Технология разведения рыб
Технология разведения рыб является достаточно сложным и трудоемким процессом, но результат того стоит. Итак, она включает в себя несколько этапов:
заготовка зрелых производителей;
получение зрелой икры и спермы;
осеменение икры;
подготовка икры к инкубации;
инкубация икры;
выдерживание предличинок, подращивание личинок и выращивание молоди;
выпуск молоди в естественные водоемы;
устройство искусственно отгороженных пространств, защищенных от проникновения в них посторонней рыбы, которые позволяют осуществлять строгий контроль факторов окружающей среды;
отлов и транспортировка рыбы.
В рыбоводческих фермерских хозяйствах применяют 2 основных типа рыбоводства — прудовое и садковое. Каждый из них имеет свои преимущества, о чем и поговорим подробнее.
Прудовое рыбоводство
Это наиболее распространенный тип рыбоводства. Размер пруда может составлять от 0,1 га и более. Продуктивность рыбы в прудах небольшого размера является более высокой, поскольку в таких условиях проще за ней ухаживать. Прудовое рыбоводство может быть полно- или неполносистемным. В последнем случае личинок закупают в специализированных хозяйствах или заготавливают в естественных водоемах. Полносистемное же рыбоводство подразумевает прохождение полного цикла — от икринки до зрелой рыбы.
Основными плюсами данного способа является то, что рыбу выращивают в сравнительно небольшие сроки, есть возможность использовать новейшие технологии, качество рыбы можно контролировать на всех этапах ее выращивания. Особенно удобно, если рыбу выращивают в непосредственной близости от местам ее потребления или переработки, что уменьшает затраты на ее транспортировку.
В выращивании рыбы особое значение имеет температура воды. В зависимости от нее прудовое рыбоводство подразделяют на тепловодное и холодноводное. При тепловодном типе рыбоводства выращиваются следующие виды рыб: карп, толстолобик, стерлядь, карась, белый амур, а также хищные виды — осетровые, сом, судак, щука. Для теплолюбивых видов рыб необходим водоем с хорошо прогреваемой водой и умеренной водной растительностью. Холодноводное рыбоводство подходит для разведения форели, которая нуждается в невысокой температуре воды и хорошей насыщенности ее кислородом. В настоящее время тепловодные рыбные хозяйства более распространены.
В России выделены 7 рыбоводческих зон прудового рыбоводства в зависимости от климатических условий и среднего количества солнечных дней в году. Такое разделение позволяет выбрать оптимальный для выращивания в данной зоне вид рыбы.
Садковое рыбоводство
Садковый тип рыбоводства подразумевает использование в хозяйственных целях естественных водоемов: рек, озер, лиманов и т. п. Это удобно в том случае, если такой водоем расположен на территории рыбного хозяйства. Тогда нет необходимости создавать искусственно пруды или водохранилища. В данном случае рыбу содержат в садках, которые помещают в водоем .
К садкам предъявляются особые требования. Так, их глубина должна составлять не более 2 м, поскольку рыбе нужно постоянно находиться в верхнем слое водоема — теплом и хорошо насыщенном кислородом. Расстояние от дна садка до дна водоема должна быть не менее 1 м.
По своей форме садки могут быть различными: круглыми, прямоугольными, многоугольными. По конструкции их делят на каркасные, полукаркасные и бескаркасные.
У каркасных садков имеется жесткий каркас, который обтянут сеткой. Бескаркасные представляют собой свободно располагающийся в воде сетчатый мешок. Полукаркасный — это тот же сетчатый мешок, внутри которого расположена рама, растягивающая его стенки.
Устойчивое развитие рыбного хозяйства: – Mega Story
В последние годы морская аквакультура во Вьетнаме добилась значительных успехов, увеличив свою площадь и производство. Это хороший знак того, что морская аквакультура во Вьетнаме может заменить прибрежное рыболовство, а вьетнамские фермеры постепенно переходят от «разрушительного» рыболовства к более устойчивому морскому рыбному хозяйству.
Эта форма конверсии также способствует сближению рыбопромысловой и перерабатывающей промышленности Вьетнама с положениями Европейской комиссии по борьбе с незаконным рыболовством (IUU), помогая при этом Вьетнаму вскоре убрать с себя «IUU желтую карточку».
Высокая экономическая ценность
Хонг Ньюнг – Тхань Ча
В течении многих лет рыбная отрасль принесла источник жизни вьетнамским прибрежным рыбакам, помогая им стабилизировать свою жизнь. Однако в связи с тенденцией развития в мире, согласно которой потребление тесно связано с охраной окружающей среды, чрезмерный вылов рыбы стал более тревожным, чем когда-либо. Таким образом, устойчивая эксплуатация в тесной связи с аквакультурой является неотложным требованием в процессе устойчивого развития рыбного хозяйства во Вьетнаме.
Прибрежные провинции, такие как Фуйен, Кханьхоа, Ниньтхуан, Биньтхуан, Бенче, Кьенжанг, Камау…, занимают большую возможную для аквакультуры часть поверхности прибрежной воды.
По данным Главного управления рыбного хозяйства, к концу 2019 года Вьетнам имеет около 500.000 гектаров морской поверхности с богатым потенциалом для аквакультуры. С 2010 года по настоящее время площадь и продукция морской аквакультуры увеличилась более чем на 20% в год. В 2019 году насчитывается более 5 миллионов м3 производственных садок морской аквакультуры, которые произвели более 500.000 тонн морепродуктов.
Рыболовство в тесной связи с аквакультурой является важным требованием в процессе устойчивого развития рыбного хозяйства во Вьетнаме.
Столкнувшись с чрезмерной эксплуатацией морских ресурсов на прибрежной поверхности моря в течение многих лет, разнообразие видов рыб в море осталось уже не так много, как раньше. Используя существующий водный потенциал, многие фермеры в провинциях Камау и Кьенжанг перешли на разведение рыб и креветок в производственных садках на море. По данным Департамента рыбного хозяйства Кьенжанга, в настоящее время во всей провинции имеется около 4.300 производственных садок для разведения рыбы на море.
Разведение рыб в производственных садках на море Антхой, уезда Фукуок провинции Киенжанг. (Фото: Ле Хи/ВИА)Например, фермер Фан Ням Зан в уезде Фукуок провинции Кьенжанг в настоящее время имеет 10 рыбных садков в море (площадь одного садка в сотню рыб – 16 м2).
По словам г-на Зана, водная среда здесь очень благоприятная, не загрязненная, поэтому рыба растет очень быстро. Натуральный корм для выращиваемых здесь рыб довольно дешевый, и его покупают прямо в море с рыбацких лодок.
По данным Главного управления рыбного хозяйства, к концу 2019 года Вьетнам имеет около 500.000 гектаров морской поверхности с богатым потенциалом для аквакультуры.
Полный производственный процесс на морской ферме (с самого начала разведения рыбы до ее ловли – 12 месяцев. За этот период времени рыба достигают веса до 9-10 кг. Благодаря стабильному рынку потребления рыбы, при отпускной цене от 110.000 до 120.000 донгов за кг, прибыль каждого рыбного садка – около 50 миллионов донгов за “урожай”.
В отличие от провинции Кьенжанг, в провинции Камау только остров Хонтюой в уезде Чанвантхой имеет условия для разведения морепродуктов. Фермер Ле Ван Фыонг на острове Хонтюой раньше зарабатывал на жизнь естественной ловлей рыбы на море, но теперь он перешёл на разведение рыб в садке. Однако, по словам г-на Фыонг, инвестиции на один садок для рыбы площадью 16м2 обойдутся примерно в 150 миллионов донгов. Он хочет расширить масштабы своего рыбного хозяйства, но капитал является для него большим препятствием.
Рыбоводство должно быть тесно связано со стабильным рынком потребленияКьенжанг – первая из 28 прибрежных провинций Вьетнама, которая совершила прорыв в переходе от рыбной ловли к ее разведению. Согласно плану, с настоящего времени по 2030 год провинция Кьенжанг будет инвестировать в разведение морской рыбы, развивая аквакультурное хозяйство в направлении современной и устойчивой промышленности.
Рыболовные лодки на море вокруг островка Тхотью, уезда Фукуок (провниции Киенжанг). (Фото: Ле Хи Хай/ВИА)Директор Департамента сельского хозяйства и развития деревни провинции Кьенжанг Нгуен Ван Там отметил что, в ближайшем будущем провинция планирует развивать устойчивое разведение рыбы в морских садках до 2030 года. Рыбохозяйственная территория сосредоточена вокруг островов уездов Фукуок, Кьенхай и некоторых островных коммун уезда Кьенлыонг, и города Хатиен.
Эксплуатация морских потенциалов в направлении современного и устойчивого развития, связанного с защитой экологической среды.
Для развития разведения рыбы в морских садках фермерам нужен стабильный источник дохода, а для этого нужен стабильный рынок сбыта продукции. Наличие рынка для реализации товара является обязательным этапом в этом процессе.
По словам заместителя директора Департамента животноводства и ветеринарии провинции Кьенжанг Нгуен Динь Сюйена, для того, чтобы разведение рыбы в морских садках было эффективным, провинция Кьенжанг перенимает у развитых стран новые технологии рыбного хозяйства и использует их в сочетании с имеющимися в провинциях морскими преимуществами.
В частности, провинция Кьенжанг создает благоприятные условия в механизмах и политиках для фермеров и предприятий, которые вкладывают большие средства в морское рыбоводство. Кроме того, провинция помогает в транспортировке и реализации готовой продукции.
Со своей стороны, предприниматели и фермеры также запросили помощи у ведомств в создании благоприятных условий для иностранных торговых судов, чтобы те могли заходить в порты Кьенжанга, покупать живую рыбу и транспортировать ее для реализации на больших и взыскательных мировых рынках.
(Фото: Ле Хи Хай/ВИА)Изменение в производстве
Хонг Ньюнг – Тхань Ча
Хотя разведение рыбы в садке на море было развито и расширено только за последние 10 лет, многие фермеры четко осознали потенциал, перспективы и прибыль, которые приносит эта отрасль.
Таким образом, фермеры, которые до недавнего времени специализировались только на добыче натуральных морепродуктов в море, что имело низкую эффективность, постепенно переключились на разведение рыбы в садке на море, что даёт им стабильно производить продукцию и увеличивать свой доход.
Существуют еще и трудности
По сравнению с существующим водным потенциалом, морское рыбное хозяйство Вьетнама пока еще довольно скромно.
По данным Главного управления рыбного хозяйства (Министерство сельского хозяйства и развития деревни), к концу 2019 года общая площадь морской аквакультуры вокруг островов Южного Вьетнама составила около 250.000 га.
По данным Департамента аквакультуры (Главное управление рыбного хозяйства), прибрежные районы во Вьетнаме имеют большой потенциал для развития морской аквакультуры, однако местные фермеры пока еще не в полной мере используют этот потенциал.
Прибрежные районы во Вьетнаме имеют большой потенциал для морской аквакультуры, но местные фермеры еще не в полной мере используют этот потенциал.
По словам заместителя директора Департамента сельского хозяйства и развития деревни провинции Кьенжанг Куанг Чонг Тхао, в настоящее время морское рыбное хозяйство в Кьенжанге пока еще слабо развито и использует устаревшие технологии. Местные фермеры сами строят морские садки из дерева для разведения рыбы. Эти садки не безопасны при больших волнах и сильном ветре.
Кроме того, технология производства некоторых видов морских креветок и рыб по-прежнему ограничена, что не позволяет удовлетворить спрос на их коммерческое разведение. В особенности это касается омаров, которых вьетнамские фермеры пока еще не в состоянии разводить, поэтому в последние годы омаров в основном импортируют из Филиппин, Малайзии и Индонезии.
К тому же технологии разведения рыб и креветок в морских садках и система имеющихся садков во Вьетнаме пока еще не адаптированы к погодным условиям и морским волнам, а в качестве корма большинство фермеров используют мусорную рыбу, которая может легко загрязнить окружающую среду.
Собирает королевские клеветки на заливе Суандай. (Фото: Фам Кыонг/ВИА)По мнению ряда отечественных и зарубежных экспертов, для того, чтобы быстро увеличить производство, необходимо активно развивать оффшорное рыбное хозяйство, а не только прибрежное, как в настоящее время.
Вьетнам имеет все условия для развития оффшорного рыбного хозяйства и может заниматься этим хозяйством круглый год. Оффшорные морские садки вовсе не означают разведение рыбы и креветок в далеком океане, а это всего лишь расположение морских садков на некотором удалении от берега так, чтобы те имели необходимые глубину и поток, и в то же время находились достаточно близко к суше для упрощения логистики. Другими словами, производственные садки должны быть в удобных для рыбного разведения районах моря.
Предприниматели готовы на инвестицию
Предприниматели уже готовы инвестировать в технологии, чтобы ускорить это направление развития морской аквакультуры.
Понимая, что переход от морского рыболовства к организованному морскому аквакультурному хозяйству приносит много экономических выгод, вьетнамские предприниматели уже готовы инвестировать в технологии, чтобы ускорить этот процесс.
Разведение клеветок на песке в общине Куангдиен, провинции Тхыатхиен-Хюэ. (Фото: Хо Кау/ВИА)Переход от естественного морского рыболовства к организационной морской аквакультуре приносит много экономических выгод
Одно из предприятий, переходящих на морскую аквакультуру, Товарищество с ограниченной ответственностью (ТОО) Чанфу (провинция Кьенжанг) смело инвестирует средства в рыбное хозяйство с 6 рыбными питомниками и 4 садками для коммерческого разведения рыбы в водах коммуны Ганьзау (уезд Фукуок).
Директор ТОО Чанфу Тхай То Чан сказал, что все питомники и садки были привезены из Норвегии. Каждый круглый садок может производить 25-30 тонн коммерческой рыбы.
С садками из Норвегии, фермеры могут спокойно инвестировать в оффшорное рыбное хозяйство, которое находится достаточно далеко от загрязненных прибрежных вод.
Устойчивое планирование
Хонг Ньюнг – Тхань Ча
В прежнее время рыболовство было источником жизни, помогая вьетнамским прибрежным рыбакам стабилизировать свою жизнь. Однако в связи с тенденцией развития в мире, когда потребление связано с охраной окружающей среды, чрезмерная эксплуатация морских ресурсов становится все более тревожной. Поэтому эксплуатация морских ресурсов, связанная с аквакультурой, является неотложным требованием для более устойчивого развития рыбного хозяйства во Вьетнаме.
На пути к промышленному масштабуРазвитие морской аквакультуры – направление, высоко оцененное экспертами в области экономики и экологии. Этот подход создает условия для Вьетнама, позволяя ему приблизиться к передовым странам, которые прилагают усилия по защите окружающей среды, в том числе и морской экологии. Тем не менее, для того, чтобы это направление было устойчивым, многие эксперты утверждают, что морское рыбоводство нуждается в тесной связи между различными этапами в процессе производства, а, чтобы выжить, оно должно быть нацелено на промышленный масштаб.
Морское рыбоводство нуждается в тесной связи между различными этапами в процессе производства
Прибрежные провинции Вьетнама нуждаются в реорганизации производства, совершенствовании технологий ведения рыбного хозяйства для адаптации к природным условиям и изменениям климата. Им необходимо разрабатывать рыбохозяйственные объекты высокой экономической ценности, иметь промышленный масштаб производства, иметь тесные связи с производителями и покупателями-поставщиками продуктов на рынок. Наряду с этим, продукция должна быть сертифицирована и иметь географические указания на страну происхождения продуктов.
Совместно с усилиями фермеров и потребителей Министерство сельского хозяйства и развития деревни должно разрабатывать национальный стандарт для рыбопитомников, обнародовать конкретные положения о контроле за видами морепродуктов, добавить промышленные рыбоводственные фермы в список субъектов, имеющих право занимать капитал в соответствии с политикой по развитию рыбного хозяйства.
Ферма по разведению рыб на море в провинции Киенжанг. (Фото: Хонг Дат/ВИА)Ключом к развитию морского рыбоводства в промышленном масштабе является поэтапное выполнение распоряжения вьетнамского Правительства о Генеральном плане и Стратегии устойчивого развития морской экономики до 2030 года с видением на 2045 год.
Устойчивое планирование
В ходе недавней обзорной поездки по развитию морского рыбоводства в провинции Кьенжанг, заместитель премьер-министра Вьетнама Чинь Динь Зунг поручил провинции Кьенжанг сосредоточиться на реструктуризации рыбного хозяйства, сокращении рыболовства и увеличении рыбоводства, создание новых рабочих мест для работников рыбного хозяйства, сокращение числа рыбаков. Для создания благоприятных условий для этого перехода, вьетнамские рыбохозяйственные подразделения в целом и промыслы Кьенжанга в частности, должны иметь конкретный план и проводить соответствующую политику.
Сосредоточиться на реструктуризации рыбного хозяйства, сокращении рыболовства и увеличении рыбоводства, создание новых рабочих мест для работников рыбного хозяйства, сокращение числа рыбаков.
