JP3240164U - コンピュータを利用した陸上養殖設備 - Google Patents

Abstract

【課題】養殖水の特性の最適制御及び給餌装置の最適制御が可能なコンピュータを利用した陸上養殖設備を提供する。【解決手段】コンピュータを利用した陸上養殖設備は、養殖対象用の養殖水を収容する水槽と、水槽内の養殖水を循環させて浄化する浄化装置と、養殖対象に給餌する給餌装置３７と、水槽内の養殖水に関するデータ、給餌装置に関するデータ、及び養殖対象に関するデータを含む大量の入力データから機械学習して学習モデルを抽出する人工知能（ＡＩ）装置３５とを備えている。このＡＩ装置が抽出した学習モデルに応じて水槽の養殖水の特性、及び給餌装置の給餌動作を制御する。【選択図】図６

Description

本考案は、コンピュータを利用して運用及び管理を行う陸上養殖設備に係り、特に閉鎖式循環型陸上養殖システム（ＲＡＳ：Ｒｅｃｉｒｃｕｌａｔｉｎｇ Ａｑｕａｃｕｌｔｕｒｅ Ｓｙｓｔｅｍ）に関する。

閉鎖式循環型陸上養殖システム（ＲＡＳ）は、現在、最も実用的な養殖管理システムではあるが、その普及は、世界的に見てもさほど進んでいない。その理由は、実現の難易度が高いためである。

養殖は、単一の養殖対象を、自然界には存在しない環境下で、大量にかつ過密性高く飼育するものであり、その作業プロセスは水質悪化との闘いである。養殖水槽には、死亡個体、脱皮殻、給餌残渣、糞、珪藻類、及びその残骸など、主にタンパク質（窒素）を含む水中浮遊物が大量に発生する。これらは、自然界の分解プロセスである窒素循環サイクルを創り出すことで均衡を保つことが可能であるが、そのサイクルを担うバクテリアの処理能力の許容量をいとも簡単に超えてしまう。このため、多くの場合、かけ流し式養殖により換水を行っている。この養殖方式では、理論的に１日に約２０％相当の水量の飼育水を換水する必要がある。これは、引き込める水（海水／淡水）が養殖事業者の身近にあり、排水する際の規制に適合すれば可能な措置ではあるものの、環境負荷の観点からは重大な問題が発生する。

即ち、多くの養殖事業者は水質改善剤等を養殖水に添加するため、かけ流し式養殖方式によると、添加した水質改善剤等を含む産業排水が、日々、自然界に放出されてしまうのである。このような養殖水の排水が世界的に行われた場合、水資源の破壊につながるおそれがある。英国のＢＢＣは、２００４年の時点で「世界中のマングローブの森の破壊の３８％はエビの飼育地のための開発と関係がある」と伝えている。これは主にエビの養殖地を作り出すための開墾を想定したものであるが、その開墾された土地でおいて、上述したかけ流し式養殖が行われ、さらに自然界に負荷をかけ続けていることは非常に大きな問題であり、世界的規模で改善に取り組む必要がある。

このような問題をＲＡＳの普及と共に改善するためには、コンピュータを導入して「悪化する養殖水の水質制御」を行うことが求められる。

養殖設備にコンピュータを導入した例として、特許文献１に記載の養殖設備が存在する。この特許文献１に記載の養殖設備は、給餌装置の開閉制御を行うものである。より詳細には、マイクロコンピュータによって実現される制御手段が、記憶手段に記憶されている開動作間隔時間及び開継続時間と、タイマ手段によって計測される時間とに基づいて、定期的に放出口を開放するように開閉駆動手段を制御するものである。

特開２００６－０７５０２１号公報

しかしながら、特許文献１は、給餌装置の単なる開閉制御にコンピュータを利用するものであり、給餌装置の最適制御を行うものでも、養殖水の特性の最適制御を行うものでもなかった。

本考案は、特許文献１に記載の先行技術のように、コンピュータを陸上養殖設備における制御装置の一部として使用するものではなく、陸上養殖設備の頭脳として活用することを課題としている。即ち、コンピュータを、陸上養殖設備における神経や筋肉的な働きを行うために使用するのではなく、人口知能（ＡＩ）的に活用しようとするものである。

さらに、ＡＩを用いて、陸上養殖における「最適解」が導き出せる装置を提供しようとするものである。これにより、養殖事業者は、その導かれた最適解に基づき、適切な改善（ＰＤＣＡ（Ｐｌａｎ Ｄｏ Ｃｈｅｃｋ Ａｃｔｉｏｎ））を行うことができる。例えば、養殖対象の単一又は複数の飼料の与えられた栄養成分や飼料原料等の制約条件の基で最適化を図る配合設計方法を提供することができる。

