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5 `- x( T- v( R5 ?8 w2 p 【作者简介】
: p3 t7 E1 A% R* ^& } 作者：李楠1,2，任翀1,2，王田野1,2，曾军财1
- ?. D. u( L* ~$ y! e (1.中国船舶集团有限公司第七一〇研究所；2.青岛海洋科学与技术试点国家实验室)
' e6 L/ U) A$ B: Y/ g' { 李楠：博士，工程师，主要从事海洋观测技术研究。
% V! w8 ]* L& n- q- U 本篇文章节选自论文《面向深远海网箱养殖的海洋环境监测系统设计》，发表于《数字海洋与水下攻防》，2022年12月第5卷第1期。 7 O+ \0 {' [* \
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【摘要】面向深远海网箱养殖需求，基于高精度温盐深测量仪、无线数据传输网络、监测信息实时处理与集成等关键技术，设计了与深远海大型智能化养殖网箱配套的海洋环境监测系统，实现温度、盐度、溶解氧等海洋环境要素的远程实时监测。
0 J0 ~9 R9 a" H3 z; D 【关键词】 养殖；网箱；环境；监测；实时 & D' O |/ P* u; N
0.引言 ; O# @; g& S- t% @ G1 w
海洋渔业正从传统的海洋捕捞向深远海养殖方向发展[1]。据联合国粮农组织(FAO)2020年统计，全球捕捞产量自21世纪以来基本稳定，而水产养殖产量逐年攀升，预计在2030年前后将超过捕捞产量[2]。随着近海自然渔业资源的减少和环境保护压力的增加，未来水产品增量将更加依赖深远海养殖来实现[3]。我国《全国海洋经济发展“十三五”规划》明确提出全面提升远洋渔业资源开发能力，推动建设深水网箱养殖产业带，大力发展深水网箱养殖，促进海洋渔业产业调整结构、转变渔业经济增长方式。
; h) O0 M" o; H8 d% ?1 t0 r 发展深远海养殖需要先进的养殖装备作为支撑。基于养殖网箱实施自动化、智能化养殖，是提升养殖规模和效益、降低人员工作强度和养殖风险的重要手段。对养殖海域环境实施远程实时监测是养殖自动化、智能化的关键环节。面向深远海网箱养殖需求，基于高精度温盐深测量仪、无线数据传输网络、监测信息实时处理与集成等关键技术，研制与深远海大型智能化养殖网箱配套的海洋环境监测系统，能够为深远海养殖提供技术与装备支撑，推动海洋渔业及相关产业发展。 1.研究现状3 [* @2 ]+ M/ Y& h+ {
自20世纪60年代以来，深水养殖产业发展迅速，深远海养殖网箱等高端渔业装备蓬勃发展，代表性产品包括世界首座深海半潜式智能网箱“Ocean Farm 1”(图1[4])、目前容量最大的网箱结构养殖工船“HAVFARM1”(图2[5])等。目前，深水网箱核心技术被挪威、日本、加拿大、俄罗斯等国所垄断。我国网箱养殖已有一定规模，但主要分布在内湾和近海，养殖密度高，水体质量差[6]。我国深水网箱等养殖装备起步较晚，核心装备主要依靠进口，本土化配套能力不足，限制了我国养殖装备的长远发展[7-9]。 ( t; M5 a: Y) t) s. `3 p- |) \
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/ |, l* p2 p+ C- \4 F( D2 T7 ] 在网箱养殖监控技术方面，主要是结合传感器和有线/无线通信技术获取海洋环境、生物状态、养殖设施的相关信息，实现远程监测。这些方案普遍采用2级模型：养殖点和监控中心。由养殖点的传感器采集数据，再用有线或无线的方式传输到监控中心。例如，海南陵水“5G+海洋牧场”采用5G网络技术，集成网箱海洋环境实时在线监测系统，对深海网箱水质水文环境及内部状况进行实时在线监测(图3[10])。
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2.海洋环境监测系统方案设计
2 m' m5 Q- S$ c7 h/ q 针对深远海网箱数字化管理和集约化养殖需求，基于高精度温盐深测量仪、无线数据传输网络、监测信息实时处理与集成等关键技术，设计了与深远海大型智能化养殖网箱配套的海洋环境监测系统，实现温度、盐度、溶解氧等海洋环境要素的远程实时监测。