Кроме того, у государства должна быть такая политика привлечения инвестиций, чтобы она могла стимулировать преобразование масштабов производства морской продукции из мелкого семейного рыбоводства в крупные рыбоводческие предприятия. Государству необходимо разработать систему предупреждения и контроля за загрязнением окружающей среды для обеспечения экологической безопасности морского рыбоводства. Государству также необходимо установить связь между рыбоводственными фермами и рыбопитомниками, сетью поставок кормов, рыбводственными фермами и предприятиями по переработке и потреблению рыбы.
В ферме по разведению рыб Хуинь Ван Тьеу в островной общине Хоннге, провинции Киенжанг 44 таких клеток, Тьеу получает прибыль в сумму 8 млрд. донгов за один сбор. (Фото: Хонг Дат/ВИА)Заместитель директора Департамента животноводства и ветеринарии провинции Кьенжанг Нгуен Динь Сюйен сказал, что для защиты окружающей среды в местах морского рыбоводства, местным властям необходимо разработать и следовать плану, утвержденному компетентными органами, по размещению аквакультурных ферм и количеству морских садков на каждом месте.
С 2012 года Вьетнам находится на карте ведущих стран мира по разведению морских рыб.
Мало того, в уездах и коммунах, где осуществляется переход от рыболовства к рыбоводству, необходимо эффективно осуществлять комплексные мероприятия по профилактике заболеваний среди рыб. Эти мероприятия инструктируются профессиональными учреждениями. Фермеры также должны быть обучены, чтобы знать, как правильно выбрать здоровую рыбную породу с известным происхождением. Отобранные для аквакультуры рыбы должны быть одинаковы по размеру и должны пройти карантин.
По словам заместителя министра сельского хозяйства и развития деревни Фунг Дык Tьена, в последние годы Правительство, а также министерства и ведомства разработали множество программ для содействия развитию морского рыбоводства.
Однако для достижения целей, поставленных Правительством, министерствами и ведомствами, морское рыбоводство не может продолжать развиваться стихийно и медленно, а должно перейти на промышленное крупномасштабное производство с использованием передовых технологий, обеспечивающих как устойчивое развитие этой отрасли, так и чистую морскую среду./.
Разведение морских рыб в плавающих клетках в общине Ганьзау, провинции Киенжанг. (Фото: Де Хи Дай/ВИА)На выставке «ФермаЭкспо Краснодар» обсудят создание мини-ферм
24-25 октября в рамках выставки «ФермаЭкспо Краснодар» состоится спецпроект «Идеи фермерского бизнеса — открываем мини-фермы»
Это серия практических семинаров по 3 секциям: «Аквакультура», «Кролиководство», «Птицеводство», рассчитанных как на владельцев фермерских хозяйств, так и на тех, кто планирует создать, улучшить или расширить свое предприятие.
Вынос на подложке «ФермаЭкспо Краснодар» пройдет 24–26 октября в Краснодаре в выставочном комплексе «Экспоград Юг». В экспозиции, посвященной рыбоводству, свои проекты и предложения представит объединение рыбоводческих хозяйств Краснодарского края «Краснодаррыба» и племенные предприятия по разведению рыбы из Ростовской области. Также свои товары представят компании: Ceresco Nutrition, «Агроакадемия», «Агроветзащита», Biomin, Каневской комбикормовый завод, «МИКС-ЛАЙН», «Стимул-Инк», «Сульфат», «Рыбные корма «Князь Владимир» и другие. Они продемонстрируют корма и кормовые добавки, премиксы, пребиотики и пробиотики, витамины, оборудование для рыбоводства, препараты для лечения и профилактики болезней рыб.
Спецпроект «Идеи фермерского бизнеса — открываем мини-фермы» включает самые перспективные идеи для бизнеса, секреты правильного выбора пород сельскохозяйственных животных и птицы, комплекс техник и условий разведения, кормления и содержания поголовья, технологии и особенности фермерского рыбоводства (разведение карпов, растительноядных рыб, форели, веслоноса и осетровых), секреты морской аквакультуры (выращивание мидий, черноморской и гигантской устриц, искусственное разведение кефалей, камбалы и других морских видов рыб).
24 октября
14:00 — 17:00, Конференц-зал малый, павильон 2
Секция «Аквакультура» Организатор: «КраснодарЭКСПО» при поддержке Азовского НИИ рыбного хозяйства
14:00 — 15:30 Прудовое рыбоводство как бизнес в условиях малых форм хозяйствования: современные технологии и особенности
Южный федеральный округ характеризуется наиболее благоприятными природно-климатическими условиями для товарного рыбоводства. Учитывая обилие в ЮФО малых водохранилищ комплексного назначения и наличие резерва трудовых ресурсов, можно прогнозировать широкое развитие крестьянского (фермерского) рыбоводства. Основные объекты товарного рыбоводства: карп, растительноядные рыбы, форель, веслонос и осетровые.
15:30 — 17:00 Выращивание нетрадиционных для нашего региона видов аквакультуры (креветки, мидии, устрицы) — возможности и риски
Крым и Краснодарский край располагают уникальным комплексом преимуществ для развития морской аквакультуры, прежде всего — протяженным морским побережьем с наличием лиманов, бухт и заливов, пригодных для рыбоводства. Наиболее перспективными видами культивирования являются выращивание мидии, черноморской и гигантской устриц, искусственное разведение кефалей, камбалы и других морских видов рыб.
25 октября
11:30 — 15:00, Конференц-зал малый, павильон 2
Секция «Кролиководство»
11:30 — 12:00 Разработка бизнес-планов инвестиционных предпринимательских проектов для малых форм хозяйствования Спикер: Цыбусова Т.П., зав.кафедрой экономического анализа и прогнозирования Краснодарского регионального института агробизнеса
12:00 — 12:30 Современные проблемы в кролиководстве Спикер: Шумилина Н.Н., профессор кафедры мелкого животноводства Московской государственной академии ветеринарной медицины и биотехнологии
12:30 — 14:00 Приусадебное мясное кролиководство как бизнес выходного дня Спикер: Макляков Е.В., президент НП «Добровольное общество кролиководов»
25 октября
14:00 — 15:00, Конференц-зал малый, павильон 2
Секция «Птицеводство» Организатор: «КраснодарЭКСПО» при поддержке НП «Добровольное общество кролиководов»
14:00 — 15:00 Виды сельскохозяйственных птиц и породы кур, используемые в приусадебном животноводстве. Кормление сельскохозяйственных птиц. Спикер: Вахрамеев А.Б., старший научный сотрудник отдела генетики, разведения и сохранения генетических ресурсов с.-х. птиц ВНИИ генетики и разведения сельскохозяйственных животных
Источник
Новые технологии выращивания форели в Дании
Дания, крупный производитель европейской форели, 15 лет назад приняла новые экологические законы, ограничивающие воздействие на окружающую среду со стороны рыбоводных хозяйств.
Производителям форели пришлось разработать новые технические решения, что обеспечить свои объемы производства. Больше всего за прошедшее время подверглись изменениям корма (экструдирование, увеличение энергетического уровня кормов, уменьшение количества фосфатов). Попутно разрабатывались новые экологические производственные методы.
Различные участники этого сектора экономики в течение нескольких лет работали совместно, разрабатывая проект «экспериментальной фермы».
Рыбоводные фермы имеют собственную систему очистки оборотной воды, что максимально уменьшает потребление воды из водоисточника до 5 % (река, скважина или дренаж).
При подпитке свежей водой в объеме130 л/с, на ферме выращивается 1000 тонн форели в год.
Кормление рыбы осуществляется при помощи автокормушек, которые наполняются раз в день.
Система аэрации эффективно поддерживает насыщение воды кислородом на уровне 70 -90 %.
В дополнение к аэрации, воздушные диффузоры создают постоянный ток воды в системе.
Для аэрации используются компрессора с давлением 0,3 бар. Предусмотрена система аварийной подачи воздуха и энергоснабжения при перебоях в снабжении электричеством.
Механическая очистка воды производится двумя способами:
- сбор крупных частиц более 100 мкм – осадочными конусами,
- от 100 мкм до 75 мкм барабанными микрофильтрами.
Собранные осадки отводят на поля орошения, с последующим вывозом осадка на поля в качестве удобрений.
В системе предусмотрена биологическая фильтрация оборотной воды, соотношение площади загрузки / объему загрузки — несколько сот квадратных метров/ на куб. Загрузка биологического фильтра — фиксированная или свободная, полиэтилен.
Удачно решена в системе проблема очистки сбросной воды от нитратов и фосфора. При замене воды излишек сливается в проточные водоемы с болотной растительностью, которая усваивает их из воды. Очищенная вода повторно используется в водообмене рыбоводной фермы. При расходе чистой воды 100 л/с, требуется примерно 5000 квадратных метров водно – болотистых водоемов.
К преимуществам следует отнести быстрый монтаж всего комплекса сооружений, на возведение и запуск фермы в эксплуатацию требуется около 5 месяцев.
Рассматривается возможность монтажа систем этого типа в закрытом варианте со зданием из сендвич-панелей.
Предусмотрена предпродажная выдержка готовой товарной продукции, в отдельной системе со своим водообменом.
На сегодня построено около 50 таких ферм, в том числе и на реконструируемых старых прудовых рыбоводных хозяйствах.
Объем выращиваемой готовой товарной продукции этих ферм составляет 50 % от всей выращиваемой форели в Дании. Планируется довести объем готовой продукции на хозяйствах этого типа к 2012 году до 80 %.
Основные преимущества:
- Низкое водопотребление
- Низкое воздействия на окружающую среду,
- Стабильность и контроль параметров системы,
- Увеличения производительности труда за счет очень высокой механизации производства
- (ферму мощностью 300 тонн форели в год может обслуживать 1 человек).
UGRA-AGRO | Оборудование для рыба разведения и рыбоводство в УЗВ
Автоматические рыбные фермы. Строительство рыбных ферм. Установки Замкнутого Водоснабжения!
Основной профиль деятельности нашей компании — строительство коммерчески успешных, энергоэффективных строений, сооружений для автоматических рыбных ферм, спроектированных по технологии УЗВ и объединенной энергоэффективной системой электрообеспечения, освещения и теплоснабжения.
УЗВ — это установка замкнутого водоснабжения.
В данном разделе мы рассмотрим использование УЗВ для производства рыбы.
По данной технологии можно выращивать Осетра, Форель, Муксуна, Тугуна, Стерлядь. Клариевого сома!!!
Технология дает возможность выращивать достаточное количество рыбы с минимальными затратами. УЗВ компактны, потребляют мало воды и электричества, и их можно размещать в городской черте. Для организации подобной фермы вам не нужен водоем или река, для этого достаточно просто иметь свободный подвал, чердак или немного земли на даче.
Размещение фермы в городской черте дает возможность реализовывать рыбу по розничным ценам, а не по оптовым, как это делают рыбозаводы — то есть продавать в 2 раза дороже рыбу и не зависеть от настроений супермаркетов. Более того, в супермаркете рыба сидит в аквариумах по несколько недель, похудевшая, в глубоком стрессе, и мягко говоря никакая. В тоже время у Вас вся рыбка будет как на подбор, здоровая, в меру упитанная и довольная жизнью. Выбор остается за покупателями, а они любят вкусную рыбу.
Не может не радовать тот факт, что спрос на рыбу был, есть и будет, ведь люди едят три раза в день. Это вечная отрасль. Вопрос только в цене и качестве выпускаемой продукции. А всё это упирается в современные технологии. Компания обладаем эксклюзивными технологиями. Наши фермы обеспечивают стабильное качество круглый год. Вы покупаете мальков и корм на рыборазводящих заводах, где инкубация происходит на более проффесиональном уровне, а на выходе получаете товарную рыбу. Можно конечно самому инкубировать икру рыб, но это уже другая история.
Фирмой накоплен значительный опыт эксплуатации автоматических рыбоводных установок по выращиванию рыб собственного производства. Именно автоматических, т.е. с минимальным участием людей на производстве.
Что же касается оборудования, то некоторые узлы наших УЗВ (например, биофильтр) могут годами стабильно работать, не требовать замены или чистки, ну и тем более ломаться. На все оборудование дается гарантия.
Наш сайт и наши услуги — для тех, кто думает чем заняться, как диверсифицировать свои вложения для получения дохода. Если вы хотите иметь постоянный заработок и одновременно интересное хобби, то изучайте сайт и наши реализованные коммерчески успешные проекты.
Нужная своя маленькая индустриальная ферма? Мы готовы построить установку замкнутого водоснабжения для выращивания разных видов рыб практически в любом компактном и удобном для Вас месте.
Инновации для рыбоводства обсудили на ВДНХ
Участники форума по аквакультуре обсудили, как повысить экономическую эффективность рыбоводных хозяйств и какие преимущества несет внедрение новых технологий в товарном рыбоводстве и производстве кормов.
В рамках выставки «MVC: Зерно – Комбикорма – Ветеринария» 30 января на ВДНХ прошел международный форум по аквакультуре – традиционная встреча рыбоводов, производителей оборудования и рыбных кормов, ученых и практиков. Начальник управления Ассоциации «ГКО «Росрыбхоз» Григорий Шаляпин обратил внимание, что уже не первый год примечательной чертой этого мероприятия остается откровенный разговор о проблемах отрасли.
«Раньше у нас были такие острые вопросы как законодательное обеспечение, административные барьеры», – напомнил он. – «Сейчас мы больше начинаем заниматься непосредственно производственными вопросами: где брать комбикорма, какое оборудование, какой посадочный материал, экономика».
Как сообщает корреспондент Fishnews, лейтмотивом форума в этом году стал поиск возможностей для повышения эффективности работы рыбоводных хозяйств. Из выступлений докладчиков следовало, что резервы для этого есть во многих направлениях – в рецептуре комбикормов и технологиях их производства, в научном сопровождении аквакультурных проектов и подготовке персонала, в применении более совершенных УЗВ и профилактике болезней рыб.
О влиянии стимуляторов роста, созданных на основе растительных экстрактов, на состояние здоровья и эффективность кормления рыб рассказал руководитель направления аквакультуры «Фитобиотикс Рус» Михаил Ронжин. Опыт зарубежных предприятий показал, что такие добавки увеличивают привес и повышают выживаемость без нежелательных последствий. Сейчас к экспериментам с внесением в корма активных веществ присоединились и российские рыбоводные хозяйства, где выращивают форель и осетровых.
Высокую отдачу, по словам генерального директора «Диана Групп» Андрея Буйневича, обеспечивают и функциональные ингредиенты в рыбных кормах. В частности применение в составе кормов гидролизатов, которые легче усваиваются и повышают конверсию корма, приводит к более интенсивному питанию и росту рыбы даже холодной воде.
В целом доля кормов в структуре затрат отечественных рыбоводов значительно выше, чем у их европейских коллег, заявила руководитель Центра аквакультуры ВНИРО Ирина Бурлаченко. Решение системной проблемы кормопроизводства ученые видят, в том числе в использовании комбикормовыми заводами отечественных компонентов, создании базовых рецептов для массового производства, выработке рекомендаций по применению кормов для разных объектов аквакультуры. Важную роль играет поиск новых видов сырья и заменителей рыбной муки и жира, по возможности локального производства, доступных по цене и стабильного качества.
Пока же к рыбной муке, вырабатываемой на российских судах, немало претензий. Несмотря на высокое содержание белка, по показателям влаги, липидов и золы до международных требований она зачастую не дотягивает, хотя внутрироссийские нормы выполняет.
«Мы провели анализ качественных показателей отечественной рыбной муки, вырабатываемой 19 организациями на 42 судах. И что мы видим: 100% рыбной муки соответствуют ГОСТу и только 30% соответствуют элементарным показателям качества, которые предъявляются к рыбной муке для аквакультуры в зарубежных странах», – констатировала представитель ВНИРО.
При этом ситуацию нельзя назвать безвыходной. «Достаточно сократить для жирных рыб, например, продолжительность варки или добавить сушку под вакуумом и можно получить рыбную муку гораздо более высокого качества, – обнадежила Ирина Бурлаченко. – По расчетам наших технологов, качество до 90% рыбной муки можно поднять до европейского уровня, введя небольшие модификации технологии изготовления».
Важность подбора оборудования при производстве рыбных кормов подчеркнул и эксперт по экструзии французской компании «Клекстраль» Ален Бриссе. К преимуществам технологии двушнековой экструзии он отнес широкий выбор исходных материалов и рецептур, включая применение жиров, постоянное качество и однородность продукта, контроль производственных процессов, а также более экономичное использование сырья. Кроме того, аппаратура позволяет задать любые параметры корма – текстуру, структуру, плотность и размер гранул.
Для традиционных форм ведения аквакультуры характерен целый ряд недостатков, таких как негативное влияние на экологию, низкая производительность, большое потребление воды, сильная зависимость от локации. По словам представителя израильской компании Edu-Consulting Эхуда Вайзера, применение системы рециркуляции воды позволяет снять часть таких недостатков, повысив эффективность предприятия в целом.
Система была разработана для снижения объемов потребляемой воды при интенсивном производстве товарной рыбы в соответствии с концепцией устойчивости. По мнению разработчика, оптимальным вариантом могло бы стать удачное сочетание новой технологии рециркуляции, задействованной на определенных участках, с плюсами традиционных способов выращивания рыбы – в прудах, садках, УЗВ.