即ち、本考案の目的は、養殖水の特性の最適制御及び給餌装置の最適制御が可能なコンピュータを利用した陸上養殖設備を提供することにある。

本考案によれば、コンピュータを利用した陸上養殖設備は、養殖対象用の養殖水を収容する水槽と、水槽内の養殖水を循環させて浄化する浄化装置と、養殖対象に給餌する給餌装置と、水槽内の養殖水に関するデータ、給餌装置に関するデータ、及び養殖対象に関するデータを含む大量の入力データから機械学習して学習モデルを抽出する人工知能（ＡＩ）装置とを備えている。このＡＩ装置が抽出した学習モデルに応じて、水槽の養殖水の特性、及び給餌装置の給餌動作が制御される。

このように、本考案では、コンピュータが、養殖水の状況をモニタリングして各種データを取得し、取得した各種データから導かれるベストプラクティスをはじき出し、日々の改善作業に投影するといったＰＤＣＡによって管理するように構成されている。日常的モニタリングを行って大量のモニタリングデータ（ビッグデータ）を取得してＡＩ装置に入力して解析し、得られた学習モデルに基づいて、ＰＤＣＡによる管理を行う。その結果、養殖水の特性の最適制御及び給餌装置の最適制御が可能となる。

本考案によれば、（１）これまで、養殖実務者の勘に頼っていた養殖管理をデータ化（見える化）して管理することができる、（２）養殖実務に基づいた数多くのデータから導き出されたベストプラクティスであるため、より良い品質の養殖対象を生産することができる、（３）データは日常的に取得するため、新たなデータによってベストプラクティスが変化する場合があるが、その情報を管理者に報告することによって、改善策をタイムリーに導入すること（およびその検証／検討）が可能となる、（４）ＡＩ装置による解析は、良い養殖魚を生産性高く養殖することにとどまらず、売上に及ぼす変数も管理範囲とすることができるため、これまで、養殖（生産）と販売の異なる実務プロセスが、管理者に総合的に把握され、養殖ビジネスが、より成功に導かれやすくなる、（５）これらの結果としてＲＡＳの普及が促進され、世界規模で環境問題が改善されていく、つまり世界規模の養殖技術の進歩・発展に寄与する技術となり得る、という数多くの利便を得ることができる。

本考案の陸上養殖設備を用いて、南国産バナメイエビの陸上養殖を四季のある日本でＲＡＳにて実施したところ、世界の主なエビに比し、高い品質（成分分析結果）を得ることができた。副次的に、本件はコンピュータを用いて最適解を導いているため、脱炭素社会の構築に資するものとなり得る。

水槽内の養殖水に関するデータが、養殖水に関する水温データ、養殖水に関するｐＨ値データ、養殖水に関する溶存酸素濃度データ、養殖水に関する塩分濃度データ、養殖水に関するアンモニア濃度データ、養殖水に関する亜硝酸濃度データ、及び養殖水に関する硝酸態窒素濃度データを含んでいることが好ましい。

給餌装置に関するデータが、養殖対象に給餌する餌の種類及び質のデータ、養殖対象の給餌量データ、養殖対象の給餌回数データ、及び養殖対象の給餌時間帯データを含んでいることも好ましい。

養殖対象に関するデータが、養殖対象の種別データ、養殖対象の重量データ、養殖対象の飼育数データ、養殖対象の過密性データ、及び養殖対象の品質データを含んでいることも好ましい。

入力データが、低温度差発電装置、太陽光発電装置及び小型水力発電装置のうちの少なくとも１つから供給される電力量データ、外気温のデータ、水槽における水流の有無データ、及び養殖水への投入バクテリアの有無データをさらに含んでいることも好ましい。

低温度差発電装置が、温熱源からの温水及び冷熱源からの冷水の温度差を利用して温度差発電を行う発電機を備えていることがより好ましい。

太陽光発電装置が、複数のソーラーパネルと、複数のソーラーパネルに接続され、該複数のソーラーパネルからの電力を蓄電する蓄電池とを備えていることがより好ましい。

小型水力発電装置が、水槽と前記浄化槽とを連結する水路に設けられた水力発電機によって発電を行うように構成されていることがより好ましい。

本考案によれば、日常的モニタリングを行って膨大な量のモニタリングデータ（ビッグデータ）を取得してＡＩ装置に入力して解析し、得られた学習モデルに基づいて、ＰＤＣＡに基づいて管理するという、ＰＤＣＡによる管理を行う。その結果、養殖水の特性の最適制御及び給餌装置の最適制御が可能となる。

