CN1228008A - 自动化的闭路循环水产养殖过滤系统 - Google Patents

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Abstract

本发明是一种自动化水产养殖系统,包括一个或多个水产养殖箱,与过滤器22和紫外光源80或臭氧源组成的闭路系统连接在水回到养殖箱10前对水进行净化。作为所述系统一部分还有自动监测系统内水的状况的自动生物过滤器60、70和对箱内动物的生长和状况进行监测的水箱内的摄像机。本发明也公开了用所公开的系统养殖水生物种有用的方法。优选养殖物种包括虾、鱿鱼、鱼和仔鱼和水生软体动物。

Description

自动化的闭路循环水产养殖过滤系统
本发明涉及供水产养殖之用的自动化的水产系统。
惯用的水产养殖系统为了使要养殖的物种能得到培养、长大,一般需要大量人工干预。此种系统不是“闭路式”的,而需部分换水等等。在大型系统中,可能需要使用并处理大量的水。使用自动化的而且是真正闭路的系统会有很多优点。
本发明提供了解决上述一个或若干个问题或缺陷的方法。
按照本发明一方面,提供了一种自动化的水产养殖系统:一个水箱;一个与水箱连结并包含颗粒过滤器、泡沫分离器和碳过滤器的预过滤系统;一个需氧生物过滤器;一个把预过滤系统流出的水泵到需氧生物过滤器的水泵;一个与需氧生物过滤器配合处理需氧生物过滤器流出的水的紫外线光源,其中紫外光源又与水箱连结使处理过的水流回水箱;一个与接纳废水的需氧生物过滤器相连结又与预过滤系统相连结,用于把废水引入预过滤系统的厌氧生物过滤器;一个对向水箱用于收集资料的摄像机;一台收集所述摄像机的及系统内的其他传感器的信息并对系统的运行予以控制的计算机。
按照本发明另一方面,提供了一种用于对水产物种养殖的方法,它包含以下步骤:
把水产物种放入盛有水的水箱内;
把水从水箱引入颗粒过滤器;
把废水从颗粒过滤器引入泡沫分离器;
把废水从泡末分离器引入碳过滤器;
把废水从碳过滤器泵到需氧生物过滤器;
用紫外光照射从需氧生物过滤器流出的废水;
对从需氧生物过滤器流出位于厌氧生物过滤器中的废水进行处理并使从厌氧生物过滤器流出的水回到系统;
把经照射步骤流出的水引入水箱。
图1显示的是一个封闭的水产养殖系统,包含一个养殖水道(水箱),预过滤系统,泵装置,需氧生物过滤器,厌氧生物过滤器,与厌氧生物过滤器连接的机械泵,紫外线光源和以箭头线示出的在各部件之间的连接。
图2A是养殖水箱的端视图,显示一个纵向延伸在水箱中部的槽,还显示了水箱底面有坡度,当水箱被适当搅动时,残渣会向下流。
图2B是水产养殖系统的侧视图。
图3显示的是浸没深度(S)的一实例。垂直的空气升液器(AL)的顶部是泄流孔。上面的虚线是水平面(WL)。下面的虚线是注入的空气(IA)。空气升液器的底部有注射器(I)。从水平面(WL)到泄液孔(DO)的距离为Z1。从水平面(WL)到注入的空气(IA)的距离为Zs。浸入深度的公式是S=Zs/(Zs+Z1)。
图4示出把空气放进水产养殖系统的空气升液器的开口的形状。
图5示出泡沫分离器。
图6示出沉入或需氧生物过滤器。
图7示出自动需氧上流式圆珠过滤器。
图8A-图8D示出图1的系统的水质量的历史记录,显示了从孵化处(1-100天)和水道(101-242天)处测量的具有代表性的结果。生物量从第一天小于每立方米10克增加到养殖期倒数第三天大于每立方米200克。
图8A示出养殖期内测定的pH值。水平线表示要求的标准大于8.0。
图8B示出养殖期内测定的氨值。水平线表示可接受的上限。
图8C示出养殖期内测定的亚硝酸盐值。水平线表示可接受的上限。
图8D示出养殖期内测定的硝酸盐值。水平线表示可接受的上限。
图9示出包含养殖箱、预过滤装置、泵装置、自动化需氧生物过滤器、紫外线光源和各组件之间的连接等在内的闭路养殖系统。
图10A-图10C示出图9系统的水质量的历史记录。
图10A示出硝酸盐浓度,显示加入脱硝生物反应器后硝酸盐被清除。三角形表示流入,正方形表示流出。
图10B示出亚硝酸盐的浓度,显示加入脱硝生物反应器后亚硝酸盐被消除。三角形表示流入,正方形表示流出。
图10C示出硫化氢的浓度,显示添加脱硝生物反应器后硫化氢被消除。三角形表示流入,正方形表示流出。
图11示出闭路水产养殖系统功能的模型图。
图12是以框图形式绘制的供水产养殖之用的自适应的网络基的模糊推理驱动的机视分类系统。
图13A-图13D示出本发明的机视子系统的成像设备。
图14示出本发明机视子系统的图像数字化和处理。
图15是在方框内以框图方式绘制的本发明的机视子系统的软件使用与开发。
图16示出包含于训练一种传统的机视系统的误差。方块表示训练误差,圆圈表示检查误差。
图17示出包含于训练自适应神经模糊推论系统的机视系统内的误差。X表示检查误差,圆圈表示训练误差。
本发明是人工智能程控技术与水产养殖系统相结合的产物,旨在为水产养殖业或水池产业提供闭路循环水过滤系统。闭路的循环水产养殖过滤系统是为水生生物提供完备的生态存活保障,无需精心换水而又保持水质在可接受的程度之内的各个子系统的集合。上述定义意思指彻底清除生物生成的可溶性的和悬浮的污染物和保护水资源。此定义不包含蒸发造成的水损失。可以认为水的蒸发不产生环境污染,补充也不会引起大量的资源消耗。本发明涉及使用机器/计算机对水生生物在“闭合回路”式的生物过滤系统中最佳成长和繁殖的各种过程进行控制。本发明是靠不断地对影响养殖生物的生理需求的物理因素进行监测并不断地作出必要的调整以满足这些需求而起作用的;有些因素(例如溶解的氧、pH值、代谢物和盐分)会保持于临界极限之内而其他因素(例如温度和光的周期变化)可能会改变以改变成长特性和/或繁殖周期。
闭路循环水产养殖系统是水箱、管道、过滤装置和泵的组合(图1和图2)。养殖水箱可以用适于养殖中的生物的任何尺寸、形状或材料。管道可以采用与水箱总的设计相配的尺寸、形状和材料。用于水产养殖系统的过滤器一般分为五种,而且可以使用其中几种相结合的办法以适应养殖的品种。五种过滤器是:(1)颗粒清除网,沉淀盒,填有介质的收集器,以及在某种程度上,使用物理/化学吸附装置(泡沫分离器和活性炭);(2)物理吸附-各种泡沫分馏器(即蛋白质分离器);(3)化学吸附-用于根据分子的尺寸或电荷捕捉分子的活性炭、沸石和其他合成介质和薄膜;(4)保证细菌氧化有机废物并将最后生成物变为二氧化碳和氮元素的生物-介质床。此外,脱硝(把硝酸盐转化为氮气)可以在厌氧的情况下在生物过滤床内发生;(5)照射/氧化-一组产生紫外光或臭氧或产生这两者的装置。
