 313000；3.中国移动通信集团山西有限公司太原分公司，山西 太原 030000）

0 引言

随着中国经济的快速发展， 人民的生活水平极大提高，对水产品的需求量逐年增加。 但传统的水产品养殖受限于技术和模式， 无法满足人们对数量和质量的要求。 新一代信息与通信技术的快速发展， 为智慧水产养殖提供了技术支持和管理革新的契机。

2020 年7 月， 中央网信办等七个部门联合印发《关于开展国家数字乡村试点工作的通知》，部署开展数字乡村试点工作。数字乡村建设的核心是农村、农民、农业“三农”的管理，以农民作为管理的主体，围绕农业生产管理、农村综合管理、农民生活服务等事项，实现农村全面信息化管理。 以数字乡村建设为契机，吴兴区以高新区杨溇村的湖州庙港人水产养殖基地和湖州织里镇的恒鑫水产养殖专业合作社为示范点，建设了具有吴兴区特色的智慧水产养殖系统。

1 系统架构

智慧水产养殖系统架构如图1 所示。 智慧水产养殖系统实现了水质在线监测、自动投喂、病害诊断、生产管理、水产品质量追溯和产区视频监测等功能。 系统通过物联网终端，包括传感器、摄像头等设备自动采集养殖环境信息、 水下视频图像和病害等信息， 并通过网络把数据传输到云服务中心，由大数据分析平台对信息进行挖掘分析，实现养殖的智能化管理。 同时，系统通过区块链技术实现水产品的养殖、运输、加工和销售等环节的产品溯源，加强水产品的质量管理。

2 网络拓扑结构

湖州市吴兴区智慧水产养殖系统基于物联网、大数据、云计算、区块链和智能控制等技术，集养殖环境信息的自动采集、传感组网、数据云存储和大数据分析于一体，实现了生产的自动化管理、科学决策、预警信息及时发布和产品溯源跟踪，有力推动了水产养殖业的发展。智慧水产养殖系统网络拓扑架构如图2 所示。

系统通过前端监测设备对水产养殖的水质和环境进行监测， 并通过智能网关把数据上传至物联网平台，进行实时监测和分析；用户可通过移动终端或控制中心平台对投饵增氧系统进行定时等参数的设置，实现水质增氧、投食的自动或手动控制。 考虑到水产养殖环境的特殊性，在前端各种传感监测设备上即可通过ZigBee、WIFI 和无线传感器网络[1]等方式组网，利用智能网关作为数据传输枢纽，进行前端数据的传输和设备控制，也可利用3G/4G 网络或有线网络进行数据传输。数据存储和管理由云数据服务中心承担， 并通过大数据平台进行数据分析。 同时，系统通过与水产养殖专家系统、吴兴区数字乡村物联网平台对接，实现数据的共享互通。

3 智慧水产养殖大数据平台

智慧水产养殖大数据平台以农业生产示范、推广为目标，实现水产养殖从养殖环境管理、养殖过程管理、运输管理、加工销售管理到养殖设备管理的养殖全过程的信息化、自动化、智能化，实现水产生产全过程智慧管控。 平台对设备监控信息、设备采集信息、生产过程信息的统计分析，设备的使用状态和各种管理功能进行统一规划展示，以提高水产养殖的管理效率。智慧水产养殖大数据平台功能架构如图3 所示。

（1） 水质在线监控系统： 对影响水产生长的水温、光照强度、pH 值、溶解氧、氨氮含量等各种关键指标进行实时采集和监测，并对监测的环境参数进行存储、统计分析，以供管理人员进行科学养殖生产决策。

（2）自动投饵系统：系统通过建立养殖品种的生长阶段与投喂率、投喂量间定量关系模型，实现按需投喂，降低饵料损耗，节约成本，达到自动养殖的目的。

（3）水产病诊断系统:包括自诊断和远程诊断系统。其中，自诊断系统通过构建病害知识库、病害症状和诊断分析等工具， 实现水产病的自诊断；同时，通过与专家系统对接，实现水产病的远程诊断。

（4）水产追溯系统：通过整合水产养殖、运输、加工和销售等环节的数据信息，实现水产品的质量追溯，以保证水产品的质量。

（5）视频监控系统：分为水下监控和厂区环境监控。系统通过水下摄像头实现对水下情况的实时录像。厂区监控承担水质质量监测和周围环境监控的作用，为厂区养殖提供必要的安全保障。

（6）设备管理系统：对设备状态、设备使用情况进行监测和统计分析，建立设备控制器和系统核心服务器间的数据通讯链路，对养殖环境信息参数进行计算分析后，生成设备的控制指令，实现设备的管理、连接和自动控制。