本考案のコンピュータを利用した陸上養殖設備の一実施形態における機械的構成を概略的に示すブロック図である。 図１の陸上養殖設備における水槽の構成を概略的に示す平面図である。 図２の水槽の一部を拡大して示す平面図である。 図２のＡ－Ａ断面図である。 図１の陸上養殖設備における水槽及び浄化槽の構成を概略的に示すブロック図である。 図１の陸上養殖設備における電気的構成を概略的に示すブロック図である。 図１の陸上養殖設備におけるＰＤＣＡを説明する図である。

図１は、本考案のコンピュータを利用した陸上養殖設備の一実施形態における機械的構成を概略的に示している。なお、図１には、各装置間の養殖水、温水及び冷水の通路の連結関係は示されているが、各装置間の電気的な連結関係は示されていない。

図１において、１０は魚やエビ等の水産物を陸上養殖するための養殖水が収容されている水槽、１１はこの水槽１０内の養殖水を循環するための水路、１２は水路１１の途中に設けられた浄化槽、１３は水路１１の途中に設けられたポンプ、１４は水路１１の途中に設けられた小型水力発電装置をそれぞれ示している。

図１において、さらに、１５は複数のソーラーパネル１５ａとこれらソーラーパネル１５ａからの電力を蓄電する蓄電池１５ｂとを備えた太陽光発電装置、１６は温熱源を構成する貯水槽、１７は冷熱源を構成する貯水槽をそれぞれ示している。貯水槽（温熱源）１６は、太陽熱温水器１８、温泉廃水熱源１９、火力発電廃水熱源２０、及び焼却場焼却熱源２１に連結可能に構成されており、これら温水源との間で循環するか又はこれら温水源から供給されることによって加熱された温水を貯留するように構成されている。貯水槽（冷熱源）１７は、地下水（井戸水）源（タンク）２２、河川水・湖沼水源２３、農業用水源２４、及び雨水源２５に連結可能に構成されており、これら冷水源との間で循環するか又はこれら冷水源から供給されることによって冷却された冷水を貯留するように構成されている。

図１において、さらにまた、２６は温度差を利用して発電を行う低温度差発電装置、２７は温水又は冷水の補助的に加熱又は冷却を行う補助加熱冷却装置をそれぞれ示している。

貯水槽（温熱源）１６及び貯水槽（冷熱源）１７は、低温度差発電装置２６に連結されており、温水及び冷水をこの低温度差発電装置２６に供給するように構成されている。また、貯水槽（温熱源）１６及び貯水槽（冷熱源）１７は、補助加熱冷却装置２７を介して水槽１０の後述する注水層１０ｂに連結されており、温水又は冷水を注水層１０ｂに供給するか又は注水層１０ｂとの間で循環するように構成されている。注水層１０ｂへの温水及び冷水の供給量（供給割合）を制御することによって水槽１０内の養殖水の水温を制御することが可能である。貯水槽（温熱源）１６からの温水の温度が充分に高い場合は、補助加熱冷却装置２７における加熱は不要となり、また、貯水槽（冷熱源）１７からの冷水の温度が充分に低い場合は、補助加熱冷却装置２７における冷却は不要となる。

小型水力発電装置１４の出力電力は、太陽光発電装置１５の蓄電池１５ｂに印加されて蓄電されるように構成されており、低温度差発電装置２６の出力電力も、蓄電池１５ｂに印加されて蓄電されるように構成されている。低温度差発電装置２６の出力電力は、補助加熱冷却装置２７に印加されて補助加熱及び冷却に使用されるように構成されている。蓄電池１５ｂの出力は補助加熱冷却装置２７に印加されて補助加熱及び冷却に使用されるように構成されている。さらに、図示されていないが、小型水力発電装置１４の出力電力、蓄電池１５ｂの出力電力及び低温度差発電装置２６の出力電力は、ポンプ１３の駆動及この陸上養殖設備のその他の電力設備の駆動に使用可能に構成されている。

