NO331769B1 - System og fremgangsmate for styrt fôring av oppdrettsfisk - Google Patents

Abstract

Oppfinnelsen vedrører et system for styring av fôring av oppdrettsfisk som lever innenfor et begrenset volum, slik som en mær (10), innbefattende minst én sensor for direkte eller indirekte målinger av endringer i oppløst oksygen (DO) i et fôringsområde for fisken under fôring, og videre innbefattende en styring (4) som mottar inngangsdata fra den minst ene sensoren og tilveiebringer utgangsdata til et automatisert fôrtilveiebringelsessystem for styring av mengden fôr tilveiebrakt til fisken, idet et økt oksygenforbruk og en tilsvarende redusert mengde DO i fôringsområdet fungerer som en indikasjon for fiskesult og en inputparameter til styringssystemet. Oppfinnelsen vedrører også en fremgangsmåte for styring av fôring av oppdrettsfisk.

Description

Den foreliggende oppfinnelse vedrører et system og en fremgangsmåte for styrt foring av oppdrettsfisk, og mer spesifikt et system og en fremgangsmåte som angitt i ingressen til krav 1 og 8, respektivt.

Fiskeoppdrett har blitt en viktig eksportindustri i flere land, og en verdifull matkilde verden rundt. Norge er den største eksportør av Atlanterhavs oppdrettslaks, og eksporterer 362.000 metriske tonn med laks med en totalverdi på 10,7 milliarder NOK i først halvdel av 2009.

Av tidligere kjent teknikk skal nevnes US 5133287 A, US 4359014 A, NO 312532 Bl, samt Akva Group brosjyre fra Internett: Akvasmart merdbasert akvakultur 2010/2011: side 64 - 73, 92 - 94, og 98 - 99.

Distribusjonen av for i norske fiskeoppdrettsanlegg blir for det meste gjort med halv-automatiserte fordistribusjonssystemer. Det er også vanlig å benytte vekstmatriser for å regne ut predikert forbruk basert på fiskestørrelse og vanntemperatur. Flere sensor-systemer har blitt foreslått for å automatisere foringsstyring, men fremdeles krever disse systemer at kyndig personell overvåker fiskens overflateoppførsel eller bilder fra under-vannskameraer under foring, slik at dette personellet faktisk styrer foringen som i tilfellet med majoriteten av norske fiskeoppdrettsanlegg i dag.

Oksygenmålinger blir for tiden benyttet i fiskeoppdrett for å forhindre foring under dårlige oksygenforhold eller under forhold hvor foring kan føre til oksygenforhold. Man opererer da med grenseverdier for akseptable oksygenmetninger i vann, og disse verdiene varierer for ulike arter og er også temperaturavhengige.

Et formål med den foreliggende oppfinnelse er således å tilveiebringe et system og en fremgangsmåte som er mer nøyaktig og mindre avhengig av kyndig personell eller eksperter under foring, siden feilaktig foring kan føre til mange problemer slik som sløsing med for og andre negative miljøeffekter, redusert vekst, redusert lønnsomhet og mindre bærekraftig produksjon etc.

Oppfinnelsen søker å løse eller i det minste redusere ovennevnte eller andre problemer eller svakheter, ved hjelp av et system og en fremgangsmåte som angitt i karakteri-stikken til krav 1 og 8, respektivt.

Fordelaktige utførelsesformer av oppfinnelsen er angitt i underkravene.

Et sentralt trekk ved oppfinnelsen er således bruk av målinger av oksygenkonsentrasjonen i mærer for å identifisere fiskens (laksens) sult. Under foring vil sulten fisk samles i foringsområdet og fisken vil også jakte på foret så lenge den er sulten. Begge disse effekter fører til et økt oksygenforbruk i foringsområdet/det området der fisken samles for å ete. Mye av foringen blir i dag styrt ved vurdering av fiskens sult basert på observasjoner på sjønivå eller basert på videobilder fra mærene, og i dette tilfellet er det oppsamlingen av fisk og hvor ivrig fisken er på å jakte på foringen som blir vurdert.

I de vedlagte tegninger er

Fig. 1 et diagram som viser et eksempel på en medlemskapsfunksjon,

Fig. 2 er et prinsippriss av en Fuzzy-logikkstyring,

Fig. 3 viser et teoretisk forhold mellom mengden tilbudt for og vekstrate og foromdann-ingsforhold, Fig. 4 er et diagram som viser kritisk oksygenmetning for etter-smoltlaks ved ulike temperaturer (under linjen er fisken ute av stand til å opprettholde normal metabolisme), Fig. 5 er et diagram som viser at oksygenkonsentrasjonsraten øker med temperatur og også under foring og fordøyelse (etter foring), Fig. 6 er en idealisert illustrasjon som viser at tidevanns- og fotosyntesesykler forårsaker fluktuerende oksygennivåer i mærer, Fig. 7 er en prinsippfremstilling av Fuzzy-logikkstyrt automatisert foringssystem, som benytter en "FFISiM Seawater"-simuleringsmodell, Fig. 8 er et utførelseseksempel på en utforming av et system i henhold til den foreliggende oppfinnelse,

Fig. 9 er et diagram som viser sultmedlemskapsfunksjoner,

Fig. 10 er et diagram som viser dDO (endringer i oppløst oksygen) medlemskapsfunksjoner,

Fig. 11 er et diagram som viser en oksygenforholdsmedlemskapsfunksjon,

Fig. 12 er et diagram som viser en strørnmedlemskapsfunksjon,

Fig. 13 er et diagram som viser en foringsintensitetsmedlemskapsfunksjon, og

Fig. 14 er et diagram som viser en styringsoverflate for foringsintensitet for ulike kombinasjoner av oksygenforbruk og predikert sult, og hvor figuren viser 3 av 5 dimensjoner til den totale styringsoverflaten.

Denne publikasjonen foreslår en Fuzzy-logikkbasert tilnærming for automatisering av foringsprosessen basert på tilgjengelige sensorinndata, ekspertkunnskap, og simuleringsmodell for fiskeoppdrettsprosessen.

Computersystemer er bygget etter konseptet riktig og feil (1 og 0) og i klassiske sprø sett (crisp sets) har elementene enten fullt medlemskap eller intet medlemskap i det hele tatt. Fuzzy-sett utvider dette til et kontinuum av grader av medlemskap, fra 0 til 1. Til tross for dette har en stor del av klassen med objekter som finnes i den virkelige fysiske verden ingen nøyaktig definisjon av kriterier for medlemskap til klassen. Dette kunne bedre understøttes med ulike nivåer av medlemskap i Fuzzy-settene.