泵可以是能适合水箱总的设计和养殖物的需要以一定速度在系统内移动水的装置。此类装置包含:水泵、鼓风机和空气压缩机。在过滤器的设计中考虑使用机械的泵-驱动系统还是使用空气升液器-驱动系统。空气升液器-驱动系统在很低的压差下运行,但流量与在高压差下运行的泵驱动系统的流量相等。有许多理由(例如:经济性,简单,耐用)驱使人们在水产养殖系统中使用空气升液器。然而,在水产养殖过滤系统中通常使用泵-驱动式的。用于高压泵送的过滤器,唾手可得,而且完全适合本发明的要求,但不很适合于空气升液器-驱动系统。因此,作为本实施例的一部分说明的过滤器是低压类的,是为空气升液器-驱动系统开发的,但也适合于泵-驱动的运用。
所有系统和子系统都与包括传感器、通信装置、计算机硬件、软件界面和专家系统在内的智能控制系统结合在一起。这些控制系统;(1)直接从生产系统获取实时数据;(2)把输入的数据以数学方法转换成过程模型;(3)有充当专家角色的专家系统与这些模型对接;(4)把专家系统的决策运用于控制重要的过程。因此高级水产养殖系统的发展和价格能承受的过程控制的硬、软件的日益普及应会推动自动水产养殖系统的发展。在设计可程序控制的价格可承受的自动控制系统方面取得的成功会得到广泛运用,因为它会大大提高水管理的水平,降低由人工监控的费用,大大减少系统重大故障的概率。现代商业性的水产养殖设施已经成为要把原料(例如氧、热、饲料和水)高速转变为高质量的最终产品(食用高蛋白肌肉)的互相联系的过程、子过程的先进网络。这些过程可以比得上制造业的实际过程。为了使产出最大而故障最少,要求把许多简单的(逐步的)和复杂的(侧回路)过程在空间上和时间上结合起来。高级水产养殖系统的自动化会使美国各公司:(1)依靠使生产地点更靠近市场而与世界商品市场竞争;(2)改善环境管理;(3)减轻灾害损失;(4)避免与废水有关的环境控制的问题;(5)大大减少管理与劳动力方面的开支;(6)提高产品质量和稳定性。程控技术的应用而又需要水产养殖专用的专家系统(根据可用信息,用复制人的思维过程的方法提供答复或解决办法的计算机程序),这对继续提高水产养殖业是很重要的。
另外,本发明还包括机视子系统,也就是,为了检测、监视、测定和质量评估的目的在机视系统内可以模仿生物体的过程。机视子系统是把自适应神经模糊推理系统运用于水产养殖系统或农用系统内的挑选(在某一框架内识别某一个对象)与分开(把某一物体与背景分开)以及智能连续监控的问题。
在自动化水产养殖系统里,机视子系统可以用于把动物数据结合成系统的控制参数。这种动物数据可以包括尺寸、生长速率、活性水平、活性分类,(例如交尾、产卵、脱皮)。动物数据可以用作环境指示器(例如水质量告警信号)或者用作自动系统的控制变量(例如交尾行为引起喂给饲料次数增加)。机视子系统是水产养殖中机视的理论使用和在任何生产设备中应用机视技术的能力之间必要的却又是缺少的一环。因为本发明使得机视可能用于不规则的和复杂的情景和目标物,使生产生物的设备或生产者(农业、水产养殖业和生物工艺)会得到最大的收益。
机视子系统包含一种据之把特征(这些特征是为了认识目标对象和对其分类的对目标物结构的已有知识的一部分,连续地对活动监视结果或者是对动物或产品销路的测试)用监控知识(神经网络)和模糊推论系统相配合进行分类的方法(算法)。所述监控知识可能分批产生,最终产品是不用不断运用机器知识就会运行(作决策)的模糊推论系统;或者监控知识可能在线产生,使神经网络会在预定参数范围内继续修改模糊推理系统,从而通过非监控知识提高性能和识别能力。
本发明,即计算机自动控制的闭路的循环水产养殖过滤系统,被认为对此产业是有用的,对于环境是必要的。这在过去是做不到的,因为过去没有能对控制的生物过滤作出复杂的“决策”的人工智能。对水产养殖用水进行生物过滤,对水生动物的生存和健康是至关重要的。脱硝次过程的自动控制已经开发出来,并获得美国专利,专利号为5482630,这里结合作为参考。最后部分由机视子系统提供。过滤子系统
各过滤器(图1)排列成次序使得废水限定成下述塞-流顺序处理;(1)机械或微粒过滤(例如:沉入式床、上流式砂或床这滤器、流砂过滤器、半渗透膜、冲洗过滤器和细流过滤器);(2)物理吸附或泡沫分离(例如蛋白质分离器);(3)化学处理(例如:活性炭,沸石或任何螯合物或多价螯合物);(4)生物的(例如起异养或化学增加营养的细菌组合作用的需氧或厌氧细菌床);(5)杀菌(例如:紫外光、臭氧、氯或其他的化学氧化剂)。
上列顺序对于所有形式的水产养殖过滤组件都是适合的。这种系统的典型安排示于图2B中,其中预过滤箱22(包括微粒过滤器,泡沫分离器和活性炭)的尺寸为4英尺宽、8英尺长、4英尺高;养殖箱10的尺寸为12英尺宽、20英尺长、4英尺高;空气升液器筒55的尺寸为直径24英尺、高13英尺;生物过滤器60的尺寸为8英尺宽、18英尺长、3英尺高。高位水箱52的尺寸为2英尺宽、4英尺长、2英尺高。图2B中还显示了两个紫外光杀菌器80。
过滤效率由分布控制系统DCS(使用人工智能)管理,从而水的质量保持于养殖的任何水产品种都可接受的标准。前述五种过滤器以下述方式自动化:(1)机械或微粒过滤的效率可以通过对穿过过滤器的压差,穿过过滤器的水流,氧化-还原潜能,溶解的氧和过滤器床体积膨胀的监测,然后再通过控制水流速率或滞留时间,回冲频率或持续时间而改进;(2)物理吸附的效率可以通过对通过过滤器的水流,废水中的总气压,气体注射和气泡的高度的监测,然后再通过控制水流速率或滞留时间,周期时间,气流(例如:鼓入的空气,压缩气体或臭氧)和气体注入速度而改善;(3)化学过滤的效率可以通过对通过过滤器的水流,穿过过滤器的压差的监测,然后再通过控制水流速率或滞留时间而得到改进;(4)生物过滤(例如需氧的或厌氧的)的效率可以通过对穿过过滤器的水流,通过过滤器的压差、溶解的氧、pH值、氧化-还原的潜能、二氧化碳和根据所使用的生物过滤器的种类(例如浸入的、向上流的、流态的、细流的或冲洗的)而定的水位变化的监测然后再通过控制水流速率或滞留时间,注射溶解的氧,注射缓冲溶液,回冲频率和持续时间而得到改进;(5)杀菌的效率可以通过对穿过过滤器的水流,光强和波长(紫外)和氧化-还原的潜能(臭氧和化学氧化剂)的监测,然后再通过控制水流速率或滞留时间和化学注入(臭氧和化学氧化剂)而得到改进。
空气升液泵的设计和运行通过以下两方面而获得改善:(a)空气升液注射器的设计,空气泡的尺寸形状影响空气升液的效率,扩散孔是修改的泪滴状,开始于顶部是一细缝生成较小(小于1-10mm内径)的上升较慢的气泡,该孔然后扩大到基部成圆形,生成较大的气泡(10-30mm内径)(图4);(b)离开空气升液管的顶端的空气-水混合液由于有锥形结构而偏离该管的顶部。锥形结构使水偏离空气升液管的顶端而不向下直落,阻碍水流。
