CN113170758A - 一种基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统 - Google Patents

一种基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113170758A
CN113170758A CN202110428548.6A CN202110428548A CN113170758A CN 113170758 A CN113170758 A CN 113170758A CN 202110428548 A CN202110428548 A CN 202110428548A CN 113170758 A CN113170758 A CN 113170758A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fish
culture pond
flow
variable
water
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110428548.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113170758B (zh
Inventor
叶章颖
肖润国
赵建
朋泽群
文彦慈
朱松明
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang University ZJU
Original Assignee
Zhejiang University ZJU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang University ZJU filed Critical Zhejiang University ZJU
Priority to CN202110428548.6A priority Critical patent/CN113170758B/zh
Publication of CN113170758A publication Critical patent/CN113170758A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113170758B publication Critical patent/CN113170758B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01KANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K63/00Receptacles for live fish, e.g. aquaria; Terraria
    • A01K63/04Arrangements for treating water specially adapted to receptacles for live fish
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01KANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K63/00Receptacles for live fish, e.g. aquaria; Terraria
    • A01K63/04Arrangements for treating water specially adapted to receptacles for live fish
    • A01K63/047Liquid pumps for aquaria
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/28Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Farming Of Fish And Shellfish (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统,系统包括循环水养殖池、循环水处理系统、投饲机、高清摄像头、变频水泵、计算机、PLC控制器等;该系统主要利用机器视觉技术与计算流体力学模拟技术对养殖池底部污泥排放进行分析和评估,以此制定变速流策略。本发明的装置结构简单,方法精准简便,本发明的智能变速流系统适合于循环水养殖模式,能有效的解决现有循环水养殖系统中的底部污泥难以排出,存在水流死区,造成水质变差,影响鱼的生长福利等问题。

Description

一种基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统
技术领域
本发明属于工厂化循环水水产养殖流速控制领域,涉及一种基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统,尤其涉及一种融合鱼群行为和底部排污特性的高密度循环水养殖中变速流智能控制系统。
