水产智能养殖系统如何实现智能管理？

99ANYc3cd6 水产养殖 2026-01-25 1

利用物联网、大数据、人工智能等现代信息技术，对水产养殖环境、生物生长和养殖过程进行全方位、智能化的感知、分析、决策和管控，从而实现精准化、自动化、高效化和可持续化的养殖目标。

我们可以把这个系统拆解成几个核心部分来理解其工作原理：

（图片来源网络，侵删）

系统的核心组成部分

一个完整的水产智能养殖系统通常由四个层面构成,形成一个闭环的智能控制回路：

这是智能化的基础,目标是实时、准确地获取养殖环境和水产生物的关键信息。

工作原理：
- 环境参数监测： 在池塘、网箱或工厂化养殖池中，部署各种高精度传感器。
  - 水质传感器： 实时监测水温、pH值、溶解氧、浊度、氨氮、亚硝酸盐、盐度等关键指标，这些参数直接影响水生生物的生存和生长。
  - 物理传感器： 监测水位、流速、光照强度等。
- 生物状态监测：
  - 水下摄像头： 通过图像识别技术，自动计数鱼、虾、蟹的数量，监测其活动状态、摄食情况和行为异常（如浮头、聚集）。
  - 声呐技术： 用于探测水下鱼群的分布、密度和大小。
- 设备状态监测： 监测增氧机、水泵、投喂机、温控设备等核心设备的运行状态（是否开启、电流、电压等）。
技术实现： 传感器、高清摄像头、水下机器人、声呐设备。
（图片来源网络，侵删）

采集到的海量数据需要稳定、快速地传输到中央处理平台。

工作原理：
- 感知层设备（传感器、摄像头）通过有线或无线方式（如4G/5G、LoRa、NB-IoT、Wi-Fi）将数据打包发送。
- 这些网络技术各有侧重：LoRa/NB-IoT功耗低、覆盖广，适合分散的池塘；4G/5G传输速率快，适合需要高清视频传输的场景。
- 数据通过网关进行汇聚和协议转换,然后上传到云端服务器或本地数据中心。
技术实现： 无线通信模块、网关、云平台、光纤网络。

这是整个系统的“大脑”，负责处理数据、进行智能分析和做出决策。

（图片来源网络，侵删）

工作原理：
- 数据存储与管理： 将所有采集到的数据存储在数据库中，形成庞大的养殖数据库。
- 数据分析与建模：
  - 大数据分析： 对历史数据和实时数据进行分析，找出不同环境因子与水产生长、病害发生之间的关联规律。
  - 人工智能模型：
    - 预测模型： 基于历史数据，预测未来水质变化趋势、病害爆发风险、最佳收获时间等。
    - 图像识别模型： 自动识别鱼的数量、规格，判断是否患病（如烂鳃、赤皮病等）。
    - 决策模型： 这是核心中的核心，系统内置了专家知识库和算法模型，当监测到某个参数异常或达到预设阈值时，模型会自动计算出最优的应对方案。
- 智能决策：
  - 当传感器检测到某区域溶解氧低于4mg/L（鱼类窒息点）时，系统会立即判断为危险状态。
  - 决策逻辑： “溶解氧 < 4mg/L” -> “判断为缺氧风险” -> “启动增氧预案” -> “计算需要开启的增氧机数量和时长” -> “发送控制指令”。
技术实现： 云计算、大数据平台、AI算法（机器学习、深度学习）、专家系统。

这是将“大脑”的决策付诸实施，并提供人机交互界面的部分。

工作原理：
- 自动化控制： 平台层发出的指令通过传输层发送到养殖现场的执行设备（控制器）。
  - 自动增氧： 自动开启或关闭增氧机，确保溶解氧始终保持在最佳范围（如5-7mg/L），避免鱼类浮头，同时节约电能。
  - 精准投喂： 根据摄食情况、存鱼数量和生长阶段，通过自动投饵机实现少量多次、精准投喂，减少饲料浪费和水质污染。
  - 水质调节： 自动启动水泵换水、开启曝气盘、调节pH值（如通过投放化学试剂）等。
  - 应急处理： 在极端天气（如暴雨导致pH骤降）或突发病害时，系统可自动执行应急预案。
- 可视化监控：
  - PC端/手机APP： 养殖户可以随时随地通过电脑或手机APP查看实时数据、历史曲线、设备状态和现场视频。
  - 报警通知： 当出现异常情况时，系统会通过短信、APP推送、电话等方式立即报警，通知管理人员。
- 管理与分析： 生成生产报表、成本分析、生长曲线分析等，帮助管理者优化养殖策略，提高效益。
技术实现： 控制器、PLC（可编程逻辑控制器）、人机交互界面、手机APP、Web端。