在图1中示出了一个包含水道(养殖箱)10的系统。养殖箱10的外形可以如图2所示的那样,包含1个槽12和倾斜的底面14。在图1中废水从养殖箱10进入预过滤系统22,该系统包括颗粒过滤器20、泡沫分离器30和碳过滤器40。养殖箱10通过水管与预过滤系统联接,所述水管以箭头线16示出。微粒过滤器20用于过滤从养殖箱流出的较大的有机物残渣。废水从微粒过滤器20流入泡沫分离器30清除泡沫。泡沫分离器30可以是图5所示的结构。废水从泡沫分离器30进入碳过滤器40,进行附加的预过滤。从碳过滤器40流出的废水然后经过以箭头线42示出的水管流到空气升液器50。空气升液器在图5以及图4中作更详细的示出,图4显示将空气排入空气升液器的开口的形状。空气升液器50包含一个空气升液箱54和一垂直管55,其尺寸根据系统的大小而变化。在空气升液器的管55的基底,空气注射器53引入空气,空气上升,从而把水从空气升液器上引,因而起泵的作用,促使水循环。水从空气升液器50进入高位水箱52,然后浇入需氧生物过滤器60。需氧生物过滤器60内可以盛放石子,这些石子用于支承微生物,而微生物用于起需氧生物过滤的作用。从需氧生物过滤器60流出的废水通过软管62流向紫外线光源80。紫外光源80照射水,杀死水中可能存在的微生物和病菌。从紫外线光源80出来的水经水管82回到养殖箱10。从需氧生物过滤器流出的水断续地通过水管64被送到厌氧生物过滤器70。厌氧生物过滤器70可以采用美国专利第5482630号所说明的那种结构。从厌氧生物过滤器70流出的水用机械泵72经水管74泵入微粒过滤器20。厌氧生物过滤器70用于消除系统的硝酸盐。
泡沫分离器30(蛋白质分离器)有位于接触室32上低于容器内水面数厘米的百叶窗式细缝31(图5)。百叶窗式细缝方向向内使进入接触室32的水在向下流向出口的过程中方向偏转,形成环流形。这种结构:(1)增加了水滞留时间,可以更有效地清除有机物;(2)让小空气泡聚结成大气泡,大气泡可以更快地逆水流方向上升;(3)把大量气泡集中于圆筒的中央使得不会从百叶窗选出。
浸入式生物过滤器床(图6)的结构在若干重要特征上不同于一般的浸入式床:(1)床61是高架的,刚刚浸于水面之下;(2)进入的(未处理)的水注于床下并上升穿过它(图6)。这种结构:(a)减少了床的压缩及随之而来的流量减少,(b)迫使含有机物的水与床的暗面接触从而限制异养生物的生长;(c)使床底接触富含氧的水从而防止床下形成厌氧区。自动上流式圆珠过滤器90(图7)的结构也很独特,因为在现场的传感器监测床92内的细菌代谢,并被用于控制环境参数,滞留时间和回冲时间。图7中显示的实施例包含一个用螺旋桨电动机96驱动的螺旋桨94。阀98控制流入,设置分隔开的管道用于加氧100和缓冲液102。另一个阀110控制流出。安装于现场的传感器监测床92内的溶解的氧112、压差114、流量116、pH值118,和床92内和过滤器90底部的氧化-还原潜能。还安装了泄水管122。这种结构使上流式圆珠过滤器进行颗粒过滤和脱硝过滤的双重作用达到最佳水平。
放养生物的水产养殖箱可以自洁。箱14的底面经改进向中央倾斜(例如2英寸/1英尺),中央有(例如4英寸的)槽12。该箱的出口位于所述槽的一端,收集的废液流向微粒过滤器。废液在槽内集中,集中起来的废液流向微粒过滤器。废液在所述槽内的集中通过使用位于排出管正上方的气泡过滤网(充气注射器)也变得更方便。因此大部分为液被冲出箱外,无需劳力。分布控制系统
综合过程控制系统用于对水产养殖生产子系统和过滤子系统进行分布控制。分布控制系统包含把环境状况转换成电信号的多个传感器/转换器,把传感器的电信号转换成数码的通信多路转换器,能接受并向通信多路转换器输入输出信号的计算机硬件,具有与用户人联系的计算机硬件和提供描绘平面配置图,评价输入数据的趋势和历史数据的趋势等提供图形界面的计算机软件。另外,控制回路的高水平综合由人工智能计算机程序(例如以规则为根据的专家系统,神经网络,以模糊逻辑为根据的专家系统和神经模糊系统)所管理。训练成套参数包括:溶解氧的水平、盐分和电导率、水位、抽水速率、泵送力、流速、温度、加热和/或降温力,根据pH值添加缓冲液,氧化-还原潜能,根据水位和盐分添加海水或水。
分布控制系统与适合的数学模型(如开/关、比例积分求导、统计模型或专家系统)一起用于对所有养殖箱和过滤器箱进行环境监测和控制:(a)温度监测与控制;(b)pH值监测与控制;(c)盐分的监测与控制;(d)氧化-还原潜能的监测与控制;(e)溶解的二氧化碳的监测与控制;(f)溶解气体总量的监测与控制;(g)溶解的氧的监测与控制。
分布控制系统与适合的数学模型(例如开/关、比例-积分-微分、统计模型或专家系统)一起用于管理全部过滤装置(图11)。传感器的输入(例如:压力、水位、氧化-还原潜能和溶解的氧)用来监测各过滤系统(例如:微粒、碳和生物过滤系统)的功能。各种输出,根据各数学控制模型,控制各种功能,例如:水流或滞留时间、回冲和过滤器保养时间表。
过滤器各部件中和部件之间的一切流速均由分布控制系统监测并控制。各过滤器中和过滤器之间的流速改变均由编程机器智能和分布控制系统对水质数据例如:pH值、溶解的氧、温度、盐分(只用于海水系统)、氧化-还原潜能和浊度评估后实施。
分布控制系统用于对计算机自动的闭路循环水产养殖过滤系统使用的一切养殖箱和过滤箱的水位进行监测和控制。精确地控制水位对气动升液器驱动的系统中流速的稳定是必须的。
系统参数超出设定值时,分布控制系统产生临界的系统功能的自动报告并报警(就地或远程)。报警信号既是可视的(闪光管和信息中心)又是可听的(铃)。
分布控制系统,具有作为机视子系统和内部计时器输出和输入的自动馈线而具有馈电管理能力。
分布控制系统控制一切养殖水域的光周期并用于改变生活周期。系统可以开灯或关灯以及用可变电阻控制亮度。
图11是图1或图9显示的闭路水产养殖系统功能的模型。“方框”是状态变量,“旋塞”是转换系数,“圆圈”是效果。最上面的模型子系统是动物生物量300。状态变量是生物量的克数302。效果是生长量的克数304,以克表示的生长量306,数量308,以克表示的重量310,每立方米的公斤数312,水箱容积I314和以美元表示的价值316。
第二模型子系统是累积340。状态变量是饲料总量公斤数342,累积的氨型氮(氨型氮的总量)344和以克表示的生物量346,效果是以公斤表示的饲料量348,饲料成本350,以克表示的每日氨型氮总量352、消耗的饲料362,生命体氨型氮总量354,硝化量356,生命体的硝酸盐氮总量358和生命体的硝化量360。
