物联网在工厂化水产养殖中的应用分析

赵圣涛，常 青，刘 慧，王建坤

(中国水产科学研究院黄海水产研究所，山东 青岛 266071)

经过近几年的培育和探索，全球物联网市场快速拓展，在诸多领域加速渗透，物联网正处于大规模爆发式增长的前夜[1]。物联网在现代渔业中的应用，可以为渔业发展提供先进、实用的解决方案和技术手段，实现水产养殖信息采集便携化、数字化以及养殖作业自动化、精准化，对于保障渔业生产高产、高效、优质、安全、生态，促进渔业结构调整和转型升级具有重要意义[2]。中国水产养殖业发展迅速，2018年养殖产量超过5 000万t[3]。工厂化水产养殖作为一种集约化养殖生产模式，近年来发展较为迅速。物联网技术的不断发展，为工厂化水产养殖带来了更加自动化、精准化、智能化的生产条件。本文结合国内外相关文献及实地调研数据，从通信技术、设备和智能化管理3个方面分析物联网在工厂化水产养殖中的应用现状和发展趋势，并提出相应的发展建议，以期为物联网技术在工厂化水产养殖中的应用提供参考。

1 国内外应用现状

物联网是通过智能传感器、射频识别(RFID)等信息传感设备，按照约定的通信协议，把物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，其基础网络架构分为感知层、网络层、应用层[4]。近几年，随着物联网技术的不断发展，水产养殖物联网已在中国不少地区进行试验，或进行了产业化初步应用，取得明显效果。物联网系统在国内水产养殖领域的应用和试点已遍布山东、江苏、上海、天津等20多个省、市[5-6]。在欧美发达国家，集成自动化环境监测功能的循环水养殖系统已广泛应用于水产养殖[7]。水产养殖物联网技术的发展，有望成为传统水产养殖生产向现代化转变的助推器和加速器[8]。

1.1 物联网通信技术应用现状和发展趋势

1.1.1 应用现状

物联网在工厂化水产养殖的应用，需要结合行业特点、领域特征，选用与之相适应的通信技术。在工厂化水产养殖领域的物联网感知层，传感器、养殖设备与采集通信设备通常采用RS-485通信端口布线直连或ZigBee无线组网技术进行数据传输[9-13]。感知设备一般采用Modbus数据通信协议与数据采集节点、设备控制节点进行数据交互[14-15]。在网络层，根据养殖场地条件的不同，传感数据选择有线传输或无线传输方式进行通信。有线网络方式布线复杂，采用无线传感器技术或者多参数水质传感器的研究和应用较多。现阶段的应用中，数据采集节点、设备控制节点一般选择PLC设备或是单片机嵌入式设备[16-21]。设备控制节点采用PLC或者嵌入式终端进行控制时，带有一定量的本地存储空间，能够对感知数据按照周期进行存储和查询。带有通信协议的透明转发功能，将来自应用系统的数据直接转发给感知设备处理，处理结果不做任何改动直接返回给应用系统。功能较完善的节点带有液晶屏及按键，能够现场设置和查看感知设备、通信参数等功能。在应用层的网络通信技术选择方面，影像设备的视频、图片数据传输占用较高的带宽和资源，多数情况下采用光纤、以太网或WiFi无线网络传输[22-23]。水质传感数据、养殖设备交互数据通信量较小，网络带宽资源需求不高，选用GPRS或者ZigBee组网技术进行物联网数据传输较为常见[24-28]。

1.1.2 发展趋势

无线通信技术在水质监测方面的发展趋势更加明显。特别是具有广覆盖、大连接的窄带蜂窝物联网(NB-IoT)技术，非常适合水产行业通信数据量较低、传输延时要求不高的应用场景。例如，宦娟等[29]使用窄带物联网技术不仅实现了水质监测系统，还可远程控制增氧机；安东等[30]采用NB-IoT技术实现可远程实时查看水质参数的管理系统。各种基于NB-IoT技术的水产养殖系统，有利于推动该技术在工厂化水产养殖领域的发展应用，进而形成海量连接的大数据平台。具有传输速率快、容量大的5G技术商用服务的开启，可为水产养殖领域提供大数据、高速率的应用前景。5G技术必然会为水产养殖带来颠覆式的变革[31-32]，进一步赋能物联网工厂化水产养殖通信技术的转变。