Så hvis vi kunne implementere styringer til å akseptere støyende, unøyaktige inngangsdata, kunne de være mye mer effektive og eventuelt enklere å programmere. Siden introduksjonen i midten av 70-årene har Fuzzy-styringssystemer utviklet seg raskt, ledet av forskere og selskaper fra Japan. Fuzzy-logikk er en lovende teknologi for å realisere interferensmotorer og benyttes i diverse industrielle applikasjoner. I dag blir Fuzzy-logikk benyttet i et bredt spekter av applikasjoner, fra konsumentprodukter slik som vaskemaskiner, air condition og brødristere til mer avanserte systemer i robotteknologi og kunstig intelligens.

I forhold til klassisk logikk kan Fuzzy-logikk, i en smal fortolkning, anses som en utvid-else og en generalisering av klassisk multiverdilogikk.

Fuzzy-logikk er en metodelære for å uttrykke operasjonelle lover hos et system i lingvistiske termer i stedet for systemer som er for komplekse til å modellere nøyaktig ved bruk av matematikk kan bli enkelt modellert ved bruk av Fuzzy-logikkens lingvistiske termer. Disse lingvistiske termer uttrykkes oftest i form av logiske implikasjoner, slik som Fuzzy if-then-regler. For eksempel ser en Fuzzy if-then-regel, (eller helt enkelt en Fuzzy-regel) ut som:

If temperatur er TEMPERERT, then

bekledning er MEDIUM.

If temperatur er VARM, then

bekledning er LETT.

Termene TEMPERERT og MEDIUM er faktiske sett som definerer områder av verdier som medlemskapsfunksjoner (membership functions). Ved å velge et område av verdier i stedet for en enkelt diskret verdi til å definere inndataparameteren " temperatur", kan vi beregne utdataverdien " bekledning" mer nøyaktig. Fig. 1 viser medlemskapsfunksjoner for temperatur.

De fleste regelbaserte systemer involverer mer enn bare én regel, og aggregering av regler for å være i stand til å oppnå totalkonklusjonen fra de individuelle regler kunne gjøres enten ved konjunktivt eller disjunktivt system av regler.

Fig. 1 viser, bare som et eksempel, en medlemskapsfunksjon for utvendig temperatur på vestkystdelen av Norge.

Parametrene for trapezoidalmedlemskapsfunksj onene er listet opp i tabell I nedenfor.

Matematisk resonering (inferensmekanisme) i Fuzzy-logikk er basert på Fuzzy-regler som kobler sammen inndata- og utdataparametre (Fuzzy-regelbase), og medlemskaps funksjonene for inndata- og utdataparametre. For å skape en inferensmotor, må først medlemskapsfunksjonene for inndata- og utdataparametre utvikles.

Fig. 2 viser layout for en Fuzzy-logikkstyring. Pre- og postprosesseringsdelene er ikke ansett som en del av Fuzzy-logikkstyringen, men er selvfølgelig svært viktige for det totale styringssystemet. De tre faser som utgjør Fuzzy-logikkinferensmekanismen er:

1. Fuzzifisering. I denne fasen blir sprø (crisp) inndataverdier mappet inn i Fuzzy-verdier. 2. Inferens. Fuzzy-inndataparametrene blir benyttet for å beregnet Fuzzy-utdataverdiene basert på regler i Fuzzy-regelbasen. 3. Defuzzifisering. I denne fasen blir Fuzzy-utdataverdiene omdannet til sprø verdier, som kan benyttes for styringsformål.

Den totale akvakulturelle produksjonskostnaden for norsk laks var 17 milliarder NOK i 2007 og forkostnaden står for ca. 50 % av den totale produksjonskostnaden. En 2 % reduksjon av forbruket ville således føre til en 170 millioners NOK reduksjon av produksjonskostnaden i 2007.

Korrekt foring er svært viktig for å oppnå gode fiskeoppdrettsresultater. Overforing fører til sløsing med kostbare marine protein- og lipidressurser når for passerer uspist gjennom mæren. Overforing har også flere negative miljøeffekter, slik som spredning av for til ville populasjoner av fisk og opphopning av avfall under fiskeoppdrettsanlegget. Underforing kan føre til stress for oppdrettsfisken grunnet konkurransen om foret. Hvis fisken ikke får nok for, blir veksten redusert og foromdanningsforholdet økt (FCR - (feed conversion ratio) - kg for benyttet/kg biomasse oppnådd).

Fig. 3 viser forholdet mellom rasjonsstørrelse (ration) og foromdannelsesforhold (FCR - svart kurve). Ved svært små rasjoner er veksten (vekst% per dag - grå kurve) negativ (metabolske kostnader er høyere enn netto energiinntak og fisken taper vekt). Ved større rasjoner øker veksten og foromdanningseffektiviteten forbedres, men ettersom rasjoner overskrider det som fisken kan benytte, stagnerer veksten og overskuddsfor fører til dårligere foromdanning. Generelt fører overdreven foring til sløsing med for, dvs. at pellets synker forbi mett fisk og gjennom mærbunnen i stedet for at fisken eter mer enn den kan benytte.