図２は本実施形態における水槽１０の構成を概略的に示しており、図３はこの水槽１０の一部を拡大して示しており、図４は図２のＡ－Ａ断面を示している。

これらの図に示すように、本実施形態における水槽１０は、養殖水を収容する水槽本体１０ａと、その外周側及び底面側に形成された注水層１０ｂとによる二重構造を備えている。即ち、水槽１０は養殖水を収容する水槽本体１０ａを取り囲むようにその外周側及び底面側に設けられた注水槽１０ｂを有する二重構造であり、最外側には熱を遮断する断熱壁１０ｃが設けられており、その内側には熱を伝導する熱伝導壁１０ｄが設けられている。これら断熱壁１０ｃ及び熱伝導壁１０ｄと間に、注水槽１０ｂが形成されている。注水層１０ｂには、温熱源１６からの温水又は冷熱源１７からの冷水が注水され、循環されるように構成されている。このような二重構造の水槽１０を用いることにより、飼育水の断熱及び保温効果を向上させることができる共に、温熱源１６からの温水による加熱効果、並びに冷熱源１７からの冷水による冷却効果を高めることができる。

図５は本実施形態における水槽１０及び浄化槽１２の構成を概略的に示している。ただし、同図においては、ポンプ１３及び小型水力発電装置１４は図示が省略されている。

図５に示すように、水槽１０の水槽本体１０ａは水路１１を介して浄化槽１２に連結されており、水槽本体１０ａ内に収容されている養殖水は浄化槽１２において浄化された後、この水槽本体１０ａに戻される。浄化槽１２には、特殊セラミックを使用し、水分子の平均粒子径を微細化することによって、養殖魚から出る糞や餌の残渣などのタンパク質を含む有機汚泥を分解し、フィルタの目詰まり無しに養殖水の水質改善を行う養殖用改水質装置１２ａが設けられている。

なお、水槽１０の水槽本体１０ａ内には、図示されていないが、静水域の水面で駆動する縦軸水平回転翼と、この水平回転翼の真下の水底に設置された散気ヘッダーパイプとが設けられており、エアーリフト用の送風機からこの散気ヘッダーパイプに空気を供給し、放出させて静水域全体に大きく対流を発生させるように構成されている。これによって、水槽本体１０ａ内の養殖水に水流を起こし、水質保全を行っている。

小型水力発電装置１４は、閉鎖式循環型設備において、ポンプ１３を稼働させることによって水路１１に与えられたエネルギを回収するものである。この小型水力発電装置１４によって、ポンプ１３で発生させた水流のエネルギを回収し、夜間の蓄電エネルギの節約、又は夜間における追加の蓄電が可能となる。小型水力発電装置１４は、市販のマイクロ水力発電装置や、ピコ水力発電装置を用いて実施することができる。

太陽光発電装置１５は、日中の太陽光発電と夜間のための蓄電を併用することで、バックアップ用電源及び養殖施設内の電気エネルギ提供を行うものである。この太陽光発電装置１５は、一般的に用いられている市販の太陽光発電装置を用いて実施することができる。

低温度差発電装置２６は、温熱源１６からの温水及び冷熱源１７からの冷水の温度差を利用して温度差発電を行うものである。この低温度差発電装置２６は、９０℃という低温度差で回転する、斎藤武雄教授が考案されたシンラタービンにより発電を行う温度差発電装置（例えば、特開２００５－２９１１１２号公報に記載された温度差発電装置）を用いて実施することができる。

補助加熱冷却装置２７は、小型水力発電装置１４、太陽光発電装置１５及び／又は低温度差発電装置２６によって発電された電力を用いて温熱源１６からの温水の補助的加熱又は冷熱源１７からの冷水の補助的冷却を行うものであり、一般的な電気冷却装置、電気加熱装置、又は熱交換装置を用いて実施することができる。

図６は本実施形態における陸上養殖設備における電気的構成を概略的に示している。

図６において、３０はこの陸上養殖設備の外気温を検出する気温センサ、３１は水槽１０内の養殖水の温度を検出する水温センサ、３２は養殖水のｐＨを検出するｐＨセンサ、３３は養殖水の溶存酸素濃度（ＤＯ）を検出するＤＯセンサ、３４は小型水力発電装置１４、太陽光発電装置１５及び／又は低温度差発電装置２６の出力電力量を検出する電力量センサ、３５はインターネットを介してこれらセンサに接続されているクラウドシステムによって構成される人工知能（ＡＩ）装置、３６はクラウドシステムによって構成されておりＡＩ装置３５に接続されているデータベース、３７は魚やエビ等の養殖対象に給餌する給餌装置、３８は水槽１０の養殖水の水質を管理制御する水質管理装置、３９は水槽１０の養殖水の水温を制御する水温制御装置をそれぞれ示している。給餌装置３７、水質管理装置３８及び水温制御装置３９は、インターネットを介してＡＩ装置３５に接続されている。