1.2 物联网设备应用现状与发展趋势

1.2.1 应用现状

通过调研，发现在物联网系统搭建中常用到的设备有水质检测传感器与可远程调控的养殖设备。工厂化水产养殖中常用的水质检测传感器包括溶氧、pH、温度、水位、氨氮等类型。通过传感器进行数据采集，可以对温度、光照、pH、溶氧、浊度、盐度、氨氮等水质参数进行实时采集，能够实时监测养殖环境信息，预警异常情况，及时采取措施，降低损失。相比于通过人工经验或采集水样，应用水质检测传感器可实现对养殖水质的实时、自动检测。物联网系统中溶氧传感器应用非常广泛，氨氮传感器因价格较高，应用范围相对较小。目前传感器市场主要由美国、日本、德国的几家龙头公司主导，国内传感器产业呈现低端过剩、中高端被国外垄断的市场格局。调研的养殖企业在搭建物联网系统时，多选用价格较低的国产品牌传感器，虽然能够为养殖过程提供有效的数据参考，但在精确度、维护性上有待提高。

工厂化水产养殖中的常见的养殖设备主要有增氧机、投饲机、光照装置、蓄水泵、微滤机、蛋白分离器等。通过对设备的自动化控制，可以对养殖水体和微生态环境的一些重要参数进行调节和控制，最大限度地发挥工厂化养殖的效能，达到精准控制养殖生产过程的目的。相比于以往的人工控制，采用物联网自动调控设备能实现水质参数的精准调控，自动处理，有效控制投入品的过度使用，减少水产养殖对环境的污染。现阶段，对设备运行状态的控制多是通过调控养殖设备接入的继电器、变频器来实现。在调研的企业中，增氧机是规模化水产养殖的必备设备，也是最为常见的物联网远程调控设备，蓄水泵、光照装置在部分企业也实现了远程调控，其他设备则多选择本地自动调控或者人工控制。

1.2.2 发展趋势

水质传感器正在往高精度、低成本、少维护的方向发展。例如，房景辉等[33]对不同实现原理的溶氧传感器在精度及维护上的对比试验；陈强等[34]研制基于氧敏感膜荧光特性的低成本溶解氧传感器；沈杜海[35]研制高精度和高稳定性传感器。通过技术研究与产品研制，传感器精度和成本将持续优化，产品竞争力不断提高。随着传感器线路结构简化以及清水清洁装置、超声波、电动毛刷、喷气清洁等各种方法[36-40]的深入发展，传感器的维护将更加便捷，维护成本不断降低。

物联网系统可远程调控的养殖设备种类正逐渐增多，设备调控策略也逐渐从定时控制、阈值判断向机器学习、模型预测、数据分析方向转变。例如，基于主成分分析及神经网络建立预测性强、误差较小的养殖模型[41-42]，逐渐改变着养殖调控策略。随着设备智能控制技术的不断成熟，养殖设备将逐渐淘汰加装外置控制器的调控方式，向具备和开放远程集成调用接口的调控方式发展，进一步提高智能化、自动化程度。

1.3 智能化管理应用现状与发展趋势

1.3.1 应用现状

物联网时代的工厂化水产养殖融合了养殖技术、装备技术和信息技术，在数据分析的基础上，结合生产需要对养殖过程进行分类、差别化精准管理，实现对水产动物生长的调控。目前，物联网在工厂化水产养殖的智能化管理，主要集中在水质自动监测、设备智能控制和视觉智能管理3个方面。

水质自动监测方面，国内外在水质监测的数据方面均能够达到多参数实时监测，同时通过系统消息或短信发送方式预警异常状态，有利于降低人工检测成本，提高水质异常处理能力。Khalid等[43]设计的工厂化循环水水质监测系统，能够采集水温和水位信息，在超过限值时开启蜂鸣器和LED进行告警。张国强等[44]设计的基于无线通信平台的养殖水质监测系统，通过采集水温和pH实时数据，出现异常时及时发送短信预警。徐龙琴等[45]在湛江南美白对虾工厂化育苗基地应用智能监控系统，能较好地满足水质远程监控和信息化管理要求。

设备智能控制方面，国内外设备控制系统一般与水质监测相结合，能够根据策略远程调控换水流量、增氧时间、饲料投喂等。在国外，德国和丹麦在设备控制方面的技术处于世界领先水平，系统可以根据限值自动调控设备，自动化水平高[46]。韩国Israr Ullah等[47]设计了通过水位传感器数据进行自动优化控制调节水泵流量的系统。南非Smart Farming公司推出的氧气及水流控制系统中，集成了水质及流量监控、饲料消耗等模块[48]。在国内，戚翠战等[49]建立的冷水鱼工厂化循环水养殖自动化控制系统，依据水质参数进行优化分析和处理，实现养殖设备的自动化控制。福州市首个工厂化循环水养殖智能化设备示范项目，可通过手机客户端实现水质参数、养殖设备的调控，保持水温等养殖环境恒定[50]。福安市采用工厂化循环水智能养殖欧鳗技术，包括水质在线监控系统和设备智能调控系统，节省电能，保证水体环境正常[51]。湖州市采用智能化循环水养殖系统，可远程查看水质告警信息和调控养殖设备，整个工厂化车间仅需1名工人，大大降低了人工成本[52]。