Результаты использования пилотной установки, построенной на схожих принципах, для выращивания рыбы в городских условиях озвучил представитель финского производителя Clewer Aquaculture Маркку Каукоранта. Биореактор позволяет поддерживать оптимальные условия содержания рыбы круглый год, а рециркуляция воды в УЗВ уменьшает выбросы в окружающую среду. Современные технологии очистки сводят потребность в свежей воде к минимуму.
Участники форума говорили о положительных примерах государственно-частного партнерства в проектах по развитию производства кормов для аквакультуры, новых решениях для оперативной диагностики вирусных болезней рыб, применении инновационных материалов при строительстве инфраструктурных объектов на рыбоводных хозяйствах.
Подводя итоги дискуссии, председатель правления Ассоциации «ГКО «Росрыбхоз» Василий Глущенко отметил, что до сих пор в фокусе внимания находилось классическое рыбоводство, под которым в нашей стране понимается именно разведение рыб. «Думаю, что настало время, когда возникла необходимость получить информацию по опыту, по технологии разведения нерыбных гидробионтов, – напутствовал руководитель ассоциации, добавив, что это направление уже развивается на Дальнем Востоке и в Крыму: – Поэтому в будущем году встретимся и пообщаемся по этой проблеме».
Fishnews
Полезна ли рыба искусственного происхождения? / Статьи
Полезна ли рыба искусственного происхождения?
Сегодня встречается много предубеждений о рыбе, выращенной в искусственной среде. Многие люди не хотят ее покупать, так как думают, что она менее полезная для организма, а также может содержать вредные для здоровья компоненты.
Морепродукты необходимы для сбалансированного питания каждого человека, ведь в них содержатся полезные витамины, минералы, микроэлементы. Чтобы разобраться, где правда, а где вымысел, необходимо понять, как работает происходит выращивание рыбы.
Аквакультура — это производство рыбы в искусственной среде. Можно вырастить рыбу, раков, моллюсков, водоросли. Для работы подходят искусственно созданные водоемы.
Виды рыб для производства искусственно:
- Карп;
- Осетровые;
- Форель;
- Семга;
- Толстолоб.
Аквакультура позволяет выращивать не только разнообразную рыбу, но и растения. Они подходят для аквариумов. В Российской Федерации есть специальные технологии разведения 64 объектов аквакультур. При необходимости может быть создана технология развития любой рыбы в искусственных водоемах или плантациях. Это очень удобно, так как природные ресурсы постепенно иссякают. Свежая рыба не так уж часто встречается на прилавках магазинов, особенно в больших городах — ее можно купить лишь в сезон.
Влияние на промысловую рыбу
Без создания технологии искусственного производства многие виды рыбы уже исчезли бы из продажи. Аквакультура не только не уменьшает нагрузку промысла, но и активизирует сохранение природного разнообразия. Морские морепродукты очень разнообразны и каждый имеет свой неповторимый вкус, аромат.
Антропогенное действие на водные биоресурсы постоянно растет. Количество людей увеличивается, а значит возникает необходимость в искусственном создании продуктов питания. Природные ресурсы ограничены и совсем скоро исчерпают свои возможности.
Мы расскажем о мифах, которые не соответствуют реальности — это касается искусственного разведения рыбы.
Миф 1: Причины разного вкуса
Как правило, человек не сможет найти видимые отличия. Заметить различия можно лишь в рыбе, имеющей явные селекционированные признаки.
К таким видам относится форель и карп определенного вида. Пищевая ценность будет идентичной, если при искусственном выращивании рыбам давали полноценное сбалансированное питание.
Есть возможность выращивать продукцию с необходимым количеством пищевой ценности. Можно делать индивидуальные заказы. Вкус рыбы аквакульттуры будет другим, если она выращена с использованием комбикорма. Поэтому здесь важен правильный комплексный подход. Купить рыбу оптом и в розницу в Агропарке Самара вы всегда можете по доступной цене.
Уже достаточно давно люди активно используют продукцию животноводства и птицеводства, выращенную на фермах. Сегодня это не новость. Она имеет различия по вкусовым качествам. Однако это не является проблемой для эксплуатации таких продуктов для питания людей.
Миф 2: Неприятный запах — в чем причина?
Неприятный запах может появиться у рыбы, выловленной в любом месте, неважно какая среда выращивания была. Причин такой ситуации может быть множество. В первую очередь, проблема связана с выбросом в воду загрязняющих веществ — нефти или других химических продуктов. Естественно, если содержать рыбу с плохими показателями качества воды, то в ней может обнаружиться неприятный запах гнили, ила, водорослей. Такую рыбу лучше не употреблять в пищу.
Миф 3: Насколько благоприятны условия производства?
Рыба не выживет в плохих условиях. Аквакультура обладает большими возможностями, поэтому нередко такая продукция является даже более безопасной. Предприниматели стремятся создавать максимально качественные и благоприятные условия, при которых рыба будет активно расти. Перед продажей она несколько раз проверяется на соответствие нормам и качеству. Ведь процесс производства находится под присмотром специалистов, несущих ответственность за пищевую безопасность. Если товар не соответствует стандартам качества, то на полки магазинов он просто не попадет.
Ведется постоянный контроль не только за конечным результатом, но и за тем, чем рыбу кормят. Также специалисты берут пробы воды, в которой она содержится, поэтому качество будет гарантировано для любой рыбы. В противном случае ее не допустят к реализации, поэтому покупатель находится в безопасности.
Миф 4: На производстве рыбу кормят антибиотиками и другими негативными добавками
Применение специальных добавок для роста в аквакультуре практически не распространено. Такая практика активно пользуется спросом в других отраслях. Здесь работа заключается в создании правильного технологического режима и сбалансированного питания.
При таком комплексном подходе нет смысла ничем докармливать, так как рыба активно растет. Она устойчива к различным патологическим процессам, не требует активации роста. В итоге рыба получается полностью естественной и безопасной для человека.
При проверке продукции перед продажей нормы содержания витаминов и других препаратов тщательно проверяются, поэтому люди получат рыбу полностью безопасную для здоровья. У нас в ассортименте представлены как доступные, так и дорогие морепродукты.
Даже если при выращивании были использованы медикаменты, это не означает, что продукт будет вреден для организма человека. Все эти нормы закреплены на уровне санитарно- эпидемиологического контроля. Сегодня производители не обязаны указывать на упаковке, каким образом рыба была выращена, так как она безопасна в любом случае.
Миф 5: Дикая рыба имеет более высокую стоимость в связи с тем, что она лучше
Сегодня можно найти дорогую и дешевую продукцию как естественной, так и искусственной среды выращивания. Предложения аргументированы производителем, а каждый покупатель выбирает ту продукцию, которая ему ближе.
Стоимость формируется из различных факторов. В первую очередь на цену влияют затраты производителя, а при современных технологиях они постепенно снижаются. Также влияет сезонность, биологическая ценность, а также формат продукции (в свежем или охлажденном виде).
Свежая дикая рыба в мегаполисах встречается крайне редко. Такой вариант можно найти лишь в сезон, и то в ограниченном количестве. Если вы покупаете не замороженную рыбу, то она выращена в аквакультуре. У нас вы найдете большой ассортимент морепродуктов по доступным ценам. Большинство видов рыбы аквакультуры имеет более доступную стоимость в сравнении с дикой. Это объясняется не низким уровнем качества, а использованием современных технологий, сбалансированного питания и логистики. Комплекс мероприятий позволяет снизить стоимость продукции.
Есть товары, которые имеют высокую себестоимость — ситуация объясняется сложностью выращивания. Это осетровые, которые довольно сложно выращивать, поэтому стоимость увеличивается. У нас в продаже есть деликатесная рыба высокого качества.
Факторы, увеличивающие продуктивность аквакультуры:
- Применение современных технологий разведения рыбы, обеспечение комплексным питанием, правильная система производства, контроль возникновения болезней;
- Рынок. Нехватка природных ресурсов приводит к необходимости искусственно создавать продукты питания. Аквакультура позволяет снизить стоимость продукции без потери ее качества и полезных свойств;
- Благоприятные условия. В стране есть индивидуальные стандарты качества и правила изготовления продукции. При искусственном производстве проверка происходит на всех этапах работы. Создаются благоприятные условия для труда, имеются налоговые льготы. Проходит финансирование проверки новых технологий, исследований, обучения персонала;
- Частная практика. В стране имеются единые стандарты сертификации, закупки, правил. При необходимости оказывается, как информационная, так и практическая поддержка.
Качественный вкус, натуральный аромат, внешний вид можно достичь, выращивая продукцию в аквакультуре. При этом не будет снижено качество, а полезность продукции может быть даже выше, нежели у диких аналогов.
Магазин рыбы и морепродуктов в Агропарке позволит вам в Самаре покупать свежую и качественную продукцию, а доступные цены и большой ассортимент порадует каждого клиента.
8 цифровых технологий, меняющих аквакультуру
Считается, что аквакультура, также известная как аквакультура, впервые зародилась около 4000 лет назад в Китае с выращивания карпа и в настоящее время является самым быстрорастущим сектором производства кормов для животных в мире. Впервые в истории потребление выращиваемой рыбы превысило потребление выловленной в дикой природе рыбы, и к 2030 году ожидается, что на аквакультуру будет приходиться две трети рыбы, потребляемой людьми. Аквакультура также включает производство моллюсков, ракообразных и морских водорослей, которые являются важными источниками питания человека и молекулярными компонентами для фармацевтической промышленности.
Повышенный спрос на рыбу создает нагрузку на ресурсы и устойчивые методы рыболовства, что требует новаторского использования существующих и новых технологий. К счастью, существует большой потенциал для устойчивого производства этого источника белка, особенно благодаря появлению технологий.
Как и в других отраслях сельского хозяйства, технологии, внедряемые в аквакультуре, находятся в центре внимания фермерского сообщества и его инвесторов. По данным AgFunder, инвестиции в аквакультуру в 2016 году увеличились на 271% по сравнению с предыдущими двумя годами.
Спрос на рыбу постоянно растет, особенно в связи с тем, что ее польза для здоровья продолжает получать признание потребителей, которые в целом все больше интересуются питательными преимуществами своего выбора продуктов. Хотя производство рыбы как основного источника белка значительно более эффективно, чем производство других источников белка, таких как крупный рогатый скот или свинина, в шесть и четыре раза соответственно на основе конверсии корма, многое еще можно сделать для повышения продуктивности и эффективности. в аквакультуре.В предыдущей статье я выделил восемь технологий, способных изменить сельское хозяйство. Я хотел бы особо отметить, как эти восемь технологий оказывают глубокое влияние на аквакультуру.
1. Может ли 3D-печать спасти жизни?Вы не поверите, но вы можете распечатать свою собственную гидропонную систему! Это, конечно, если у вас есть 3D-принтер. Хотя у многих людей до сих пор нет принтера для личного использования, 3D-принтеры становятся все более доступными, и вполне возможно, что домашние 3D-принтеры в ближайшем будущем могут стать такими же повсеместными, как кофеварки.3Dponics — компания, которая предлагает загружаемые инструкции по печати гидропонных систем. Эта технология может не только использоваться в аквакультуре для производства гибридных систем аквакультуры, но и потенциально может привести к созданию индивидуальных домашних садов для аквакультуры.
Еще один пример 3D-печати в аквакультуре — робот-рыба, напечатанный Массачусетским технологическим институтом, который почти идеально имитирует движения и движения настоящей рыбы. Подобные технологии могут открыть возможности для дальнейшего изучения и понимания природной среды обитающих в воде видов.Лучшее понимание рыб в их естественной среде может помочь в улучшении условий благополучия и обеспечить более естественный опыт для рыбы, используемой в производстве.
Эта мягкая роботизированная рыба была разработана Лабораторией компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института. Фото: М. Скотт Брауэр
Совершенно другой аспект 3D-печати связан с производством морских водорослей. Аквакультура включает в себя растительные запасы, выращенные в водоемах, и в этом пространстве водоросли имеют особую перспективу вызывать разрушения и даже спасать жизни.Водоросли были использованы для создания экологически чистого и недорогого материала в виде геля, используемого для 3D-печати медицинских имплантатов. Если спрос вырастет настолько, что возникнет потребность в увеличении производства, такие компании, как австралийская Venus Shell Systems, смогут извлечь выгоду. Производство человеческих тканей и органов также уже стоит на повестке дня, водоросли могут привести к следующему поколению жизненно важных процедур.
2. Будут ли роботы разводить нашу рыбу?Хотя выращиваемая рыба считается устойчивой альтернативой дикому рыболовству, она не лишена собственных проблем с устойчивостью.Рыбные фермы часто находятся в стесненных условиях, что может усугубить такие проблемы, как болезни и паразиты, что приведет к снижению урожайности и повышению производственных затрат. Замечательной компанией, которая использует эту технологию для активной сортировки больных или поврежденных рыб, а также готовых к переработке, является Cermaq. Посмотрите видео о системе iFarm.
Будущее рыбоводства вполне может лежать в гигантских автономных перемещающихся роботизированных клетках, называемых акваподами, таких как SeaStation от InnovaSea. Хотя эти впечатляющие садки могут показаться дорогостоящими по сравнению с другими затратами на аквакультуру, эта технология, вероятно, докажет свою эффективность против стационарных рыбоводных хозяйств, особенно с учетом увеличения спроса на белок из источников рыбы.
Aquapod — это свободно плавающая рыбная ферма, способная вместить несколько сотен тысяч рыб. Кредит изображения: InnovaSea.
Если акваподы выращивают рыбу в открытом океане, что происходит, когда требуется ремонт? Норвежская компания SINTEF разрабатывает подводного робота, который сможет исследовать и ремонтировать эти сети, обеспечивая более безопасный и экономичный способ управления операциями.
Как же тогда мы сможем доставить эту морскую рыбу на рынок? Rolls Royce считает, что роботизированные грузовые корабли будут использоваться для более эффективных, чистых и рентабельных перевозок, и эта концепция потенциально может стать средством транспортировки рыбы, выращенной на море, коммерческим предприятиям.Фактически, Rolls Royce уже подписал контракты на транспортировку строительных материалов для морских акваферм, хотя на начальном этапе это, скорее всего, будет осуществляться за счет обычных грузовых перевозок.
Другие возможности робототехники в наших океанах включают SeaVax, которая работает над созданием крупномасштабного робота-пылесоса на солнечной энергии, который мог бы собирать около 150 тонн пластика из океана. OceanOne — это бимануальный подводный гуманоид, который позволяет более безопасно проводить подводные исследования. Это нововведение потенциально может служить аватаром человека, позволяя оператору работать под водой, оставаясь на берегу.Maritime Robotics и Deep Trekker предоставляют роботизированные или беспилотные устройства для наблюдения за океаном, которые можно использовать в разведке и рыбоводстве.
3. Дроны решаются на опасные погружения ради данныхВо многом похожие на роботов, дроны также могут применяться в аквакультуре как над водой, так и под водой. Например, дроны могут использоваться для мониторинга морских рыбоводных хозяйств и могут выполнять любое количество задач, которые в настоящее время требуют специализированного и дорогостоящего вмешательства человека, таких как осмотр подводных садков на предмет повреждений или ям.
Такие компании, как Apium Swarm Robotics, массово используют дроны для исследования океана и проведения анализа с помощью сенсорных технологий. Blueye Pioneer предлагает потоковое видео о подводных исследованиях с помощью приложения Blueye на смартфоне, планшете или в очках. Такие компании, как SeaDrone, Aquabotix, PowerRay и OpenROV, создают доступные дроны для подводных исследований как профессионального, так и личного характера.
Этот дрон PowerRay может даже включать гарнитуру виртуальной реальности, которая позволяет пользователям исследовать открытую воду, оставаясь сухими.Кредит изображения: веб-сайт PowerRay
Дронытакже могут собирать информацию, которую можно использовать для создания алгоритмов, которые будут развивать технологии или приложения, доступные в аквакультуре и на морских рыбных фермах. Saildrone, например, предлагает сбор данных, анализ рыбных запасов и отслеживание состояния окружающей среды, и его можно легко применить к оффшорной аквакультуре. Этот водный дрон подключается к планшету, смартфону или компьютеру производителя и позволяет собирать и анализировать информацию.
4. Датчики для более разумного и устойчивого развития аквакультурыМногие из упомянутых выше дронов и роботов используют датчики для навигации под водой и сбора таких данных, как pH, соленость, уровень кислорода, мутность и загрязняющие вещества.
От лосося до устриц, биосенсоры, подобные тем, которые были созданы Sense-T, помогают повысить эффективность отрасли за счет анализа уровня кислорода и температуры воды; можно измерить даже частоту сердечных сокращений и метаболизм! Креветочные фермы в Индии используют Sensorex для контроля уровня растворенного кислорода и баланса pH, чтобы создать идеальную атмосферу для повышения продуктивности и урожайности креветок.
Одной из самых крутых технологий является технология eFishery, в которой используются датчики для определения уровня голода рыб и соответствующего кормления. Его можно использовать на фермах любого размера и снизить затраты на корма до 21 процента.