I utvekstfasen for Atlanterhavs oppdrettslaks blir store antall med fisk samlet i mærer med relativt små volum. Basiskravet for å holde fisken i live i mærene er vann med akseptabel temperatur og oksygeninnhold. En utfordring for fiskeoppdrettsindustrien er at vann inneholder svært små mengder oksygen. I én liter luftmettet sjøvann ved 15 °C er det tilnærmelsesvis 8 mg oppløst oksygen. Den dominerende kilden for oksygen for laks i mærer er den kontinuerlige utskifting av vann grunnet strømmer gjennom mæren. Atlanterhavslaks benytter ca. 4 mg oksygen per kg kroppsmasse per minutt (avhengig av fiskestørrelse, foringstilstand og temperatur). Ideelt sett bør laks tilbys oksygenmettet vann, men selv for å bibeholde oksygennivåer i vannet om strømmer ut av mæren over 75 %, krever hver 4 kg laks over 10 tonn nytt oksygenert vann hver dag. Variabilitet i oksygenkonsentrasjonen i mæren reflekterer variabilitet i både forbruk og tilførsel. Jo lavere oksygenkonsentrasjon, jo mindre motivert vil fisken være til å ta til seg for og jo mindre vil de ete. I et nylig eksperiment fant vi ut at de temperaturavhengige kritiske metningsoksygenmetningsterskler for foret, normalt aktiv post-smoltlaks, under hvilken de var ute av stand til å opprettholde sin oksygenforbruksrate (fig. 4 under). Denne kritiske konsentrasjonen er mye høyere ved høye enn ved lavere temperaturer, og er omtrent 27 % ved 6 °C, 40 % ved 12 °C og 60 % ved 18 °C. Appetitt og vekst vil bli negativt påvirket også ved mindre alvorlige hypoxia enn disse kritiske verdier, og selv med metningsnivåer på 70 og 80 % har redusert foring og vekst blitt observert. I de tett bebodde mærer påvirker fisken også sin egen vannkvalitet, spesielt metningen av oksygen. Økt foring, fordøyelse og vekst medfører uunngåelig høyere oksygenforbruk, som vist i fig. 5 nedenfor, og videre reduksjon av oksygenmetningen. Dette innebærer at en oksygenmetning som understøtter appetitt, foring og vekst ikke kan bibeholdes hvis fisken blir foret til overmetthet (satiation). Å forutse effekten av foring på oksygenmetning er derfor nyttig ved bestemmelse av om man skal fore, og hvor mye. Det som også bør tas i betraktning er den forventede kortvarige (timer) utvikling i DO (oppløst oksygen (Dissolved Oxygen)). DO i mærer oppviser typisk et syklisk mønster, enten drevet av 6 timers tidevannsperioder eller dag/nattforskj eller i fotosyntetisk aktivitet under algeoppblomstringer (fig. 5). Dette innebærer at hvor mye fisken bør fores ved et gitt, ganske lavt DO-nivå avhenger av om nivået er et temporært lavt eller høyt, og om tilstandene er stabile.

Ettersom oksygenleveringsraten (vannstrøm) til mæren varierer sterkt mellom mærer og i tid, er estimering av oksygenforbruksraten til laks i mærer ut fra avlesninger av metning i mærene svært vanskelig grunnet de massive usikkerheter med hensyn til vannutskiftingsraten og fordelingen av fisken. Imidlertid, ved å anta at det innstrømm-ende vannet til mærene er nær luftmetning i oksygennivå, er utregning av effekten på oksygenmetning ved en gitt relativ endring i oksygenforbruk enkelt. Hvis foring av en gitt rasjon antas å øke oksygenforbruksraten med X%, er effekten på oksygenmetning: For eksempel, hvis DOfører 90 %, vil en 50 % økning i oksygenforbruk gi en DCWrlik 85 %. Hvis DOfører 60 %, vil en 30 % økning i oksygenforbruk gi en DOetterlik 48 %. Derfor foreslår kombinasjoner av ganske lav DO og høy temperatur (som krever høye DO-verdier) begrenset foring, ikke bare fordi appetitten kan reduseres, men også fordi foring av fisken til metning kan føre til problematisk belastning av vannkvaliteten. Typisk er total metabolisme for foret fisk gjennom dagen ca. 30 % høyere enn om morgenen før den først foringen. Den ytterligere økningen i oksygenforbruksrate etter senere måltider er mye mer beskjeden (fig. 7). I tillegg har fordøyelses- og vekstmeta-bolisme mye mindre grad av variabilitet i stor fisk og ved lavere temperaturer.

Den umiddelbare responsen til fisken som tilbys for reflekterer også hvor motivert fisken er for å fores. I eksperimenter har vi observert at motivasjonsintensiteten for å fores er nært relatert til den umiddelbare økningen i oksygenforbruk (VO2) når for tilbys (fig. 5). Vi har funnet ut at foropptaket kan være ganske normalt selv om fisken oppviser mindre motivasjon og foringsintensitet, men fiskens kapasitet til å ete det tilbudte foret ved en svært høy rate før det synker gjennom eller blir vasket ut av mæren, er antageligvis sterkt påvirket. Foringsaktivitet under den absolutte overflaten er ikke enkelt observerbar, men DO-målinger er ikke-forstyrrende proksier for intensitet ved foringsoppførsel. Mangelen (eller reduksjon under foringssesjoner) på foringsintensitet, redusert ut fra DO-avlesninger, bør ikke nødvendigvis føre til stopping av foringen, men reduksjon av foringsraten. Høye strømningshastigheter reduserer fiskens evne til å ete foret raskere enn den tapes fra mæren, så behovet for å modulere foringsintensiteten basert på estimert foringsaktivitet hos fisken vil avhenge av strømhastigheter.

I tillegg til FCR, er den raten ved hvilken den avlede fisken vokser svært viktig for fiskeoppdrettere. Vanntemperatur og forinntak er de mest viktige faktorer for vekstraten, men også faktorer slik som genetisk stress, fiskestørrelse, diett, og helse og vannkvalitet har stor påvirkning på veksten. Spesifikk vekstrate (SGR) (specific growth rate) finnes fra formelen:

Tabell II viser et utdrag fra Skrettings Spesifikk Vekstrate-(SGR)-matrise, ref. Skretting AS, "Den norske forkatalogen 2009", S. AS, Ed. Stavanger: Skretting AS, 2009. For Atlanterhavslaks ved en størrelse på 900 g og temperatur på 10 °C, gir tabell I en SGR på 1,00% dag-1. Den ytterligere laksemassen produsert for 10.000 laks ved et gitt opp-drettsanlegg på én dag ville da bli:

For 900 g Atlanterhavslaks er FCR 0,88 slik at den totale mengden for som etes av 10.000 fisk den dagen ville da bli:

Fiskeforingsoppførsel og metningstiden (satiation time) er begge av viktighet for fiskeoppdrettere av Atlanterhavslaks hvis mål er å maksimere vekst og minimalisere FCR. For å nå disse målene må oppdrettere avpasse foringsregimene slik at fisken blir matet til metning uten å sløse med for. Det er tre hovedvurderinger for foringsregimer som bør justeres for å maksimere forbruk, vekst og omdanningseffektiviteter:

Foringsfrekvenser

Rasjonsstørrelse

Foringsintensitet

Appetitt for laks vil variere mellom hvert individ, gjennom dagen og fra dag til dag. Styringsmekanismer for metthet og forinntak viser seg å være komplekst med et høyt antall faktorer, og er ikke klart definert. Miljø- og fysiske faktorer er ansett å ha stor påvirkning på styringen av foringsoppførsel. Flere faktorer forårsaker ulik appetitt mellom fisk i en ynglingsenhet, slik som:

Fornivå i mage

Fortilgjengelighet

Helsestatus og stressnivå

Dominansforhold

Infeksjoner og sjølus

Hormonforhold forårsaket av arv eller livstrinn

Naturlig variasjon i forinntak i en fiskepopulasjon fra dag til dag er 20 til 30 % når fisken blir foret til metthet i hvert måltid eller hver dag. Variasjonen i appetitt har vist seg umulig å regne ut på forhånd med tilstrekkelig nøyaktighet. Det er derfor nødvendig å benytte sensorer eller annet overvåkningsutstyr for å bli bedre i stand til å detektere når fisken blir foret til tilfredsstillelse. Flere forsøk på kanalsteinbit (Channel Catfish) i perioden fra 1968 til 1979 har vist at fisk foret to ganger om dagen benyttet for mer effektivt enn det fisk som mottok bare én foring daglig gjorde. Effekten av foring mer enn to måltider per dag ga både positive og negativ påvirkning på vekst og FCR, og resultater indikerer liten eller ingen forbedring i det hele tatt. Eksperimenter ved bruk av selvforere (fisken blir trent til å styre foringen selv) har vist at laksefisk foretrekker å ete ca. 60 % av daglig rasjon om morgenen og resten om ettermiddagen/kvelden. Basert på disse funn er det vanlig praksis i Atlanterhavslaksoppdrettsanlegg å fore fisken med to måltider per dag. Men det finnes også oppdrettere som foretrekker å fore fisken kontinuerlig eller i mindre porsjoner gjennom hele dagen (sekvensforing). Det er imidlertid viktig å være konsistent med foringsregimene, ettersom laks tilpasser seg foringsrytmen, og endringer i regimer vil føre til redusert oppdrettsanleggsytelse før fisken har tilpasset seg det nye regimet.

Det er også kjent at foringsregimet kan ha effekter på den potensielle skade av infeksjoner.

Et effektivt automatisert foringssystem må være i stand til å tilpasse både foringsrate og foringsmengde til fiskeappetitt og produksjonsplanlegging, og å levere måltidene i henhold til fiskeappetitt for å gi optimal fiskevekst og best mulig FCR. Fuzzy-logikk er svært velegnet for styringssystemet med flere inngangsdata basert på menneskelig

(lingvistisk) kunnskap og erfaring. System-layout for den nye Fuzzy-logikkstyringen for fiskeforing er vist i figuren. Systemet benytter en Fuzzy-logikk inferensmotor til å styre foringen basert på inndata fra en simuleringsmodell (FFISiM), sensorutdata, andre relevante inndatakilder og en samling av forhåndsdefinerte regler i Fuzzy-logikk regelbasen.

FFISiM (fiskeoppdrettsindustrisimuleirngsmodell (Fish Farming Industry Simulation Model)) sjøvann er en fiskeanleggssimuleringsmodell presentert av én av oppfinnerne av den foreliggende publikasjon (ref. R. Melberg og R. Davidrajuh, "Modelling Atlantic salmon fish farming industry" i IEEE International Conference on Industrial Technology, ICIT 2009, Melbourne, Australia, 2009, s. 1370-1375) og senere forbedret av begge forfattere av den ovennevnte publikasjon sammen med den andre oppfinner i den foreliggende publikasjon.

Ovennevnte modell simulerer daglig foring, vekst og tap i fiskeanleggsmæren, og tilfører inferenssystemet daglig prediksjon av foringskrav for den simulerte mæren. Denne tilnærmingen sikrer et fleksibelt system hvor simuleringsmodellen kunne benyttes for å kompensere for mangelen av sensorer lik biomasseestimatorene. Simuleringsmodellen akkumulerer fiskevekst og tap, og vil derfor holde rede på den predikerte mengde biomasse i mæren. For steder med biomasseestimatorer kunne figurene i modellen oppdateres med de relative nøyaktige estimater fra biomasseestima-toren, og fortsette simuleringsprosessen, ref. Vikki Aquaculture Systems Ltd.,"The Biomass Counter", Kopavogur, Island: http:// www. vaki. is/ Products/ BiomassCounter/, 2009. Antallet fisk i modellen kan også oppdateres så lenge fiskeoppdretterne holder rede på tapt fisk. Temperaturmatrisen benyttet i den initielle simuleringsmodellen er erstattet med utdata fra temperatursensorer, som selvfølgelig er mer nøyaktig enn det gitte produksjonsstedet. Simuleringsmodellen gir estimater for den daglige påkrevde foringsmengde, men dette vil vanligvis ikke være det samme tallet som den faktiske foringsmengde distribuert i mæren den samme dagen. Fuzzy-logikk interferensmotor-styringen, og simuleringsmodellen blir derfor oppdatert med den faktiske daglige foringen for å være i stand til å simulere mest nøyaktig den daglige vekst. Hvis for-skjellene mellom den predikerte foringsmengde og den faktiske mengde distribuert for er større enn naturlige variasjoner i fiskeappetitt, kan det være en tidlig indikasjon på en uønsket situasjon i fiskeoppdrettsanlegget. Fisketap registrert fra telling av død fisk fjernet fra mæren kan registreres i modellen. Den innbygde modelldelen for simulering av fisketap er utvidet med en ny del for håndtering av registrering av død fisk, idet den initielle fisketapsmodelldelen simulerer annet tap slik som rømminger og tap til rovdyr.

A. Sensorer og inndataparametre

For at systemet skal være i stand til å styre foringen, er det viktig å få systeminput for parametre som kunne benyttes til å bestemme når det skal fores og når foringen skal stoppes. De mulige systeminput har blitt inndelt i 3 kategorier; miljøsensorer, uspist fordeteksjon og foringspreferanser, og andre input.

1) Miljøsensorer

Miljøbetingelser har vist seg å ha en vesentlig påvirkning på fiskeappetitt. Det finnes tilgjengelige sensorer for kontinuerlig registrering av flere miljøfaktorer, ref. FASTFISH, "Welfaremeter - The Prototype" i Norwegian fish farmer workshop II Bergen, Norge, 2009.

