От норвежских глубоководных лососевых садков до креветочных прудов во Вьетнаме, датчики качества воды, использующие Интернет вещей, незаметно запускают революцию в «точном рыбоводстве», выводя древнюю отрасль в новую эру управления на основе данных.
В дельте Меконга во Вьетнаме первым делом каждое утро фермер, разводящий креветок, Тран Ван Хунг, уже не осматривает свои пруды, а проверяет в режиме реального времени данные по девяти параметрам качества воды в своем мобильном приложении. Ранее в этом году система датчиков стоимостью 1200 долларов предупредила об аномальном уровне растворенного кислорода, что позволило ему вовремя провести аэрацию и предотвратить потерю мальков креветок на сумму 80 000 долларов.
Это микрокосм трансформации, охватившей мировое аквакультуру. Согласно данным ФАО, более 50% мировой пищевой рыбы выращивается в аквакультуре — отрасли, годовой оборот которой превышает 250 миллиардов долларов и которая переживает фундаментальный сдвиг от «ориентированных на опыт» к «ориентированным на данные» операциям, чему способствует распространение технологий мониторинга качества воды. Часть 1: Технологический скачок от «реагирования на кризисы» к «профилактическому управлению»
«Слепое управление»: Опора на ручной отбор проб и тест-наборы приводит к задержке данных на 4-48 часов.
Цена «закрывать дверь сарая после того, как лошадь убежала»: в 2022 году лососевая индустрия Чили понесла убытки в размере более 800 миллионов долларов из-за одной задержки в обнаружении красных приливов.
Проблема чрезмерного использования антибиотиков остается актуальной: на фермах по всей Азии, сталкивающихся со вспышками заболеваний из-за плохого качества воды, было обнаружено, что антибиотики используются в количествах, превышающих безопасные нормы на 300%.
1. Современные многопараметрические датчики качества воды позволяют осуществлять круглосуточный непрерывный мониторинг:
Отслеживание основных параметров в режиме реального времени: растворенный кислород, pH, температура, соленость, мутность, аммиак, нитриты.
Возможности граничных вычислений: локальные алгоритмы искусственного интеллекта могут выявлять аномальные закономерности и выдавать предупреждения в течение 30 секунд.
Резкое снижение стоимости: цена однопараметрического датчика упала с 2000 долларов в 2010 году до примерно 200 долларов сегодня.
Пример из практики: Норвежская компания Salmar развернула 2000 сенсорных узлов на своих морских платформах для разведения рыбы, собирая данные каждые 15 секунд, что позволило снизить смертность мальков на 37%.
2. Уровень восприятия (Подводный IoT)
Оптические датчики: использование флуоресцентных методов для измерения растворенного кислорода с точностью ±0,1 мг/л.
Ионселективные электроды: обнаружение токсичных веществ, таких как NH₃ и NO₂⁻, с пределом обнаружения 0,01 ppm.
Многоспектральные зонды: одновременный мониторинг хлорофилла-а (индикатора биомассы водорослей) и цианотоксинов.
Уровень передачи (гибридные сетевые решения)
текст
В прибрежных районах: LoRaWAN + 4G/5G (дальность действия: 5-15 км)
Глубоководные клетки: акустические модемы + спутниковая связь
Сравнение стоимости: традиционные SCADA-системы против беспроводных сенсорных сетей.
Первоначальные инвестиции Ежегодное техническое обслуживание Плотность данных
Традиционный контракт, зарплата от 50 000 долларов, оплата от 15 000 долларов в час.
Беспроводная связь: 5000–1500 долларов США (уровень минуты)
Системы цифровых двойников: создание виртуальных моделей водоемов для аквакультуры с целью прогнозирования изменений качества воды за 12-72 часа.
Применение машинного обучения: американская компания Aquabyte использует компьютерное зрение и данные о качестве воды для точного расчета количества корма, сокращая потери на 22%.
Отслеживаемость с помощью блокчейна: более 3000 точек данных о качестве воды для каждой рыбы — от рыбоводного хозяйства до стола — поддаются отслеживанию.
Системы точной подачи: автоматическая регулировка времени подачи на основе кривых растворенного кислорода.
Интеллектуальное управление аэрацией: разработанная компанией Philips в Нидерландах технология аэрации с использованием светодиодного спектра снижает энергопотребление на 40%.
Модели прогнозирования заболеваний: модели искусственного интеллекта от сингапурской компании Umitron, специализирующейся на технологиях в аквакультуре, могут прогнозировать риски вспышек заболеваний за 7 дней вперед.
Экономия воды: Системы рециркуляционного аквакультуры (RAS) в сочетании с датчиками обеспечивают 95% повторного использования воды.
Снижение уровня загрязнения: После установки датчиков в Норвегии содержание азота и фосфора в донных отложениях вблизи ферм снизилось на 60%.
Заключение
Когда наземные лососевые фермы в Нидерландах достигают годовой урожайности в 100 кг рыбы на кубический метр воды (в 5 раз больше, чем в традиционных садках), и когда выращивание тунца в садках на Мальдивах сокращает выбросы углекислого газа до одной трети от уровня вылова в дикой природе, за этими достижениями стоит общий фактор — интеллектуальные датчики качества воды.
Полный комплект серверов и программного обеспечения беспроводного модуля, поддерживающий RS485 GPRS /4g/WIFI/LORA/LORAWAN
Дополнительные датчики воды информация,
Пожалуйста, свяжитесь с компанией Honde Technology Co., LTD.
Email: info@hondetech.com
Веб-сайт компании:www.hondetechco.com
Тел.: +86-15210548582
Дата публикации: 18 декабря 2025 г.