Сенсорная технология eFishery может снизить затраты на кормление до 21 процента. Фото любезно предоставлено eFishery.
Real Tech использует датчики для контроля качества воды и использует передачу ультрафиолета для дезинфекции воды от патогенов и очистки производственных объектов аквакультуры.Норвежская AKVA Group строит целые клетки с камерами, датчиками, системами кормления и рециркуляции для использования в открытом океане или в земледелии.
Osmobot ориентирован исключительно на наземную аквакультуру и обеспечивает управление облаком и мобильную связь. YSI предлагает набор портативных датчиков, автоматическое кормление и транспортные резервуары, которые поддерживают идеальную среду обитания рыб. Другие аккуратные компании, предлагающие полные системы мониторинга, включают IPI Singapore, который предлагает мониторинг в реальном времени и подключения для облачной аналитики, и Pentair, который предлагает полный набор аквапонического оборудования с датчиками для мелкого любителя. коммерческим производственным компаниям.
5. Искусственный интеллект позволяет принимать решения в аквакультуреСобирая большую часть информации с датчиков, многие технологические компании аквакультуры используют возможности искусственного интеллекта (ИИ) для улучшения процесса принятия решений. The Yield, австралийская компания, предоставляющая технологии для всех видов сельского хозяйства, использует свою технологию Sensing + Aqua для создания прогнозной аналитики для принятия решений на основе данных.
Роботизированные рыбки Shoal работают вместе, используя ИИ, чтобы определить местонахождение источников загрязнения под водой.Кредит: Консорциум SHOAL / раздаточный материал
Роботизированная рыба, известная как Shoal, использует AI, или интеллект роя (SI), для обнаружения загрязнения под водой. Роботы отправляются в группу и должны уметь перемещаться по окружающей среде, избегать препятствий, в том числе препятствий от других роботов-рыб, заряжаться на зарядных станциях и, как правило, принимать решения независимо от людей. Даже компании, которые считаются лидерами на рынке более простых технологий, таких как камеры и системы подачи, такие как Steinvikare, делают все возможное, чтобы внедрить ИИ и системное обучение в свои технологии, чтобы оставаться конкурентоспособными и соответствовать растущим ожиданиям клиентов.
По данным журнала The Economist, почти 32 процента выловленной в дикой природе рыбы добываются из неустойчивых источников. Внедрение искусственного интеллекта может значительно сократить количество чрезмерно вылавливаемых видов рыб с помощью камер и систем сбора данных, которые используют искусственный интеллект для идентификации видов и обеспечения большей ответственности за методы промысла.
Кластер инноваций в области морепродуктов запустил платформу AquaCloud, цель которой — помочь менеджерам, исследователям и ученым получить новые знания с помощью массивного сбора и анализа данных.В частности, ориентированная на борьбу с морскими вшами, платформа затем использует ИИ для помощи в мониторинге развития и распространения заражений в окружающей среде, эффективно продвигая более эффективные системы управления территориями для борьбы с патогенами.
6. Дополненная реальность (AR) добавляет новое измерение в погруженияВМС США разработали этот водолазный шлем с дополненной реальностью. Фото любезно предоставлено ВМС США.
Существует большой потенциал для использования AR в аквакультуре.ВМС США уже используют DAVD (Divers Augmented Vision Display), который накладывает изображения сонара высокого разрешения на визуальный мир дайвера. НАСА протестировало HoloLens от Microsoft аналогичным образом. Сопоставимые маски включают Scubus S от Indiegogo, у которого есть камера, или умные очки для плавания от Yanko Design, которые даже позволяют общаться между дайверами. Последствия для этого с точки зрения отрасли аквакультуры значительны. Производители могут использовать эту технологию для повышения эффективности операций, анализа смертности, состояния здоровья и различных параметров окружающей среды.
Один из лучших способов внедрения дополненной реальности в аквакультуру — использовать ее в учебных и учебных целях. Норвежский университет науки и технологий (NTNU) разработал симулятор аквакультуры с использованием виртуальной реальности и дополненной реальности с использованием технологий Oculus Rift. Программа была разработана, чтобы научить, как заботиться о рыбах, предотвращать болезни, убегать от рыбы и опасные условия труда. Эта последняя концепция имеет особое значение для студентов, поскольку разведение лосося — одна из основных отраслей Норвегии.
7. Виртуальная реальность (VR) открывает глаза следующему поколению на аквакультуруВ настоящее время наиболее практичными приложениями виртуальной реальности являются обучение и образование.
Возможности виртуальной реальности в аквакультуре многочисленны, особенно в сфере обучения и образования. VR используется NTNU, чтобы пробудить интерес следующего поколения к аквакультуре. NTNU разработал симулятор аквакультуры, который использует виртуальную реальность, чтобы студенты могли виртуально посещать рыбную ферму.Совершенно ясно, как такие разработки могут быть использованы в учебных целях в аквакультуре.
8. Блокчейн подтверждает устойчивость, повышает прозрачность от промысла до готовой плиты Блокчейннаиболее известен как финансово безопасный способ оплаты, который может принести большую пользу отрасли аквакультуры. Отчасти из-за жизненного цикла рыбы и отчасти из-за значительных ценностей, связанных с транзакциями, отрасль страдает от плохой репутации платежных контрактов.
Подобно концепции рыбной ловли в открытом океане, взаимосвязанность блокчейна должна стимулировать более устойчивые практики в аквакультуре.
Блокчейн— это общедоступная цифровая запись транзакций, неподкупная для любого человека. Для отрасли аквакультуры это будет означать возможность немедленного и безопасного проведения транзакций между поставщиками и покупателями. Не будет необходимости в обмене физическими деньгами, что потенциально позволит сэкономить дополнительные расходы на транзакции и обмен валюты.Кроме того, здесь может храниться информация об отдельных урожаях и методах производства, доступная другим производителям и потребителям. Конфиденциальность всегда является критически важной проблемой при обсуждении этих вопросов, но способ настройки цепочки блоков обеспечивает конфиденциальность при обеспечении прозрачности. Рыба, которая заявлена как экологически чистая, фактически может быть проверена как таковая.
Соединение всех этих революционных технологий — это Интернет вещей (IoT) . Именно эта технологическая революция вычислений и коммуникаций позволяет роботу выполнять задачи, назначенные удаленным пользователем, или передавать информацию, полученную с помощью датчиков, производителям для анализа на смартфонах, планшетах или компьютерах.В качестве ярких примеров технологии Интернета вещей вы можете найти Eruvaka Technologies или Cargo Zippers.
Адаптация и внедрение этих восьми цифровых технологий происходит все более быстрыми темпами во многих отраслях промышленности. Аквакультура относительно поздно начала применять ее, и то, что мы наблюдаем, — это только верхушка айсберга. Принимая во внимание, что эта отрасль является самым быстрорастущим сектором производства продуктов питания, и Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций ожидает, что потребуется дополнительно 27 миллионов тонн рыбной продукции только для того, чтобы поддержали нынешнего уровня потребления в 2030 году, неудивительно, что дополнительные инвестиции в агротехнологии в аквакультуре будут на рекордном уровне.Будущее рыбоводства выглядит более устойчивым, более отслеживаемым и более прибыльным.
Нажмите здесь, чтобы подписаться на нашу новостную рассылку по аквакультуре
5 инноваций в аквакультуре, которыми стоит заняться сейчас
Аквакультура — одна из самых быстрорастущих форм производства продуктов питания в мире и самый быстрорастущий сектор животноводства. На рынке стоимостью 140 миллиардов долларов стартапы в области морепродуктов и технологий аквакультуры привлекли в 2016 году 193 миллиона долларов, что на 271% больше, чем за два года до этого вместе взятых.Последняя группа инноваций в агротехнике вполне могла появиться из воды, как то, что мы могли бы назвать «акватех».
Pexels.comТем не менее, в этой отрасли есть много областей, которые остро нуждаются в инновациях.Сегодня я сосредоточусь на своих 5 лучших вещах: профилактика заболеваний, доставка вакцин, замена рыбной муки, решения в области устойчивого развития (в том числе замкнутое земледелие) и управление цепочкой поставок.
Огромные возможности существуют прямо сейчас для тех, кто заинтересован в инвестировании в решения этих проблем. Давайте посмотрим на пять упомянутых ключевых областей и на то, как несколько дальновидных компаний решают их.
Профилактика заболеваний
Профилактика заболеваний — важнейший аспект аквакультуры.Изменение температуры океана и качества воды делает животных и растения более уязвимыми к болезням, однако в профилактических целях отсутствуют инновации по сравнению с наземным сельским хозяйством. Фермеры, выращивающие наземные пищевые животные, могут легко развернуть десятки вакцин и профилактических решений, в то время как аквакультура имеет меньший выбор и значительные проблемы с доставкой (подробнее об этом ниже). Вакцины по-прежнему вводятся вручную, и от многих заражений просто нет хороших профилактических мер.
Заражение морскими вшами, например, обычное и разрушительное явление для выращиваемого лосося.В то время как мигрирующий лосось сбрасывает морских вшей, когда попадает в пресную воду, выращенный лосось содержится в соленой воде, а паразиты размножаются, что приводит к физическим повреждениям и последующему воздействию бактериальных патогенов. Исторические и существующие масштабные решения имеют нежелательные последствия. Например, перекись водорода вызывает стресс у лосося. Добавление в корм бензоата, убивающего вшей, оставляет токсичные отходы в окружающей среде, и вши становятся устойчивыми к лечению, требуя более высоких доз. «Похлыды» пресной или нагретой воды создают дополнительный стресс.Возникающих возможностей для устойчивых инноваций в решении огромной проблемы морских вшей мало. К ним относятся использование «рыбы-чистильщика», такой как губан Баллан, для поедания морских вшей в загонах для аквакультуры, физических барьеров или «юбок» и кормовых добавок для повышения естественной защиты от инфекций. Очевидно, что здесь отчаянно нуждаются в эффективных, масштабируемых и действенных инновациях.
Фермеры также нуждаются в способах предотвращения разрушительных вирусов, таких как вирус синдрома белого пятна (WSSV), вирус, который оказывает значительное негативное воздействие на креветок, выращиваемых в аквакультуре.Например, пробиотики могут помочь улучшить здоровье креветок и повысить иммунитет. РНК-интерференция (RNAi) оценивается несколькими уже существующими и новыми компаниями. Однако в области морских вирусов еще предстоит провести много исследований и работы, и чем больше можно будет узнать о том, как бороться с этими вирусами, тем более доступными станут эти решения.
Пероральная доставка вакцин
Еще одним многообещающим нововведением в профилактике заболеваний является пероральная доставка вакцин в качестве альтернативы трудоемкой ручной инъекции, когда каждому животному вводят вакцину индивидуально.Некоторый прогресс был достигнут благодаря внедрению систем механического впрыска, но работа со стрессом остается проблемой. Пероральное введение было бы благом с точки зрения эффективности и простоты использования, и оно подходит для всех возрастов и размеров рыб (ручные инъекции не подходят). Это сокращает количество манипуляций с рыбой и ее повреждение, может использоваться повторно по мере созревания рыбы и может оказаться менее дорогостоящим при более низком уровне смертности.
Исследования в области пероральных методов доставки открывают двери для улучшений — в частности, возможности применения для рыб любого размера и возраста.Микроинкапсуляция, когда крошечные частицы или капли окружены покрытием для создания небольших капсул, и биоинкапсуляция, когда лекарства вводятся в живые организмы-хозяева, а затем скармливаются рыбам, являются двумя примерами лучших систем доставки. В этой сфере есть возможность разработать новаторские вакцины, специально разработанные для систем пероральной доставки, таких как субъединичные вакцины и вакцины на основе нуклеиновых кислот.
Например, ViAqua Therapeutics — одна из заслуживающих внимания групп, занимающихся методами микрокапсулирования.Он разработал инкапсулированную частицу РНКи в корме для эффективного перорального введения и доставки лечения вирусных заболеваний. ViAqua разработала способы обхода барьеров в пищеварительной системе для более эффективного лечения РНК. Это лишь одно из многих нововведений, которые должны изменить рынок вакцин для аквакультуры.
Заменитель рыбной муки
Большинство кормов в значительной степени зависят от рыбной муки и рыбьего жира, изготовленных из переработанных частей рыбы.Богатые питательными веществами, эти кормовые добавки приводят к появлению крупных и здоровых наземных и морских животных (потребление кормов для наземных и водных животных распределяется примерно поровну), но чрезмерный вылов рыбы ставит под угрозу запасы. При темпах роста аквакультуры поставки традиционной рыбной муки вряд ли будут удовлетворять спрос.
Растворы на растительной основе — например, концентраты соевого белка — находятся в стадии разработки. Корм из водорослей — еще один интересный и развивающийся вариант, поскольку он уже является естественной частью пищевой цепи для рыб.В настоящее время высококачественный корм для водорослей стоит дорого, но способствует хорошему здоровью и обладает питательными свойствами. Ряд компаний работают над улучшением кормов для водорослей и повышением доступности, в том числе Cargill, Knipbio и MicroSynbiotiX. Еще одна компания, Calysta, создает альтернативные протеины для кормов, используя инновационную процедуру ферментации природного газа естественными бактериями.
Другой интересный вариант замены рыбной муки — это корм на основе насекомых, особенно сверчков, мучных червей и личинок черной солдатской мухи.Такие компании, как Ynsect, AgriProtein, Hexafly и nextProtein, стремятся улучшить рыбную муку на основе насекомых и увеличить производство для контроля затрат.
Устойчивость аквакультуры
Столкнувшись с угрозами перелова рыбы, потепления океана и токсичных отходов, фермеры, занимающиеся аквакультуры, стремятся повысить экономическую, экологическую и социальную устойчивость . Включение контроля качества воды, сохранения, эффективного использования рыбной муки и ответственного подхода к закупкам — все это часть этого уравнения.
Земледелие с замкнутым циклом, также известное как рециркуляционные системы аквакультуры, сочетает в себе рыбоводство с другими методами ведения аквакультуры. Такой поликультурный подход к выращиванию животных, растений и рыб одновременно создает самодостаточные экосистемы. Например, пруды, используемые для выращивания рыбы, могут выступать в качестве естественных источников орошения сельскохозяйственных культур и обеспечивать отстой для удобрений, богатых питательными веществами.
Преимущества замкнутого земледелия включают: меньшее загрязнение, меньшее потребление природных ресурсов и уменьшение распространения болезней и инвазивных видов.Например, азотные отходы от рыбы можно использовать для производства высококачественных овощей, зелени и растений, а также дополнительных продуктов для повышения рентабельности. Коалиция рециркуляционных ферм выступает за проект «Лучшее рыбное хозяйство», а такие компании, как Atlantic Sapphire, внедряют новые рециркуляционные «Голубые дома» для разведения лосося.
Блокчейн в аквакультуре
Блокчейн — это цифровая запись транзакций, которая является общедоступной и неподкупной для любого отдельного лица.Блокчейн впервые получил признание в обработке транзакций в цифровой валюте, но есть признаки того, что его можно использовать для обмена информацией о происхождении, истории, вылове, переработке и доставке рыбы, обеспечивая прозрачное и поддающееся проверке происхождение каждого отдельного продукта аквакультуры.
Достаточно ли сложен блокчейн, чтобы обрабатывать 27 миллионов тонн рыбы? Такие компании, как Fishcoin, выходят за рамки блокчейна, чтобы решить проблему фрагментации цепочки поставок морепродуктов.Если блокчейн станет повсеместным, он может изменить всю инфраструктуру цепочки поставок рыболовства, добавив прозрачности и подотчетности, необходимых для устойчивой практики.
Пришло время укусить Aquatech
Потребность в акватех-технологиях в аквакультуре открыла возможности для инвестиций в компании, ориентированные на решение некоторых из самых больших проблем отрасли. Венчурные капиталисты и другие типы инвесторов не упускают возможности.Ищите венчурные фонды аквакультуры, такие как Aqua-Spark, и ускорители аквакультуры, такие как Hatch Blue, чтобы продолжать наращивать поддержку инноваций, а такие группы, как InnovaSea и SeaFarming Systems, чтобы изменить отрасль с помощью устойчивых методов рыбоводства и новаторских, экономичных конструкций резервуаров.
Революция в рыбоводстве действительно не за горами, и пора стать частью этого изменения.
Обновлено 31.05.2019, чтобы уточнить: роль Calysta в разработке заменителя кормов основана на платформе ферментации природного газа с бактериями, а не водорослями.
FAO Fisheries & Aquaculture — Aquaculture Technology
Разнообразие технологий
Системы и технологии, используемые в аквакультуре, быстро развивались за последние пятьдесят лет. Они варьируются от очень простых (например, семейные пруды для внутреннего потребления в тропических странах) до высокотехнологичных систем (например, интенсивных закрытых систем для экспортного производства). Большая часть технологий, используемых в аквакультуре, относительно проста и часто основана на небольших модификациях, которые улучшают рост и выживаемость целевых видов, например.грамм. улучшение питания, семян, уровня кислорода и защиты от хищников. На простые системы небольших пресноводных прудов, используемых для разведения травоядных и фильтрующих рыб, приходится около половины мирового производства аквакультуры.