Miljøfaktorer som har vist påvirkning på foringsoppførsel hos fisk:

• Temperatursensor (°C). Temperatur er kjent for å ha en stor påvirkning på fiskens energikrav og appetitt. Alle foringsregimer og vekstmodeller inkluderer temperatur som en viktig faktor. Oksygeninnholdet i vannet er også avhengig av vannets temperatur, kaldt vann inneholder mer oksygen enn varmt vann ved det samme oppløste oksygennivå. • Strømsensor. Sensoren registrerer strømningshastigheten (for eksempel forårsaket av tidevannsbevegelse) og kan benyttes til å forhindre unødvendig forsløsing forårsaket av tidevannsstrømmer. Hvis strømningen er stor, vil mer for følge strømmen ut av mæren før fisken har tid til å ete det. • Oksygen (% og mg/l). Det finnes flere ulike typer optiske oksygensensorer som kan stoppe foringen ved lave oksygennivåer i vannet. • Saltholdighet (ppt). Den beste vekstytelsen for Atlanterhavslaks er kjent å være i intervallet 22-28 psu. • Turbiditet (FTU). Høy tetthet av partikler i vannet kan i seg selv være skadelig for fiskegj eller. Videre er turbiditet en proksy for planktonalger, som kan representere et problem både grunnet giftige oppblomstringer og ettersom en høy algebiomasse kan forbruke mye oksygen i løpet av mørke netter, og således bidra til miljøhypoksia i mæren. • Fluorescens (ug/1). Fluorescens er en bedre proksy for algebiomasse enn turbiditet. • Nitrogenholdige forbindelser (NH3, N03, N04+, etc). I gjennomstrømnings-systemer, slik som mærer, representerer disse forbindelser knapt nok noe problem, mens i resirkulerende systemer kan kontaminering av vannet med disse forbindelsene redusere fiskeappetitt og foringskapasitet. • Lysforhold (intensitet, lysperiode, spektrum, skygging). Lysforhold modulerer fiskeoppførsel, og er en potentiell parameterkandidat for foringssystemet.

2) Uspist f or deteksjon

Overforing eller foring ved en for høy rate vil føre til at for synker uspist gjennom mæren. Det finnes flere mer eller mindre vellykkede systemer for deteksjon av uspiste forpellets som faller gjennom en mær. • Undervannskamera. Bilder fra undervannskamera kan bli behandlet med bilde-analysesystemer for å detektere mengden uspist pellets som synker gjennom mæren. Det er også vanlig å benytte arbeidere til å overvåke silene for å se etter uspist pellets. Både de automatiske og manuelle resultater fra undervannskamera kunne benyttes som en input til det foreslåtte automatiserte styringssystemet. Personen som overvåker silene må da legge inn nivået for pellets som synker gjennom silen som for eksempel; ingen, svært få, noen, mer, og ganske mange etc. som kunne benyttes for Fuzzy-inferens sammen med de andre tilgjengelige systeminputdata. • Doppler-systemer. Denne tidligere kjente pelletsensor er installert under fiskens hovedeteområde i mærene og benytter Doppler-teknologi til å detektere uspiste pellets. • Sonarsystemer. Denne tidligere kjente sensoren analyserer ekkoenergien fra en 360° horisontal akustisk stråle for å detektere forpellets som synker gjennom mæren. • IR-pelletsdeteksjon. Denne tidligere kjente sensoren blir plassert 5-8 meter under foringsområdet, og benytter en trakt til å føre pelletsen gjennom en infrarød stråle som detekterer og teller pelletsen.

3) Foringspreferanser og annen input

I tillegg til miljøfaktorer finnes det flere andre faktorer som påvirker foringsoppførselen til fisken eller preferanser hos oppdretter:

Daglige foringsrytmer

Fiskestørrelse (gjennomsnitt)

Pelletsstørrelse

Fiskemengde/biomasse (fisketelling)

Tid på dagen

Tid siden siste foring

Resultatparametre fra siste foring

Foringstypeparametre (DE)

Parameter for tid-til-markedpreferanser

Sesongvairasjoner

Stimtetthet

Genetikk

Sosial struktur (størrelsesvariabilitet, dominanshierarki)

Menneskelige forstyrrelser (veiing, rengjøring, behandlinger, flytting etc.) Historisk eksponering (for eksempel måltidsforing kontra sekvensforing, viktigst

å være konsistent; fisk tilpasser seg foringsmønster)

Helsestatus

Fuzzy- logikk interferens og regelbase

Det er flere tilnærminger for oppsetting av regelbase i Fuzzy-logikksystemer. Ved opp-drett av Atlanterhavslaks er mye av foringsstyringen per i dag basert på fiskeoppdrett-ernes kyndige syn. Fuzzy-logikk er svært velegnet for styring av systemet med flere input basert på menneskelig (lingvistisk) kunnskap og erfaring. Denne informasjonen kan benyttes for å skape (fuzzy) regler for anvendelse av det automatiserte foringssystemet. En annen tilnærming er å trene systemet mens foringen blir styrt av ekspertoppdrettere. I begge tilfeller er det viktig at inputsensorene til systemet reflekterer de faktorer som fremheves av ekspertene for deres foringsavgjørelser.

Det er også mulig å ekstrahere regler fra historiske foringsdata, men dette vil kreve at foringsstatistikken er koblet til foringsresultater, miljøsensorregistrering under foring og andre relevante parametre under foring.

En annen viktig betraktning for å skape regelbase i styringssystem for fiskeforing er konkurransen mellom selskaper i industrien; et konkurrerende selskap vil ikke avsløre sine foringsstyringshemmeligheter eller -statistikker. Regelbasen må da bli satt opp i henhold til den informasjonen som måtte være tilgjengelig fra selskaper.

Regelbasen må også reflektere de lokale variasjoner fra fiskeoppdrettsanlegg fra sted til sted. På ett sted kan strømningshastigheten på 20 m/s være ekstremt høy, men på andre steder kan dette en ganske vanlig strømningshastighet. Reglene må da avpasses til tilstandene på stedet hvor foringsstyringen blir implementert.