4 子系统设计

下面对智慧水产养殖系统的水质在线监控系统、自动投饵系统、水产病害诊断系统和水产品追溯系统等子系统设计进行简要介绍。

4.1 水质在线监控系统

水质在线监控系统通过对养殖环境信息的自动采集、安全存储和数据实时处理，实现养殖环境的实时监测、异常预警和自动控制。 水质在线监控系统由各种传感器、数据采集器（无线传感网）和智能控制器等组成。

传感器：由水质传感器和气象传感器组成。 其中水质传感器负责对包括溶解氧、水温、pH、水位、盐度、浊度、氨氮、亚硝酸盐、叶绿素等数据指标的检测，承担水质环境监测作用，是实现智慧水产养殖的前提； 气象传感器实现对环境因素的实时监测，如光照、气温、气压、风速、风向等，实现水质预测、预警与控制的联动。

数据采集器：目前有两款设备，一是由HMI 人机交互屏和PLC 逻辑控制单元组成的可触控式采集器，在触摸屏上即可对相应参数做预警阈值修改和控制有关养殖设备（增氧机、灯光补偿、投饵机等）；另一种是不可触控式采集器，由太阳能供电。

智能控制器：实现智能自动控制、远程控制和现场手动控制等功能。 智能控制器根据水产养殖厂的相关信息， 通过智能分析决策系统自动开启或调节相关设备，比如投饵机等；同时通过监控软件配置警戒阈值，超过警戒阈值启动报警功能。

4.2 自动投饵系统

针对传统喂养模式粗放、饲料利用率低、浪费大等问题，自动投饵系统主要实现定时、定点、定量投喂饲料和远程控制等功能，有效改善传统投饵问题，提高水产养殖的效率。 自动投饵系统由数据采集、数据传输、控制系统和投饵机等组成。其中数据采集设备主要包括：粒位仪，负责实时感知料箱内剩余饲料，当达到警戒值时会报警；传输模块，数据通过无线传感网或3G/4G 网络进行传输； 控制系统，可人机交互操作，实现自动或手动投食、定时定量投食设定等功能。 投食机由可编程PLC 控制器进行控制。 自动投饵系统如图4 所示。

其中投喂决策系统是根据养殖品种长度与重量关系，通过分析光照强度、水温、溶氧量、浊度、氨氮、 养殖密度等因素与饵料营养成分的吸收能力、饵料摄取量关系，建立养殖品种的生长阶段与投喂率、投喂量间定量关系模型，实现按需投喂，降低饵料损耗，节约成本。

4.3 水产病害诊断系统

水产病害诊断系统是在用户需求分析的基础上，通过集成智能代理技术、远程诊断技术，设计用于水产疾病诊断的系统。

水产病害诊断系统由自诊断和远程诊断组成。其中智能自诊断系统借鉴专家的知识与经验，建立了包括诊断主体、诊断客体、诊断要素、诊断结果、诊断思维、诊断方法等7 个因素的水产病诊断的领域模型；而远程诊断系统则具有强大而又易用的专家远程在线诊断功能。

4.4 水产品追溯系统

水产品追溯系统能够对水产养殖企业的育苗、放养、投喂、病害防治到收获、运输等生产流程进行跟踪管理，实现水产品的跟踪溯源[2]。 系统利用区块链技术， 实现数据的安全存储和可信性管理，防止单点造假，解决传统产品溯源困难、追责效率较低的问题，提高追溯效率[3]。 水产品追溯系统如图5 所示。

5 移动APP 设计

用户可以通过手机、IPDA 等智能终端， 在移动APP 上实时掌握养殖水质环境信息，及时获取异常报警信息，并可以根据水质监测结果，实时调整控制设备，同时可实时查看现场视频，控制投食设备， 实现水产的科学养殖与管理。 移动APP 的功能包括水质和气象数据实时查询、历史数据查询、投饵控制、数据分析、实时视频播放、历史视频播放、养殖行业动态等。 移动APP 的功能架构如图6 所示。

6 结语

吴兴区智慧水产养殖系统通过综合运用物联网、大数据、云计算和区块链等技术，实现对水产养殖环境、水产品生长状况等的实时监测，具有数据实时采集分析、水产品溯源等功能。 本文对智慧水产养殖系统的架构、 网络拓扑结构和大数据平台进行了设计，并对水质在线监控系统、自动投饵系统、水产病诊断系统、水产品追溯系统等子系统的实现进行了阐述。 智慧水产养殖系统有利于推动水产养殖的自动化、智能化管理和科学决策，提升养殖效率，为水产养殖户增产增收。