Более глубокое понимание сложных взаимодействий между питательными веществами, бактериями и культивируемыми организмами, а также достижения в области гидродинамики, применяемые к конструкции прудов и резервуаров, позволили разработать закрытые системы. Их преимущество заключается в изоляции систем аквакультуры от естественных водных систем, что сводит к минимуму риск заболеваний или генетического воздействия на внешние системы.
Новые разработки
Разработки в машиностроении, некоторые из которых были адаптированы при строительстве морских нефтяных вышек, увеличивают возможности для постепенного расширения морской аквакультуры с использованием прочных садков. Рыбный промысел, основанный на культивировании, включающий выпуск молоди рыбы в дикую природу для улучшения улова (операция, также называемая пополнением запасов, увеличением поголовья или разведением), существует уже давно для пресноводных и проходных видов (например, лосося). Морское разведение, однако, только началось, но его долгосрочная жизнеспособность оценивается.Также были достигнуты успехи в аквакультуре, основанной на промысле, включающей выращивание / откорм молоди рыбы (например, тунца), пойманной в дикой природе. Оцениваются возможные конфликты с рыболовством. Большой прогресс также был достигнут в технологии кормов для аквакультуры, в которой большое количество ингредиентов объединяется в очень маленькие гранулы.
Выбор системы или подхода аквакультуры для применения в конкретном развитии определяется несколькими факторами, включая следующие:
- цели / задачи развития и целевые бенефициары
- приемлемость / конкурентоспособность культурных видов
- наличие и уровень технологий Репрезентативное изображение | Фото: Bloomberg.
Размер текста: А- А +
Нью-Дели: В рамках нового предприятия с учеными из Кочинского университета науки и технологий (CUSAT) Национальный институт сельского развития и Панчаяти Радж (NIRDPR) разработали систему аквакультуры, которая позволяет разводить рыбу с ограниченным использованием воды, а также позволяет повторно использовать сточные воды для орошения.Представители НИРДПР считают, что механизация заставит молодежь страны заняться сельским хозяйством.
«Интеллектуальное земледелие, основанное на технологиях, не только снизит вредное воздействие водоемких практик, но и побудит молодежь заниматься сельским хозяйством как занятием», — сказал ThePrint генеральный директор НИРДПР У. Р. Редди.
Ученые CUSAT разработали эту интеллектуальную систему аквакультуры, которая поможет фермерам выращивать различные сорта рыбы в течение года, используя меньшее количество воды для получения более высокого урожая.Называемая «Система рециркуляции заднего двора», она состоит из резервуара емкостью 90 000 литров, внутри которого находятся три клетки по 30 000 литров каждая.
«Это похоже на аквариум. В садки накачивается кислород, чтобы обеспечить высокую плотность посадки рыбы на меньшем пространстве », — сказал Рамеш Сакхивел, доцент НИРДПР.
Эта система обеспечивает гибкость в управлении прудом при низком потреблении воды и высокой плотности посадки рыбы в различных садках.
NIRDPR создал прототип системы в своем Сельском технологическом парке в Телангане при финансовой поддержке Национального совета по развитию рыболовства (NFDB), чтобы продемонстрировать ее функционирование и обеспечить необходимое обучение для фермеров, групп самопомощи (ГСП) и молодежи.
Также читайте: Новое исследование показывает, что сотни акул и скатов запутались в выброшенных рыболовных сетях и веревках
Что такое рециркуляционная система аквакультуры на заднем дворе?Это аквариум для аквакультуры, в котором используются биофильтры для очистки воды и снижения токсичности аммиака из рыбных отходов.После утилизации эту воду также можно использовать в сельскохозяйственных целях. При обычном рыбоводстве воду из прудов или резервуаров необходимо полностью откачивать и выбрасывать, поскольку она насыщается токсичным аммиаком.
NFDB предоставит фермерам субсидию в размере до 60% для создания нового пруда для интенсивного рыбоводства на их фермах — шаг, направленный на повышение доходов от сельского хозяйства. Фермеры могут рассчитывать на среднемесячный доход в размере 25 750 рупий при использовании этой системы, говорится в заявлении НИРДПР.
«Стоимость установки одной системы составляет около 5,6 лакха, а для молоди, корма, электричества и других предметов требуется дополнительная сумма в размере 1,4 лакха. NFDB предоставит 60 процентов начального капитала женщинам, а также фермерам SC и ST. Для других NFDB предоставит 40% финансирования », — сказал Сакхивел.
В этой системе можно выращивать такие виды рыб, как тилапия, пангасиус, муррель и жемчужное пятно.
Система аквакультуры также может принести значительную пользу фермерам, живущим в районах с низким уровнем водообеспеченности, и тем, кто расположен дальше от прибрежных регионов.
Приводя молодежь к сельскому хозяйствуНИРДПР разрабатывает модули для своей учебной программы по системе аквакультуры, чтобы продвигать ее как устойчивый способ получения дохода.
«CUSAT успешно эксплуатирует несколько таких прудов в Керале. Они также запускают установки в Телангане и Андхра-Прадеше. Система также может использоваться в районах, подверженных засухе, где фермер может увеличить свой доход за счет небольшого использования воды и рыболовства во внутренних водоемах », — сказал Сакхивел.
Он также добавил, что вернуть молодежь в сельское хозяйство стало «большой проблемой». «Эта система очень проста. Мы поддерживаем его последние два-три месяца », — сказал он.
При строительстве этой системы требуется технический надзор, и в настоящее время разрабатываются планы по обучению выпускников рыбного промысла для этой цели.
Также читайте: Изменение землепользования делает этот восточный штат Индии более жарким
Подпишитесь на наши каналы в YouTube и Telegram
Почему СМИ переживают кризис и как его исправить
Индии еще больше нужна свободная, справедливая, без дефисов и вопросов журналистика, поскольку она сталкивается с множеством кризисов.
Но средства массовой информации находятся в собственном кризисе. Произошли жестокие увольнения и сокращения зарплат. Лучшее в журналистике сжимается, уступая место грубому зрелищу в прайм-тайм.
В ThePrint работают лучшие молодые репортеры, обозреватели и редакторы. Для поддержания журналистики такого качества нужны умные и думающие люди вроде вас, чтобы за это платить. Живете ли вы в Индии или за границей, вы можете сделать это здесь.
Поддержите нашу журналистику
Современные технологии рыбоводства, формирующие выращивание
Так же, как экологический кризис, изменение климата и другие факторы, влияющие на нас на всем протяжении, необходимость повышения качества продуктов питания, производства и снижения затрат, наряду с включением более совершенных технологий в сельскохозяйственный сектор, весьма значительна.Иногда эти технологии очень прибыльны, работоспособны, а иногда нет. Я пытался рассказать об этих технологиях, будь то в стране или за рубежом, в различных новостях. Вы уже смотрели Систему рециркуляции аквакультуры (RAS) на Хридой Мати О Мануш, где в закрытых резервуарах для воды выращивают рыбу; это можно назвать комнатным рыбоводством. Также существует новая технология для рыбоводства, называемая технологией биофлок (BFT). Здесь себестоимость продукции намного ниже, а добыча выше, чем по РСБУ.Полностью научный способ выращивания рыбы, культура биофлока широко применяется во всем мире. Его широко используют Индия, Индонезия и другие азиатские страны. Аминул Ислам из Кхантека в районе Уттара Дакки использует эту технологию. Я поехал к нему, чтобы ознакомиться с разработками и хорошими результатами, которые он получает от этих технологий.
Фермерство — это страсть и инновации. Аминул Ислам — очень страстный городской фермер. После выхода на пенсию он глубоко сконцентрировался на сельском хозяйстве на крышах домов.Однако объем его работы не ограничен; он достиг глубин современного земледелия, увеличив производство на двух разных этажах своего здания.
За всеми последними новостями следите за новостным каналом The Daily Star в Google.
Дом Аминул превратился в рыбный завод. Есть множество мероприятий. У него точно на одном этаже установлен УЗВ для рыбоводства, а на другом — биофлок.
«Основное преимущество RAS — это способность снизить потребность в свежей чистой воде, сохраняя при этом здоровую среду для рыб», — говорит Аминул.
«Водообмен ограничен, и для снижения токсичности аммиака требуется использование биофильтрации», — добавляет он.
ТехнологияRAS все еще нова для многих по всей стране. Только некоторые люди используют его, как Аминул, и они также получают коммерческую выгоду. Удивительно думать, что разведение рыбы из пруда теперь осуществляется в резервуарах для воды.
«Сколько рыб вы выпустили в этом аквариуме?» — спросил я Аминул.
«Около 1500», — ответил он.
«Сколько воды?» — спросил я.
«1500 литров», — ответил он снова.
Аминул, при двух выловах на аквариум, планирует продавать рыбу за килограмм по 300 така (3,54 доллара США), что на общую сумму около 30 000 така (354 216 долларов США).
Уважаемые читатели, многие исследователи в настоящее время проводят исследования, чтобы определить, является ли УЗВ жизнеспособной формой интенсивной аквакультуры. Тем временем Аминул Ислам распространил свою работу на другое новое предприятие. Он представил еще один современный метод рыбоводства — биофлок. Его сын Тахсин Ислам очень помог ему в создании системы биофлока.Тахсин получил степень магистра компьютерных наук.
«Чем вы занимаетесь после учебы?» — спросил я.
«Я работаю над технологией биофлока», — ответил Тахсин.
«Вы изучали это?» — спросил я.
«Нет, я из собственных интересов провожу исследование BFT», — ответил он.
«Я поехал в Индию, чтобы пройти курс повышения квалификации по BFT», — добавил Тахсин.
Друг Тахсина Захидур Рахман, студент, изучающий сетевые технологии, который закончил обучение в Лондоне, также помогает ему.
«Как вы попали в биофлок Захидур?» — спросила я.
«Меня действительно вдохновили работы г-на Аминула Ислама и моего друга», — ответил Захидур.
Biofloc — это инновационная и экономичная технология, с помощью которой токсичные для рыб и моллюсков материалы, такие как нитраты, нитриты, аммиак, могут быть преобразованы в полезный продукт. Эта технология используется в системах аквакультуры с ограниченным или нулевым водообменом при высокой плотности посадки, сильной аэрации и биоте, сформированной биофлоком.
Инициативы этих двух молодых людей находятся на стадии тестирования. Любопытные читатели могут спросить, в чем принципиальная разница между BFT и RAS?
«Система RAS довольно обширна, в ней есть механический и биофильтр, что немного дорого, тогда как для биофлока требуется только резервуар и система аэрации», — говорит молодой стрелок.
«Прежде чем выращивать рыбу, мы сначала выращиваем стадо с бактериями, которые превращаются в стада», — говорят Тахсин и Захидур.
«Это хорошие бактерии?» — спросил я.
«Да, они хороши, хорошо подходят для рыб и создают стаю, который представляет собой тип водорослей, который впоследствии создает колонию», — ответили оба.
Когда они помещают рыбу в резервуары и кормят ее, остатки корма и отходы рыб создают аммиак. Работа бактерий заключается в растворении аммиака и создании нитратов, не вредных для рыб. Другой аспект этого заключается в том, что хлопья медленно превращаются в белок. Тогда рыба сможет съесть этот белок.
У них всего четыре резервуара, а стоимость установки намного ниже, чем у системы RAS, говорят они.В каждом резервуаре по 5000 литров воды, и они выпустили по 5000 мальков из каждого резервуара. Они рассчитывают получить урожай через четыре-пять месяцев. Когда рыба вырастет до 12-14 килограмм, ее можно будет продавать. Но они стремятся получить размер 70 граммов. Из аквариума на 5000 литров они рассчитывают получить 500 килограммов рыбы, но, по их мнению, реальная цель — 350 килограммов из одного аквариума. Через четыре месяца они смогут продать рыбу на сумму 90 000 тенге (1062,65 долларов США), через год они получат два урожая на общую сумму до 180 000 тенге (2125 тенге).30) .Таким образом, они полагают, что с четырех танков они получат 720 000 така (8501,18 долларов США).
Уважаемые читатели, биофлок — это экологичная система культивирования, снижающая воздействие на окружающую среду. Это повышает эффективность использования земли и воды, с более высокой производительностью и более высокой биологической безопасностью. У него много других преимуществ. С другой стороны, УЗВ немного дороже, чем биофлок, но действительно эффективен для домашнего рыбоводства. Требуются диверсифицированные исследования, чтобы установить новые научные методы и технологии, которые будут доступны на полевом уровне по всей стране.Подобно предпринимателям, которые выдвигают новые идеи, необходимо срочно принять реалистичные меры для эффективного распространения своих ценных идей.
Интеллектуальная рыбоводная ферма — будущее аквакультуры
Ключевая цель интеллектуальной аквакультуры — это не только данные, но и принятие решений. Чтобы реализовать интеллектуальную аквакультуру, необходимо осуществлять всесторонний точный контроль над различными элементами аквакультуры, такими как интеллектуальное кормление, контроль качества воды, анализ поведения, оценка биомассы, диагностика болезней рыб, мониторинг рабочего состояния оборудования и предупреждение о неисправности.ИИ — это технологическая наука, которая изучает и разрабатывает новые теории, новые методы, новые технологии и новые прикладные системы для моделирования и расширения человеческого интеллекта. Неизбежно продвижение глубокой трансграничной интеграции ИИ и аквакультуры. Ниже мы рассмотрим различные применения технологии искусственного интеллекта в аквакультуре и исследуем возможность интеграции этих методов в создание интеллектуальных рыбоводных хозяйств.
Мягкий метод измерения и контроля качества воды
Качество воды в аквакультуре сильно влияет на скорость роста, состояние здоровья и эффективность потребления корма рыбами.На один параметр качества воды в аквакультуре легко влияют другие параметры качества воды, что увеличивает сложность обнаружения с помощью одного метода обнаружения, а также предоставляет возможность применения мягкого измерения. Основная идея технологии мягких измерений состоит в том, чтобы вывести или оценить важные параметры, которые трудно наблюдать, с помощью некоторых легко наблюдаемых переменных. Для технологии мягких измерений ключевыми являются извлечение признаков и модель мягких измерений.Современные методы моделирования мягких датчиков в основном делятся на модели механизмов процессов, модели машинного обучения, основанные на статистическом анализе, и модели серого ящика. Традиционные методы прогнозирования качества воды имеют низкую скорость сходимости и низкую точность прогноза. Они не подходят для моделирования с высокой размерностью, небольшими выборками наборов данных и оптимизации параметров под влиянием субъективных факторов. Лю и др. (2013a, b) предложили два нелинейных метода прогнозирования DO в аквакультуре, основанные на ACO-LSSVR и IPSO-LSSVR.Метод ACO-LSSVR улучшает алгоритм оптимизации муравьиной колонии с использованием локального точного поиска, основанного на идее «обнаружения» и идее динамического обновления феромона, реализует автоматическое получение лучших параметров модели LSSVR и строит DO модель нелинейного прогнозирования на основе ACO и LSSVR. По сравнению с BPNN, RMSE и время работы t этого метода уменьшены на 67,9% и 2,3464 с соответственно. Метод IPSO-LSSVR улучшает алгоритм оптимизации роя частиц (IPSO) с использованием стратегии адаптивного динамического обновления инерционных весов, реализует точный поиск в процессе оптимизации параметров комбинации модели LSSVR и строит модель нелинейного прогнозирования DO для слияния IPSO LSSVR.По сравнению с традиционным LSSVR, RMSE и MAE этого метода снижаются на 29,36% и 67,46% соответственно. Изменения параметров качества воды садковой аквакультуры обычно нелинейны, динамичны, изменчивы и сложны. Hu et al. (2019) построили модель прогнозирования качества воды на основе сети глубокого обучения с долгосрочной краткосрочной памятью (LSTM), которая исправляла, исправляла и удаляла шумовые данные о качестве воды с использованием методов линейной интерполяции, сглаживания и фильтрации скользящего среднего, а также использовала метод Пирсона. коэффициент корреляции для получения априорных значений корреляции между pH, температурой воды и другими параметрами качества воды.Результаты экспериментов показывают, что при краткосрочном прогнозе точность прогнозирования значения pH и температуры воды может достигать 98,56% и 98,97%, а время прогноза составляет 0,273 с и 0,257 с соответственно. В долгосрочном прогнозе точность прогноза значения pH и температуры воды достигла 95,76% и 96,88% соответственно.