ANVENDELSESEKSEMPEL

Dette anvendelseseksempelet eller utførelsesformen viser en mulig bruk og implementering av et system i henhold til den foreliggende oppfinnelse. Fig. 8 viser system-layouten og de ulike sensorer som benyttes. En biomasseestimator benyttes til å oppdatere den gjennomsnittlige fiskevekst i modellen, og differansene mellom modellen og faktisk vekst blir lagret i foringsstatistikkdatabasen for fremtidig analyse. En Doppler-pelletssensor med innebygd kamera benyttes ikke som en input for Fuzzy-logikk styringssystemet i denne oppstillingen, men er i stedet inkludert som en mulig overvåkingsmulighet for foringseffektivitet og eventuell forsløsing. Bruk av pellet-sløsing som en styringsmekanisme for foringsformål har blitt implementert i flere systemer, og vil også være en verdifull inputparameter i det Fuzzy-logikkstyrte automatiserte foringssystemet. Men foringsstyringen 4 eksempelet introduserer en ny tilnærming til foringsstyringen basert på oksygenforbruk. Eksempeloppdrettsanlegget forer to måltider per dag, som er en svært vanlig måte å fore på i lakseoppdrettsanlegg. Måltid én blir gitt om morgenen, og i dette måltiden blir 60 % av det predikerte forkravet fra FFSiM sjøvannsmodellen foret ved en konstant rate. De resulterende 40 % er mer enn den daglige endringen i fiskeappetitten, så det er usannsynlig at foringen vil stoppes før 60 % av den kalkulerte formengden er foret, med mindre strømmen er svært høy. Derfor er det kveldsmåltidet som ville bli regulert av alle tre input for Fuzzy-styringssystemet: Predikert sult, oksygenforbruksendring og vannstrømning.

I systemet vist i fig. 8 er en foringsblåser identifisert av henvisningstall 1, en foringssilo av henvisningstall 2, en foringsfordeler av henvisningstall 3, et automatisert foringssystem som benytter FFISiM-sjøvann-Fuzzy-logikkstyring av henvisningstall 4, en biomasseestimator av henvisningstall 5, en strømningssensor av henvisningstall 6, en temperatursensor av henvisningstall 7, en Doppler-pelletsensor av henvisningstall 8, en oksygensensor av henvisningstall 9, en mær med henvisningstall 10 og en rotorspreder med henvisningstall 11, respektivt. Som indikert med piler i figuren, mottar Fuzzy-logikkstyringen 4 inngangsdata fra hvilke som helst av sensorene 5-9, og utgangsdata fra Fuzzy-logikkstyringen 4 tjener som inngangsdata for et fdrtilveiebringelsessystem som innbefatter forblåseren 1, forsiloen 2, forfordeleren 3 og rotorssprederen 11 for kontinuerlig å styre mengden for spredt av rotorsprederen 11 inn i mæren 10.

A. Predikert sult

Den predikerte sultinputparameteren blir kontinuerlig beregnet i fuzzifiseringsdelen av systemet basert på differansen mellom predikerte foringskrav fra simuleringsmodellen og faktisk mengde for som er foret den aktuelle dagen. Skalaen går fra -100 til 100. Før foringen starter er parameterverdien 100. Når verdien er null, er mengden for den samme som det predikerte forkravet, og parameterverdien lik -100 betyr at fisken har blitt foret dobbelt så mye som det predikerte daglige foringskravet. For morgenmåltidet ville parameteren gå fra 100 til 40, og basert på observasjoner av daglige variasjoner i appetitt for oppdrettslaksen, ville verdien ikke gå under ca. -30 under normal operasjon.

Fig. 9 viser sultmedlemskapsfunksjoner.

B. Oksygenforbruk ( dDO)

Den relative endringen (reduksjonen) i DO benyttes som et mål for hvor motivert fisken er til å fores ettersom det er en lineær proksi for fiskens ekstra oksygenforbruk mens den jakter etter for (ref. fig. 5 og den relaterte beskrivelse ovenfor). DO-nivået blir kontinuerlig overvåket, og det initielle DO-nivået blir registrert forut for foring. Under måltidet blir parameteren for oksygenforbruk beregnet ved bruk av funksjonen:

Fig. 10 viser dDO (endringer i oppløst oksygen)-medlemskapsfunksjoner.

C. Oksygenforhold

Selv om redusert DO under foring er en indikasjon på at fisken ivrig søker etter og jakter på foret, er lav DO i seg selv svært negativt. Negative effekter av allerede lav DO kan fremheves ved foring. Den økte metabolismen grunnet foring, fordøyelse og vekst øker både forbruket av oksygen, og reduserer dermed DO, og behovet for høye DO-nivåer. Kombinasjonen av ganske dårlige DO-nivåer og høye foringsrater bør derfor unngås. I tillegg tilføyer vi en sikkerhetsfunksjon som inkluderer observert DO-variabilitet og potensialet for at miljøet forringes ytterligere grunnet svekkende tidevann etc. Vi antar at tidligere tidsmessig variabilitet i noen grad predikerer fremtidig variabilitet. Her antar vi at DO-nivåer sammenlignbare med gjennomsnittet av de 25 % laveste DO-verdier under de siste 24 timer (D025%iav) sannsynligvis skjer igjen. Derfor beregner vi en konservativ DO, DO^ker, som inkorporerer dette: Den reduserte evnen til foring og vekst ved redusert DO sammen med den resulterende effekten av foring på DO er inkludert vi funksjonen,

Fig. 11 viser en oksygenforholdsmedlemskapsfunksjon.

D. Vannstrømning

Det er flere strømningsbaserte faktorer i forhold til fiskeforing i mærmiljø som bør tas i betraktning ved foring. For det første gjør strømmen det nødvendig for laksen å svømme mot strømmen for å opprettholde posisjonen i mærene. I det fri gjør laks det samme når den holder posisjonen i elver under gytesesongen. Lav strømning vil ikke påvirke foringsoppførselen, men i sterk strømning vil fisken ha større problemer med å fores samtidig som den opprettholder posisjonen inne i mæren. For det andre påvirker strømmen forfordelingen i mæren under foring. Lav strøm kan ha positiv påvirkning på forfordelingen og gi en høyere FCR, men høy strøm vil gi mer foravfall ettersom strømmen fører med seg forpellets ut av mæren før fisken har tid til å ete den. Til slutt sikrer sirkulasjon av vann i mærene, slik som nytt oksygenmettet sjøvann strømmer gjennom nettene. Denne siste effekten vil tas høyde for i de tidligere medlemskapsfunksjoner, så bare effekten av forfordeling og fiskebevegelse vil tas i betraktning ved oppstilling av denne medlemskapsfunksjonen.

Fig. 12 viser strømmedlemskapsfunksjoner.