第三模型子系统是氨型氮总量370。状态变量包括:以克表示的生物量372,氨型氮总量374,圆珠过滤器376和砂过滤器378。效果是氮容量380,喂给率382,每日氮给量的克数384,同化速率386,饲料消耗量388,以毫克表示的NH3I390,以毫克表示的NH3密度I392,水箱容量I394,主流速率396,圆珠过滤器的氨型氮总量398,圆珠过滤器硝化量400,砂过滤器的氨型氮总量402,砂过滤器的硝化量404和氨氮总量的再现406。
第四模型子系统是脱氮量420。状态变数是硝酸盐型氮的总量422和生物反应剂424。效果是硝化量426。圆珠过滤器硝化量428,砂过滤器硝化量430,以mg/l表示的NO3浓度432,以g/l表示的NO3密度434,水箱容量l436,生物反应剂的硝酸盐氮总量438,脱硝酸盐量440,生物反应器效率442,柱444,生物反应器体积446,生物反应器流量448,滞留时间450和硝酸盐氮总量的返回452。数学模型如下:动物的生物量
    Biomass_gm(t)=Biomass_gm(t-dt)+(Growth_gm)*dt
    INIT Biomass_gm=Number*0.0020{2mg PLs}
    INFLOWS:
         Growth_gm=(Grams_Growth/7)*Number
    Kilos_per_cu_meter=Biomass_gm/Tank_Vol_I
    Number=154800{400animals/m3@25gms & 10kg/m3}
    Value $=(Biomass_gm*2.2*6)/1000
    Weight_gm=Biomass_gm/Number
    Grams_Growth=GRAPH(time)
    (0.00,0.25),(7.50,0.26),(15.0,0.26),(22.5,0.278),(30.0,0.312),(37.5,
    0.407),(45.0,0.54),(52.5,0.915),(60.0,1.11),(67.5,1.18),(75.0,1.20),
    (82.5,1.20),(90.0,1.20),(97.5,1.20),(105,1.20),(113,1.20),(120,
    1.20),(128,1.20),(135,1.20),(143,1.20),(150,1.20).累积
    Cum_TAN(t)=Cum_TAN(t-dt)+(Daily_T_A_N_gm)*dt
    INIT Cum_TAN=0
    INFLOWS:
         Daily_T_A_N_gm=Wasted_Feed
    Total_Feed_kg(t)=Total_Feed_kg(t-dt)+(Feed_kg)*dt
    INIT Total_Feed_kg=0
    INFLOWS:
         Feed_kg=((Feed_Rate/100)*Biomass_gm)/1000{kg}
    Feed_Cost_$=Total_Feed_kg*0.6
    Nitrification_biomass=(Nitrification/Biomass_gm)*1000脱硝量
    Bioreactor(t)=Bioreactor(t-dt)+(TNN_to_Bioreactor-Denitrification-
           TNN_Return)*dt
    INIT Bioreactor=0
    INFLOWS:
           TNN_to_Bioreactor=TNN*(Bioreactor_Flow/Tank_Vol_I)
    OUTFLOWS:
           Denitrification=Bioreactor_Efficiency*Bioreactor
           TNN_Return=Bioreactor-Denitrification
    TNN(t)=TNN(t-dt)+(TNN_Return+Nitrification-TNN_to_Bioreactor)*dt
    INIT TNN=0
    INFLOWS:
           TNN_Return=Bioreactor-Denitrification
           Nitrification=BF_Nitrification+SF_Nitrification
    OUTFLOWS:
           TNN_to_Bioreactor=TNN*(Bioreactor_Flow/Tank_Vol_I)
    Bioreactor_Efficiency=.7
    Bioreactor_Flow=Bioreactor_Volume*(24/Residence_Time)
    Bioreactor_Volume=200*Columns
    Columns=6
    NO3_Conc_gm_I=TNN/Tank_Vol_I
    Residence_Time=2{2 hours,converted to days}氨型氮总量
    Bead_Filter(t)=Bead_Filter(t-dt)+(TAN_to_BF-TAN_to_SF-BF_
           Nitrification)*dt
    INIT Bead_Filter=0
    INFLOWS:
           TAN_to_BF=NH3_Conc_gm_I*Main_Flow_Rate
    OUTFLOWS:
           TAN_to_SF=Bead_Filter-BF_Nitrification
           BF_Nitrification=min(Bead_Filter,250)
    Sand_Filter(t)=Sand_Filter(t-dt)+(TAN_to_SF-TAN_return-
           SF_Nitrification)*dt
    INIT Sand_Filter=0
    INFLOWS:
           TAN-to_SF=Bead_Filter-BF_Nitrification
    OUTFLOWS:
           TAN-Return=Sand_Filter-SF_Nitrification
           SF_Nitrification=min(Sand_Filter,3750)
    T_A_N(t)=T_A N_(t-dt)+(Wasted_Feed+TAN_Return-TAN_to_BF)*dt
    INIT T_A_N=0
    INFLOWS:
         Wasted_Feed=Nitrogen_Feed_gm_day-(Nitrogen_Feed_gm_day*
               Assimilation_Rate)
         TAN_return=Sand_Filter-SF_Nitrification
    OUTFLOWS:
         TAN_to_BF=NH3_Conc_gm_I*Main_Flow_Rate
    Assimilation_Rate=.45
    Feed_Rate=Grams_Growth*1.8
    Main_Flow_Rate=(890*3.785)*3600
    NH3_Conc_gm_I=T_A_N/Tank_Vol_I
    NH3_mg_I=NH3_Conc_gm_I*1000
    Nitrogen_Content=0.4
    Nitrogen_Feed_gm_day=Biomass_gm*(Feed_Rate/100)*Nitrogen
          Content
    Tank_Vol_I=387374不在一个组内
    TAN_Biomass=Daily_T_A_N_gm/Biomass_gm
    TNN_Biomass=(Nitrification/Biomass_gm)*1000机视子系统
为了开发一种机视系统的结果识别模型,把自适应神经模糊推理系统用作对象的分类这一目的。使用自适应神经模糊推论系统开发了:使用图像质量因素(总亮度,说明对比的曲线的峰态特性)的自动图像质量评估;专家知识(对动物尺寸的估计,对动物分段所需的界限值的估计),有关机视系统精确测量对象的图像质量模型;有关测量可靠性的图像质量的模型。建立以结构为基础的图像模型使用了经修改的马尔可夫随机信息组的方法。根据马尔可夫随机信息组制作图像模型是众所周知的。本发明使用对该方法的修改包括增加运动信息和使用图像信息的可预测的模糊模型决定作为目标对的像素的附近区域的似真度。
对自动水产养殖系统开发系统状态识别模型达到系统状态分类目的运用自适应神经模糊推论系统是本发明的一部分。快速地建立对象的模型:使用诸如软件Global Lab Image(图15)之类的传统的图像分析工具;在批量知识模式下使用自适应神经模糊推理系统可以迅速开发建立目标的模型(图16和图17)的模糊推论系统。这里用来迅速建立目标的模型的独特的步骤是使用模糊逻辑领域的“自然”分类。
本发明的另一方面是使用机器知识(批量或未检查的)在自动水产养殖系统内监测生物的状况。这包括生物状况估计,在这种估计中,生物的状况可以:(1)使用先在知识基础来限定,和/或(2)根据自适应神经模糊推理系统把目标的特征分析与自动水产养殖系统内的其他参数(诸如水质、温度、光度)结合起来的过程而推定。另外,还对生物的活动进行不间断的监测,在这种监测中,基于总的运动和形状识别的动物的活动水平结合到自动水产养殖系统内。图12内显示的就是水产养殖使用的基于采用网络的模糊推论驱动的机视分类系统(ANFIS)。“ANFIS”240的输入包括目标物体的形态的先前知识242和分隔特点的传统图像分析244。图12中的输入输出回路是“使用批量的或连续的知识的方法的智能FIS发展的自然分类和操作者监视”246,输出是“ANFIS接连非监视的知识”248和“只有FIS”250。
因此本发明的一个方面可以说是使用机视的结果作为自动水产养殖系统内的传感器输入(即控制变量)。空气升液器
经济使用这类水循环的重要因素有:(1)浸入深度(图3)或注入空气的深度与扬水(升水)高度之间的关系(以百分数表示);(2)注入的空气的体积(图3);(3)注射器1的设计;(4)空气升液器的直径;(5)被提升的水的泄水孔DO和高位水箱的结构。效率最好的空气升液器通过在水面处的开口的垂直输水管送水。效率随着管的顶部高出水面的程度而下降。从理论上讲,浸入深度小于80%,水流量会是非常有限的。管子的直径影响扬水高度,管径较小在浸入深度较小(小于80%)的情况下效率较高。空气泡的大小结构影响扬水效率。气泡小,上升慢,扬水速率比大气泡慢。气泡大小均匀的扬水量少于混合大小的气泡的。通常使用的注射方法有两种,一种是通过空气升液管外面的套管注射空气,另一种是通过安装于空气升液管内的管子注射空气。第一种结构通过限制摩擦和使管子的容积最佳化避免对水流量形成限制。
包括于本发明内的新型空气升液泵有若干独特的结构特点。第一,扩散口53有点像泪滴形(图4)始于顶部的是缝形,生成较小(直径小于1-10毫米)且上升较慢的汽泡,然后扩大至圆形底部产生较大的气泡(直径10-30毫米)(图4)。这样就产生出大小不等的气泡,增大了自动控制的范围。在直径较小(1/2-2英寸)的管子上切割三个扩散孔。孔的数量随管子的周长而增加,一直到数目最大,这时孔可均匀分布并在孔的最大水平直径之间的间隔留有足够的材料牢固地连结扩散器的下端。第二,为了便于与扩散器接触,本发明使用的所有空气升液器都设计有较大的升液管55,使附有扩散器的输气管能安装于升液管的中央。第三,从升液管顶部泄出的气水混合物由于有圆锥形结构而偏离管的顶部。如果空气升液器的顶部位于水箱的水面处,圆锥会降低升液效率。然而必须把水提升到一定程度(约10-20厘米)以提供穿过过滤器循环所需的压头。因此,空气升液器的水必须排空入高位水箱。顶部必须高于高位水箱底若干厘米,从而使水在离开高位水箱之前不流回空气升液器。这样,所述圆锥形结构就会使水偏离空气升液器的顶部从而水不会直落下来阻碍水流。空气升液器和高位水箱可以安装于回路的任何地方,为了安全起见,应位于过滤器(即微粒过滤器;图1)的顺流方向,使得最易插入。
系统的水循环是一个通过水箱和各过滤器的闭合回路(例如图1)。流经以后各部分的总水流的一部分用各部分之间的旁路回路调整,并可控制过滤效率,消耗品的使用和水循环的速率(约50-200加仑/分)。过滤效率的高低必须能把水质量保持于可接受的水平,并可用各部件(例如泡沫分馏器)内的可变速率的再循环回路予以调整。各部件内及各部件之间的所有水流速率由分布控制系统(DCS)监测并控制。清除颗粒
可以用滤网,沉淀池,装填媒质的收集器,以及在某种程度上,可以用物理或化学吸附装置(例如泡沫分离器和活性炭)清除颗粒。除了罐式颗粒收集器之外,大部分固体消除器都可直接加管装入空气升液器驱动的水回路中。空气升液器的最实用的结构都具有很大的表面积,可移动的滤网和/或沉淀物收集器。养殖箱的剖面结构(图2)可以使固体废料集中在水循环流动中并带到固体收集器20。这种效果有赖于水箱的长度大于宽度,并且一端有进水口,另一端有出水口这样的结构。沿纵轴线扩散进入养殖箱的方向的空气,在纵向水流的直角方向产生环流圈,并把固体颗粒从底和侧壁冲到中央。这时固体颗粒随水流从水箱的进口端移动到出口端,在此,为外流的水带出并带到固体分离器20。固体分离器应直接安装在养殖箱的下流方向。所述分离器的进口应在养殖箱的水平面高度处排空以便养殖箱的水平面保持不变。或者,低水头压力的上流式圆珠过滤器(图7)或砂过滤器也可用于分离颗粒。后两种系统需要回冲会损失部分系统的水。物理吸附