気温センサ３０からの外気温データ、水温センサ３１からの水温データ、ｐＨセンサ３２からのｐＨデータ、ＤＯセンサ３３からの溶存酸素濃度（ＤＯ）データ、及び電力量センサ３４からの供給電力量データを含む膨大な量のデータは、インターネットを介してアップロードされ、ＡＩ装置３５に入力される。

データベース３６は、養殖水情報データベース、水槽情報データベース、養殖対象情報データベース、及び給餌情報データベースを備えている。養殖水情報データベースは、水温データ、ｐＨデータ、ＤＯデータ以外の養殖水パラメータデータ、例えば、養殖水の過去に測定された塩分濃度データ、アンモニア濃度データ、亜硝酸濃度データ及び硝酸態窒素濃度データ等を保存している。本実施形態の変更態様において、これら塩分濃度データ、アンモニア濃度データ、亜硝酸濃度データ及び硝酸態窒素濃度データを専用のセンサで検出するようにしても良い。水槽情報データベースは、例えば、水槽１０の形状や寸法のデータ、水流の有無データ及び投入バクテリアの有無データ等を保存している。養殖対象情報データベースは、例えば、養殖対象の種別データ、養殖対象の重量データ、養殖対象の飼育数データ、養殖対象の過密性データ、及び養殖対象品質データ等を保存している。給餌情報データベースは、例えば、養殖対象に給餌する餌の種類及び質のデータ、養殖対象の給餌量データ、養殖対象の給餌回数データ、及び養殖対象の給餌時間帯データ等を保存している。

このように、まず、陸上養殖設備に関する種々のデータの収集が行われる。具体的なデータとしては、陸上養殖設備の環境（気温、水温、ｐＨ、ＤＯ、塩分濃度、アンモニア濃度、亜硝酸濃度、及び硝酸態窒素濃度）のデータ、エネルギ（環境負荷の少ない持続可能なエネルギ）による電力量のデータ、給餌方法（種類、質、量、回数、時間帯）のデータ、及びその他（養殖対象の種別、重量、飼育数、過密性、及び品質（種エビが天然から数えて何世代か、種エビの大きさ、飼育環境）、水流の有無、投入バクテリアの有無）等のデータが収集される。収集されるデータは、例えば、最も活性が良かった水温データ、餌を消費したときの水温データ、外気温に対して最適な室温データ及び水温データ、そのような水温を得るための温水及び冷水の供給割合のデータ、成長が最も促進されたときの給餌回数（何回／日）、時間帯、及び餌の種類のデータ、ｐＨ、ＤＯ、塩分濃度、アンモニア濃度、亜硝酸濃度、及び硝酸態窒素濃度等の常時及び最適値を表す水質データ、養殖水のベースとなる水の種類（どこの海、井戸水、川の水、その他の水等）のデータ、養殖対象の過密性（ｍ^３当たりの飼育尾数限界）を表すデータ、養殖対象の個体は水槽１０内のどこに主に所在し、何を手当すれば、さらに飼育環境が改善するかを表すデータ、個体差の主原因、及びその改善策を表すデータ、共喰いはどのような状況下で起こるのか、及び予防策を表すデータ、水槽１０内の珪藻類の有無及び大小、その飼育に及ぼす影響を表すデータ、水槽１０の形状（丸形、六角形、正方形、長方形）を表すデータ、水槽１０の深さ、材質を表すデータ、並びに最も成長を促進する水槽１０の形状、深さ、及び材質を表すデータ等を含んでいても良い。

収集された各センサからのデータを含むアップロードデータとデータベース３６に保存されているデータを含む大量のデータは、ＡＩ装置３５に入力されて機械学習され、学習モデルが抽出される。この抽出された学習モデルを用いて、最適な養殖結果が得るための水槽１０の養殖水の水質の制御目標値、水温の制御目標値、及び給餌装置３４の制御目標を求め、水質管理装置３８、水温制御装置３９及び給餌装置３７がそれぞれ制御される。なお、機械学習を行う際にディープラーニングアルゴリズムを用いても良い。

水質管理装置３８は、例えば、制御された量の酸素を、好ましくは昼間の量よりも夜間に高い量で、更に好ましくは養殖対象の摂食期間の際にはさらに高い量で池の中に注入する。また、場合によっては、水槽１０の養殖水中に存在し得るウイルス及びバクテリアを除去するために、水素をも注入する。浄化槽１２内の養殖用改水質装置１２ａを制御して養殖水の水質改善を行う。さらに、水槽１０の水槽本体１０ａ内の縦軸水平回転翼を制御して、養殖水に水流を起こし、水質保全をも行う。