E. Styringsutgangsdata

Styringsutgangsdata fra Fuzzy-logikk inferensmotoren benyttes til å sette foringsintensiteten for de automatiserte foringsinnretninger. Medlemskapsfunksjonen for foringsintensiteten, vist i fig. 15, benytter triangulærformet innebygd medlemskapsfunksjon. Denne medlemskapsfunksjonen kan betraktes som et spesialtilfelle av de trapesoidale medlemskapsfunksjoner som er forklart tidligere, og benyttet for inngangsdata medlemskapsfunksjoner, hvor b = c.

Fig. 13 viser en foringsintensitetsmedlemskapsfunksjon.

F. Regelbase

Regelbasen mapper (maps) input- eller inngangsdatamedlemskapsfunksjonene med

utgangsdatamedlemskapsfunksjonen ved bruk av et sett med if-then-regler. Det er flere tilnærminger for oppstilling av et slikt sett med regler, og i dette tilfellet blir et sett med regler generert basert på ekspertkunnskap (oppdretters erfaring) og forskningsresultater. De presenterte regler utgjør et godt utgangspunkt for en fremtidig implementering av en fullskala prototyp, men et sett for bruk i produksjon ville kreve ytterligere forskning og stedsspesifikk tilpassing for å produsere optimal foringsstyrings fuzzy-regelsett for et gitt fiskeoppdrettsanleggssted.

Systemtrening er også en effektiv måte å generere et regelsett for foringsstyring på. Ved innstilling av systemet i treningsmodus blir den faktiske foringsstyringen gjort av ekspertoppdrettere, og systemet registrerer sensor- og modelldata sammen med forings-informasjonen. På denne måten blir systemet trent til å styre foringen av ekspertoppdrettere, og foringskunnskapen kan benyttes i en mer standard applikasjon. Kostbart overvåkingsutstyr benyttet i treningsperioden ville da bli inntjent så lenge systemet opererer foringen på en måte som gir optimal vekst og foranvendelse.

Strømning

Verdiene fra strømningssensoren benyttes til å stoppe foring når strømmen er svært høy (VH; very high) og å redusere foringsintensiteten når strømmen er høy eller medium høy i henhold til resultatene som presentert i M.O. Alver, et. al "Dynamic modelling of pellet distribution in Atlantic salmon (Salmo salar L.) cages," Aquacultural Engineering, vol. 31, s. 51-72,2004, og i forhold til de andre parametre.

4. Oksygenforhold

Verdiene fra oksygensensoren benyttes til å stoppe foringen når oksygennivået blir svært lavt eller lavt. Når oksygennivået er medium, blir foringsintensiteten redusert, og også for høye nivåer vil systemet gi mer oppmerksomhet til andre negative faktorer.

5. Oksygenforbruk ( dDO) og predikert sult

Oksygenforbruks- og predikert sultinngangsdata benyttes sammen til å styre foringen i henhold til fiskeappetitten. Verdiene for dDO benyttes til å justere foringsraten, og eventuelt til å stoppe foringen. Hvis den predikerte sulten er høy eller svært høy, vil lavt oksygenforbruk resultere i reduksjon av foringsraten. Men hvis den predikerte sulten er medium lav, vil det samme lave nivået for oksygenforbruk føre til terminering av foringen.

Fig. 14 viser en styringsoverflate for foringsintensitet for ulike kombinasjoner av oksygenforbruk og predikert sult. Figuren viser 3 av 5 dimensjoner til den totale styringsoverflaten.

Som nevnt ovenfor, står fiskefor for ca. 50 % av den totale produksjonskostnaden i opp-drettsanlegg for Atlanterhavslaks. Underforing vil føre til redusert vekst og foromdann-ingsforhold (FCR), mens overforing vil føre til forsløsing og negative miljøeffekter. Både under- og overforing vil da resultere i redusert lønnsomhet og mindre bærekraftig produksjon. Det er derfor viktig å være i stand til å fore korrekt mengde for, gitt på riktig tidspunkt for å sikre optimal vekst og ressursbruk.

Denne publikasjonen presenterer et nytt automatisert fiskeforingssystem som benytter en simuleringsmodell, sensorinngangsdata, og Fuzzy-logikk for foringsstyring. Kombinasjonen av en innebygd simuleringsmodell og sensorbasert styring i foringssystemet gir et robust og fleksibelt system. Simuleringsmodellen predikerer det daglige forkravet og akkumulerer også den simulerte veksten og fisketapet, som kan sammen-lignes med faktisk vekst for anleggsytelsesanalyse. Tallene i modellen kan oppdateres av registrerte verdier fra anleggssensor eller biomasseestimatorer. Hvis en sensor benyttet som en input til foringsstyringen bryter sammen, kan verdiene fra modellen benyttes mens sensoren blir fikset. Hvis systemet detekterer en stor uoverensstemmelse mellom den predikerte forbruken og den faktiske formengden, kan dette være en tidlig indikasjon på en uønsket situasjon slik som fiskesykdom eller vannforurensning. Den innebygde modellen kan også benyttes til å predikere forkrav, fremtidig stimtetthet etc. for å hjelpe til i ressursplanleggingsprosessene og produksjonsplanleggingen. Et automatisert foringssystem vil også redusere kravene til menneskelige ressurser for foringsformål, og menneskelig arbeid kan fokuseres på fjernstyringsfunksjon og vedlikehold.

Fuzzy-logikksystemer er, som også nevnt i innledningen, velegnede for bruk av menneskelig ekspertkunnskap (lingvistisk) og erfaring, og det foreslåtte systemet kan benyttes til å implementere ekspertforingskunnskapen i ulike selskaper. Dette kan enten gjøres ved å sette opp regelbasen ved bruk av ekspertkunnskapen og foringsstatistikk, eller å kjøre systemet i treningsmodus mens den faktiske foringen blir gjort av eksperter. For at dette skal være vellykket, er det nødvendig at sensorinput som er tilgjengelige for systemet er relevant for å gjøre avgjørelser for foringsformålet. Anvendelseseksempelet tilveiebringer en ny strategi for foringsstyring i Atlanterhavslaks-akvakultur, hvor endringer i oppløst oksygen benyttes som en proksy for fiskeappetitt. Eksperimenter har vist senkede nivåer for oppløst oksygen under foring, og spesielt for sulten fisk som jager etter foret. Ytterligere eksperimenter kreves for å sette opp en optimal regelbase for sensorbruken i anvendelseseksempelet, siden eksisterende teori og eksperimenter som allerede har blitt gjort viser lovende resultater. Det er også mulig at system-layouten må inkludere en oksygensensor utenfor mærene for å være i stand til å bedre registrere det ytterligere oksygenforbruket under foring. Benyttet sammen med vannstrøm- og temperatursensor vil dette gi mer nøyaktig utregning av endringer i oksygenforbruk.