各种结构的泡沫分馏器可以包括在内,但它们的位置应该固定。它们应该设在紧靠颗粒过滤器之后的位置。对结构的主要限制是水向下流到分馏器柱流与气泡流向相反。溶解和悬浮的有机物附在气泡上并被向上带到水面上的干燥管。有机物从气泡上转移到干燥管侧并为产生气泡的气流向上运到一个容器内。
在专门的实施例(图5)所说明的供本系统使用的泡沫分馏器包含一个竖立的圆筒形(接触)室32并在其底部附近用管子装成与一个空气升液器连结。所述圆筒的底部封闭,而上部则安装了一个向上斜的坡度小的圆锥34。所述圆锥的位置可在圆筒内调整,其基部置于圆筒的水平面。所述圆锥的向上方向空容积逐渐减少,在泡沫产生并向上漂浮时使其凝缩。所述圆锥的顶部开口,进入管36的一部分,该管进一步使泡沫被向外逸去的空气流凝缩或“干燥”带到泡沫收集器。在此实施例中,在干燥管的顶部安装了帮助逸出的空气把泡沫运到系统外的容器的一个文丘里管44。
未处理的水经过位于盛放分馏器(图5)的容器的水面下数厘米处的百叶窗式长孔进入泡沫分馏器接触室。水被用管连结于接触室底部的空气升液器55所吸入,流速应予调整以使凝缩圆锥内的泡沫形成达到最佳化。百叶窗式长孔向内,因而进入接触室的水作圆周式运动。这种结构:(1)增加水的滞留时间使去除有机物的效率更高;(2)可使小气泡聚结成大气泡,可逆水流更快地上升;(3)所大量的气泡集中于圆筒的中央,从而不致通过百叶窗外逸。可除去水中溶解的有机物和微粒有机物的水速决定于允许气泡带着有机物上升的在接触室内的水的速度。因此,接触室的直径是一个重要的因素,因为其直径增大各循环的距离就增大,可以去除有机物的水量也就增加。化学吸附
活性炭、沸石、合成媒质和可以有选择地渗透的薄膜用于按尺寸或电荷收集分子。这些媒质的过滤器结构都可以产生通过媒质的水流。本发明的一个典型实施例是安装假底和滤网使水从假底下方进入容器,向上穿过滤网和媒质。滤网孔的大小要能挡住媒质但可让渗过颗粒过滤器的最大颗粒通过。在高压的泵驱动系统中逆水流的垂直结构中盛放媒质的结构趋于更紧凑,要更费力地操作。生物过滤
媒质床有助于细菌:(1)把有机废料氧化为NH4和CO2;(2)把最终产品还原为元素氮N2。在水产养殖用的所有过滤器和调节装置中氧化床有最多的结构设计、媒质类型和工作效率。最普通的一种是沉入式过滤器(例如在石子和沙子下面)。湿-干式过滤器把水泵到暴露于空气中的塑料球、合成与天然纤维织物垫和其他表面上。流化床使用被注于其下的水流保持悬浮状态的细颗粒(例如砂或塑料珠)。所有这些种类都适合于在空气升液器产生的水头压力下发挥功能。
本发明的此实施例中使用的结构是1种改进的沉入式床。然而这种床的结构与一般的沉入式床在若干重要特征上是不同的。首先,所述床是升高的使得刚刚沉入水面64,进入(未经处理)的水被注于床61下方,穿过该床向上升(图6)。这种结构:(1)减少床的压实程度从而降低了由压实引起的流量减小;(2)迫使含有机物的水与床的暗边接触,从而限制了异养生物的生长。(3)使床底与富氧水接触从而防止床内产生厌氧区。其次这种升高的结构可以让床下的区域由延伸通过狭窄通道66的虹吸管而得到清扫。这就节省了用于拆卸过滤床的时间和人力。对过滤床的功能的现场监测是用床上和床下的溶解氧和pH值探测器和均匀分布于过滤床表面和插于过滤床深度一半的四个氧化-还原探测器完成的。这些探测器提供的输入用于控制穿过过滤床的水流和注入过滤箱的空气或氧和缓冲液。这会使过滤床的化学营养突变的细菌的新陈代谢达到最佳程度。
另一种硝化生物过滤器是起物理过滤器以及生物过滤作用的上流式塑料珠过滤器(图7)。与沉入式过滤器由于颗粒累积(例如渠化和生物絮凝物矿化)使性能受影响相反,这种过滤器在理想状态下操作时,两种过滤作用都很好。上流式珠过滤器在适当回冲的情况下,能累积颗粒并硝化。然而,要使上流式珠过滤器作用最佳化需要专门经验,这在操作人员中往往很缺乏。由于这种原因,使其功能自动化就非常重要。上流或珠过滤器,可以用现场传感器(例如溶解的氧112,氧化-还原潜能120,pH值118和流速116)监测床内的细菌代谢和用压力传感器114测量由于颗粒累积引起的通过床的压力下降,而使其运行达到最佳化。此实施例有两个氧化-还原传感器,置于床上方和床下方,还有两个置于床内在圆床92的圆周180°方向的床。此外,有两个pH值传感器118置于180°即相反的方向上。这四个传感器放置的高度为床高的一半。此外,还有溶解的氧探测器112,一个置于床的上方,另一个置于床的下方。压差测量器114连结于过滤器的流入管130和流出管132。从传感器来的输入数据用于使水的流速或滞留时间,回冲频率,回冲持续时间等的变化自动化,以及用于向圆珠过滤器注入氧和缓冲液以使营养突变细菌的生长和代谢最佳化和阻止异养细菌在珠上滞留。如回冲次数太多或太强烈,营养突变细菌就不能保持于床上,而在回冲作用下脱离过滤器。如果回冲次数不足异养细菌生长就会使营养突变细菌过分长大,过滤器就会产生氨和其他废料而不是将它们除去。就是这种精细的平衡需要自动化。
自动生物过滤器的另一个例子是美国专利第5482630号所述的自动脱硝生物反应器。这种过滤器使得从水中彻底除去氮成为可能。这对真正的闭路水产养殖系统的设计非常重要。这里把它列入这里所说的自动闭路循环水产养殖系统的一个部件。氧化/照射杀菌
这组装置产生臭氧、紫外光或同时产生两者用于杀菌目的。臭氧具有很强的腐蚀作用。把它注入水处理回路中注入溶解的有机物很集中,便于减小的地方,它是最安全的。臭氧输送系统可以不加修改地用于闭路水产养殖系统。紫外光的效率和可靠使用,要求结构能保证所有通过接触器的水都通过球形器皿一个特定部分,在球形器皿特定部分周围的特定距离内,也就是杀伤接触区。接触少了可能产生细菌抗紫外光倾向的结果。用于泵驱动系统的经济的紫外接触器的结构不可能通过对空气升液系统有效的足够流量。在水头压力为15-30厘米的情况下,每分钟循环60升水各需1个结构合适的紫外光球形器皿。因此空气升压系统的紫外接触器应设计有:(1)更大一些的流入和流出;(2)更多的球形器皿;(3)若干空气清洗孔。在最后一个过滤器和养殖箱之间低于各水面的地方安装紫外接触器可以把低水头压力施加的限制减少到最低限度。分布控制系统