视觉智能管理方面，通过智能摄像头获取的影像数据，结合智能识别算法、视觉分析软件，可以为鱼类生长状况、精准投喂提供可视化支持。在国外，Pinkiewicz等[53]通过视觉软件分析鱼类的视频数据，研究鱼类游动速度及方向。Pautsina等[54]采用红外反射图像分析的方式，自动监测鱼类位置及游动轨迹。在国内，穆春华等[55]在山东东方海洋养殖基地通过部署监控系统，经过图像获取和算法分析进行饲料残留识别，可为投饲量提供参考依据。邢俊等[56]通过水下摄像头视频图像智能分析，自动识别鱼群健康信息及运动轨迹。与对厂区进行基本的安防视频监控管理相比，国内基于视觉智能分析管理的养殖户较少，部署规模较小。

1.3.2 发展趋势

智能化管理系统正向高集成度、综合一体化方向发展。例如，法国Ifishienci项目建立可以集成物联网监测系统、人工智能控制系统、鱼类行为分析系统的智能养殖平台[57]。挪威VARD公司的智能投料系统可集成传感器数据，实现远程自动调控投饲设备，方便了整个投喂和养殖过程[58]。薛盛友等[59]开发了水质参数实时监控系统与产品追溯系统集成。各类综合养殖平台的应用探索，杜绝了单一功能的信息系统孤岛，将各类功能整合开发，使管理系统的集成度不断提高，信息资源共享更加全面。

水质监测系统和设备智能控制系统正在向着全系统架构的低功耗模式发展。不管是从感知数据量到网络路径选择，还是从设备节点工作机制到应用系统智能判断，都在助推系统的节能降耗。例如，通过智能优化算法减少数据发送量[60]；采用网络路径选择、协议优化的方式降低系统成本[61]；通过数据采集节点自动进入休眠状态达到节能效果[62]；使用MEWMA方法对各水质参数进行综合分析减少误报[63]。系统通过多种低功耗方式，实现数据通信可控、设备调控准确，使整体功耗不断降低，稳定性逐渐提高。视觉智能管理向着高准确率、自动调控的方向发展。视觉分析算法的准确率不断提高，不仅可以为设备自动调控提供有效的判定依据，还有利于推动视觉智能管理系统的广泛应用。

2 建议

2.1 加大国家政策的支持力度，引导资金进入水产养殖领域，鼓励设备国产化

物联网技术在工厂化水产养殖领域的广泛应用，需要国家加大惠农政策的支持力度。引导社会资金投入到水产养殖行业，并出台相应激励政策，给予物联网供应商、应用企业更大的补贴奖励扶持力度。鼓励物联网开发人员进行养殖设备的研发、集成及应用，形成水产养殖物联网产业化。加大国产智能设备的研发投入，特别是传感器、控制器、循环水处理设备等，降低养殖户的采购和运维成本。

2.2 开展工厂化水产养殖物联网应用的示范，增加示范基地、示范企业

进一步推进工厂化水产养殖物联网应用的试点示范工作，打造一批成效高、带动推广性强的项目。通过示范项目推广成熟的物联网应用模式。养殖户可以参考示范项目中物联网应用的关键技术、智能设备，制定自己的物联网系统规划。

2.3 提高物联网系统兼容性、易操作性，加大专业人才培养力度

物联网系统提供商应研发具备良好设备兼容性的系统，方便系统集成，提高系统的普遍适用性。系统设计尽量简洁易操作，可移动端访问，增加声、光等异常预警提示方式。物联网系统的研发和维护均需要既懂养殖又懂技术的专业人才，企业应加大这方面人才培养，个人也可多考虑把握住相应的发展机遇。

2.4 养殖企业可分阶段搭建物联网系统，加强经营管理

养殖企业可采用多实地考察、养殖区域部分试点、各物联网子系统逐渐引进的方式，逐步搭建物联网综合管理平台。加强经营管理，提高物联网系统的使用率，充分发挥系统的功能优势，进一步深化系统功能。

3 结语

物联网技术在水产养殖领域的应用越来越多，不仅让养殖户对养殖状况有了更全面的了解，也能降低养殖成本、提高产量、增加收入，有较明显的管理优势和经济效益。物联网系统正在向着低功耗、一体化、智能化的方向发展，集成了水质自动监测、设备智能控制、视觉智能管理的综合性、系统性管理平台的应用将逐渐增多。随着水产养殖物联网的不断完善，5G、NB-IoT、云平台等物联网新技术的日益成熟，应用前景将更加广阔。