CN115119775B - 一种基于大数据的智能化多层立体肉鸭养殖系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的智能化多层立体肉鸭养殖系统，包括环境监测模块、粪污清洁模块和健康监测模块，所述环境监测模块用于对养殖场的环境实时监测，所述粪污清洁模块用于对养殖场内产生的粪污进行智能清洁，所述健康监测模块用于对养殖场内肉鸭的健康状况进行监测，所述环境监测模块包括传感器分布单元、信息采集模块、数据融合模块和环境调控模块，所述粪污清洁模块包括粪污环境调节模块、粪污量预测单元、自动清洁模块和粪污利用模块，所述粪污环境调节模块包括风机调节模块，所述健康监测模块包括RFID标记单元、健康确认模块和健康管理模块，本发明，具有智能化环境控制和高效养殖的特点。

Description

一种基于大数据的智能化多层立体肉鸭养殖系统

技术领域

本发明涉及禽畜养殖技术领域，具体为一种基于大数据的智能化多层立体肉鸭养殖系统。

背景技术

在家禽养殖行业，蛋鸡、肉鸽、肉种鸡立体笼养已经不是新鲜事物，但是肉鸭立体养殖是当前最新的模式和技术，不同地域气候环境差别较大，各地肉鸭养殖在不同日龄、不同季节对温度、湿度和通风的要求存在差异；近年来，我国肉鸭养殖规模不断扩大，鸭粪及废物持续增加，未经处理的废弃物直接或间接排入江河湖海，引发水污染、空气污染等一系列环境问题。因此，设计智能化环境控制和高效养殖的一种基于大数据的智能化多层立体肉鸭养殖系统是很有必要的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的智能化多层立体肉鸭养殖系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的智能化多层立体肉鸭养殖系统，包括环境监测模块、粪污清洁模块和健康监测模块，所述环境监测模块用于对养殖场的环境实时监测，所述粪污清洁模块用于对养殖场内产生的粪污进行智能清洁，所述健康监测模块用于对养殖场内肉鸭的健康状况进行监测，所述粪污清洁模块与环境监测模块电连接。

根据上述技术方案，所述环境监测模块包括传感器分布单元、信息采集模块、数据融合模块和环境调控模块，所述传感器分布单元适用于肉鸭养殖场环境下，构建传感器位置架构并拟合记录相对位置度，所述信息采集单元用于采集养殖场内环境数据信息，所述数据融合模块用于将各项环境参数数据进行融合，所述环境调控模块用于根据环境变化进行实时调控，所述信息采集模块与传感器分布单元电连接，所述环境调控模块与数据融合模块电连接。

根据上述技术方案，粪污清洁模块包括粪污环境调节模块、粪污量预测单元、自动清洁模块和粪污利用模块，所述粪污环境调节模块用于根据当前环境内因粪污造成的环境变化进行调节，所述粪污量预测单元用于对养殖场内的粪污量进行预测，所述自动清洁模块用于对养殖场进行自动清洁，所述粪污利用模块用于将产生的粪污经过处理后二次利用，所述粪污量预测单元与信息采集单元电连接；

所述粪污环境调节模块包括风机调节模块，所述风机调节模块用于根据空气二氧化碳和氨气含量的严重程度对风机进行控制调节空气环境，所述风机调节模块与浊度采集单元电连接。

根据上述技术方案，健康监测模块包括RFID标记单元、健康确认模块和健康管理模块，所述RFID标记单元用于对每只肉鸭在进入养殖场后进行RFID标签标记，所述健康确认模块用于确认肉鸭的生长状态，所述健康管理模块用于对生长状况有问题的肉鸭进行健康管理，所述健康管理模块与健康确认模块电连接；

所述健康确认模块包括分布式感应单元、视频监控模块和温度对比模块，所述分布式感应单元用于在多层立体养殖设备底部放置分布式感应器，所述视频监控模块用于对每片区域的肉鸭进行实时监控，所述温度对比模块用于判断肉鸭体温是否正常。

根据上述技术方案，所述环境监测模块的运行方法主要包括以下步骤：

步骤A1：利用垂直分布和水平分布原则，构建传感器位置架构模型，并在模型内等量分布采集节点，在各节点放置温湿度传感器、光照强度传感器、二氧化碳传感器、硫化氢传感器和氨气传感器，并拟合记录相对位置度；

步骤A2：采集养殖场内环境的传感器参数，并进行数据处理和打包，并将打包好的数据帧发送至数据库中；

步骤A3：获取数据库采集数据并进行多数据融合；

步骤A4：对各类环境参数设置阈值，环境监测模块将实时环境参数与用户设置的阈值进行对比，如果超出阈值范围将会在第一时间触发消息推送通知用户，并关联各设备及时自动调整；

步骤A5：系统保存每次数据记录，用户可随时获取想要查看的环境参数数据，并可通过曲线图进行展示。

根据上述技术方案，所述步骤A3进一步包括以下步骤：

步骤A31：数据库汇集各节点传感器采集到的数据，按照传感器类别进行分类，设置各传感器的测量值分别为：x₁、x₂…x_n；

步骤A32：对每个传感器数据进行计算，得到其均值和方差，带入相关权值计算公式，得到每个传感器参数所对应的权值，设置各传感器的权重分别为：k₁、k₂…k_n；

步骤A33：具体加权因子计算公式为：

步骤A34：为每个传感器分配对应权值，通过自适应加权融合算法得到相应融合结果，最终数据融合计算公式为：

根据上述技术方案，所述粪污清洁模块的运行方法主要包括以下步骤：

步骤B1：通过信息采集模块获取养殖场内二氧化碳和氨气含量，分别在养殖场墙体和输送带一侧安装抽风机；

步骤B2：随着室内二氧化碳和氨气含量增加，达到设定上限阈值后，离心风机和轴流风机开始启动，将两处气体汇集于一处，运送到室外的收集点，排除浊气后，当浓度低于下限阈值后，风机停转；

步骤B3：实时获取信息采集模块的氨气浓度数值C，每次喂食时间内的采食量S、养殖场内的肉鸭数量N以及上一次清理的粪污量Q_t-1，以此进行此次粪污量的预测；

步骤B4：设置粪污清理阈值，并根据预测结果当粪污量到达阈值后，开启自动清粪功能，启动输送带，将产生的粪污传输至清洁小车，运输至外部集中处理点；

步骤B5：集中处理点将粪污经过处理后进行二次利用。

根据上述技术方案，所述步骤B3具体为：设置环境监测固定时间间隔为X，根据采集的氨气浓度值得到氨气增量ΔC，并计算时间间隔内的氨气排放速率V；所述采食量根据每次投放的食物量和剩下的食物量差值得到；所述预测粪污量具体为：

根据上述技术方案，所述健康监测模块的运行方法主要包括以下步骤：

步骤C1：在肉鸭进入养殖场后，对其进行RFID标签标记；

步骤C2：根据肉鸭的体重和体温对其身体健康状况进行监测；

步骤C3：将健康结果异常的肉鸭信息反馈至用户，用户通过视频获取标签信息，将有问题的肉鸭与健康肉鸭分笼养殖，并及时采取治疗措施。

根据上述技术方案，所述步骤C2进一步包括以下步骤：

步骤C21：在多层立体养殖中心的鸭笼底部根据分布采样原则，平均分成若干区域装置分布式感应器；

步骤C22：在每个鸭笼内部安装视频监控设备，根据监控画面内的标签快速找到目标肉鸭；

步骤C23：用户输入正常生长的肉鸭体重范围，分布式感应器在感应到肉鸭体重低于异常值时向用户发出异常提醒，同时监控捕捉分布式感应对应的肉鸭标签，并观察期行动是否异常；

步骤C24：系统通过标签获取该肉鸭体温数值，判断是否处于用户设定的正常体温范围，若体温体重同时处于异常范围值，立即向用户发出预警，并将检测到的信息反馈至用户。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过设置有环境监测模块、粪污清洁模块和健康监测模块，实时监测养殖场内环境数值，并根据数值的变化自动调节环境，对养殖场内产生的粪污进行智能清洁，在达到一定量之后及时自动处理，避免由粪污产生的氨气浓度过大影响肉鸭的正常生长，且对其二次利用于农田，避免造成环境污染，根据肉鸭的体重和体温对其健康状况实时监测，在异常情况下及时与正常肉鸭进行分离，防止病原微生物在养殖场间广泛存在和传播，是养殖场的养殖效率和养殖量最大化。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明的系统模块组成示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于大数据的智能化多层立体肉鸭养殖系统，包括环境监测模块、粪污清洁模块和健康监测模块，环境监测模块用于对养殖场的环境实时监测，粪污清洁模块用于对养殖场内产生的粪污进行智能清洁，健康监测模块用于对养殖场内肉鸭的健康状况进行监测，粪污清洁模块与环境监测模块电连接，通过设置有环境监测模块、粪污清洁模块和健康监测模块，实时监测养殖场内环境数值，并根据数值的变化自动调节环境，对养殖场内产生的粪污进行智能清洁，在达到一定量之后及时自动处理，避免由粪污产生的氨气浓度过大影响肉鸭的正常生长，且对其二次利用于农田，避免造成环境污染，根据肉鸭的体重和体温对其健康状况实时监测，在异常情况下及时与正常肉鸭进行分离，防止病原微生物在养殖场间广泛存在和传播，是养殖场的养殖效率和养殖量最大化。

环境监测模块包括传感器分布单元、信息采集模块、数据融合模块和环境调控模块，传感器分布单元适用于肉鸭养殖场环境下，构建传感器位置架构并拟合记录相对位置度，信息采集单元用于采集养殖场内环境数据信息，数据融合模块用于将各项环境参数数据进行融合，环境调控模块用于根据环境变化进行实时调控，信息采集模块与传感器分布单元电连接，环境调控模块与数据融合模块电连接。

粪污清洁模块包括粪污环境调节模块、粪污量预测单元、自动清洁模块和粪污利用模块，粪污环境调节模块用于根据当前环境内因粪污造成的环境变化进行调节，粪污量预测单元用于对养殖场内的粪污量进行预测，自动清洁模块用于对养殖场进行自动清洁，粪污利用模块用于将产生的粪污经过处理后二次利用，粪污量预测单元与信息采集单元电连接；

粪污环境调节模块包括风机调节模块，风机调节模块用于根据空气二氧化碳和氨气含量的严重程度对风机进行控制调节空气环境，风机调节模块与浊度采集单元电连接。

健康监测模块包括RFID标记单元、健康确认模块和健康管理模块，RFID标记单元用于对每只肉鸭在进入养殖场后进行RFID标签标记，健康确认模块用于确认肉鸭的生长状态，健康管理模块用于对生长状况有问题的肉鸭进行健康管理，健康管理模块与健康确认模块电连接；

健康确认模块包括分布式感应单元、视频监控模块和温度对比模块，分布式感应单元用于在多层立体养殖设备底部放置分布式感应器，视频监控模块用于对每片区域的肉鸭进行实时监控，温度对比模块用于判断肉鸭体温是否正常。

环境监测模块的运行方法主要包括以下步骤：

步骤A1：利用垂直分布和水平分布原则，构建传感器位置架构模型，并在模型内等量分布采集节点，在各节点放置温湿度传感器、光照强度传感器、二氧化碳传感器、硫化氢传感器和氨气传感器，并拟合记录相对位置度；

步骤A2：采集养殖场内环境的传感器参数，并进行数据处理和打包，并将打包好的数据帧发送至数据库中；

步骤A3：获取数据库采集数据并进行多数据融合，首先由于养殖场环境复杂恶劣，容易对传感器造成损坏等情况，从而对传感器采集数据的精度造成影响；其次为了降低成本而采用尽可能性价比高的传感器，这类传感器本身精度就有限，数据在传递的过程中存在丢包、部分缺失等可能性，而数据融合技术可以很大程度地降低上述情况带来的影响，提高监测数据的准确性和容错率；由于采集传感器数据量量庞大，采用数据融合可以大大减少冗余数据和错误数据的传输，从而降低系统能耗，提高网络的生命周期；

步骤A4：对各类环境参数设置阈值，环境监测模块将实时环境参数与用户设置的阈值进行对比，如果超出阈值范围将会在第一时间触发消息推送通知用户，并关联各设备及时自动调整，比如若温度低于阈值下限，则自动打开供暖设备；二氧化碳浓度超过阈值上限，则自动打开换气扇；用户可据此实时查看养殖场内环境状态无需处于环境内，若感觉自动调整不够也可有用户手动调整各环境设备；

步骤A5：系统保存每次数据记录，用户可随时获取想要查看的环境参数数据，并可通过曲线图进行展示，方便用户观察，并对整体养殖场环境有整体的了解，可以为养殖场内的设备管理工作提高参考，历史记录还可以为肉鸭养殖相关学者提供数据支撑，促进我国肉鸭养殖业的发展。

步骤A3进一步包括以下步骤：

步骤A31：数据库汇集各节点传感器采集到的数据，按照传感器类别进行分类，设置各传感器的测量值分别为：x₁、x₂…x_n；

步骤A32：对每个传感器数据进行计算，得到其均值和方差，其对应的方差为δ₁ ²、δ₂ ²…δ_n ²，第n个传感器在第i时刻的测量值记为x_n(i)，带入相关权值计算公式，得到每个传感器参数所对应的权值，设置各传感器的权重分别为：k₁、k₂…k_n，当方差越小时，说明该传感器稳定性越高结果越准确，其对应分配的加权因子就越大；

步骤A33：具体加权因子计算公式为：

δ_min ²为各传感器的最小方差；

步骤A34：为每个传感器分配对应权值，通过自适应加权融合算法得到相应融合结果，最终数据融合计算公式为：

提高监测数据的准确性和容错率。

粪污清洁模块的运行方法主要包括以下步骤：

步骤B1：通过信息采集模块获取养殖场内二氧化碳和氨气含量，分别在养殖场墙体和输送带一侧安装抽风机；

步骤B2：随着室内二氧化碳和氨气含量增加，达到设定上限阈值后，离心风机和轴流风机开始启动，将两处气体汇集于一处，运送到室外的收集点，排除浊气后，当浓度低于下限阈值后，风机停转，长期处于二氧化碳和氨气浓度较高的环境内，二氧化碳和氨气被肉鸭吸入极易产生病害，因此在到达一定浓度后先将其排出，避免因吸入大量二氧化碳和氨气造成肉鸭的病害死亡；

步骤B3：实时获取信息采集模块的氨气浓度数值C，每次喂食时间内的采食量S、养殖场内的肉鸭数量N以及上一次清理的粪污量Q_t-1，以此进行此次粪污量的预测，养殖场内空气质量受粪污影响，由于粪污不断累积致使有害气体不断挥发，如氨气浓度增加，但氨气浓度增加快慢与温湿度、粪污量有关，因此需要确定在氨气浓度增速极大值点的粪污量，此时粪污量较多则说明氨气浓度增加的主要原因为粪污，需适时增加清理次数，改善环境空气，粪污量较少说明粪污量的影响较小，不进行粪污清理，采取其他环控措施；

步骤B4：设置粪污清理阈值，并根据预测结果当粪污量到达阈值后，开启自动清粪功能，启动输送带，将产生的粪污传输至清洁小车，运输至外部集中处理点，实现智能化的环境清理；

步骤B5：集中处理点将粪污经过处理后进行二次利用，在固液分离的前提下，粪便堆肥进行有机肥还田，污水经过厌氧、好氧、深度净化等多级处理，根据农田消纳情况配套污水处理工艺，在满足农田资源化利用的基础上，不能利用的污水满足达标排放。

步骤B3具体为：设置环境监测固定时间间隔为X，根据采集的氨气浓度值得到氨气增量ΔC，并计算时间间隔内的氨气排放速率V，具体为

氨气的排放速率与粪污接触空气的面积相关，室内粪污量越多，氨气浓度释放速度越快；在氨气浓度增速极大值点进行粪污清理能有力打断氨气后续释放，由于在清理过程中粪污表面以下会不断暴露在空气中导致氨气浓度的短期释放，从而带来短期波动，但总体上减少氨气的后续释放总量，从而在一定程度上改善室内环境质量；采食量根据每次投放的食物量和剩下的食物量差值得到，肉鸭总数和投放食物量均为管理人员自行输入；预测粪污量具体为：

粪污量随着氨气浓度、采食量和肉鸭数量的增加而增大，ΔS和ΔN分别为采食量和肉鸭数量与前一天的变化量，变化越小，粪污量的变化就越小。

健康监测模块的运行方法主要包括以下步骤：

步骤C1：在肉鸭进入养殖场后，对其进行RFID标签标记，每只肉鸭都拥有唯一的标签，可及时确定其身份信息，并通过RFID温度标签实时监测每只肉鸭的体温；

步骤C2：根据肉鸭的体重和体温对其身体健康状况进行监测，避免一只肉鸭的健康异常不能及时发现，导致整片区域爆发疫病的严重后果；

步骤C3：将健康结果异常的肉鸭信息反馈至用户，用户通过视频获取标签信息，将有问题的肉鸭与健康肉鸭分笼养殖，并及时采取治疗措施。

步骤C2进一步包括以下步骤：

步骤C21：在多层立体养殖中心的鸭笼底部根据分布采样原则，平均分成若干区域装置分布式感应器；

步骤C22：在每个鸭笼内部安装视频监控设备，根据监控画面内的标签快速找到目标肉鸭；

步骤C23：用户输入正常生长的肉鸭体重范围，分布式感应器在感应到肉鸭体重低于异常值时向用户发出异常提醒，同时监控捕捉分布式感应对应的肉鸭标签，并观察期行动是否异常；

步骤C24：系统通过标签获取该肉鸭体温数值，判断是否处于用户设定的正常体温范围，若体温体重同时处于异常范围值，立即向用户发出预警，并将检测到的信息反馈至用户，随着养殖规模扩大，饲养集约化程度的不断提高，养殖的环境压力不断加大，加之养殖过程中抗生素的不当使用、活鸭的频繁大量调运等原因，使得病原微生物在养殖场间广泛存在和传播，新老鸭传染病不断出现，混合感染病例增多，疫病诊断和防控难度增大，因此及时发现肉鸭健康问题并与正常肉鸭分开管理，可以有效防止疫病的传播，提高养殖产量。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于大数据的智能化多层立体肉鸭养殖系统，包括环境监测模块、粪污清洁模块和健康监测模块，其特征在于：所述环境监测模块用于对养殖场的环境实时监测，所述粪污清洁模块用于对养殖场内产生的粪污进行智能清洁，所述健康监测模块用于对养殖场内肉鸭的健康状况进行监测，所述粪污清洁模块与环境监测模块电连接；

所述环境监测模块包括传感器分布单元、信息采集模块、数据融合模块和环境调控模块，所述传感器分布单元适用于肉鸭养殖场环境下，构建传感器位置架构并拟合记录相对位置度，所述信息采集单元用于采集养殖场内环境数据信息，所述数据融合模块用于将各项环境参数数据进行融合，所述环境调控模块用于根据环境变化进行实时调控，所述信息采集模块与传感器分布单元电连接，所述环境调控模块与数据融合模块电连接；

所述粪污清洁模块包括粪污环境调节模块、粪污量预测单元、自动清洁模块和粪污利用模块，所述粪污环境调节模块用于根据当前环境内因粪污造成的环境变化进行调节，所述粪污量预测单元用于对养殖场内的粪污量进行预测，所述自动清洁模块用于对养殖场进行自动清洁，所述粪污利用模块用于将产生的粪污经过处理后二次利用，所述粪污量预测单元与信息采集单元电连接；

所述粪污环境调节模块包括风机调节模块，所述风机调节模块用于根据空气二氧化碳和氨气含量的严重程度对风机进行控制调节空气环境，所述风机调节模块与浊度采集单元电连接；

所述健康监测模块包括RFID标记单元、健康确认模块和健康管理模块，所述RFID标记单元用于对每只肉鸭在进入养殖场后进行RFID标签标记，所述健康确认模块用于确认肉鸭的生长状态，所述健康管理模块用于对生长状况有问题的肉鸭进行健康管理，所述健康管理模块与健康确认模块电连接；

所述健康确认模块包括分布式感应单元、视频监控模块和温度对比模块，所述分布式感应单元用于在多层立体养殖设备底部放置分布式感应器，所述视频监控模块用于对每片区域的肉鸭进行实时监控，所述温度对比模块用于判断肉鸭体温是否正常；

所述环境监测模块的运行方法主要包括以下步骤：

步骤A1：利用垂直分布和水平分布原则，构建传感器位置架构模型，并在模型内等量分布采集节点，在各节点放置温湿度传感器、光照强度传感器、二氧化碳传感器、硫化氢传感器和氨气传感器，并拟合记录相对位置度；

步骤A2：采集养殖场内环境的传感器参数，并进行数据处理和打包，并将打包好的数据帧发送至数据库中；

步骤A3：获取数据库采集数据并进行多数据融合；

步骤A4：对各类环境参数设置阈值，环境监测模块将实时环境参数与用户设置的阈值进行对比，如果超出阈值范围将会在第一时间触发消息推送通知用户，并关联各设备及时自动调整；

步骤A5：系统保存每次数据记录，用户可随时获取想要查看的环境参数数据，并可通过曲线图进行展示；

所述步骤A3进一步包括以下步骤：

步骤A31：数据库汇集各节点传感器采集到的数据，按照传感器类别进行分类，设置各传感器的测量值分别为：x₁、x₂…x_n；

步骤A32：对每个传感器数据进行计算，得到其均值和方差，其对应的方差为δ₁ ²、δ₂ ²…δ_n ²，第n个传感器在第i时刻的测量值记为x_n(i)，带入相关权值计算公式，得到每个传感器参数所对应的权值，设置各传感器的权重分别为：k₁、k₂…k_n，当方差越小时，说明该传感器稳定性越高结果越准确，其对应分配的加权因子就越大；

步骤A33：具体加权因子计算公式为：

为各传感器的最小方差；

步骤A34：为每个传感器分配对应权值，通过自适应加权融合算法得到相应融合结果，最终数据融合计算公式为：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能化多层立体肉鸭养殖系统，其特征在于：所述粪污清洁模块的运行方法主要包括以下步骤：

步骤B1：通过信息采集模块获取养殖场内二氧化碳和氨气含量，分别在养殖场墙体和输送带一侧安装抽风机；

步骤B2：随着室内二氧化碳和氨气含量增加，达到设定上限阈值后，离心风机和轴流风机开始启动，将两处气体汇集于一处，运送到室外的收集点，排除浊气后，当浓度低于下限阈值后，风机停转；

步骤B3：实时获取信息采集模块的氨气浓度数值C，每次喂食时间内的采食量S、养殖场内的肉鸭数量N以及上一次清理的粪污量Q_t-1，以此进行此次粪污量的预测；

步骤B4：设置粪污清理阈值，并根据预测结果当粪污量到达阈值后，开启自动清粪功能，启动输送带，将产生的粪污传输至清洁小车，运输至外部集中处理点；

步骤B5：集中处理点将粪污经过处理后进行二次利用。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的智能化多层立体肉鸭养殖系统，其特征在于：所述步骤B3具体为：设置环境监测固定时间间隔为X，根据采集的氨气浓度值得到氨气增量ΔC，并计算时间间隔内的氨气排放速率V；所述采食量根据每次投放的食物量和剩下的食物量差值得到；所述预测粪污量具体为：

粪污量随着氨气浓度、采食量和肉鸭数量的增加而增大，ΔS和ΔN分别为采食量和肉鸭数量与前一天的变化量，变化越小，粪污量的变化就越小。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的智能化多层立体肉鸭养殖系统，其特征在于：所述健康监测模块的运行方法主要包括以下步骤：

步骤C1：在肉鸭进入养殖场后，对其进行RFID标签标记；

步骤C2：根据肉鸭的体重和体温对其身体健康状况进行监测；

步骤C3：将健康结果异常的肉鸭信息反馈至用户，用户通过视频获取标签信息，将有问题的肉鸭与健康肉鸭分笼养殖，并及时采取治疗措施。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的智能化多层立体肉鸭养殖系统，其特征在于：所述步骤C2进一步包括以下步骤：

步骤C21：在多层立体养殖中心的鸭笼底部根据分布采样原则，平均分成若干区域装置分布式感应器；

步骤C22：在每个鸭笼内部安装视频监控设备，根据监控画面内的标签快速找到目标肉鸭；

步骤C23：用户输入正常生长的肉鸭体重范围，分布式感应器在感应到肉鸭体重低于异常值时向用户发出异常提醒，同时监控捕捉分布式感应对应的肉鸭标签，并观察期行动是否异常；

步骤C24：系统通过标签获取该肉鸭体温数值，判断是否处于用户设定的正常体温范围，若体温体重同时处于异常范围值，立即向用户发出预警，并将检测到的信息反馈至用户。

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