背景技术
工厂化循环水养殖是一种具有效益高、密度高、用水少等特点的养殖方式,逐步被人们所接受和越来越多的被应用到生产实践中去。循环水养殖关键是保证养殖池良好的水质,好的水质对养殖生物的健康有着重要的作用。而有效的清除以残饵、粪便等为主要成分的养殖池底污泥,是保障养殖水质的核心。底泥排污效率与池内流场特性直接相关。流速和鱼群行为对流场特性的影响显著,与养殖池系统的底部排污效率密不可分。高流速有利于保持良好的水质状况,但水泵会处于高速运转状态,增加了系统能耗,不利于节省成本;低流速可以降低系统能耗,但颗粒物的排出速率也随之变慢,导致养殖水质恶化,养殖池底部出现污泥堆积,从而不利于鱼的生长。此外,鱼群可以增加流场扰动,促进底部颗粒物的再悬浮,减少池中死水区的污物聚集。然而目前循环水养殖系统通常采用额定速率的循环水策略,并没有考虑鱼群行为对底部排污的影响,鱼群行为对流场影响和流速确定的研究应用也比较少。
基于以上问题,本发明提出的是一种基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统,通过计算机视觉技术,实时获取鱼群的行为和生长状况,并将此与底部污泥的物理参数和养殖池底部排污特性结合,利用计算流体力学(CFD)技术进行池内流场分布和排污效果的仿真分析,以模拟结果为依据调控流速,从而在满足底部排污的基础上,达到经济节能,创造适合鱼群生长环境的目的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统,该系统可基于鱼群行为和底部排污特性实现变速流智能精准控制,具体是根据养殖池中游泳型鱼类在时间和空间上的变化特征和养殖池底的污泥状态,运用机器视觉和计算流体力学技术进行实时分析,自动调整变频水泵的转速,改变当前变速流方式,从而实现排污效果-能耗经济双赢,为循环水养殖的底部排污提供良好的参考和技术支撑。
本发明采用的技术方案如下:
一种基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统,包括循环水养殖池、循环水处理系统、投饲机、高清防水摄像头、计算机、PLC控制器、变频水泵;所述投饲机用于向养殖池内投饲,所述摄像头安装于养殖池正上方,摄像头、计算机、PLC控制器、变频水泵依次相连,所述的变频水泵安装于循环水处理系统中。变频水泵与养殖池通过管道连接,养殖池的水不断抽入循环水处理系统中,经去除颗粒物并降解有机质处理后再注入养殖池内。
所述系统通过计算机视觉技术实时获取鱼群的行为和生长状况,并将此与养殖池内底部污泥的物理参数和养殖池底部排污特性结合,利用计算流体力学CFD模型进行池内流场分布和排污效果的仿真分析,以模拟结果为依据调控循环水养殖池中循环水的流速。对流速的调控分为投喂前和投喂后两个阶段。投喂前通过计算机视觉系统获取鱼群游泳和底部污泥状态并将其作为PLC的模拟输入,PLC依据当前获取的状态信息修正已有的CFD模型,更新计算域,改变已有的边界条件和控制参数,对该状态下的养殖池内流场分布和排水口处平均固相分布等进行数值模拟,根据拟合效果调整变频水泵的转速,改变当前变速流策略;投喂后在鱼群游泳和底部污泥状态评估基础上,PLC依据当前获取的投喂饲料质量和粒径等物理参数以及鱼群的摄食规律模型,运用固—液两相流模型进行数值模拟,根据颗粒迹线等仿真结果,改变变频水泵的转速,调整当前变速流策略。
具体控制方法包括如下步骤:
在投喂前的阶段:
1)养殖池上方的高清摄像机将实时拍摄画面传输至计算机;
2)控制中心将当前画面由RGB色彩模型转换至YCrCb色彩模型,继而在YCrCb色彩模型利用深度学习算法实现当前画面下的养殖对象的像素级分割,获得鱼群在养殖池中的空间分布位置、鱼类游泳的运动形态;
3)由获取的鱼类实时游泳形态,得到鱼体的摆动规律(鱼体质心的运动规律)的运动模式:
Figure BDA0003030532080000031
其中ai(x,t)是t时刻位于x坐标处鱼的尾部摆幅,l代表鱼体长度,可以通过高清防水摄像头拍照后图像识别处理得到。ω是鱼尾的摆动频率,θ0是零时刻鱼尾的摆动角度,k为考虑鱼体前进游动引入的修正因子,其定义为:
Figure BDA0003030532080000032
其中u、v是鱼体在水平面内x、y两个方向上的速度分量;可以通过高清防水摄像头高速摄像后图像识别获得。
4)基于鱼类摆动规律的运动模式,得到鱼体和周围水流的相互作用力模型:
Figure BDA0003030532080000033
Figure BDA0003030532080000034
其中F是作用在鱼身上的流体作用力,r是鱼体质心的位置,M是鱼体质量。Fx,Fy,Fz分别是作用在鱼体表面力在x、y、z方向上的三个分量,根据鱼在游动过程中主要受到的三种力:推力Ft、压差阻力Fp、和摩擦力Ff求和得到;
5)基于机器视觉获得的鱼群空间分布位置,更新计算流体力学进行仿真模拟的区域,即确定需要进行数值模拟的养殖池空间范围;
6)将鱼类对水体的扰动视为水流动力,促进底部排污的驱动源,基于鱼体和周围水流的相互作用力模型,更新计算流体力学的仿真模型,调整湍流强度I、湍动能k、湍动耗散率ε等湍流参数;