分布控制系统包含以下部件。在上述水箱系统上设计并安装了一个工业过程控制系统。原设计是建立在微机监控和数据采集系统上的,它把386/486系列个人计算机与标准工业控制信号多路转换器和软件连结起来。现在,这一系统成了为三个独立的水产养殖设施服务的更为广泛的分布控制系统的一个子处理过程。各组成部分(硬件和软件)都是买的成品因而不用建立线路不用写计算机代码。
使用的软件是WindowsTM工作环境的直观图形界面产品,Intellution为Windows制作的DMACSTM。该程序可以在任何386/486个人计算机上运行,并包括网络动态数据交换(net DDE),允许数据在WindowsTM的程序之间转换。输入和输出可以实时显示为平面配置图、图形、图表或多篇幅,所有数据都可以在硬盘或其他媒体中存挡。控制功能包括:定点控制,正比/积分/微分控制(PID),批量控制,统计过程控制和自定义控制块。辅助模块可以通过典型的微机网络和从拨号电话线上远程操作。计算机硬件是具有16兆字节随机存取存储器,250兆字节硬盘,1兆字节视频卡和一个SVGA监视器的IBM486兼容个人计算机。一个Beet System(660型)不间断电源保护计算机不受电源不稳的影响,并在电源不稳时,可给计算机和监视器供电35分钟。
计算机软件和硬件连结于包含16个模拟和16个数字输入/输出通道的非智能信号多路调制器网络(Dutec Model IOP-AD+和IOP-DE)。各通道要求自己的能接收任何电压或电流信号(即4-20mA,0-1V或0-100mV)的信号调节组件。许多不同种类的输入/输出与多路调制器连接。电缆管道控制系统包括对温度(即冷却装置和加热装置),pH值,盐分(导电性),溶解的氧,水箱和过滤器之间的水的流速和水位的监测和控制。此外还安装了光照周期控制(即顶灯的继电器)和自动输送带喂饵器。电缆管道多路转换器是连结于控制系统的四个这种多路转换器中的一个。当动画显示顶视图,一切主要功能(即光照周期,紫外杀菌器状况、水位、pH值、缓冲液注射和蛋白质分离器状况)以便技术人员通过目视确定时,电缆管道系统表示于控制系统的视频监视器上。对温度、溶解的氧、pH值、盐分和水的流速产生了类似于仪表读数显示的数字显示;所有输入和大部分输出都在计算机硬盘存挡为历史数据库。成像设备
(a)这里说明的本发明的实施例使用两架黑白安全照像机140(Burhel),一个标准的RS170视频输出或两架包含1英寸×1英寸安装摄像机的数字电路板和其使用的固定镜头在内的数字照像机(图13B)。这些摄像机的输出是标准的RS170,虽然其析像线少于其他摄像机。这些摄像机的壳包含固定于胶质玻璃基座而又通过涂有硅树脂的密封圈与胶质玻璃基座隔离的塑料小钟形壳(直径4英寸)。
(b)各照像机装于一个象小混频室142的长方形6英寸×16英寸×20英寸上面开口的玻璃外壳内(图13A)。各个壳上都装了一个有机玻璃盖144(图13A)。盖上有两个孔,一个供电线146用(向内供电,向外输出视频信号)。另一个供加压空气进入。加压空气是外壳的不可分割的一部分。加压空气能让电气设备在海水环境里正常工作。可认为压力空气作此之用是本发明的一个新奇的方面。
(c)照像机外壳用被称为照像机座的铝棒148(图13c)固定于各水箱上。照像机座的主臂包含实心的铝棒,横梁用铝角铁制造。使用实心的铝棒有三个原因:(1)固定刚性杠杆臂;(2)在与海水接触的情况下铝不会受到危险的腐蚀;(3)实心铝棒的重量有助于补偿外壳在盐水中的浮力。座的角度用与水箱盖下面接触的四根螺栓调整。
(d)以塑料和环氧树脂包裹的船锚形物是用于抵消壳的浮力的附加重量。抵消浮力从而减少波动的效果是对付沉入式或部分沉入式照像机的必要措施的一部分。图像数字化和处理
图像数字化和处理系统示于图14。水箱中的鱿鱼或其他动物160由通过RS 232电缆和端子与数据转换“帧接收”板(DT 3851型)162联接的两架照像机140而显像。所述板负责图像数字化和一些低级的画面处理。这种板的优点是板上存储器可以编成程序,诸如帧去除的操作可以在板上进行,从而提高了帧处理速度。这种数据转换板安装在机视计算机164里。机视计算机还包含一个Intel 486/120MHz母插件板和16兆字节的随机存取存储器。计算机产生图像分析166。图像分析需经机器智能ANFIS处理167,把对目标物的特征分析与其他参数数据结合起来,通过动态数据交换(DDE)连结和网络动态数据交换168进行处理以连结各种软件包并向机视系统报告164结果以便控制。软件
为了开发这里所说明的系统用了以下这些标准的用户水平版本的软件(图15):
(a)Global Lab Image 182:用于图像特征抽取,图像增强,数据收集和本系统发明人的统计识别模型的开始阶段。
(b)Matlab 196 & Matlab’s Fuzzy Logic Tool Box 200:用于生成工作模糊模型及使用ANFIS的初步尝试和开始发明人使用的动态数据交换(DDE)连接,把各种软件包连接起来以便生成其系统的工作模型。
(c)Microsoft Excel:用于动态数据交换的连接及工作初期阶段的数据存储和操作。
为了开发最后的系统,本系统发明人使用了以下软件库和程序:
(d)GLIDE 184:包含源代码和Global Lab Image用户版的一切有关功能的本系统开发人的程序库。
(e)Matlab 196:本产品的用户版包含把Matlab原本文件移到C可编译单元的资源。
(f)Borland C++ Compiler V4.0186:发明人有限地使用了本编译程序及发展平台以便把Matlab生成的C单元移到能为用DelphiApplication development Program,产成的Object-OrientedApplication所用的Dynamically Linked Libraries(DLL’S)。
(g)Borland Delphi 190:Delphi是面向对象的,以Pascal为基础的发展平台,使用它可以生成一种独特的应用程序188,使用上述的程序库和Delphi提供的用户界面。Delphi还包括动态数据交换DDE,网络动态数据交换net DDE和对象链接和嵌入Object Linking andEmbeding(OLE)的对象(或功能)的强大软件库。这些对于通过计算机网络与使用FixDMACS软件的总控制系统连接的机视系统的最终开发是非常重要的。
如图15所示,用以上说明的软件的研制者版本产生的最终系统包括的内容如下:
成像系统(摄像机和收容板)180与生成图像分析194的图像处理的全球实验室的软件Global lab Image 182连接。“图像分析”194输入使用神经网络工具箱198或模糊逻辑工具箱200的MATLAB196以产生智能视觉系统模型202。另一办法是把图像处理全球实验室软件Global lab Image 182与Glide的开发软件库184连接,再把Borland++Iibraries用到DLL’s并使用Delphi的应用开发软件190,编号UniqueProgramming Objects 188得到了不断的监测192。实例1