水温制御装置３９は、水槽１０の注水層１０ｂへの温水及び冷水の供給量（供給割合）を制御することによって水槽１０内の養殖水の水温を制御する。さらに、補助加熱冷却装置２７の動作を制御することによって、養殖水の水温を補助的に制御する。

給餌装置３７は、給餌する餌の種類及び質、給餌量、給餌回数、及び給餌時間帯を制御する。また、各栄養組成・栄養価の制約式、及び各飼料原料の配合率、飼料原料コスト、仕上り肉質等の複数の目的関数の式を作成してコンピュータのメモリに格納し、各栄養組成・栄養価の制約式をパラメータとして設定し、各飼料原料の配合率、飼料原料コスト、仕上がり肉質を決定する式の各パラメータ値とをＩｏＴセンシングシステムによって得られたセンシングデータと機械学習による予測によって見積もり、目的関数を最小（大）とする各飼料原料の配合率、飼料原料コスト、仕上り肉質の最適化を、遺伝的アルゴリズム等の最適化問題を解くアルゴリズムによって求める。アルゴリズムは複数並行で走らせることができ、複数の目的関数を最小（大）化する解を同時に求める。求めた解に従って、給餌装置３７を、さらには水質管理装置３８を制御するようにしても良い。

図７は本実施形態の陸上養殖設備におけるＰＤＣＡを説明している。

本実施形態のＰＤＣＡにおいては、まず、「Ｐｌａｎ」において、養殖のルール、手順及びターゲットを策定する。即ち、養殖対象の育成計画設定、養殖対象の重量目標設定、水槽の水質目標設定、餌量設定等を行う。次いで、「Ｄｏ」において、ルール及び手順通りに実行する。即ち、センサのデータを取得し、養殖対象の個体情報等を取得する。次いで、「Ｃｈｅｃｋ」において、実行結果のチェック、状況の把握及び改善策の作成を行う。即ち、センサデータと各目標値との比較及び解析処理を行い、解析結果を数値目標化である。次いで、「Ａｃｔｉｏｎ」において、改善策を導入する。即ち、給餌制御を行い、養殖水の水質管理制御を行い、養殖水の水温制御を行う。実際には、「Ｄｏ」及び「Ｃｈｅｃｋ」は、ＡＩ装置３５が実行し、「Ａｃｔｉｏｎ」は、給餌装置３７、水質管理装置３８及び水温制御装置３９が実行する。

以上説明したように、本実施形態によれば、日常的モニタリングを行って膨大な量のデータ（ビッグデータ）を取得してＡＩ装置３５に入力して解析し、得られた学習モデルに基づいて管理するという、ＰＤＣＡによる管理を行っているので、養殖水の特性の最適制御及び給餌装置の最適制御が可能となる。