上述5)、6)中的更新主要是通过调整软件中的参数,使模型与机器视觉检测的养殖池内实时状态更为相符,具体的调整方式可以根据实际情况进行自行控制;
7)利用计算流体力学(CFD)技术进行养殖池内流场分布和排污效果的仿真分析,其中采用有限体积法对控制方程中的瞬态项、对流项、扩散项和源项进行离散,采用欧拉全隐格式对时间项进行离散;
Figure BDA0003030532080000035
其中
Figure BDA0003030532080000041
Figure BDA0003030532080000042
Figure BDA0003030532080000043
在上述方程中,β是伪压缩系数,p为压强,u、v、w是笛卡尔坐标系下x,y,z方向上的速度分量,t是物理时间,τ是虚拟时间。Re是雷诺数,νt是湍流的涡黏性系数,q是虚拟时间的内迭代所需的瞬态项参数。
8)根据模拟结果确定养殖池内的水流死区占比η和排污率φ;
Figure BDA0003030532080000044
Figure BDA0003030532080000045
其中,Vwt是t时刻水流死区体积,Vw0是初始时刻水流死区体积,mt是t时刻底部污泥质量,m0是初始时刻底部污泥质量。
9)当η大于设定的阈值10%或φ低于设定的阈值70%时,计算机经PLC控制三相水泵改变其转速,直到重新模拟结果的η或φ符合要求;反之,则保持原流速。
在投喂后的阶段:
1)同投喂前操作的1)~6)步骤;
2)根据投喂饲料的质量、密度和粒径等物理参数,对计算流体力学的仿真模型进行修改。使用多相流模型分析未被鱼类摄食的饲料在养殖池中的运动迹线,计算获得将余饵在养殖池中完全排空所需要的时间t;
Figure BDA0003030532080000046
其中a是与雷诺数、湍流状态有关的常数,取值范围0.5~2,h是养殖池的水面高度,V是养殖池内水流的平均切向速度;ξ是阻力系数,通过雷诺数Re计算获得:ξ=b(Re)-n,根据流场状态不同,常数b取值范围0.4~20,常数n取值范围0~1,ρ为水的密度,ρs为底部污泥密度,R为养殖池半径,d为底部污泥的平均粒径;
3)t时间内,计算机经PLC控制三相水泵增加转速(通常可设为增加10%),水流速度增大;t时间后,恢复原流速。
本发明的有益效果是:
本发明的基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统控制方式简便,智能化水平高,能够高效地实现养殖池底污泥的去除。不但可以利用计算流体力学精准模拟养殖池内流场和污泥的分布状态,与实际测量数据相比成本低、效率高、数据结果完整、结果可视化强,而且能够与机器视觉相结合,判定鱼群行为在时间/空间上的变化特征,在此基础上动态调控当前流速,在节能减排的基础上,改善鱼的生长环境,促进鱼的生长。
附图说明
图1是应用于循环水的基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统结构示意图。
图中:1-循环水养殖池;2-循环水处理系统;3-投饲机;4-高清防水摄像头;5-计算机;6-PLC控制器;7-变频水泵;
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
参照图1,是本发明的基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统,包括循环水养殖池1、循环水处理系统2、投饲机3、高清防水摄像头4、计算机5、PLC控制器6、变频水泵7;
循环水养殖池1的外部安装有循环水处理系统2,循环水处理系统2将养殖废水经过过滤,杀菌、增氧等一系列操作后输送给循环水养殖池1,极大地提高了水资源的利用率;
投饲机3和高清防水摄像头4均安装在循环水养殖池1的中间正上方,且投饲机3和高清防水摄像头4均与计算机5相连;摄像头的安装位置可以保证摄像头可以拍摄到整个投饲区域;
PLC控制器6的输入端与计算机5相连,输出端与变频水泵7相连;
高清防水投影头4拍到的图像数据传输给计算机5,计算机5首先利用图像处理技术分析出鱼的空间分布和游泳特征,并且确定底部污泥和养殖池内饲料等颗粒物的状态。在此基础上确定计算流体力学拟合的计算域、边界条件和控制参数,使用CFD软件分析出实时流场分布,与提前设定的阈值对比,一方面将处理结果传送至PLC控制器6,用于变频水泵7的转速,另一方面可以将仿真云图呈现在显示屏上,更加直观。
应用上述系统进行变速流控制如下步骤:
在投喂前的阶段:
1)养殖池上方的高清摄像机将实时拍摄画面传输至计算机;
2)控制中心将当前画面由RGB色彩模型转换至YCrCb色彩模型,继而在YCrCb色彩模型利用深度学习算法实现当前画面下的养殖对象的像素级分割,获得鱼群在养殖池中的空间分布位置、鱼类游泳的运动形态;
3)由获取的鱼类实时游泳形态,得到鱼体的摆动规律(鱼体质心的运动规律)的运动模式:
Figure BDA0003030532080000061
其中ai(x,t)是t时刻位于x坐标处鱼的尾部摆幅,l代表鱼体长度,可以通过高清防水摄像头(4)拍照后图像识别处理得到。ω是鱼尾的摆动频率,θ0是零时刻鱼尾的摆动角度,k为考虑鱼体前进游动引入的修正因子,其定义为:
Figure BDA0003030532080000062
其中u、v是鱼体在水平面内x、y两个方向上的速度分量;可以通过高清防水摄像头4高速摄像后图像识别处理获得。
4)基于鱼类摆动规律的运动模式,得到鱼体和周围水流的相互作用力模型:
Figure BDA0003030532080000063
Figure BDA0003030532080000064
其中F是作用在鱼身上的流体作用力,r是鱼体质心的位置,M是鱼体质量。Fx,Fy,Fz分别是作用在鱼体表面力在x、y、z方向上的三个分量,根据鱼在游动过程中主要受到的三种力:推力Ft、压差阻力Fp、和摩擦力Ff求和得到;
5)基于机器视觉获得的鱼群空间分布位置,更新计算流体力学进行仿真模拟的区域,即确定需要进行数值模拟的养殖池空间范围;
6)将鱼类对水体的扰动视为水流动力,促进底部排污的驱动源,基于鱼体和周围水流的相互作用力模型,更新计算流体力学的仿真模型,调整湍流强度I、湍动能k、湍动耗散率ε等湍流参数;
7)利用计算流体力学(CFD)技术进行养殖池内流场分布和排污效果的仿真分析,其中采用有限体积法对控制方程中的瞬态项、对流项、扩散项和源项进行离散,采用欧拉全隐格式对时间项进行离散;
Figure BDA0003030532080000071
其中
Figure BDA0003030532080000072
Figure BDA0003030532080000073
Figure BDA0003030532080000074
在上述方程中,β是伪压缩系数,p为压强,u、v、w是笛卡尔坐标系下x,y,z方向上的速度分量,t是物理时间,τ是虚拟时间。Re是雷诺数,νt是湍流的涡黏性系数,q是虚拟时间的内迭代所需的瞬态项参数。
8)根据模拟结果确定养殖池内的水流死区占比η和排污率φ;
Figure BDA0003030532080000075
Figure BDA0003030532080000076
其中,Vwt是t时刻水流死区体积,Vw0是初始时刻水流死区体积,mt是t时刻底部污泥质量,m0是初始时刻底部污泥质量。
9)当η大于设定的阈值10%或φ低于设定的阈值70%时,计算机经PLC控制三相水泵改变其转速,直到重新模拟结果的η或φ符合要求;反之,则保持原流速。
在投喂后的阶段:
1)同投喂前操作的1)~6)步骤;
2)根据投喂饲料的质量、密度和粒径等物理参数,对计算流体力学的仿真模型进行修改。使用多相流模型分析未被鱼类摄食的饲料在养殖池中的运动迹线,计算获得将余饵在养殖池中完全排空所需要的时间t;
Figure BDA0003030532080000081
其中a是与雷诺数、湍流状态有关的常数,取值范围0.5~2,h是养殖池的水面高度,V是养殖池内水流的平均切向速度;ξ是阻力系数,通过雷诺数Re计算获得:ξ=b(Re)-n,根据流场状态不同,常数b取值范围0.4~20,常数n取值范围0~1,ρ为水的密度,ρs为底部污泥密度,R为养殖池半径,d为底部污泥的平均粒径;
3)t时间内,计算机经PLC控制三相水泵增加转速,水流速度增大;t时间后,恢复原流速。
本发明的装置结构简单,方法精准简便,本发明的智能变速流系统适合于循环水养殖模式,能有效的解决现有循环水养殖系统中的底部污泥难以排出,存在水流死区,造成水质变差,影响鱼的生长福利等问题。
以上公开的仅为本发明的具体实施例,但本发明并非局限于此,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明的前提下,做出的变形应视为属于本发明保护范围。

Claims (5)

1.一种基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统,其特征在于,包括循环水养殖池(1)、投饲机(3)、高清防水摄像头(4)、计算机(5)、PLC控制器(6)、变频水泵(7);循环水养殖池(1)的外部安装有循环水处理系统(2);
投饲机(3)安装在循环水养殖池(1)的正上方,且投饲机(3)与计算机(5)的输入端相连;
高清防水摄像头(4)安装在循环水养殖池(1)的正上方,且高清防水摄像头(4)与计算机(5)相连;
PLC控制器(6)的输入端与计算机(5)相连,输出端与变频水泵(7)相连,变频水泵(7)用于控制循环水流速。
2.一种基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统,其特征在于,所述系统通过计算机视觉技术实时获取鱼群的行为和生长状况,并将此与养殖池内底部污泥的物理参数和养殖池底部排污特性结合,利用计算流体力学CFD模型进行池内流场分布和排污效果的仿真分析,以模拟结果为依据调控循环水养殖池中循环水的流速。
3.根据权利要求2所述的基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统,其特征在于,对流速的调控分为投喂前和投喂后两个阶段:投喂前通过计算机视觉系统获取鱼群游泳和底部污泥状态并将其作为PLC的模拟输入,PLC依据当前获取的状态信息修正CFD模型,更新计算域,改变已有的边界条件和控制参数,对该状态下的养殖池内流场分布和排水口处平均固相分布进行数值模拟,根据拟合效果调整变频水泵的转速,改变当前变速流策略;投喂后在鱼群游泳和底部污泥状态评估基础上,PLC依据当前获取的投喂饲料物理参数以及鱼群的摄食规律模型,运用固—液两相流模型进行数值模拟,根据仿真结果,改变变频水泵的转速,调整当前变速流策略。