Есть много факторов, влияющих на содержание аммиачного азота в прудовом культивировании, которые взаимосвязаны и нелинейны. Трудно точно предсказать содержание аммиачного азота с помощью математических методов и традиционных нейронных сетей, потому что есть некоторые проблемы, такие как локальная сходимость и низкая вычислительная эффективность в процессе обучения данных.Chen et al. (2019) использовали метод PCA для выявления основных факторов, влияющих на изменение содержания аммиачного азота, использовали метод вейвлет-порога для устранения шума и предложили модель прогнозирования аммиачного азота на основе алгоритма оптимизации роя частиц (PSO) и нескольких переменных. сеть глубоких убеждений (MDBN). По сравнению с традиционными LSSVM и BPNN, MAPE этого метода снижается на 28,59% и 21,46% соответственно. Wang et al. проанализировал процесс производства и нитрификации аммиачного азота в воде морской аквакультуры, выбранную температуру воды, соленость, значение pH, DO в качестве вспомогательных переменных и установил мягкую модель измерения концентрации аммиачного азота на основе сетей стохастической конфигурации (SCN) с высокой скоростью сходимости и сильная способность к обобщению.RMSE метода SCN составляет менее 0,064 мг / л, а время прогноза менее 1,32 с. Yu et al. (2020) предложили мягкий метод измерения аммиачного азота, основанный на эмпирической модели экстремальной обучающей машины для оптимизации роя частиц (EMD-IPSO-ELM). Этот метод использует метод эмпирического режима для разложения аммиачного азота по своей сути для получения количества узлов скрытого слоя машины с экстремальным обучением, а затем использует алгоритм роя частиц для выбора весов входного слоя и смещений машины с экстремальным обучением.Оперативное измерение качества воды и метеорологических параметров позволяет оценить содержание аммиачного азота. Рахим и др. (2020) решили использовать временные ряды физико-химических переменных качества воды, включая pH, ОВП, температуру воды и электропроводность в Малом озере Преспа в Греции, для построения глубокого обучения (CNN, LSTM, CNN-LSTM) и традиционного модели машинного обучения (регрессия опорных векторов-SVR, дерево решений-DT) для прогнозирования концентраций DO и хлорофилла-a. Гибридная модель CNN-LSTM имеет сильные стороны обеих автономных моделей глубокого обучения; это уменьшило RMAE для предсказания DO на 0.24% и 1,45% (для хлорофилла — прогноз на 6,41% и 6,48%) в период тестирования по сравнению с моделями CNN и LSTM.
Спутниковое зондирование океана имеет характеристики широкого диапазона наблюдений, короткого периода повторения и высокого временного и пространственного разрешения. Он может отображать глобальный океан за короткое время, наблюдать за морскими районами, до которых нелегко добраться с кораблей, и наблюдать параметры, которые нелегко измерить обычными методами. Крупные фермы могут использовать существующие и прогнозируемые наборы данных спутникового дистанционного зондирования для оценки экологической информации, такой как хлорофилл-а, температура поверхности моря, поверхностное органическое загрязнение и океаническое течение (George 2014).
Мягкое измерение предсказывается моделью и входными переменными вспомогательного датчика. Если датчик выходит из строя, это напрямую приведет к отклонению или даже отказу от мягкого прогноза измерения. Следовательно, необходимо проверить эффективность входных датчиков до того, как программные датчики выполнят прогнозирование модели. Модель с мягким зондированием, основанная на технологии самоподтверждения (SEVA), будет разработана в интеллектуальной рыбной ферме. Основной принцип мягкой измерительной модели показан на рис.3. Модель будет выводить пять видов информации, включая выходные данные вероятностного интервала, состояние модели (состояние неисправности, состояние восстановления и состояние потерь), неопределенность, информацию о неисправности и выходное значение проверки. Он восстановит и восстановит данные неисправного входного датчика для достижения цели самопроверки и самодиагностики модели.
Рис. 3Основной принцип модели мягких измерений с самооценкой
Успех в разработке доступных автоматизированных систем управления для аквакультуры будет широко применим, потому что это улучшит управление водными ресурсами.Чтобы лучше выполнять распределенные измерения, интеллектуальный контроль и централизованное управление РК для крупномасштабного пруда аквакультуры, Ма и др. (2015) разработали систему каскадного управления прудом DO на основе нечеткого ПИД-регулятора переменной вселенной и ПИД-регулятора скорости аэратора. Параметры ПИД-регулятора были настроены в режиме онлайн с помощью нечеткого блока управления переменной вселенной, чтобы реализовать цель адаптивного управления DO. В соответствии с тенденцией изменения последовательностей измерений DO, на основе теории серого и весов строится комбинированная модель прогноза растворенного кислорода в сером.Прогнозируемое значение используется в качестве значения обратной связи нечеткого ПИД-регулятора переменной совокупности для реализации прогнозирующего управления и расширенного регулирования DO. Другой прогнозирующий контроллер был разработан для почасового контроля DO, чтобы улучшить производство белоногих креветок и минимизировать затраты; Маркос и др. (2017) впервые создали динамическую модель DO, проанализировав процесс производства и потребления DO в прудах с креветками и скорость роста креветок. Затем алгоритм самоадаптивного управления нелинейным расширенным прогнозированием (NEPSAC) применяется к динамической модели для оптимизации использования системы аэрации.Алгоритм NEPSAC можно легко встроить в RaspberryPi или Beaglebone для реализации управления периферийными вычислениями. Peng et al. (2018) объединили алгоритм дифференциальной эволюции (DE) с нечетким контроллером, чтобы построить параллельную модель совместного управления FLC для DO, аммиачного азота и значения pH воды для аквакультуры. Алгоритм DE использовался для настройки нечетких правил FLC. Модель FLC-DE применялась для проверки контроля качества воды в пруду для разведения креветок в Чжаньцзяне, Китай. Результаты показывают, что точность контроля DO и pH была в пределах ± 0.25 мг / л и ± 0,23 соответственно.
Управление с прогнозированием модели (MPC) — это своего рода алгоритм вычислительного интеллекта, основанный на прогнозной модели, который непрерывно прокручивает и оптимизирует в ограниченном временном интервале и обеспечивает оптимальное управление целью с помощью обратной связи в реальном времени (Vrecko et al.2011) . Основной принцип MPC показан на рис. 4. Поскольку алгоритм прогнозирующего управления моделью динамического матричного управления (DMC) основан на нелинейной оптимизации прокатки второго порядка, объем онлайн-вычислений невелик, и он более удобен для встраивание в локальный контроллер.Автор может обратиться к более зрелым идеям прогнозирующего алгоритма управления моделью в промышленной сфере, чтобы иметь дело со сложным производственным контролем, и, улучшив метод прогнозирования, ища оптимальные параметры звена оптимизации качения и звена обратной связи, построить квадратичную динамическую матрицу. Модель контроля (QDMC) содержания растворенного кислорода в воде аквакультуры для точного контроля качества воды в интеллектуальной рыбной ферме.
Рис. 4Основной принцип MPC
Интеллектуальная стратегия кормления
Среди различных затрат на аквакультуру стоимость наживки составляет до 80% от общей стоимости.Как снизить стоимость кормов — это ключ к максимальному увеличению прибыли от аквакультуры. В настоящее время способ доставки приманки в основном основан на условиях роста рыбы и опыте разведения, что не позволяет добиться точного кормления приманкой, и очень легко вызвать недостаточное кормление рыбы, расточительство приманки и загрязнение воды. На существующих машинах для заброса наживки отсутствует информация о кормлении рыбы. Передача результатов оценки эффекта кормления приманкой в систему управления поможет скорректировать количество кормления в реальном времени.Модель искусственного опыта обычно основана на большом количестве наблюдений в аквакультуре, а метод регрессионного анализа используется для создания математического уравнения, связанного с потребностями роста рыбы в питательных веществах и количеством корма. Потребность в корме определяется соотношением массы или длины тела рыбы (Sun et al., 2016). Сложность и изменчивость среды размножения вносят множественные нарушения в модель искусственного прогнозирования опыта.Чтобы автоматически установить взаимосвязь между потреблением рыбы и факторами окружающей среды, Chen et al. (2020) предложили модель прогнозирования потребления корма для групповых рыб с использованием нейронной сети MEA-BP в интенсивной аквакультуре. В их исследованиях четыре переменные: температура воды, DO, средний вес рыбы и количество рыб были использованы в качестве входных данных для BPNN, а затем были использованы алгоритмы GA (генетический алгоритм) и MEA (алгоритм эволюции разума) для оптимизации начальных весов и пороговые значения BPNN для повышения точности сопоставления.Коэффициент линейной корреляции между прогнозируемым значением обученной модели и измеренным значением составляет 96%, а RMSE и MAPE составляли 6,89 и 0,04 соответственно. Единичные морфологические характеристики тела рыбы не позволяют точно оценить потребность рыбы в кормах. Некоторые исследователи используют биологическую энергию тела рыбы в сочетании с условиями размножения для научного прогнозирования потребности рыбы в кормах. Потребность рыбы в пище на разных стадиях роста определяется энергией пищеварения.Лю и др. (2018) оценили усвояемую энергию Carassius auratus gibelio, рассчитав сумму ожидаемого прироста энергии, основной метаболической энергии, прироста тепла при кормлении и метаболической энергии мочи и жабр, а также построили биоэнергетическую модель для прогнозирования потребления корма. Значение FCR (1,47), предсказанное этой моделью, соответствовало наблюдаемому значению (1,51) на протяжении всего производственного цикла.
В последние годы передовые технологии, такие как машинное зрение, акустические технологии и слияние сенсорных данных, постепенно стали применяться в крупномасштабной и изысканной аквакультуре (Li et al.2020а, б; Wu et al. 2015). Чтобы точно контролировать и оценивать разумное время кормления, а также повышать эффективность кормления, Wang et al. (2015) предложили метод использования технологии машинного зрения для получения параметров кормления проглоченной рыбы для реализации точного кормления рыб в аквакультуре. В этом методе сначала используется метод межкадрового различия для эффективного обнаружения точки рыбы, установленной в целевой области в последовательности изображений, а затем оптимизируется набор точек рыбы для повышения эффективности алгоритма аппроксимации эллипса наименьших квадратов, а затем достигается цель. значение параметра площади рыбы и, наконец, использует кривую изменения значения параметра для вычисления максимального значения параметра площади.Когда значение параметра изменяется ниже установленного порога, машина для заброса наживки автоматически выключается, чтобы реализовать интеллектуальное управление рыболовной приманкой. Лю и др. (2014) применили систему машинного зрения для наблюдения за кормлением атлантического лосося. Система приняла метод межкадрового различия, чтобы устранить эффекты наложенных отражений на поверхности водоема, и оценила интенсивность кормления с помощью индекса активности кормления (CVFAI). Установленная модель взаимосвязи между CVFAI и индексом кормления при ручном наблюдении (MOFAI) используется в качестве основы для запуска и остановки автоматической кормовой машины.Некоторые исследователи (Ху и др., 2015; Чжоу и др., 2019) использовали технологию машинного зрения для определения степени агрегации рыб и брызг воды в качестве характерной области изображения для описания характерных параметров регулярности кормления и предложили различные модели расчета потребления рыбы, основанные на кривой изменения регулярности кормления с течением времени. Однако с увеличением времени сбора рыбы и увеличением количества перекрытий рыб может снизиться точность модели кормления.Чжоу и др. (2018) использовали машинное зрение в ближнем инфракрасном диапазоне для отслеживания траектории движения рыбы после кормления. Основываясь на правилах нечеткого управления, они создали адаптивную сетевую систему нечеткого вывода (ANFIS) с параметрами поведения кормления (FIFFB и SIFFB) в качестве входных переменных для обеспечения автоматического кормления по требованию (Zhou et al., 2017a, b). Модель ANFIS может получить 98% точности решения о кормлении. Кроме того, некоторые исследователи принимают количество несъеденных гранул корма для рыбы в качестве контрольного показателя для запуска и остановки кормораздатчика, чтобы реализовать стратегию контроля кормления с рыбой в качестве основного тела.Foster et al. (1995) использовали камеру с компенсацией света (черно-белая ПЗС Panasonic WV-B400) для обнаружения и подсчета гранул корма в морской клетке во время кормления. Был разработан и протестирован алгоритм автоматического подсчета гранул с использованием записанных последовательностей изображений. Средняя ошибка точности счета составляет около 10%. Используя тот же процесс в большом стеклянном резервуаре для воды, Liu et al. (2015) разработали адаптивный метод обнаружения и распознавания несъеденных кормовых гранул для рыбы на основе порогового значения Оцу и алгоритма маркировки компонентов с линейным временем.Точность предложенного алгоритма определения количества кормовых гранул для рыбы превышает 92%, а также он эффективен при работе с неоднородными условиями освещения. Машинное зрение восприимчиво к воздействию целевой среды во время процесса сбора изображений, например отражениям от поверхности воды, колебаниям и вибрационным шумам. При проектировании оборудования для кормления необходимо оборудовать датчики функцией коррекции ошибок, чтобы повысить точность мониторинга и сделать так, чтобы сигнал изображения более точно отражал поведение при кормлении в реальном времени.
Технология построения изображений сонара успешно применяется для мониторинга морской рыбы (Peixoto et al. 2020). Положение рыбы для плавания отражает степень ее голода. Подводный акустический датчик используется для отслеживания трехмерной траектории движения рыбы и принятия решения о прекращении кормления в соответствии с обнаруженной плотностью положения рыбы. Эта теория была проверена и использована на практике (Zhou et al., 2017a, b). По сравнению с использованием технологии подводного машинного зрения для определения поведения рыб при кормлении, технология построения изображений с помощью сонара не требует учета воздействия света.Однако использование подводного гидролокатора чувствительно к шуму окружающей среды. В производственном процессе рыбоводного хозяйства шум окружающей среды в зоне нагула обычно распространяется периодически, а сигналы кормления — это случайные сигналы. Следовательно, удаление шума окружающей среды с помощью метода цифровой обработки сигналов может помочь повысить точность принятия решений этим методом.
Система принятия решений для кормления рыб в интеллектуальном рыбоводном хозяйстве должна всесторонне учитывать взаимосвязь между физиологическими и поведенческими характеристиками рыб, условиями качества воды в среде разведения, формулой корма, методом работы оборудования для кормления и скорость роста рыбы.Это более точный метод создания системы принятия решений о кормлении рыб, основанной на моделях динамического баланса. Рекомендуется использовать в системе метод объединения данных из нескольких источников, чтобы установить взаимосвязь между потреблением корма и количеством предлагаемого корма. В сочетании с высокоэффективными интеллектуальными алгоритмами управления система может реализовать адаптивное управление с обратной связью для принятия решений о системе кормления в режиме реального времени. Идея построения интеллектуальной системы кормления представлена на рис.5. Для разных сценариев интеллектуального рыбоводного хозяйства могут быть выбраны разные конфигурации слияния информации.
Рис. 5Интеллектуальная система кормления, основанная на слиянии данных из нескольких источников
Анализ поведения выращенных видов
Стрессовая реакция у рыб включает комплексное воздействие на сенсорную систему, нервную систему, иммунную систему и метаболическую систему. На него влияют многие факторы, такие как вид рыб, тип яда и окружающая среда. Исследования поведения рыб могут предоставить важные теоретические данные для аквакультуры (Niu et al.2018; Saberioon et al. 2016). В процессе аквакультуры основное внимание уделяется поведению рыб при плавании, кормлении, репродуктивном поведении, агрессии и плотоядном поведении.
Биологический анализ рыбы — один из самых ранних методов биологического мониторинга, особенно используемый для изучения воздействия колебаний уровня загрязнения на поведение рыб. До сих пор индикаторы, используемые для мониторинга и оценки качества воды, в основном включают поведение при движении (скорость, высота, время поворота и частота виляния), респираторное поведение (частота движений жаберной крышки, частота дыхания, глубина дыхания и частота кашля) и групповое поведение ( рассеяние, связь, среднее расстояние и региональное распределение).Канг и др. (2009) использовали оборудование Bio Fish Meter Lab (двойная камера с перекрестным стереосигналом) для записи трехмерных (3D) данных о перемещении Oryzias latipes и успешно решили проблему пересечения сигнальной плоскости в технологии видеонаблюдения. Аномальное поведение, такое как быстрое плавание и всплытие, были взяты за основу для оценки того, было ли качество воды безопасным или нет. Chew et al. (2009) разработали полностью автоматическую систему для мониторинга поведения рыб в реальном времени, используя технологию сбора машинного зрения и анализа изображений для исследования уровней активности рыб, плотности кривых траектории, поведения избегания и социальных взаимодействий внутри рыб до и после после загрязнения воды в сочетании с индивидуальными ненормальными индикаторами мониторинга, такими как сбалансированная скорость потерь, нерегулярные повороты и т. д., для достижения комплексной оценки и раннего предупреждения о загрязнении воды размножением. Комбинация эвристического алгоритма и марковской модели может быть использована для анализа плавательного поведения рыб до и после стрессовой стимуляции. Лю и др. (2011) использовали алгоритм самоорганизующейся карты (SOM) для классификации шести видов состояний движения рыбок данио до и после добавления формальдегида, а затем использовали скрытую марковскую модель (HMM) для оценки марковского процесса различных состояний движения. Сигнал раннего предупреждения, установленный на основе этого метода, имеет точность 70.1–81,2% для оценки поведения стрессовой реакции. В обычных системах обработки изображений обычно сложно отследить модели движения стаи рыб небольшого размера. Фрактальная размерность используется для количественной оценки поведенческих состояний движущихся целей в сжатом виде для получения результатов, согласующихся с анализом индивидуального поведения. Для обучения многослойного персептрона (MLP) используются характеристические данные, описывающие различные траектории движения, такие как скорость, координаты оси Y, время остановки, номер остановки, скорость поворота, меандр.Метод MLP может раскрывать локальную информацию в определенных паттернах движений и чутко реагировать на наблюдение реакции на стресс (Ji et al. 2006). Частоту вентиляции рыбы, частоту кашля и частоту сердечных сокращений можно получить с помощью технологии бесконтактного биоэлектрического поля. Быстрая гипоксия снижает частоту сердечных сокращений и увеличивает амплитуду дыхания и частоту Acipenser baeri и Scophthalmus maximus.