本考案の従来技術における課題として、以下の（ａ）～（ｅ）があった。
（ａ）最も簡単な養殖手法は海面養殖であり、これは、海上にネットを張る、いわゆる生簀の状態を創り出すものである。この手法には、環境制御が全くされていないという問題があった。自然界の一部に、自然界には存在していない囲い込まれた生簀があって、その中に養殖対象を入れ、大量の餌と薬剤を投入することによって生じる問題である。海はどこまでもつながっているので、その悪化した／汚染した水は、どこまでも拡散されてしまう。これは、陸上養殖のように施設を創る必要が無いため初期コストが抑制されるが、自然界に負荷を与え続けるだけであり、その代償は子孫が負担することとなるので、この手法は直ちに見直しを要していた。
（ｂ）沿岸養殖は、入り江などを囲い込み、養殖場とする手法である。これも、海面養殖と同様の問題を生じさせていた。
（ｃ）内水面養殖（露天、かけ流し式養殖）は、陸上に施設を創り、養殖場とするものであるが、多くの場合、露天で行われる。陸上とはいえ、塩田跡地や、マングローブ林を伐採し開梱した田圃（たんぼ）のような水槽を、シートも敷かず、水を貼り、養殖魚を投入することが行われる。広大な面積を要するため、何十ｈａにもおよぶケースが一般的である。そのような広い面積の水槽を飼育員が管理するには限界があることのみならず、多くは土地の価格が安いが電力事情の悪い郊外に設置されるため、養殖水を常時循環させることは難しく、養殖水は換水することとなる。養殖のシーズンとシーズンとの間のインターバルで養殖槽の清掃を行うのは負担が大きいため、清掃を行わないケースが多く、養殖場が生産を続ける限りは続け、養殖場の汚染が止まらなくなる（養殖魚の病気が出続ける）と、その養殖場は捨てて、隣の養殖場を開墾するというサイクルが繰り返されていた。その結果、タイをはじめとする東南アジアでは、過去数十年の間にマングローブ林が半減する結果を引き起こしていた。また、病気による養殖魚の全滅がしばしば発生し、その原因が鳥などの糞ともいわれていた。鳥の糞が雑菌を繁殖させ、養殖魚の大半がその病気に侵されていた。このように露天の場合、環境制御の方法を見直す必要があった。
（ｄ）内水面養殖（屋内、かけ流し式養殖）は、施設（屋内）で行われるため、コストがかかっていた。また、かけ流し式のため、海水が取水できる場所に立地するのが合理的であり必然的に海のそばになるため、海風、高潮、塩害などにさらされ、施設の老朽化が早くなるという問題があった。さらに、かけ流し式であるため、日常的に海水を取水し、排水することを繰り返すが、これは、取水、排水に制限が無いうちは良いが、ルールが変更されて排水制限がかかると排水処理技術の確立を要し、取水制限がかかると換水回数を減らしても養殖水が一定レベルに保たれる技術を確立することが必要であった。また、生活排水の蓄積、タンカー座礁等による重油流出、ゴミの不法投棄など、海水の水質の悪化が叫ばれている中で、海水に何の処置も加えず、養殖水とすることは大きなリスクを抱えていた。
（ｅ）内水面養殖（ＲＡＳ）は、環境を外部と切り離し養殖水は施設内で循環させる手法であり、多くは施設（屋内）で行われる。現存する養殖手法の中では、最も環境負荷をかけないものであるが、前述した通り、悪化する水質との闘いを強いられ、非常に高い管理技術が求められていた。一方、露天と違い、全天候型でもあり、ある程度、環境は統制されているため、通年での生産が可能となるが、水温などの季節性の課題を克服する必要があった。

本考案はこのような従来技術の問題を解消するものであり、その目指すところは、以下の（Ａ）～（Ｄ）である。特に、養殖技術の向上が必要である発展途上国において、格段の効果を発揮するものである。
（Ａ）陸上養殖施設を効率的・効果的に運用する手法を提供するものであり、ＲＡＳとの相乗効果が高いものである。このため、水資源が不足している地域において、導入効果が高い。水不足のエリア、特に経済発展が著しいＭＥＮＡ（中東・北アフリカ）においては、経済発展に伴い、市民の肉食・魚食が拡大し、特に魚食は天然の漁獲に拠るため、水産資源の枯渇、生態系の破壊が懸念されているが、本考案の陸上養殖設備、特にＲＡＳ養殖の普及はこの課題を解決する一助となる。
（Ｂ）今後、世界的に養殖が拡大するに際し、かけ流し式養殖が普及するか、ＲＡＳ養殖が普及するかは大きな分岐点である。本出願人が独自に試算したところ、エビ養殖の場合でも、この養殖手法の差分は１億人の１年分の飲料水に相当する。従って、ＲＡＳ養殖の普及は、ＳＤＧｓの目標６である「安全な水とトイレを世界中に」、及び目標１４である「海の豊かさを守ろう」に該当する。天然魚の漁獲を抑制するのが養殖であり、かつ、水の汚染を未然防止する取り組みがＲＡＳ養殖であり、このビジネスモデルがその実現のための礎となる。
（Ｃ）本考案は、陸上養殖設備において、養殖魚から出る糞、餌の残渣などのタンパク質を含む有機汚泥を、野菜の栽培（露地栽培、水耕栽培）の肥料として活用するための最適解を導き出すことも想定する。つまり、陸上養殖から派生・関連する、野菜を生産するための陸上養殖飼料の在り方を解く技術ともなり得る。
（Ｄ）今後、開発されていくエリアである、上述したＭＥＮＡ等においては、陸上養殖施設を単に、魚を生産する施設という位置付けしない。養殖を軸として、さまざまな技術、例えば、コンピュータを利用した発電設備などを具備すること（電力生産）、また、野菜の栽培を併用すること（野菜生産）によって、施設が市民のライフラインとして機能するようになることが望ましいが、本考案は、その実現のための中核技術となり得る。このように養殖施設が、ライフラインでありかつ、人々の集うマーケットとして機能した場合、養殖（供給）と、需要が総合的に把握可能なシステムが必要となる。その売上に関連する変数を把握し、在庫量、見込み生産量、市場価格、物価上昇率、出来栄え（成分分析結果）等を踏まえ、適時適切な価格を導き出すことも想定可能である。