4.根据权利要求3所述的基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统,其特征在于,
在投喂前的阶段:
1)计算机视觉系统将实时拍摄的养殖池画面传输至计算机控制中心;
2)控制中心将当前画面由RGB色彩模型转换至YCrCb色彩模型,继而在YCrCb色彩模型利用深度学习算法实现当前画面下的养殖对象的像素级分割,获得鱼群在养殖池中的空间分布位置、鱼类游泳的运动形态;
3)由获取的鱼类实时游泳形态,得到鱼体的摆动规律即鱼体质心运动规律的运动模式:
Figure FDA0003030532070000021
其中ai(x,t)是t时刻位于x坐标处鱼的尾部摆幅,l代表鱼体长度,ω是鱼尾的摆动频率,θ0是零时刻鱼尾的摆动角度,k为考虑鱼体前进游动引入的修正因子,其定义为:
Figure FDA0003030532070000022
其中u、v是鱼体在水平面内x、y两个方向上的速度分量;
4)基于鱼类摆动规律的运动模式,得到鱼体和周围水流的相互作用力模型:
Figure FDA0003030532070000023
Figure FDA0003030532070000024
其中F是作用在鱼身上的流体作用力,r是鱼体质心的位置,M是鱼体质量;Fx,Fy,Fz分别是作用在鱼体表面力在x、y、z方向上的三个分量,根据鱼在游动过程中主要受到的三种力:推力Ft、压差阻力Fp、和摩擦力Ff求和得到;
5)基于鱼群空间分布位置,更新计算流体力学进行仿真模拟的区域,即确定需要进行数值模拟的养殖池空间范围;
6)将鱼类对水体的扰动视为水流动力,促进底部排污的驱动源,基于鱼体和周围水流的相互作用力模型,更新计算流体力学的仿真模型,调整湍流参数,包括湍流强度I、湍动能k、湍动耗散率ε;
7)利用计算流体力学CFD模型进行养殖池内流场分布和排污效果的仿真分析,其中采用有限体积法对控制方程中的瞬态项、对流项、扩散项和源项进行离散,采用欧拉全隐格式对时间项进行离散;
Figure FDA0003030532070000025
其中
Figure FDA0003030532070000031
Figure FDA0003030532070000032
Figure FDA0003030532070000033
在上述方程中,β是伪压缩系数,p为压强,u、v、w是笛卡尔坐标系下x,y,z方向上的速度分量,t是物理时间,τ是虚拟时间;Re是雷诺数,νt是湍流的涡黏性系数,q是虚拟时间的内迭代所需的瞬态项参数;
8)根据模拟结果确定养殖池内的水流死区占比η和排污率φ;
Figure FDA0003030532070000034
Figure FDA0003030532070000035
其中,Vwt是t时刻水流死区体积,Vw0是初始时刻水流死区体积,mt是t时刻底部污泥质量,m0是初始时刻底部污泥质量;
9)当η大于设定的阈值10%或φ低于设定的阈值70%时,计算机经PLC控制变频水泵改变其转速,直到重新模拟结果的η或φ符合要求;反之,则保持原流速。
5.根据权利要求3所述的基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统,其特征在于,
在投喂后的阶段:
1)首先由计算机视觉系统实时拍摄的养殖池画面,由计算机控制中心更新计算流体力学进行仿真模拟的区域,并更新计算流体力学的仿真模型,具体操作与投喂前阶段中相同;
2)根据投喂饲料的质量、密度和粒径物理参数,对计算流体力学的仿真模型进行修改;使用多相流模型分析未被鱼类摄食的饲料在养殖池中的运动迹线,计算获得将余饵在养殖池中完全排空所需要的时间t;
Figure FDA0003030532070000041
其中a是与雷诺数、湍流状态有关的常数,取值范围0.5~2,h是养殖池的水面高度,V是养殖池内水流的平均切向速度;ξ是阻力系数,通过雷诺数Re计算获得:ξ=b(Re)-n,根据流场状态不同,常数b取值范围0.4~20,常数n取值范围0~1,ρ为水的密度,ρs为底部污泥密度,R为养殖池半径,d为底部污泥的平均粒径;
3)在t时间内,计算机经PLC控制变频水泵转速增加10%,水流速度增大;t时间后,恢复原流速。
CN202110428548.6A 2021-04-21 2021-04-21 一种基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统 Active CN113170758B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110428548.6A CN113170758B (zh) 2021-04-21 2021-04-21 一种基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110428548.6A CN113170758B (zh) 2021-04-21 2021-04-21 一种基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113170758A true CN113170758A (zh) 2021-07-27