Исследование пищевого поведения рыб может предоставить руководящую информацию по точному кормлению, управлению качеством воды, разработке и одомашниванию искусственных составных приманок, чтобы повысить коэффициент использования корма для рыб, снизить стоимость корма для рыбы и уменьшить потребление уровень загрязнения водной среды.Использование технологии компьютерного зрения для отслеживания поведения рыб и определения уровня их голода может улучшить возможности и точность обработки изображений и обеспечить теоретическую основу для интеллектуального кормления. Соответствующие случаи неоднократно упоминались в вышеупомянутом содержании. Понимание закона репродуктивного поведения рыб и изучение развития поведения личинок рыб может точно направлять искусственное воспроизводство и улучшить выживаемость и качество искусственного воспроизводства. В настоящее время для определения пола конкретной рыбы обычно используется искусственный метод.Этот метод — трудоемкая работа, и результат оценки субъективен. Глубокие сверточные нейронные сети (DCNN) и SVM — это два типа методов машинного обучения для автоматической классификации рыбок данио по полу на основе текстуры внешнего вида рыб и цвета хвостового плавника (Hosseini et al.2019). Соотношение полов, определенное алгоритмом DCNNs, полностью согласуется с соотношением полов в фактической контрольной группе ( = 0,97), что особенно подходит для экспериментов по индукции температуры ( = 1.0), тогда как результаты метода SVM несколько ниже. Результаты показывают, что высокая температура окружающей среды может снизить интенсивность окраски самцов рыбок данио, а цвет хвостового плавника самцов положительно коррелирует с массой тела и длиной тела. Многие рыбы издают звуки по многим причинам, таким как ухаживание и спаривание, навигация и экологический стресс. Некоторые групперы издают связанные с видом звуки ухаживания во время нереста и сбора. Поместив HD-видеокамеру в воду и используя программное обеспечение для разделения и записи звука (Adobe Audition), извлеките особенности аудиосигнала из зоны сбора нерестового морского окуня (Michelle et al.2014), можно статистически проанализировать, что пиковый частотный диапазон звука ухаживания черного окуня составляет от 67 до 96 Гц. По сравнению с подводным аудиомониторингом с помощью камеры, пассивная акустическая технология имеет более высокую точность мониторинга и может использоваться для наблюдения за репродуктивным циклом рыб. Комбинация дискретного вейвлет-преобразования (DWT) и глубокого обучения (например, CNN, RNN, LSTM) в шумоподавлении сигнала подводного сонара (Ибрагим и др., 2018), выделение признаков и автоматическая классификация — это будущая тенденция подводных акустических исследований.
Рыбы, как и другие животные, часто защищают свою пищу и территорию. Агрессивное поведение может привести к травмам кожи и плавников рыб, что делает их уязвимыми для болезней и смерти. Агрессивное поведение также потребляет энергию для роста, что приводит к потере продукции аквакультуры, снижению эффективности преобразования пищевых продуктов и замедлению роста. Чтобы проверить препараты, снижающие агрессию рыбок данио, Gutiérrez et al. (2018) разработали новое устройство для автоматического мониторинга и количественной оценки агрессивности рыбок данио на основе технологии компьютерного зрения.С помощью медикаментозного лечения и эксперимента с зеркальной агрессией программное обеспечение ZebraLab в реальном времени рассчитало «соотношение» и «угол» агрессивного поведения, а интенсивность агрессивного поведения рыбок данио была количественно определена с помощью индекса H ( H = угол * логарифм). (соотношение) / 2). Фотопериод, интенсивность света, индивидуальные различия, разные стадии роста, адекватность и вкусовые качества корма, плотность выращивания, температура и качество дна влияют на интенсивность каннибализма рыб.Домашняя наживка, адекватное и равномерно распределенные кормовые гранулы, соответствующая плотность выращивания и своевременная сортировка могут уменьшить взаимное каннибализацию хищных рыб.
Глубокое обучение — это самый продвинутый метод машинного обучения в настоящее время. Это результат исследования архитектуры искусственной нейронной сети, которая имеет большое количество скрытых слоев и миллионы параметров. Глубокое обучение сочетает в себе низкоуровневые функции для формирования более абстрактных категорий атрибутов высокоуровневого представления или функций, чтобы найти распределенное представление функций данных.Глубокое обучение дало замечательные результаты во многих областях, таких как понимание изображений, анализ видео и аудио. Интеллектуальная рыбная ферма пытается объединить машинное зрение (трехмерную структуру наблюдения), гидролокатор и технологию глубокого обучения для анализа поведения разводимых животных в режиме реального времени. Дизайн платформы мониторинга поведения рыб показан на рис. 6.
Рис. 6Дизайн платформы мониторинга и анализа поведения рыб
Статистика биомассы
Статистика биомассы имеет решающее значение для поддержки решений рыбоводов, таких как рыба дозировка пищи, потребление лекарств и потеря рыбы.Обычно он используется для сбора подвыборок из пруда с культивированием, их взвешивания и, наконец, расчета биомассы всего пруда. Этот метод имеет большую погрешность, а также является трудоемкой работой, которая принесет рыбам большую стрессовую реакцию и высокую смертность. С быстрым развитием сенсорных и интеллектуальных вычислительных технологий машинное зрение дало множество результатов в области неразрушающей онлайн-оценки биомассы в аквакультуре (Ли и др., 2019; Диос и др., 2003; Ли и др., 2020a, b). .Длина, ширина, площадь и окружность рыб в разные периоды роста тесно связаны с их весом (Shi et al.2020). Эти параметры будут использоваться в качестве важной основы для оценки биомассы рыб. Viazzi et al. (2015) оценили массу нефритового окуня Scortum barcoo методом 2D компьютерного зрения, набор образцов рыб разного размера был сфотографирован из воды. Алгоритм обработки изображений был использован для извлечения информации о длине, площади и контуре рыбы на фотографиях последовательности.Линейная модель с площадью, длиной и шириной в качестве входных переменных и веса в качестве выходных данных была построена с помощью регрессионного анализа. Уравнение однофакторной регрессии с использованием площади рыбы без учета хвоста плавника может точно определить вес нефритового окуня, а коэффициент корреляции R 2 определения модели равен 0,99. Система бинокулярного стереозрения обычно получает два цифровых изображения измеряемого объекта одновременно под разными углами с помощью двух камер и восстанавливает трехмерную геометрическую информацию об объекте на основе принципа параллакса, а также восстанавливает трехмерный контур и положение объекта.Деформируемый алгоритм адаптивного компьютерного зрения может автоматически подогнать брюшной силуэт голубого тунца в состоянии плавания. Pau et al. (2018) использовали технологию локальной пороговой обработки для реализации сегментации изображения для извлечения одного объекта Bluefin Tuna из видеокадра, полученного системой стереозрения. Модель деформируемого тунца определяется как вектор из 6 параметров, который содержит информацию о положении 18 точек позвонков и 35 точек профиля от рта рыбы до конца киля хвостового стебля.Евклидово расстояние, длина вилки рыла и пять значений ширины в разных частях силуэта рыбы были использованы для изучения эволюции откорма. Несмотря на то, что методы машинного зрения имеют преимущества удаленной работы без помех при мониторинге биомассы рыб, точность обнаружения этих методов страдает от плохой видимости, изменения освещения, изменения расстояния и относительного направления между камерой и рыбой, скорости плавания и плотности выращивания в аквакультуре. . В последние годы Fast R-CNN и Faster R-CNN добились отличных результатов в исследованиях в области обнаружения объектов (Yang et al.2020), но эти алгоритмы требуют очень сложного конвейера выполнения для выполнения задач распознавания с меньшими кадрами в секунду (FPS) и точностью. Чтобы получить лучшие результаты при обнаружении разных рыб, Raza et al. (2020) установили шкалу обнаружения YOLOv3 на 4, применили кластеризацию K-средних для увеличения якорного бокса, разработали новую технику обучения с переносом и улучшили функцию потерь. Средняя точность улучшенной модели YOLOv3 составляет 91,30%, что лучше, чем у Faster R-CNN, YOLOv2 и оригинального YOLOv3.Скорость обнаружения этого метода примерно в 1000 раз выше, чем у R-CNN, и в 100 раз быстрее, чем у Fast R-CNN. Усовершенствованную модель YOLOv3 можно использовать даже для обнаружения объектов в реальном времени.
Технология лазерного сканирования — еще одна технология неинвазивного мониторинга, которую можно использовать для оценки биомассы рыб в реальном времени. Общая биомасса рыбы обычно рассчитывается как произведение плотности ( ρ ) и объема ( V ) рыбы. Almansa et al. (2015) протестировали метод лазерного сканирования для оценки общей биомассы сенегальской подошвы с использованием объема всей сенегальской подошвы в пруду для выращивания.Цифровая камера и структурированный свет в системе лазерного сканирования могут перемещаться синхронно, а расстояние и угол наклона остаются неизменными во время процесса перемещения. Цифровая камера фиксирует луч лазера, отраженный от поверхности тела рыбы, как данные моделирования. Толщина слоя рыбы в каждой точке была охарактеризована путем сравнения разницы высот лазерного луча в пространственных координатах. Отношение биомассы рыбы к объему слоя рыбы (FB / FLV) было очень близко к 1 в условиях средней и высокой плотности посадки крупной рыбы.Этот метод требует, чтобы содержание воды в поровых водах было очень небольшим, когда объекты мониторинга перекрываются, поэтому он особенно подходит для бентосных и относительно неактивных видов, таких как семейство камбалов и единственное семейство язычков. Когда лазерный сканер выполняет автоматический анализ изображения, неравномерное освещение и ненужный шум могут вызывать искажение изображения, это может быть обработано для оценки биомассы на месте, позволяя регулярные и частые повторяющиеся операции по отбрасыванию плохих изображений для повышения точности сканирования.
По сравнению с ограниченной способностью проникновения света в воду, затухание звуковой волны в воде намного меньше. Идентификационный гидролокатор — это разновидность многолучевой системы, в которой для передачи независимого луча используется акустическая линза. Он может генерировать изображение высокой четкости, которое почти равно оптическому изображению в темной или мутной воде, чтобы распознать цель. Биомассу в садках морского леща и морского окуня с различной плотностью выращивания и индивидуальными размерами можно оценить, установив эхолот с двумя плавающими преобразователями с разделенным лучом.Используя эту платформу, Djemali et al. (2017) провели оценку биомассы рыб путем подсчета рыб, а не интегрирования эхосигналов. Пузырьки метана и поведение рыбы в глубоководных садках могут повлиять на оценку численности рыбы. Кроме того, сезоны и фотопериоды имеют важные контрольные значения для формулирования стратегий акустической выборки. Для отслеживания и подсчета движущейся рыбы можно использовать гидролокатор с двухчастотным распознаванием (DIDSON) и алгоритм обработки изображений в реальном времени. Jing et al. (2017) получили единственную цель для рыбы с использованием алгоритма поиска по глубине, а затем в сочетании с расширенным алгоритмом фильтрации Калмана и алгоритмом фильтрации ближайшего соседа для отслеживания рыбы.Огромная случайность движения плотной цели приводит к 16% статистической ошибки числа рыб.
Современные передовые технологии дистанционного зондирования, использующие изображения спутникового дистанционного зондирования и соответствующее профессиональное программное обеспечение для анализа ресурсов морского рыболовства, позволяют точно определять местоположение рыбных запасов, что значительно повышает точность и объем промысла. Технология дистанционного зондирования в видимом свете использует полосу видимого спектра для телеметрии характеристик изменения цвета воды на рыбных фермах, быстро оценивает концентрацию хлорофилла-а в морской воде, а затем оценивает распределение морских рыбных запасов, питающихся зоопланктоном и фитопланктоном ( Джордж 2014).Технология теплового инфракрасного дистанционного зондирования использует наборы данных о температуре поверхности моря (SST) для изучения агрегации и миграции рыб и может использоваться для оценки состояния здоровья коралловых рифов (Mahendra et al. 2010). Технология дистанционного зондирования высоты морской поверхности — это метод микроволнового дистанционного зондирования, который использует спутниковый альтиметр для телеметрии аномальной информации о высоте морской поверхности, а затем анализирует окружающую среду рыбоводного хозяйства. В соответствии с принципом, согласно которому морские обитатели любят собираться вдоль фронтальных океанических областей, информация о местоположении океанических фронтальных областей извлекается из данных высотомера для обнаружения рыбных запасов (Дигби и др.1999).
Оценка рыбных ресурсов в интеллектуальной рыбной ферме — это автоматический, неразрушающий и быстрый процесс анализа. Технологии машинного зрения, гидролокатора и спутникового дистанционного зондирования могут сыграть свою роль. Поскольку используются видеодатчики, можно легко провести внешнюю морфометрию рыб (Aguzzi et al. 2009). Это может помочь в выявлении и подсчете присутствия видов на обрабатываемой территории с использованием таких методов глубокого обучения, как R-CNN, YOLO и SSD (Yang et al. 2021). Основная идея конструкции платформы такая же, как на рис.6. Кроме того, система может соответствующим образом добавлять датчики спутникового дистанционного зондирования для получения крупномасштабных, высокочастотных, непрерывных и объективных наборов данных. Ввиду проблем с плотными подводными целями и сложной окружающей средой методы программной реализации для машинного зрения должны быть оптимизированы с учетом предварительной обработки изображений, распознавания целей, алгоритма отслеживания нескольких целей и правил подсчета. Сочетание спутниковой технологии дистанционного зондирования с моделями помогает управлять рыбными ресурсами в масштабе экосистемы.
Диагностика болезней рыб
С интенсивным и широкомасштабным развитием аквакультуры болезни рыб становятся все более серьезными, проявляя характеристики нескольких типов болезней, широкий диапазон заболеваемости, длительность, высокую смертность и сложность профилактики и лечения. контроль. Заболевания рыб постепенно стали одним из узких мест, ограничивающих устойчивое развитие аквакультуры. Традиционные методы диагностики болезней рыб в основном зависят от глазных наблюдений специалистов по аквакультуре.В конечном итоге они определяют тип и тяжесть заболевания на основе опыта в сочетании с комплексным анализом эпидемиологических характеристик и экологической обстановки. Этот метод выявления заболеваний очень субъективен и медлителен. Заболевания рыб не могут быть своевременно обнаружены и диагностированы, особенно в районах, где мало специалистов и технических специалистов. Как только болезнь вспыхнет, она принесет неизмеримые потери. Метод быстрой обработки изображений больных рыб, основанный на машинном зрении, заключается в использовании компьютеров вместо человеческих глаз для автоматической и интеллектуальной обработки и распознавания изображений больных рыб (Barbedo et al.2014). Заболевание здоровой рыбы обычно сопровождается изменением цвета и текстуры поверхности тела. Цвет поверхности здорового карпа обычно кажется черным и ярким на спине, а часть возле живота белая с четкой текстурой, в то время как цвет поверхности больной рыбы обычно показывает красный налит, опухоль или налет, а также текстуру поверхности. рыба значительно изменилась на ранней стадии болезни. Поскольку разные рыбы страдают одним и тем же заболеванием с разными симптомами, первым шагом в изучении болезней рыб является определение типа рыбы путем анализа фрагментов изображения тела больной рыбы и извлечения его характеристик, включая цветовые и текстурные особенности, на основе статистический метод и метод вейвлета.С помощью экспериментов по обучению и прогнозированию LIBSVM получается оптимальная комбинация признаков для идентификации видов рыб (Hu et al. 2012). Сегментация изображений — это основа распознавания изображений. Только точно сегментируя пятна болезни на рыбе, можно отметить и идентифицировать пораженные части.