用于养殖敏感海生Sepioteuthis lessoniana(鱿鱼)的一个14500升(3756美加仑)的系统完全自动化并与自动脱硝生物反应器联接。在其它三个系统的设计中研制了空气升液系统。这三个系统中的最大的一个包括两个养殖箱,两个颗粒过滤器,两个泡沫分离器,两个碳过滤器,一个生物过滤器和两个紫外光杀菌器。此系统(包括管道和预过滤箱)的总容量为53150升(16360加仑)。所有系统都养殖鱿鱼的整个寿命周期。自动系统养过六代鱿鱼。各空气升液器驱动的系统与所有过滤和水调节装置一起操作作低水头压力运用(设计,建造、试验和检验)。一个实施例(繁殖系统)养殖鱿鱼从孵化到幼体后期;另一(成长)系统一直养到其生活周期结束,包括受精卵的产出。该系统在六代鱿鱼在其内养殖时保持了水质适合(图8)。另一实施例是使Sepiaofficinalis(乌贼属)在开始养殖周期接近性成熟。本发明除了养殖上述鱿鱼和乌贼外还可以用于养殖海鱼和仔鱼。实例2
一个用于养殖特种无病菌虾的5600升(1480加仑)养殖系统是全自动的并与所需的过滤装置连接(图9)。所述系统包括两个1900升的虾养殖箱210,一个1.5马力的离心泵212,一个用计算机使之自动化的容积为1m3的上流式圆珠过滤器214(图7),一个2.7m2沉入式牡蛎壳生物过滤器216(图6),一个蛋白质分离器/泡沫分离器218(图5),一个0.05m3活性碳过滤器220,两个紫外光杀菌器222,臭氧发生器224和一个脱硝生物反应器226。包含所述系统的还有一个水回收箱228。所述系统已经建造并运行了两年。所述系统养殖的5000m2的后期幼虾和50m2成虾密度高达每平米大于15克。成虾长到大达20克,而且水质一直可以接受,即使系统开始运转时也是如此(图10A-图10C)。水从养殖箱流经圆珠过滤器,蛋白质分离器,碳过滤器,沉入式过滤器,紫外光杀菌器,再回到养殖箱。支回路从养殖箱经脱硝生物反应器回到沉入式生物过滤器。这种系统同样还可以运用于养殖海生的扁平鱼(例如比目鱼,平鱼),其他甲壳类动物(例如蟹、蜊蛄或龙虾)和双壳类软体动物(例如:蛤、扇贝和牡蛎)。

Claims (21)

1.一种水产养殖系统包括闭路水循环系统,还包含:
一个或多个养殖箱;
一个包含颗粒过滤器,泡沫分离器和碳过滤器并直接或间接与所述一个或多个养殖箱连接的预过滤系统;
一个与所述预过滤系统连接的需氧生物过滤器;
一个把从养殖箱流出的水送到所述循环系统的泵;
一个或多个与所述循环系统连接的能在被照射的水回到所述养殖箱前有效地照射所述系统内的水的紫外光源,而且其中每一养殖箱配有至少一个紫外光源;
一个与所述循环系统连接的厌氧生物过滤器;
一台或多台从所述系统接收信息并对所述信息作出响应,控制所述系统运转的计算机。
2.按照权利要求1的水产养殖系统,其特征在于它还包含一架或多架对着养殖箱内用于收集信息传输到所述一台或多台计算机的摄像机。
3.按照权利要求1的自动水产养殖系统,其特征在于,所述计算机中至少有一台使用自适应神经模糊推论系统用来对所述水产养殖系统不断地进行智能监测。
4.按照权利要求1的自动水产养殖系统,其特征在于它还包含一台使上流式圆珠过滤系统自动化的计算机。
5.按照权利要求4的自动水产养殖系统,其特征在于,所述使用计算机而自动化了的上流式圆珠过滤系统包括对溶解的氧、通过所述过滤器的压差、水流、pH值、氧化-还原潜能或上述各项值的任意结合进行监测的现场传感器。
6.按照权利要求1的自动水产养殖系统,其特征在于,所述系统包含一个分布控制子系统,所述子系统包含:
多个把环境状况转变为电信号的传感器/交换器;
把传感器的电信号变成数字码的通信多路调制器;
接收多路调制器输出入信号的计算机硬件;
具有人机界面的计算机硬件;
配备提供图形界面的计算机软件。
7.一种用计算机实现自动化的上流式圆珠过滤系统,其中所述的系统包括:
1个圆珠床;
多个用于对溶解的氧,通过过滤器的压差、水流、pH值、氧化-还原潜能或上述项目中的任意组合进行监测的现场传感器/交换器;
一个低于所述圆珠床的进水管和1个高于所述圆珠床的出水管;
其中所述现场传感器/交换器把监测的状况变为电信号。
8.按照权利要求7的用计算机实现自动化的上流式圆珠过滤系统,其特征在于,有一个或多个所述pH值传感器置于所述圆珠床内。
9.按照权利要求7的用计算机实现自动化的上流式圆珠过滤系统,其特征在于:一个或多个所述氧化-还原潜能传感器配置于所述圆珠床上方;一个或多个所述氧化-还原潜能传感器配置于所述圆珠床的下方;一个或多个所述氧化-还原传感器置于所述圆珠床内。
10.按照权利要求7的用计算机实现自动化的上流式圆珠过滤系统,其特征在于它还包含一根注入氧的进口导管。
11.按照权利要求7的用计算机实现自动化的上流式圆珠过滤系统,其特征在于它还包含一根注入缓冲液的进口导管。
12.按照权利要求7的用计算机实现自动化的上流式圆珠过滤系统,其特征在于它还包含一个螺旋桨和一个螺旋桨电动机。
13.一种用于养殖水生物种的方法,它包含;
把生物种放于一个或多个盛水的水箱内;
把水从所述水箱引入包含一系列过滤器的闭路水循环系统;
用一个或多个紫外光源照射过滤器流出的水;
把照射过的水引入所述箱内;
其中所述水系统的状况被自动监测并控制。
14.根据权利要求13的方法,其特征在于,所述的方法还包含把所述水引入与水系统连结的用计算机实现自动化的一个生物过滤器内。
15.根据权利要求14的方法,其特征在于,所述自动生物过滤器包含:
一个圆珠床;
用于对溶解的氧,通过所述过滤器的压差、水流、pH值、氧化-还原潜能或这些项目的任意组合进行监测并把这些情况变成电信号的现场传感器;
其中所述现场传感器与计算机连接。
16.根据权利要求13的方法,其特征在于它还包含提供一架或多架能有效观测所述水箱内的内容并把有关所述内容的信息传到计算机的摄像机。
17.根据权利要求16的方法,其特征在于所述信息由自适应神经模糊推论系统处理。
18.根据权利要求13的方法,其特征在于,所述水生物种是虾,
19.根据权利要求13的方法,其特征在于,所述水生物种是鱿鱼。
20.根据权利要求13的方法,其特征在于,所述水生物种是海鱼或仔鱼。
21.根据权利要求13的方法,其特征在于,所述水生物种是水生软体动物。
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