CN113170758B CN113170758B (zh) 2022-05-03

Family

ID=76923903

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110428548.6A Active CN113170758B (zh) 2021-04-21 2021-04-21 一种基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113170758B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113973765A (zh) * 2021-09-30 2022-01-28 珠海市现代农业发展中心(珠海市金湾区台湾农民创业园管理委员会、珠海市农渔业科研与推广中心) 一种基于物联网的新对虾养殖模拟装置及模拟方法
CN114793958A (zh) * 2022-04-25 2022-07-29 浙江省舟山市水产研究所 一种测定大黄鱼流速的装置及方法
CN114847209A (zh) * 2022-04-14 2022-08-05 华中农业大学 一种基于多因子综合控制的鱼类智能投喂方法及系统
CN117215218A (zh) * 2023-08-22 2023-12-12 佛山市南海区杰大饲料有限公司 一种鱼类循环水养殖池的动态排污的控制方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4819581A (en) * 1987-09-14 1989-04-11 Lakey Sr Robert W Method of inducing feeding behavior in fish
CN104317241A (zh) * 2014-10-29 2015-01-28 浙江大学 用于循环水养殖的变速流智能水质控制系统
CN104621021A (zh) * 2015-03-05 2015-05-20 浙江大学 基于计算机视觉技术的鱼类摄食节律自动检测装置及方法
CN106614243A (zh) * 2016-09-13 2017-05-10 浙江大学 一种用于池塘循环流水养殖的高效集污和智能投饲系统
CN110915749A (zh) * 2019-12-23 2020-03-27 广州观星农业科技有限公司 利用水体动力学高效集污的方法
CN111165414A (zh) * 2020-01-15 2020-05-19 浙江大学 一种基于光-声耦合技术的游泳型鱼类自适应投喂装置及方法
CN111443744A (zh) * 2020-04-17 2020-07-24 浙江大学 基于鱼群行为和排氨规律反馈的循环水养殖变速流智能控制系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4819581A (en) * 1987-09-14 1989-04-11 Lakey Sr Robert W Method of inducing feeding behavior in fish
CN104317241A (zh) * 2014-10-29 2015-01-28 浙江大学 用于循环水养殖的变速流智能水质控制系统
CN104621021A (zh) * 2015-03-05 2015-05-20 浙江大学 基于计算机视觉技术的鱼类摄食节律自动检测装置及方法
CN106614243A (zh) * 2016-09-13 2017-05-10 浙江大学 一种用于池塘循环流水养殖的高效集污和智能投饲系统
CN110915749A (zh) * 2019-12-23 2020-03-27 广州观星农业科技有限公司 利用水体动力学高效集污的方法
CN111165414A (zh) * 2020-01-15 2020-05-19 浙江大学 一种基于光-声耦合技术的游泳型鱼类自适应投喂装置及方法
CN111443744A (zh) * 2020-04-17 2020-07-24 浙江大学 基于鱼群行为和排氨规律反馈的循环水养殖变速流智能控制系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
沈加正: "海水循环水养殖系统中生物膜生长调控与水体循环优化研究", 《中国博士学位论文全文数据库(电子期刊)》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113973765A (zh) * 2021-09-30 2022-01-28 珠海市现代农业发展中心(珠海市金湾区台湾农民创业园管理委员会、珠海市农渔业科研与推广中心) 一种基于物联网的新对虾养殖模拟装置及模拟方法