) F6 A! `0 v; m: W1 G- w3 [ 2.1 系统组成
$ H4 N0 ]! t( G* |* ~/ D$ |9 h 海洋环境监测系统硬件主要由数据采集子系统、控制子系统、数传子系统、能源子系统等组成(图4)。软件主要是上位机软件。
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; v+ r9 ^- [/ C0 v F 数据采集子系统包括搭载的各式传感器、配套的电平转换、A/D转换元器件等数据采集设备，负责采集海洋环境参数。控制子系统包括监测点的主控Soc与其配套的控制程序，根据控制指令控制各传感器的采样频率、采样周期、采样模式等，监测各部件运行状态，将操作结果与运行信息反馈至监控中心。数传子系统负责转发监测数据、状态数据至中控系统，转发控制指令至各传感器。能源子系统负责为监测点供电，采用备用电池设计，在主电源切断的情况下可临时供电，保证系统不间断运行。上位机软件是数据采集子系统与集中控制系统及控制人员的接口，主要负责监测信息实时处理与集成。 8 z6 n/ n6 K7 l. i/ `0 d/ `; k& T5 j+ B
2.2 监测规划 . T' X6 K$ G5 [8 x) Q7 U6 `
以图5所示网箱(直径110m，工作吃水40m)为例，在网箱的中央及外围立柱的不同深度设置若干个水下监测点，实现表、中、底层水体覆盖。每个监测点均配备温度、电导率、溶解氧和压力等通用传感器。在中央立柱设置海流传感器。在网箱平台设置水上监测点，配备姿态、气象等传感器。此外，可根据养殖产品种类的不同选配其他传感器(表1)。 - g. E# X: k; L0 t( s
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3.硬件设计6 n7 D: O! e" o/ x0 O% U ~# ?' C6 W. Y
3.1 高精度温盐深测量仪(CTD) 6 N0 N g2 f5 I( u) v
CTD是数据采集子系统的核心设备，其性能对监测系统的技术指标具有决定性影响。CTD由温度传感器、电导率传感器、压力传感器、测量转换电路、综合控制系统、耐压舱等组成。测量时，由传感器感应海水的温度、电导率及压力要素，通过转换电路将物理量变成电信号输出，由综合控制系统接收并通过通信接口传输测量数据。高精度CTD研制的核心工作是温度、压力和电导率3种传感器的研制，重点为电导率传感器研制。 9 t- D% B: V0 R( Y Z$ o; @8 r6 U
研制的七电极电导率传感器具有较高的测量精度，其电导池实现了电流电极和电压电极的分离，可显著减少电极极化阻抗，导流空间大，响应时间快。七电极电导率传感器的电导池两端有2个接地电极，可有效屏蔽外部干扰。研制的温度传感器采用新型微结构形式，具有快速响应、耐高压等特点。此外，还研制了硅压阻型压力传感器(图6)。 4 u9 R6 N G' W# c# w: T J
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针对网箱监测点多套CTD同时工作的应用场景，在测量电路(图7)设计方面采用了低功耗及抗干扰设计。通过选用低功率器件，降低功耗及温度。通过降低单片机的晶振频率，减小来自电源的噪声，在尽量靠近A/D转换器处接地以及屏蔽振荡器区域，来增强抗干扰能力。 # v! v" H" c- x0 Y/ ?% [
( K5 v( Q8 f+ ?0 {! j: G0 ~ 完成CTD样机加工及相关调试后，为保证测量准确性，利用CTD校准实验室开展了传感器校准(图8)。通过试验方法建立了传感器输入输出关系，进而获得校准系数等相关参数。 ; a4 T8 v! S# e* b" S; _
, w: d6 Y4 s2 Y+ T4 T; [0 |) J9 [5 H8 p 3.2 数据传输网络 - e9 E$ C. ~7 q3 Z) Z) @
由于深远海养殖水域远离海岸，需采用有线/无线数据传输网络将网箱数据实时传输至岸站。综合考虑成本、功耗及通信技术发展趋势，采用网箱有线组网、网箱与岸站间无线传输的数据传输方案。网箱监测点的传感器通过串口服务器、网线等连接至以太网交换机，组成局域网络。网箱与岸站间架设一对无线网桥，上位装置以及无线网桥也连接至千兆以太网交换机，实现网箱与岸站监控中心的无线数据传输。无线网桥采用airFiber®XAF-2X，具有高达17.1Mbps/MHz的频谱效率，发射距离超过200km，吞吐量大于500Mbps，可以设置不同的上行与下行任务周期来满足非对称流量需求。如图9。