Med den nye anvendelsen som foreslått heri, ville man (i tillegg til konvensjonell anvendelse), kontinuerlig se på oksygenforbruket, og benytte det økte forbruket under foring som en indikasjon på sult. Ettersom sulten gradvis synker, vil en mindre mengde fisk jakte etter foret, og oksygenforbruket faller tilsvarende. Endringer i mengden DO i mærer kan, basert på dette, benyttes til å styre foring basert på fiskens sult, og således utgjøre et viktig bidrag til å forhindre over- eller underforing.

Systemet i henhold til oppfinnelsen som beskrevet ovenfor benytter relative endringer i oksygenmetning, men imidlertid er det fullt mulig å ha mer nøyaktige målinger hvor estimert biomasse i mæren, strømningshastighet og retning, målt oksygen i front av mæren i forhold til strømningsretning og temperatur, alle blir tatt høyde for. I en installasjon som innbefatter for eksempel åtte mærer, vil dette generelt kunne oppnås med ti sensorer, ettersom strømningsretningen generelt bare har to hovedretninger basert på tidevannsbevegelser.

Oksygensensorene kunne være posisjonert ved flere dybder, eller det kunne være mulig å ha sensorer som kunne være justerbare i høyde for å avpasse målingene til det området hvor fisken tar til seg for. Dette kunne være et valg i varme perioder når fisken heller ville ete på dypt vann hvor temperaturen er kaldere. Dette understøtter også en mulig foring på dypt vann, som blant annet kan være relevant for nedsenkbare mærer.

Selv om anvendelseseksempelet eller utførelsesformen som beskrevet ovenfor og som vist i fig. 8 benytter en Fuzzy-logikkstyring 4 for styring av fortilveiebringelsessystemet, kan en hvilken som helst type styring som er i stand til å styre foringen basert på endringer av DO være tenkelig.

Til slutt skal det bemerkes at det er et 1:1 forhold mellom O2-forbruk og CCvproduk-sjon. Derfor er det i prinsippet mulig å benytte målinger av CO2som en proksy for oksygenkonsentrasjon og -forbruk. Imidlertid vil mesteparten av CO2produsert av fisk bli funnet som karbonat og bikarbonat, og denne dynamiske likevekten er svært pH-følsom. Operasjonell vurdering av oksygenforbruk eller konsentrasjon fra CO2og pH-målinger er antageligvis ikke en mulighet med eksisterende teknologi.

Claims (13)

1. System for styring av foring av oppdrettsfisk som lever innenfor et begrenset volum, slik som en mær (10),karakterisert vedå innbefatte minst én sensor for direkte eller indirekte målinger av endringer i oppløst oksygen (DO) i et foringsområde for fisken under foring, og videre innbefattende en styring (4) som mottar inngangsdata fra den minst ene sensoren og tilveiebringer utgangsdata til et automatisert fortilveiebringelsessystem for styring av mengden for tilveiebrakt til fisken, idet et økt oksygenforbruk og en tilsvarende redusert mengde DO i foringsområdet fungerer som en indikasjon for fiskesult og en inputparameter til styringssystemet.

2. System i henhold til krav 1,karakterisert vedat den minst ene sensoren er en oksygensensor (9).

3. System i henhold til krav 1,karakterisert vedat den minst ene sensoren er en sensor eller gruppe med sensorer for måling eller beregning av C02-produksjon fra fisken i det begrensede volumet eller mæren (10).

4. System i henhold til et hvilket som helst av de foregående krav,karakterisert vedvidere å innbefatte en biomasseestimator (5), en strømningssensor (6), en temperatursensor (7) og en Doppler-pelletsensor (8).

5. System i henhold til et hvilket som helst av de foregående krav,karakterisert vedat styringen er en Fuzzy-logikkstyring (4).

6. System i henhold til et hvilket som helst av de foregående krav,karakterisert vedat flere sensorer for måling av endringer i DO er posisjonert på ulike dybder, eller at minst én sensor for måling av endring i DO er dybdejusterbar, innenfor det begrensede volumet for måling av endringer i DO ved ulike foringsnivåer.

7. System i henhold til et hvilket som helst av de foregående krav,karakterisert vedat det automatiserte fortilveiebringelsessystemet innbefatter en forblåser (1), en forsilo (2), en forfordeler (3) og en rotorspreder (11).

8. Fremgangsmåte for styring av foring av oppdrettsfisk med en system som angitt i et hvilket som helst av krav 1-7,karakterisert vedå innbefatte trinnene å; indirekte eller direkte måle endringene i mengden DO, tilveiebringe nevnte målinger som inngangsdata til styringen (4), beregne mengden for i styringen (4) basert på nevnte målinger, og styre det automatiserte fortilveiebringelsessystemet basert på utgangsdata fra styringen (4).

9. Fremgangsmåte i henhold til krav 8,karakterisert vedkontinuerlig å beregne en predikert sultinputparameter i en fuzzifiseringsdel av systemet basert på differansen mellom predikerte foringskrav fra en simuleringsmodell og faktisk mengde for foret den gitte dagen, ved bruk av funksjonen:

10. Fremgangsmåte i henhold til krav 8 eller 9,karakterisertved kontinuerlig å måle et DO-nivå, og å registrere et initielt DO-nivå forut for foring.

11. Fremgangsmåte i henhold til et hvilket som helst av krav 8-10,karakterisert vedå måle den relative endringen i DO under et måltid, ved bruk av funksjonen:

12. Fremgangsmåte i henhold til et hvilket som helst av krav 8-11,karakterisert vedå beregne en konservativ DO, DOSikker, ved bruk av funksjonen:

og, basert på ovennevnte beregning, beregne en redusert kapasitet for foring og vekst ved redusert DO sammen med den resulterende effekten av foring på DO via funksjonen:

13. Fremgangsmåte i henhold til krav 11,karakterisertved å tilveiebringe medlemskapsfunksjoner for den predikerte sulten,^/,, og den relative endring i DO, f jdo, respektivt.