CN113973765B (zh) * 2021-09-30 2023-08-04 珠海市现代农业发展中心(珠海市金湾区台湾农民创业园管理委员会、珠海市农渔业科研与推广中心) 一种基于物联网的新对虾养殖模拟装置及模拟方法
CN114847209A (zh) * 2022-04-14 2022-08-05 华中农业大学 一种基于多因子综合控制的鱼类智能投喂方法及系统
CN114793958A (zh) * 2022-04-25 2022-07-29 浙江省舟山市水产研究所 一种测定大黄鱼流速的装置及方法
CN114793958B (zh) * 2022-04-25 2023-02-21 浙江省舟山市水产研究所 一种测定大黄鱼流速的装置及方法
CN117215218A (zh) * 2023-08-22 2023-12-12 佛山市南海区杰大饲料有限公司 一种鱼类循环水养殖池的动态排污的控制方法
CN117215218B (zh) * 2023-08-22 2024-02-13 佛山市南海区杰大饲料有限公司 一种鱼类循环水养殖池的动态排污的控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113170758B (zh) 2022-05-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113170758B (zh) 一种基于鱼群行为和底部排污特性的变速流智能控制系统
CN111443744B (zh) 基于鱼群行为和排氨规律反馈的循环水养殖变速流智能控制系统
CN110074030B (zh) 一种融合机器视觉与红外检测技术的反馈式池塘循环水智能投饲系统
CN112400773B (zh) 一种基于机器视觉技术的温室鱼苗智能投饲装置及方法
Carlson et al. Escaping the flow: boundary layer use by the darter Etheostoma tetrazonum (Percidae) during benthic station holding
Tang et al. An improved YOLOv3 algorithm to detect molting in swimming crabs against a complex background
CN113749030B (zh) 一种适用于循环水养殖模式的鱼类福利化自适应投饲系统
Sung et al. Automatic grader for flatfishes using machine vision
CN114627554A (zh) 一种水产品自动化养殖投饲集中管理方法及系统
Hu et al. Detection of residual feed in aquaculture using YOLO and Mask RCNN
Baddoo et al. Exact solutions for ground effect
Zang et al. Artistic preprocessing for painterly rendering and image stylization
Klotsman et al. Animation of flocks flying in line formations
Zhang et al. An information-theoretic study of fish swimming in the wake of a pitching airfoil
CN112907503B (zh) 基于自适应卷积神经网络的南美白对虾品质检测方法
CN109285171A (zh) 一种绝缘子憎水性图像分割装置及方法
CN115049692B (zh) 模拟自然生态的海洋水产养殖光照智能调节方法及系统
CN116050304B (zh) 一种智能鱼流场模拟控制方法、系统、设备及存储介质
CN116027835B (zh) 一种高速增氧机控制方法及控制系统
CN115594293B (zh) 一种城市污水处理用曝气系统及控制方法
Ishiwaka et al. DeepFoids: Adaptive Bio-Inspired Fish Simulation with Deep Reinforcement Learning.
CN111275269A (zh) 一种基于养殖鱼异常行为的在线水质溶解氧变化预测方法
Wu et al. Image Recognition Technology and Development of YOLO Algorithm
Zhou et al. An automated lightweight approach for detecting dead fish in a recirculating aquaculture system
Weihs Body section variations in sharks: an adaptation for efficient swimming

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant