CN115195951B - 一种用于蓝藻水华预警及自主投药抑藻的无人船和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于蓝藻水华预警及自主抑藻的无人船和方法。该无人船的系统设计包括船体、动力驱动系统、监测预警系统、自主投药系统、控制及信号传输系统。预警技术与抑藻功能结合的实现方法是通过改良Monod方程的积分形式结合无人船监测探头测得的氮磷、Chl‑a浓度来推算未来Chl‑a达到风险阈值所需的时间，随后结合过氧化钙‑海藻酸缓释剂有效抑藻的缓释微粒浓度(抑制率达到80％)与所需天数的线性关系，从而在对蓝藻水华预警的基础上实现自主定量的投药控藻。本发明将蓝藻水华预警技术与抑藻控藻技术相联立，在增强了水质在线监测的能力的同时也提升了处理蓝藻水华暴发事件的效率。
Description
技术领域
本发明属于蓝藻水华监测、预警和抑藻技术领域，具体涉及一种用于蓝藻水华预警及自主投药抑藻的方法，以及实现该方法的无人船。
背景技术
近年来在全世界范围内，蓝藻水华的分布范围、发生频率以及它们的危害都在明显增加。在我国太湖、巢湖、滇池、洱海等内陆湖泊也都面临着蓝藻水华的威胁。在未来数十年时间内，我国水环境仍然会频繁出现蓝藻水华问题。因此对蓝藻水华发生的时机和强度进行预测、将水华动态发展趋势事先向人们发出预警预报，同时采取措施进行抑藻等措施的控制，减少水华灾害带来的损失，对于水体管理十分必要。
对水体中的藻类进行模拟是研究种群动态以及预测水华暴发的时机和位置的重要工具。确定性的生态数学模型一般关注影响藻类群落变化的物理、生物和化学过程，用一些代数或者微分方程表示。确定性数学模型的好处在于它们可以对环境系统变化提供各种各样的估计。控制蓝藻水华的方法可分为物理法、生物法和化学法。物理法常用疏浚、超声波等方法，投资大，难以从根本上解决蓝藻再生问题；生物法往往成效较慢，适宜于良性生态系统的长期构建但不适用于蓝藻水华暴发的紧急风险应对；化学法除藻效果显著，但目前的除藻剂如硫酸铜、氯化钙等存在二次污染的问题，相比之下，过氧化钙缓释剂具有良好的杀菌除藻效果且不存在二次污染的风险。
当前对蓝藻水华的防治往往将预警与除藻分开为两个环节进行，通过各种预警方法对水体蓝藻水华暴发可能性进行评估之后，再单独对具有暴发风险水域进行多种方式的除藻抑藻工作。这样延误了大量时间，增大了错过最佳防治时间的可能性，大大降低了防治工作的效率，导致蓝藻水华的防治效果往往不能达到预期目标。同时，对水体取样后的异位检测大幅增加了工作量。通过氮磷营养盐浓度、叶绿素a(Chl-a)浓度的检测探头可以实时得到水体的水质情况，并向地面站进行在线的数据回传。根据这些实时检测的水质指标数据，可以更加准确地对蓝藻生长情况做出判断。因此无人水质监测装备的原位化、在线化、智慧化对蓝藻预警与抑藻除藻工作的结合成为目前相关产品研发的热点。
目前，无人船技术已经广泛应用于水环境污染治理领域，以往的发明大多利用无人船进行单纯的水质在线监测以节省水样异位检测所耗费的人力物力，或者利用无人船搭载水体治理的药品例如除藻剂、除虫剂等进行遥控作业。但将基于水质监测的蓝藻预警与自主投药抑藻功能相结合的无人船技术并未被开发。因为水质监测的目的是为了水体治理，而水体治理的依据又来自水质的监测，所以将这两个环节结合到一个无人船装置上才是真正意义上的实现了人力和时间成本的降低。
发明内容
针对以上部分提出的问题，本部分提出的解决方案是：一种同时具有蓝藻水华预警和自主投药抑藻的无人船，该无人船设备包括船体、动力驱动系统、监测预警系统、自主投药系统、控制及信号传输系统，并提出了预警和投药的方法，将蓝藻水华预警算法与抑藻剂定量投加算法相结合。从而实现了在单个无人船设备上实现蓝藻水华预警与自主抑藻两大功能，增强水质在线监测的能力的同时也提升处理蓝藻水华暴发事件的效率。
Monod方程常被用来描述蓝藻生物量的比增长速率与水体胞外营养盐浓度之间的响应关系。
式中，
μ为微生物的比增长速度，即单位生物量的增长速度，t-1；
μmax为微生物最大比增长速度，t-1；
KS为半饱和常数，为当μ＝μmax/2时的底物浓度，质量/容积；
S为单一限制性底物浓度。
Contois等研究认为Monod方程中的半包和常数Ks并不是常数，而是与生物量浓度X成正比的值，Contois方程描述如式1a
其中Kc是Contois方程的一个生长系数，在该式中，比增长速率不仅仅受限于胞外营养盐浓度Sex，同时受到现有生物量X浓度的制约。对1a进行简单变形，则Contois方程可以以另一种形式出现，如1b所示。
无论是经典的Monod方程还是Contois方程，都极大受限于高生物量低营养盐条件，或者说，当Sex/X值比较小时，这些方程无法很好地进行拟合。当Sex/X一定值时，营养盐无法维持当下现存生物量正常的新陈代谢，这种情况下，生物量不但不会增长，甚至会减少，而常见的营养动力学模型无法描述这种情形，因此我们需要对Contois方程进行进一步的修正。
藻类利用的营养盐可以分为两大部分：维持现存藻类基础的生命活动和支持藻类的继续增值。维持现存藻类存活所需的营养盐则与现存的生物量成正比，用维持系数m来代表维持单位生物量蓝藻所需营养盐浓度。因此，在式1a的基础上，Monod方程可以被修正成式2a和式2b。
假设营养盐都被蓝藻利用，用于维持现有生物量，即X达到最大值，又称最大承载量，式2b可以被表达为式3：
式3的积分形式如式4a或4b所示：
其中X0代表起始时间t0时的初始生物量，Xt是代表时间t时刻的生物量，Xm代表限制浓度的营养盐Sex条件下能维持的最大生物量，值为Xm＝Sex/m。式4b将现存生物量、限制性营养盐浓度和蓝藻水华形成时间三者联系起来，在一定程度上可辅助判断蓝藻水华爆发周期。
无人船搭载的氮磷营养盐浓度及叶绿素a浓度的水质在线监测探头对水质氮磷浓度和叶绿素a浓度进行监测，结合式4b便可对蓝藻水华暴发风险进行预测，它们便共同组成了无人船的监测预警系统。
为实现抑藻效果达到最佳，设计了无人船自主投药系统和抑藻剂投加量算法模型：
定义过氧化钙-海藻酸缓释剂对铜绿微囊藻的相对抑制率计算公式为：
式中，IR为相对抑制率，N为加入过氧化钙缓释剂实验组的藻密度(cells/mL)，N0为对照组藻密度(cells/mL)。通过对不同浓度过氧化钙缓释剂对对数增长期藻细胞增长抑制效果的比较，获得所需天数与有效抑藻缓释微粒浓度(抑制率达到80％)的线性关系
Y＝kX+b 式6
式中，X为投加过氧化钙缓释剂的浓度，Y为抑制率达到80％所需的天数。
船体中部的投药装置由式6模型的驱动可由底部螺杆自动定量的推动过氧化钙缓释剂于水中进行抑藻工作。投药箱、过氧化钙缓释剂与抑藻剂投加量算法模型共同组成了无人船的自主投药系统。
为将预警功能与自主抑藻功能结合到一个无人船设备上，设计了预警模型与投药量算法模型的结合方法：将无人船的监测预警系统与自主投药系统结合，监测预警系统通过水质监测探头对水体氮磷营养盐及Chl-a浓度进行监测，同时将其输入藻华预警方程(式4b)，得到藻华预计爆发时间t，将t作为式6中的Y，得到过氧化钙缓释剂的投加浓度。因此，将藻华暴发的时间间隔作为过氧化钙缓释剂抑藻率达到80％所需的天数，从而将预警与投药两个系统结合起来。
因此，在一个方面，本发明提供一种蓝藻水华预警和自主投药抑藻的方法，所述方法包括：
S1：模拟蓝藻生物量X的比增长速率μ与水体胞外营养盐浓度Sex之间的响应关系，带入式2b，进行方程拟合，计算得到代表维持单位生物量蓝藻所需营养盐浓度的维持系数m、Contois方程中的生长系数Kc和蓝藻生物量最大比增长速率μmax，
对水体氮磷营养盐浓度Sex及叶绿素a(Chl-a)浓度进行监测，以叶绿素a的浓度作为生物量X，同时利用拟合式2b获得的m、Kc、μmax输入如式4b所示的蓝藻水华预警方程，对蓝藻水华暴发风险进行预测，得到藻华预计爆发时间t，
式中，X0代表起始时间t0时的初始生物量，Xt是代表时间t时刻的生物量，
S2：定义抑藻缓释微粒对铜绿微囊藻的相对抑制率计算公式为：
式中，IR为相对抑制率，N为加入抑藻缓释微粒实验组的藻密度(cells/mL)，N0为对照组藻密度(cells/mL)，在实验室中，记录投入浓度X的抑藻缓释微粒之后达到目标抑制率时的天数Y，通过对不同浓度抑藻缓释微粒对对数增长期藻细胞增长抑制效果的比较，获得所需天数与有效抑藻缓释微粒浓度的线性关系，
Y＝kX+b 式6
式中，X为投加抑藻缓释微粒的浓度，Y为达到目标抑制率所需的天数，计算得到常数K和b，
S3：再将S1步骤中得到的t作为S2中式6的Y，得到抑藻缓释微粒的投加浓度X，通过投药装置将抑藻缓释微粒投放于水体中。
进一步地，上述S1中，水体氮磷营养盐浓度Sex是指氮浓度或磷浓度，分别带入式4b中进行藻华暴发时间的计算，以最不利情况(即t值较小的情况)为准。
进一步地，上述S1中，以每20s一次的频率对水体氮磷营养盐浓度Sex及叶绿素a(Chl-a)浓度进行监测。
进一步地，上述S2中，目标抑制率为80％。
进一步地，上述S2中，所述抑藻缓释微粒为过氧化钙-海藻酸缓释剂。
在另一个方面，本发明提供了实现上述方法的无人船，包括船体、动力驱动系统、控制及信号传输系统、水华监测预警系统和自主投药系统，其中，船体为V形充气船体，在船体的顶面固装载物平台，在载物平台的顶面中后侧固装一倾斜支架，在支架上安装无人船控制系统、天线、高清摄像头；倾斜支架竖直支撑杆与载物平台相交处焊接固定水质监测探头的装置，探头通过固定装置的孔道进行上下伸缩，船体中前侧的凹槽内放置可拆卸的投药箱或水样采集装置，投药箱底部安装螺旋杆进行药物推送，水样采集装置包括两套相同的蠕动泵及水样保存袋，以先后顺序进行水样的抽取，船体侧面使用橡胶加厚防擦条，船底粘贴加厚防擦带。
进一步地，所述的动力驱动系统由电池箱及螺旋桨构成，船尾左右各安装一个螺旋桨，螺旋桨的电机电调采用环氧树脂灌封；动力电池规格为6S 24V 50AH(电池容量因电池供应商出厂批次略有差异+-5AH以内)；空载极速2.5米/秒；勘测工况速度1米/秒。
进一步地，所述水华监测预警系统通过固定算法结合水质监测探头的监测数据对蓝藻水华暴发可能性进行评估，水质监测数据以每20秒一次的频率通过无线串口进行数据远程回传。所述监测数据包括水体氮磷营养盐浓度Sex及叶绿素a(Chl-a)浓度。
进一步地，所述自主投药系统与所述水华监测预警系统相耦合，水华监测预警系统在对水华暴发风险进行评估后，通过固定算法计算得到不同投药区域的投药量，自主投药系统将会自动设置投药箱底部螺杆推动的周数定量进行抑藻药剂的投加；自主投药系统也可忽略药剂投加算法，通过遥控器控制进行手动定量投加药剂包括投药装置，所述投药装置由式6模型的驱动可由底部螺杆自动定量的推动抑藻缓释微粒于水中进行抑藻工作。
进一步地，所述控制及信号传输系统包括航行控制器、船载数据传输模块；航行控制器分别连接螺旋桨电调、舵机及各个功能载荷的电调；航行控制器采用STM32单片机加载RTK定位系统、电子罗盘和IMU陀螺仪进行航行姿态控制，并通过无线串口进行数据远程回传；船载数据传输模块无线连接地面数据传输模块，地面数据传输模块通过数据线连接平板电脑，平板电脑无线连接遥控器。
遥控器遥控可采用2.4G遥控方式，理论情况下(无干扰和遮挡)可达到1000米，实际工况下不建议超过200米；地面站视频传输采用5.8G视频传输方式，理论情况下(无干扰和遮挡)可达到500米以上的回传距离，实际工况一般为100-300米；地面站数传回传采用433M数传回传方式，理论情况下(无干扰和遮挡)可达10千米，实际工况一般为800-2000米。
本发明的优点和积极效果是：
本发明采用的改良的Monod方程的积分形式将现存生物量、限制性营养盐浓度和蓝藻水华形成时间三者联系起来，在一定程度上可辅助判断蓝藻水华爆发周期。通过实验室模拟实验对方程各参数的推导，方程具有良好的拟合和预测效果。同时其有效地规避了经典Monod方程受限于高生物量低营养盐条件的问题，更适用于预测实际水体中蓝藻细胞的生长状况。同时，算法式4b中的Sex指氮浓度或磷浓度，实际运行过程中会将氮磷浓度分别带入式中(各自参数有所不同，由实验室模拟实验确定)进行藻华暴发时间的计算，最终以最不利情况为准，增强了藻华防治的成功性。
本发明采用的过氧化钙-海藻酸缓释剂具有良好的除藻杀菌效果，通过实验室缓释剂抑藻实验最终得到了抑藻率达到80％所需天数与缓释剂浓度之间的线性关系。实验选择了对数增长期的蓝藻细胞进行抑藻测试，目的是为了模拟藻华暴发前藻细胞急剧繁殖的最坏情况，加之设定的目标抑藻率为80％，使得该线性方程模型稳定可靠，投药量能够达到控藻防治水华的要求。
本发明将推测的距离水华暴发的天数作为要求抑藻率达到80％的天数，从而将预警系统与投药系统相联立，通过预警系统对水华暴发情况的判断来定量的进行抑藻剂的投加。实现了基于水质在线智能监测的藻华预警与控藻工作的结合，在提升了预测和控制的精准性的同时，大大提高了效率，提高了应对藻华暴发风险的处理能力。
本发明的无人船设备采用V型连体多气室充气船体，船体前进受力点唯一，不会产生摇摆前进的情况；采用了加厚防擦条，防止船体气室被磨破刺穿，且多气室结构即便一到两个气室破损漏气也不会造成船体沉水；投药箱与采水装置均可拆卸，安装位置相同，可互相替换，实现了不同应用场景下的不同功能实现；使用裸露的电动三叶螺旋桨推进，便于日常的维护保养，便于清理水草垃圾的缠绕；中控栅栏式载荷平台，可兼容多任务模块，可直接安装上下伸缩以接触水面的监测探头，船体为监测探头提供天然防撞保护；采用规划自动巡航路线功能和一键返航功能，增强了船体运行的自主性。
附图说明
图1为本发明无人船的立体结构正视图；
图2为本发明无人船的立体结构俯视图；
图3为本发明无人船的立体结构侧视图；
图4为本发明无人船的立体结构后视图；
图5为本发明无人船的结构分解图；
图6为本发明实施例中模拟蓝藻生物量的比增长速率μ与水体胞外营养盐浓度Sex之间的响应关系的拟合方程。
1-船体；2-载物平台；3-支架；4-无人船控制器；5-高清摄像头；6-探头；7-固定装置；8-孔道；9-凹槽；10-投药箱或水样采集装置；11-螺旋杆；12-电池盒；13-防擦条；14-防擦带；15-螺旋桨；16-电机电调；17-电池箱；18-天线。
具体实施方式
下面的实施例可以使本领域技术人员更全面地理解本发明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，不以任何形式限制本发明。
实施例1：
如图1-5所示的用于蓝藻水华预警及自主投药抑藻的无人船，包括船体、动力驱动系统、控制及信号传输系统、水华监测预警系统和自主投药系统，
其中，船体1为V形充气船体，尺寸为1.5米*1米，重量约30公斤(包含动力电池)，主要材质为软装充气PVC、304不锈钢、铝合金；在船体1的顶面固装载物平台2，在载物平台2的顶面中后侧固装一倾斜支架3，在支架3上安装无人船控制器4、天线18、高清摄像头5；倾斜支架3竖直支撑杆与载物平台2相交处焊接水质监测探头6的固定装置7，探头6通过固定装置7的孔道8进行上下伸缩；船体1中前侧的凹槽9内放置投药箱或水样采集装置10，投药箱底部安装螺旋杆11进行药物推送，水样采集装置10包括两套相同的蠕动泵及水样保存袋，以先后顺序进行水样的抽取；船体1前侧顶盖下固装电池盒12；船体1侧面使用橡胶加厚防擦条13，船底粘贴加厚防擦带14。
所示无人船的动力驱动系统由电池箱17及螺旋桨15构成。船尾左右各安装一个螺旋桨15，螺旋桨15的电机电调16采用环氧树脂灌封；动力电池规格为6S 24V50AH(电池容量因电池供应商出厂批次略有差异+-5AH以内)；空载极速2.5米/秒；勘测工况速度1米/秒。
所示无人船的控制及信号传输系统包括航行控制器、船载数据传输模块，均集成于无人船控制器4内；航行控制器分别连接螺旋桨电调、舵机及各个功能载荷的电调；航行控制器采用STM32单片机加载RTK定位系统、电子罗盘和IMU陀螺仪进行航行姿态控制，并通过无线串口进行数据远程回传；船载数据传输模块无线连接地面数据传输模块，地面数据传输模块通过数据线连接平板电脑，平板电脑无线连接遥控器；遥控器遥控采用2.4G遥控方式，理论情况下(无干扰和遮挡)可达到1000米，实际工况下不建议超过200米；地面站视频传输采用5.8G视频传输方式，理论情况下(无干扰和遮挡)可达到500米以上的回传距离，实际工况一般为100-300米；地面站数传回传采用433M数传回传方式，理论情况下(无干扰和遮挡)可达10千米，实际工况一般为800-2000米。
所述水华预警监测系统通过固定算法结合水质监测探头的监测数据对蓝藻水华暴发可能性进行评估，具体而言，首先，在实验室中，模拟蓝藻生物量的比增长速率μ与水体胞外营养盐浓度Sex之间的响应关系，具体参数如下表1所示，其中，水体胞外营养盐浓度Sex以P浓度表示，X为现有生物量浓度，以叶绿素a浓度。
表1
| 实验组 | Sex(μg/L) | X(μg/L) | μ(d-1) |
| 1 | 3 | 15 | 0.0115 |
| 2 | 52.5 | 15 | 0.4664 |
| 3 | 132 | 15 | 0.5211 |
| 4 | 181.5 | 15 | 0.4833 |
| 5 | 231 | 15 | 0.5800 |
| 6 | 280.5 | 15 | 0.6136 |
| 7 | 300 | 15 | 0.6285 |
将表1参数代入式2b，进行方程拟合，绘制曲线如图6所示，计算得到m＝0.171、μmax＝0.614、kc＝1.526。
其次，对水体氮磷营养盐浓度Sex及叶绿素a(Chl-a)浓度进行监测，在起始时刻，测得叶绿素a浓度X0为1μg/L，经过时间段t后，测得叶绿素a浓度Xt为15μg/L，以及上面得到的m、μmax、kc值，带入式4b并整理，得式7
t＝4.879-14.534ln(Sex-0.00342)/(Sex-0.00017) 式7
假设测得水体Sex为0.02mg/L，代入式7，解得t＝7.4，即得到预计爆发时间t为7.4天。
所采用的评估算法模型由前期实验室实验数据推导得到，以上为推导过程示例；水质监测数据以每20秒一次的频率通过无线串口进行数据远程回传；算法式4b中的Sex指氮浓度或磷浓度，实际运行过程中会将氮磷浓度分别带入式中进行藻华暴发时间的计算，最终以最不利情况为准，增强了藻华防治的成功性。
所述的自主投药系统与水华监测预警系统相耦合，预警系统在对水华暴发风险进行评估后，通过固定算法计算得到不同投药区域的投药量，接着上面水华监测预警系统的示例，定义抑藻缓释微粒对铜绿微囊藻的相对抑制率计算公式为：
式中，IR为相对抑制率，N为加入过氧化钙缓释剂实验组的藻密度(cells/mL)，N0为对照组藻密度，通过对不同浓度过氧化钙缓释剂对对数增长期藻细胞增长抑制效果的比较，获得有效抑藻(抑制率达到80％)所需最短天数Y与有效抑藻缓释微粒浓度X的线性关系，
Y＝kX+b 式6
表2
| 实验组 | N(10^7cells/L) | N0(10^7cells/L) | X(g/L) | IR(％) | Y(d) |
| 1 | 2.9 | 14 | 5 | 79.2 | 19 |
| 2 | 2.5 | 14 | 10 | 82.1 | 17 |
| 3 | 2.6 | 14 | 20 | 81.4 | 13 |
| 4 | 2.0 | 14 | 40 | 85.7 | 12 |
| 5 | 1.7 | 14 | 80 | 87.9 | 6 |
| 6 | 1.0 | 14 | 160 | 92.9 | 1 |
对XY进行线性拟合，得到式6表达式为
Y＝-0.11X+17.08
将上文示例中计算预计爆发时间t＝7.4的代入公式6中的Y计算得到投料浓度X为88g/L。
上述示例展示了该模型的具体运用方式，在测得叶绿素a浓度X0为1μg/L、Sex为0.02mg/L的水体环境中，藻华的预计暴发时间为7.4天，在藻华暴发时间之前通过投加抑藻剂有效控藻(抑制率在藻华暴发时间前达到80％)所需的投料浓度为88g/L，自主投药系统将会自动设置投药箱底部螺杆推动的周数定量进行抑藻药剂的投加；自主投药系统也可忽略药剂投加算法，通过遥控器控制进行手动定量投加药剂。
Claims (10)
1.一种蓝藻水华预警和自主投药抑藻的方法，所述方法包括：
S1：模拟蓝藻生物量X的比增长速率μ与水体胞外营养盐浓度Sex之间的响应关系，带入式2b，进行方程拟合，计算得到代表维持单位生物量蓝藻所需营养盐浓度的维持系数m、Contois方程中的生长系数Kc和蓝藻生物量最大比增长速率μmax，
对水体氮磷营养盐浓度Sex及叶绿素a(Chl-a)浓度进行监测，以叶绿素a的浓度作为生物量X，同时利用拟合式2b获得的m、Kc、μmax输入如式4b所示的蓝藻水华预警方程，对蓝藻水华暴发风险进行预测，得到藻华预计爆发时间t，
式中，X0代表起始时间t0时的初始生物量，Xt是代表时间t时刻的生物量，
S2：定义抑藻缓释微粒对铜绿微囊藻的相对抑制率计算公式为：
式中，IR为相对抑制率，N为加入抑藻缓释微粒实验组的藻密度，N0为对照组藻密度，在实验室中，记录投入抑藻缓释微粒之后达到目标抑制率时的天数Y，通过对不同浓度抑藻缓释微粒对对数增长期藻细胞增长抑制效果的比较，获得所需天数与有效抑藻缓释微粒浓度的线性关系，
Y＝kX+b 式6
式中，X为投加抑藻缓释微粒的浓度，Y为达到目标抑制率所需的天数，计算得到常数k和b，
S3：再将S1步骤中得到的t作为S2中式6的Y，得到抑藻缓释微粒的投加浓度X，通过投药装置将抑藻缓释微粒投放于水体中。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述S1中，水体氮磷营养盐浓度Sex是指氮浓度或磷浓度，分别带入式4b中进行藻华爆发时间t的计算，以t值较小的情况为准。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述S1中，以每20s一次的频率对水体氮磷营养盐浓度Sex及叶绿素a浓度进行监测。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述S2中，目标抑制率为80％。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述S2中，所述抑藻缓释微粒为过氧化钙-海藻酸缓释剂。
6.实现权利要求1-5中任一项所述的方法的无人船，包括船体、动力驱动系统、控制及信号传输系统、水华监测预警系统和自主投药系统。
7.根据权利要求6所述的无人船，其中，船体为V形充气船体，在船体的顶面固装载物平台，在载物平台的顶面中后侧固装一倾斜支架，在支架上安装无人船控制系统、天线、高清摄像头；倾斜支架竖直支撑杆与载物平台相交处焊接固定水质监测探头的装置，探头通过固定装置的孔道进行上下伸缩，船体中前侧的凹槽内放置可拆卸的投药箱或水样采集装置，投药箱底部安装螺旋杆进行药物推送，水样采集装置包括两套相同的蠕动泵及水样保存袋，以先后顺序进行水样的抽取，船体侧面使用橡胶加厚防擦条，船底粘贴加厚防擦带。
8.根据权利要求6所述的无人船，其中，所述的动力驱动系统由电池箱及螺旋桨构成，船尾左右各安装一个螺旋桨。
9.根据权利要求6所述的无人船，其中，所述自主投药系统与所述水华监测预警系统相耦合，水华监测预警系统在对水华暴发风险进行评估后，通过固定算法计算得到不同投药区域的投药量，自主投药系统将会自动设置投药箱底部螺杆推动的周数定量进行抑藻药剂的投加。
10.根据权利要求6所述的无人船，其中，所述控制及信号传输系统包括航行控制器、船载数据传输模块；航行控制器分别连接螺旋桨电调、舵机及各个功能载荷的电调；航行控制器采用STM32单片机加载RTK定位系统、电子罗盘和IMU陀螺仪进行航行姿态控制，并通过无线串口进行数据远程回传；船载数据传输模块无线连接地面数据传输模块，地面数据传输模块通过数据线连接平板电脑，平板电脑无线连接遥控器。
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101712497A (zh) * | 2009-11-06 | 2010-05-26 | 东南大学 | 一种水华应急处理的超声除藻船 |
| KR20110135714A (ko) * | 2010-06-11 | 2011-12-19 | 주식회사 환경바이오 | 클로로필－ａ 측정을 이용한 조류 제거 시스템 |
| CN105060394A (zh) * | 2015-07-22 | 2015-11-18 | 浙江大学 | 一种定时监测的超声波抑藻除藻系统和方法 |
| CN107292436A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-10-24 | 北京工商大学 | 基于非线性动力学时序模型的蓝藻水华预测方法 |
| CN208471631U (zh) * | 2018-07-09 | 2019-02-05 | 长江水利委员会长江科学院 | 一种移动式微电流电解抑藻设备 |
| AU2020100279A4 (en) * | 2020-02-25 | 2020-09-10 | Fudan University | Device and Method for Rapidly Removing Algal Blooms in Water Body |
| CN112884197A (zh) * | 2021-01-05 | 2021-06-01 | 福建省厦门环境监测中心站(九龙江流域生态环境监测中心) | 一种基于双模型的水华预测方法和装置 |
| CN113800698A (zh) * | 2021-10-14 | 2021-12-17 | 长江水利委员会长江科学院 | 一种用于水库支流库湾水华应急处理设备及方法 |
| CN113987958A (zh) * | 2021-11-12 | 2022-01-28 | 中冶赛迪技术研究中心有限公司 | 基于机器学习算法和图像识别的控藻系统与方法 |
-
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Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101712497A (zh) * | 2009-11-06 | 2010-05-26 | 东南大学 | 一种水华应急处理的超声除藻船 |
| KR20110135714A (ko) * | 2010-06-11 | 2011-12-19 | 주식회사 환경바이오 | 클로로필－ａ 측정을 이용한 조류 제거 시스템 |
| CN105060394A (zh) * | 2015-07-22 | 2015-11-18 | 浙江大学 | 一种定时监测的超声波抑藻除藻系统和方法 |
| CN107292436A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-10-24 | 北京工商大学 | 基于非线性动力学时序模型的蓝藻水华预测方法 |
| CN208471631U (zh) * | 2018-07-09 | 2019-02-05 | 长江水利委员会长江科学院 | 一种移动式微电流电解抑藻设备 |
| AU2020100279A4 (en) * | 2020-02-25 | 2020-09-10 | Fudan University | Device and Method for Rapidly Removing Algal Blooms in Water Body |
| CN112884197A (zh) * | 2021-01-05 | 2021-06-01 | 福建省厦门环境监测中心站(九龙江流域生态环境监测中心) | 一种基于双模型的水华预测方法和装置 |
| CN113800698A (zh) * | 2021-10-14 | 2021-12-17 | 长江水利委员会长江科学院 | 一种用于水库支流库湾水华应急处理设备及方法 |
| CN113987958A (zh) * | 2021-11-12 | 2022-01-28 | 中冶赛迪技术研究中心有限公司 | 基于机器学习算法和图像识别的控藻系统与方法 |
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