Для автоматического выявления и диагностики болезней рыб с эпизоотическим язвенным синдромом Malik et al. (2017) выполнили морфологические операции на изображениях болезней рыб, собранных системой машинного зрения, чтобы улучшить изображение и определить края изображения.Алгоритм обнаружения углов (Features from Accelerated Segment Test, FAST) использовался для извлечения особенностей изображений болезней рыб после предварительной обработки. Для повышения точности и скорости диагностики был выбран метод анализа главных компонентов (PCA), чтобы уменьшить размер набора данных. Наконец, на основе машинного обучения создается классификатор нейронной сети, позволяющий судить о том, заражен ли объект обнаружения или нет. Точность диагностики PCA-FAST-NN составляет 86%. Некоторые подходы использовали комплект Raspberry Pi для управления камерой для получения видеоданных о рыбе в водоеме (Waleed et al.2019). На этапе предварительной обработки изображения был создан набор данных из трех цветовых пространств (RGB, Ycbcr, XYZ). Для сегментации изображения использовалось цветовое пространство Ycbcr. Различные сверточные структуры нейронных сетей (ResNet18, ResNet50, ResNet101 и Alex-Net) выполняли извлечение признаков и классификацию данных изображения цветового пространства XYZ для автоматического распознавания болезней рыб, таких как эпизоотический язвенный синдром, ихтиофтириус и столбняк. Технология обнаружения и распознавания изображений рыб на основе машинного зрения еще не очень развита.Основная причина в том, что среда обитания рыб сложна. Если растения или мусор в воде закрывают обзор, положение рыб меняется слишком быстро, качество воды становится мутным, а свет становится темным, эти факторы часто затрудняют получение изображения тела рыбы. Текущие исследования изображений рыб ограничиваются получением отличных результатов распознавания и обнаружения при определенных условиях. Для повышения точности и чувствительности автоматической системы диагностики болезней рыб в интеллектуальной рыбоводной ферме это эффективный способ добавить анализ качества воды, анализ поведения рыб и анализ метеорологических данных в качестве входных данных коррекции метода глубокого обучения.Аппаратная платформа разработана путем добавления поддержки доступа для датчиков окружающей среды, таких как датчики качества воды и погоды, на основе рис. 6.
Диагностика неисправностей оборудования
Ненормальная рабочая среда снизит доступность и целостность измерения и контроля IoT в аквакультуре. кластерная система и приводят к несчастным случаям со смертельным исходом в аквакультуре. При возникновении неисправности при отсутствии диагностической информации будет сложно определить тип, степень и место неисправности.Часто бывает необходимо отключить питание и выключить его для разборки и осмотра, что задерживает производственный процесс. Диагностическая информация, основанная на математических моделях, может быть получена из данных о рабочем состоянии, так что неисправности могут быть идентифицированы и локализованы без отключения питания и разборки для проверки. Ввиду сложности выделения признаков многомерной комбинации, сильной автокорреляции переменных и значительной нестационарности условий разлома предлагается метод извлечения признаков разлома, основанный на DPCA-VMD-SVD (Yang et al.2017). На основе динамического анализа главных компонентов (DPCA) базовая матрица выборки отображается в динамическое пространство главных компонентов, и 31 динамический главный компонент выбирается в соответствии с долей кумулятивной дисперсии. Затем каждая динамическая матрица главных компонентов раскладывается на три функции внутренней моды (IMF) посредством вариационной модовой декомпозиции (VMD). Наконец, матрица IMF каждого главного компонента сжимается в вектор, составленный из сингулярных значений на основе разложения по сингулярным значениям (SVD), и матрица выборочных признаков размером 3 × 31 извлекается из выборочной базовой матрицы размером 30 × 21.Чтобы решить проблему небольшого размера выборки, различных категорий, неразрывной линейности и конфликтов классификации в IoT аквакультуры, исследователи дополнительно применили взаимную корреляцию классов шаблонов для создания 24 наборов двухклассовых классификаторов SVM. Многоцелевая оптимизация параметров была проведена на основе алгоритмов оптимизации интеллекта роя, и, наконец, конфликт классификации был устранен на основе теории доказательств D-S, которая эффективно повысила точность классификации на 2.От 5 до 4,4 процентных пунктов. Система компьютерного мониторинга должна учитывать надежность системы для предотвращения гибели рыб, вызванной серьезным превышением определенных факторов окружающей среды из-за отказа системы управления. Анализ дерева отказов (FTA) — важный метод анализа надежности системы. Нежелательные события системы берутся в качестве целей анализа, чтобы выяснить логическую корреляцию между возможными отказами компонентов, дефектами программного обеспечения, человеческими ошибками и отказами системы, которые представлены в виде перевернутой древовидной диаграммы.Сочетание методов FTA и нечеткой нейронной сети (FNN) может выполнять интеллектуальную диагностику неисправностей в системе IoT аквакультуры (Chen et al.2017). Выявив слабые звенья системы, была проведена оптимизация конструкции системы для обеспечения нормальной работы в аквакультуре. Дерево отказов показало причину событий сбоя и их логическую взаимосвязь, а FNN использовалась для обучения отображению взаимосвязей между симптомами сбоя и сбоями. Экспертная система, которая использовала машинное зрение и камеры наблюдения для обнаружения аномалий в аэраторах, отличается низкой стоимостью, простотой продвижения и высокой степенью автоматизации (Liu et al.2020). Используя трехэтапную операцию, включающую обнаружение максимального контура, обнаружение области-кандидата и обнаружение области объекта, можно обнаруживать цели аэратора на большом расстоянии с разных позиций. В модуле обнаружения рабочего состояния алгоритм Канаде-Лукаса-Томази (RF-KLT), основанный на идее построения области и согласования углов, может извлекать устойчивые признаки движения в фиксированной области, что расширяет область применения традиционных методов оптического потока и пробивает ограничение соседних кадров.Когда система выполняет всепогодный мониторинг, очень необходимы инфракрасные камеры и улучшенные алгоритмы обработки машинного зрения.
В интеллектуальной рыбоводной ферме современное механическое оборудование развивается в сторону автоматизации, сложности, высокой эффективности и интеллекта. Кластерная система для мониторинга и диагностики представляет характеристики большого масштаба, нескольких точек измерения и высокой частоты дискретизации. Данные измерений получены в результате взаимодействия нескольких физических величин в разные периоды различных частей контролируемого объекта.Механическое оборудование находится в нормальном рабочем состоянии долгое время, а ненормальные условия составляют лишь очень небольшую часть. Мониторинг состояния машины и диагностика неисправностей должны быть быстрыми и точными, чтобы избежать повреждения оборудования или производственного кризиса, вызванного ненормальной потерей данных. Следовательно, методы диагностики неисправностей, основанные на традиционном выделении признаков и распознавании образов, больше не могут соответствовать требованиям приложения. Как прорыв в области современного ИИ, глубокое обучение может автоматически изучать ценные функции из исходного набора функций или даже необработанных данных, что означает, что глубокое обучение может в значительной степени избавиться от зависимости от передовых технологий обработки сигналов, искусственного извлечения функций и громоздких технология выбора характеристик.Методы диагностики неисправностей, разработанные на основе структуры глубокого обучения, несомненно, станут тенденцией развития диагностики неисправностей механического оборудования в интеллектуальных рыбоводных хозяйствах.
Схема интеллектуальной диагностики неисправностей для IoT аквакультуры показана на рис. 7. Процесс диагностики разделен на два этапа. Во-первых, все данные должны быть предварительно обработаны, параметры функций, которые могут представлять симптомы неисправности, извлекаются на основе глубокого обучения, и выбирается определенное количество наборов образцов для обучения нейронной сети для получения ожидаемой диагностической сети и классификатора.Во-вторых, по обученной нейронной сети и классификатору диагностируются онлайн-данные системы.
Рис. 7Диагностика ошибок глубокого обучения на основе объединения разнородных данных из нескольких источников
Технологические инновации в аквакультуре | Группа Клинтек
Нам нужно больше морепродуктов, чтобы удовлетворить спрос на белок. Потребовалось поколение, чтобы индустриализировать животноводческие процессы, и экологические и социальные последствия этого развития становятся предметом особого внимания.Отрасль аквакультуры значительно отошла от этой кривой, и проблемы окружающей среды начинают проявляться. Будь то экологически вредные методы аквакультуры в Юго-Восточной Азии или экологические последствия ускользания крупных рыб или решение таких проблем, как морские вши, многие факторы стимулируют инновации в том, как мы разводим рыбу.
В настоящее время существует пять основных экологических проблем для аквакультуры, возникающих на прибрежных фермах и загонах:
- Загрязнение — Рыбные хозяйства сбрасывают много отходов в виде несъеденных кормов (около 5% от общего количества кормов на сетчатых рыбных хозяйствах), химических обработок и рыбных экскрементов, все из которых могут иметь значительное влияние на окружающая экосистема.
- Сбежавшая рыба — Риск попадания неместной рыбы в местный генофонд привел к серьезным нормам и штрафам, как это видно в штате Вашингтон (как указано в более раннем блоге ) и как это происходит в Чили справа Теперь.
- Болезни, паразиты и химические вещества — Океанические рыбные фермы могут усиливать и распространять смертельные болезни и паразитов в естественной среде, иногда приводя к массовому уничтожению урожая на рыбных фермах и опасениям заражения диких популяций.В последние годы борьба с паразитическими морскими вшами, распространяющимися от выращиваемого лосося к дикому лососю, обошлась отрасли в 5 миллиардов долларов.
- Доступ к корму — Примерно 30% всей выловленной рыбы перерабатывается в рыбную муку и рыбий жир. Большая часть этого (68% муки и 88% масла) используется в аквакультуре. До 2 кг выловленной в дикой природе рыбы используется для производства 1 кг выращенной на ферме рыбы.
- Predator impacts — Если вы наполните клетку рыбой, она привлечет более крупную рыбу и других животных.Часто поступают сообщения о гибели морских львов в садках канадских рыбоводных хозяйств, а также о собственных усилиях фермеров по ограничению хищничества их поголовья.
Уравновешивание этих факторов с экономическими стимулами для размещения рыбной фермы стимулирует инновации как в береговых, так и в морских технологиях. Преимущество наземных технологий заключается в том, что они являются полностью закрытой системой, что исключает проблемы окружающей среды. В качестве альтернативы, размещение большой садки подальше от моря оказывает меньшее воздействие на окружающую среду прибрежных экосистем, так как окружающая среда становится намного чище и стабильнее.У обоих есть проблемы, и они развиваются, чтобы удовлетворить растущие потребности голодной планеты.
Рыбоводство в море
Ocean Farm 1Фермы по выращиванию рыбы становятся больше, безопаснее и размещаются дальше от берега. Норвежский оператор лосося SalMar также разрабатывает глубоководную садковую систему, которая рассчитывает разместить 1,5 миллиона лососей в каждой из шести сетей, приобретенных у China Shipbuilding Industry Corp. за 300 миллионов долларов. Огромная клетка, названная Ocean Farm 1, находится в середине своего годичного испытательного периода и сообщает о хороших темпах роста и низкой смертности.Более того, по мере того, как лососевые фермы продвигаются все дальше в открытое море, уровень сложности растет, чтобы обеспечить автономность с использованием камер высокого разрешения и подводных автоматических кормушек, чтобы уменьшить потребность в перемещениях людей в садки и из них.
Shandong Wanzefeng Fishery устанавливает садки на участке в Желтом море у побережья Китая. Клетка, получившая название Deep Blue 1, была спроектирована Научно-исследовательским институтом морского инженерного оборудования Хубэй и вдохновлена Ocean Farm 1, спроектированной SalMar, и имеет объем в 50 000 кубических метров, что дает урожай около 1500 тонн лосося за сезон.
Норвежцы также работают над улучшением конструкции клеток. Один конкретный новатор, SeaFarming Systems из Ставангера, Норвегия, разрабатывает клетку «Акватраз». Эта клетка подходит для участков ближе к берегу, чем конструкция Deep Blue 1, но обеспечивает высокий уровень безопасности и контроля за загрязнением благодаря своей конфигурации с твердым корпусом.
Слева направо : Deep Blue 1; Акватраз; и Аквапод.Инновации в аквакультуре также появляются на Гавайях, с новыми испытаниями в Мексиканском заливе. Kampachi Farms , базирующаяся на Гавайях, где она занимается выращиванием Almaco Jack через прибрежный инкубаторий и рыболовство в открытом океане, взяла на себя нормативную трясину, с которой сталкиваются рыбоводные хозяйства в Мексиканском заливе, чтобы получить разрешение на испытательный участок. Компания внедряет сфероидальную клетку под названием Aquapod, разработанную Innovasea , бостонским разработчиком платформы для разведения рыбы в открытом океане. Innovasea — это портфельная компания Cuna del Mar, инвестора в оффшорные аквакультурные компании, включая две другие компании, которые также использовали Aquapod.Первый — это Open Blue , оператор нынешней крупнейшей оффшорной фермы в 7 милях от побережья Панамы, где выращивают кобию, и Earth Ocean Farms, которая разрабатывает площадку для акваподов в море Кортеса, Мексика. .
Разведение морепродуктов на берегу
Схема Atlantic Sapphire BluehouseСистемы рециркуляции аквакультуры (RAS) становятся все более распространенными благодаря повторному использованию воды и повторному использованию отходов в качестве удобрений для сельского хозяйства. УЗВ может снизить углеродный след морепродуктов до 50%, а рыбу в этих системах можно выращивать в контролируемой и отслеживаемой среде без использования гормонов или антибиотиков.Эти системы можно разместить практически где угодно, в том числе вблизи городских центров. Одна испытательная установка в Дании, построенная в 2011 году компанией Atlantic Sapphire, сейчас превращается в крупнейшую лабораторию УЗВ в мире в Майами, Флорида. По заявлению компании, этот завод называется «Bluehouse» в Майами и предназначен для выращивания атлантического лосося в идеальных условиях.
Северо-восточные штаты также привлекают инвестиции как в морскую аквакультуру, так и в наземную УЗВ. В районе, где доминирует компания Cooke Seafood, которая сдает в аренду 637 акров аквакультуры на шельфе штата Мэн, два новичка строят на суше. Nordic Aquafarms строит участок площадью 40 акров за пределами Белфаста, штат Мэн, в отношении которого компания почти завершила комплексную проверку. Завод будет производить 33 000 тонн атлантического лосося, вида, который зависит от земледелия, поскольку коммерческий промысел запрещен в США. Первый этап строительства потребует 150 миллионов долларов и будет завершен где-то в следующем году, при этом ожидается, что полное строительство будет стоить от 450 до 500 миллионов долларов. Еще один разработчик, работающий в этой области, — Whole Oceans , который развивает лососевую ферму RAS в Бакспорте, штат Мэн, которая будет построена поэтапно, на что потребуется в общей сложности 250 миллионов долларов.Компания работает с некоторыми ведущими именами в области РАН и аквакультуры, чтобы оживить свои растения, а именно с Фондом охраны природы, Институтом пресной воды, аквакультурами Биллунда, Pranger Enterprises и Kennebec River Biosciences.
Завод Nordic Aquafarm в БелфастеОсновное внимание здесь уделяется лососю, что имеет смысл, поскольку это один из самых ценных и объемных видов, выращиваемых во всем мире. Более того, поскольку только 4% внутреннего спроса на лосось в США производится внутри страны, это область для инноваций.Однако другие виды находят поддержку у наземных разработчиков УЗВ. Australis — фермер из Массачусетса, выращивающий баррамунди, который был относительно малоизвестной рыбой, пока компания не начала разводить ее на своем предприятии RAS в Тернерс-Фоллс, чтобы создать спрос на «устойчивого морского окуня». Создав спрос на рыбу, производство было расширено до загонов открытого океана во Вьетнаме, чтобы производить рыбу в объеме, достаточном для распространения через такие магазины, как Whole Foods, Costco, BJ’s и Stop & Shop.
Еще одна технологическая инновация, которая хорошо дополняет системы берегового рыболовства, — это выращивание генетически модифицированного лосося. Лидер в этой области, Aquabounty Technologies , уже продает свою продукцию в Канаде и работает над разрешениями для завода в США. При участии генной инженерии (которая сокращает время созревания рыбы на 50%) использование УЗВ защищает модифицированного лосося от генофонда местной популяции.
Системы управления фермой
Инновации в сельскохозяйственной инфраструктуре имеют решающее значение, и, как и в других отраслях, датчики и связанные с ними услуги на основе данных нацелены на эффективность фермерских хозяйств.Базирующаяся в Сингапуре компания Umitron недавно привлекла начальный раунд на 8,2 миллиона долларов от Innovation Network Corporation of Japan, IDEO и D4V для создания системы управления аквакультурой под названием UmiGarden, которая дает более полное представление об анализе поведения в школе с помощью датчиков и уровня программного обеспечения управления. Точно так же Aquabyte создает аппаратное обеспечение машинного зрения и программное обеспечение для анализа данных, представляя модель на основе подписки, которая уводит отрасль от сенсорных систем с дополнительными затратами к более знакомой Bay Area модели программного обеспечения как -услуга.
Корм
Корма — это основные операционные расходы для рыбоводов, которые варьируются от примерно 50% до 90% на определенных рынках и в зависимости от вида. Корм для аквакультуры представляет собой смесь различных масел, жиров, витаминов, белков, углеводов и многого другого, опять же в зависимости от вида.
Традиционно источниками белка для кормов для аквакультуры являются пойманная рыба (которая также содержит в рецепте рыбий жир, рыбную муку и другие питательные вещества) и соевые бобы или аналогичные богатые белком сельскохозяйственные культуры.Это приводит к одной из проблем, когда до 5 фунтов дикой рыбы используется для производства 1 фунта выращенной рыбы. Поэтому ищутся альтернативные и более устойчивые источники белка, чтобы удовлетворить растущий спрос на белок из более устойчивых источников.
Вот несколько примеров нововведений в этой области:
Другие области инноваций
Приведенные выше решения охватывают некоторые инновации в аквакультуре. Дополнительные области включают автоматизацию, переработку рыбы, выбор видов и увеличение разнообразия, а также подготовку, упаковку и отгрузку морепродуктов.