面向深远海网箱养殖的海洋环境监测系统设计

李 楠，任 翀，王田野，曾军财

（1. 中国船舶集团有限公司第七一〇研究所，湖北 宜昌 443003；2. 青岛海洋科学与技术试点国家实验室，山东 青岛 266237）

0 引言

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。

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

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“HAVFARM 1”（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]。

图1 挪威“Ocean Farm 1”深海养殖网箱Fig. 1 Norwegian Ocean Farm 1 deep-sea aquaculture cage

图2 “HAVFARM 1”深海养殖工船Fig. 2 HAVFARM 1 deep-sea mariculture vessel

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]）。

图3 海南“5G+海洋牧场”海洋环境监测系统Fig. 3 Hainan 5G+Ocean Farm marine environmental monitoring system

2 海洋环境监测系统方案设计

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。

2.1 系统组成

对此，欧洲法院在Child and Family Agency案中指出，《布鲁塞尔条例Ⅱa》第15条不方便法院条款的设计是基于儿童利益最大化，移送案件也是基于儿童的最大利益。因此，原审法院不应考虑将案件移送到另一成员国对所涉儿童之外其他人迁徙自由的影响，除非这些因素可能会对儿童的状况产生不利影响②Case C 428/15，27 October 2016，para.62-65.。

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。

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。

图4 系统组成Fig. 4 System composition

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。

2.2 监测规划

今年以来，在收藏市场众多邮品中，《改革开放四十周年》邮票珍藏册脱颖而出，如《邓小平同志诞生一百周年》纪念邮票、《中国共产党十一届三中全会二十周年》纪念邮票、《改革开放三十周年》纪念邮票、《改革开放四十周年》纪念邮票。其中，《改革开放三十周年》纪念邮票是“改革开放”系列题材的首枚邮票，作为十年一发的主题系列邮票，这枚邮票的龙头效应也已凸显。小型张四方连整版票珍贵版式价值走高。《改革开放四十周年》邮票珍藏册收录的邮票版式包含：四方连、小型张、整版票。以上三个版式，均是邮市价格持续保值、走高的邮票版式，更在集邮圈备受欢迎。

企业以电子信息为媒介，对财物监控采用了新的管理模式，使得企业成本大大降低。同时，非结构化处理的模式利于企业将数据直接传送到财务信息系统中心进行勘测，促进了财务管理的集中化。高级管理人员由此掌握了财务的控制权力，根据市场变动，及时做出调整。

那罗寨矿原煤质量见表1。考虑到矿井原煤质量及生产成本，依据洗选加工效益最大化原则，该矿原煤按动力煤洗选加工更合适。选煤厂确定采用筛分工艺，将筛下低灰高发热量物料直接作为动力煤产品销售，筛上高灰低发热量物料进入重介质分选系统。在原煤筛分破碎楼新增一套分级系统。生产实践证明，系统稳定运行，保证了矿井劣质原煤生产，同时又降低了洗选加工成本。

以图5所示网箱（直径110 m，工作吃水40 m）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）。

图5 养殖网箱示意图Fig. 5 Diagram of aquaculture cage

表1 监测规划Table 1 Monitoring planning

3 硬件设计

3.1 高精度温盐深测量仪（CTD）

有些应该保持有限速度。比如说抓改革、谋发展，确实是慢不得也急不得，既要防止错过改革发展的最佳机遇，又要防止因举措失当、发展失衡造成不必要的损失，力争做到蹄疾步稳。再如，中国高铁的“落地”，从“和谐号”到“复兴号”，从时速300到350公里，其速度仅为“高速飞行列车”论证速度的8.75%。这里边既有对规律的尊重，也有对发展的负责，更有对生命的敬畏。□

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）。

图6 电导率、温度、压力传感器Fig. 6 CTD sensors

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。

图7 测量电路Fig. 7 Measurement circuit

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。

图8 传感器校准Fig. 8 Sensor calibration

3.2 数据传输网络

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®X AF-2X，具有高达17.1 Mbps/MHz的频谱效率，发射距离超过200 km，吞吐量大于500 Mbps，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。

图9 数据传输网络示意图Fig. 9 Diagram of data transmission network

4 软件设计

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。

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

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–37 CTD的水池比测，系统工作状况正常，监测数据正确、稳定、可靠。

图10 水池功能验证试验Fig. 10 Function verification test in laboratory water tank

6 结束语

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。