以上述べた実施形態は全て本考案を例示的に示すものであって限定的に示すものではなく、本考案は他の種々の変形態様及び変更態様で実施することができる。従って本考案の範囲は実用新案登録請求の範囲及びその均等範囲によってのみ規定されるものである。

１０ 水槽
１０ａ 水槽本体
１０ｂ 注水層
１０ｃ 断熱壁
１０ｄ 熱伝導壁
１１ 水路
１２ 浄化槽
１２ａ 養殖用改水質装置
１３ ポンプ
１４ 小型水力発電装置
１５ 太陽光発電装置
１５ａ 複数のソーラーパネル
１５ｂ 蓄電池
１６ 貯水槽（温熱源）
１７ 貯水槽（冷熱源）
１８ 太陽熱温水器
１９ 温泉廃水熱源
２０ 火力発電廃水熱源
２１ 焼却場焼却熱源
２２ 地下水（井戸水）源（タンク）
２３ 河川水・湖沼水源
２４ 農業用水源
２５ 雨水源
２６ 低温度差発電装置
２７ 補助加熱冷却装置
３０ 気温センサ
３１ 水温センサ
３２ ｐＨセンサ
３３ ＤＯセンサ
３４ 電力量センサ
３５ ＡＩ装置
３６ データベース
３７ 給餌装置
３８ 水質管理装置
３９ 水温制御装置

小型水力発電装置が、水槽と浄化槽とを連結する水路に設けられた水力発電機によって発電を行うように構成されていることがより好ましい。

Claims (8)

1. 養殖対象用の養殖水を収容する水槽と、該水槽内の養殖水を循環させて浄化する浄化装置と、前記養殖対象に給餌する給餌装置と、前記水槽内の養殖水に関するデータ、前記給餌装置に関するデータ、及び前記養殖対象に関するデータを含む大量の入力データから機械学習して学習モデルを抽出する人工知能装置とを備えており、該人工知能装置が抽出した学習モデルに応じて前記水槽の養殖水の特性及び前記給餌装置の給餌動作を制御するように構成されていることを特徴とするコンピュータを利用した陸上養殖設備。
2. 前記水槽内の養殖水に関するデータが、前記養殖水に関する水温データ、前記養殖水に関するｐＨ値データ、前記養殖水に関する溶存酸素濃度データ、前記養殖水に関する塩分濃度データ、前記養殖水に関するアンモニア濃度データ、前記養殖水に関する亜硝酸濃度データ、及び前記養殖水に関する硝酸態窒素濃度データを含んでいることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータを利用した陸上養殖設備。
3. 前記給餌装置に関するデータが、前記養殖対象に給餌する餌の種類及び質のデータ、前記養殖対象の給餌量データ、前記養殖対象の給餌回数データ、及び前記養殖対象の給餌時間帯データを含んでいることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータを利用した陸上養殖設備。
4. 前記養殖対象に関するデータが、前記養殖対象の種別データ、前記養殖対象の重量データ、前記養殖対象の飼育数データ、前記養殖対象の過密性データ、及び前記養殖対象の品質データを含んでいることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータを利用した陸上養殖設備。
5. 前記入力データが、低温度差発電装置、太陽光発電装置及び小型水力発電装置のうちの少なくとも１つから供給される電力量データ、外気温のデータ、前記水槽における水流の有無データ、及び前記養殖水への投入バクテリアの有無データをさらに含んでいることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータを利用した陸上養殖設備。
6. 前記低温度差発電装置が、温熱源からの温水及び冷熱源からの冷水の温度差を利用して温度差発電を行う発電機を備えていることを特徴とする請求項５に記載のコンピュータを利用した陸上養殖設備。
7. 前記太陽光発電装置が、複数のソーラーパネルと、該複数のソーラーパネルに接続され、該複数のソーラーパネルからの電力を蓄電する蓄電池とを備えていることを特徴とする請求項５に記載のコンピュータを利用した陸上養殖設備。
8. 前記小型水力発電装置が、前記水槽と前記浄化槽とを連結する水路に設けられた水力発電機によって発電を行うように構成されていることを特徴とする請求項５に記載のコンピュータを利用した陸上養殖設備。

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