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4.软件设计8 f) w6 E% F% v4 L& q* Z
监测点将数据传输至岸站，通过上位机软件实现监测信息的实时处理与集成。上位机软件的主要功能为实现人机交互，将采集的数据、工作状态等信息进行图形化集成显示，便于中控系统控制以及人员实时监测，同时提供下位机控制接口，将上位机控制指令实时传输给数采子系统。软件具备数据采集、数据存储、数据显示、数据输出及传感器控制等功能。软件可采集温度、电导率/盐度、压力/深度、溶解氧、流速、流向及姿态等参数以及工作状态信息，采集频次可调；采集数据存储于本地数据库；以文字、实时曲线等方式显示；以UDP报文形式输出至中控系统；可控制传感器开关及观测频次。 * k- X: K" W- u1 d0 a! w8 r6 K
软件开发环境为Microsoft Visual Studio。数据接入部分使用C#/Golang/Rust编写，从串口接收解析消息帧，发送操作指令，采用第三方WebSocket库。数据库方面，由于需承载的数据量较小，选择应用广泛的关系型数据库SQLite和MariaDB。系统需要管理主要资源是设备和数据信息，因此数据表分为2类，分别存储设备和数据信息。每一类数据表均有1张总表，保存所有设备的基本信息和所有消息的基本信息，作为指向详细信息的索引。对于每一种设备/消息，均有一张设备/消息表存储所有该类设备/消息特定的信息。应用服务器连接数据接入单元，同数据库通信，对外提供RESTful API。浏览器即可作为客户端，简化额外软件要求。使用WebSocket+Json交换数据。实时显示传感器数据，使用Echarts 3和Measurement Studio可视化历史数据。观测数据存入数据库中，除使用客户端查看历史曲线外，还可以使用通用数据库管理软件 (DBeaver、Navicat等)管理数据，也可导出为通用格式(.xls、.csv、.txt等)进行后续处理。 5.水池功能验证试验
+ f5 z: B- ^+ L# K 开展了海洋环境监测系统(包括CTD及上位机软件)的水池功能验证试验(图10)，对监测系统的数据采集、传输等功能进行了初步验证。通过与美国海鸟SBE–37CTD的水池比测，系统工作状况正常，监测数据正确、稳定、可靠。
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6.结束语3 I8 x# |& z' E3 w
系统初步实现了温度、盐度、溶解氧等海洋环境要素的远程实时监测，但在长期工作可靠性等方面仍有待检验，在监测要素及数据处理应用方面仍有待拓展。下一步，计划研发集成化学、生物等多要素传感器，开展监测设备海上长期应用试验，开发水质预测预警等数据分析产品，满足数字化管理和集约化养殖需求，提升海洋环境监测及渔业养殖装备国产化水平，助力“蓝色粮仓”建设。 " ~2 T* s3 M1 w$ a4 ^
【参考文献】
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[2] Food and Agriculture Organization of the United Nations. The state of world fisheries and aquaculture 2020 [EB/OL]. [2020-03-31]. # Y: r/ e8 K( t( ^' y; t: m3 r g
[3] 麦康森，徐皓，薛长湖，等.开拓我国深远海养殖新空间的战略研究[J].中国工程科学，2016，18(3)：90-95. ) t) a# `/ Q9 d9 g$ x
[4] SALMAR. Offshore fish farming [EB/OL]. [2019-02-10]. : T5 E- v! A2 s
[5-10] 略.
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