• سرصفحه_صفحه

مطالعات موردی در مورد کاربرد حسگرهای اکسیژن محلول کیفیت آب در آبزی‌پروری جنوب شرقی آسیا

استفاده از حسگرهای اکسیژن محلول (DO) در کیفیت آب، نمونه‌ای گسترده و موفق از فناوری اینترنت اشیا در آبزی‌پروری جنوب شرقی آسیا است. اکسیژن محلول یکی از مهم‌ترین پارامترهای کیفیت آب است که به طور مستقیم بر میزان بقا، سرعت رشد و سلامت گونه‌های پرورشی تأثیر می‌گذارد.

بخش‌های بعدی، کاربرد آنها را از طریق مطالعات موردی و سناریوهای مختلف، به تفصیل شرح می‌دهند.

https://www.alibaba.com/product-detail/Water-Quality-Analyzer-Digital-Temperature-DO_1601390024996.html?spm=a2747.product_manager.0.0.313171d219R8cp

۱. تحلیل موردی نمونه: یک مزرعه پرورش میگو در مقیاس بزرگ در ویتنام

پیشینه:
ویتنام یکی از بزرگترین صادرکنندگان میگو در جنوب شرقی آسیا است. یک مزرعه پرورش میگوی وانامی در مقیاس بزرگ و متراکم در دلتای مکونگ به دلیل مدیریت ضعیف اکسیژن محلول با نرخ مرگ و میر بالایی روبرو شد. به طور سنتی، کارگران مجبور بودند چندین بار در روز با قایق به هر استخر، پارامترها را به صورت دستی اندازه‌گیری کنند که منجر به داده‌های ناپیوسته و عدم توانایی در پاسخ سریع به هیپوکسی ناشی از شرایط شب یا تغییرات ناگهانی آب و هوا می‌شد.

راه حل:
این مزرعه یک سیستم نظارت هوشمند بر کیفیت آب مبتنی بر اینترنت اشیا را پیاده‌سازی کرد که حسگر اکسیژن محلول آنلاین در هسته آن قرار دارد.

  1. استقرار: یک یا دو حسگر DO در هر استخر نصب شد که با استفاده از شناورها یا میله‌های ثابت در عمق حدود ۱ تا ۱.۵ متری (لایه اصلی آب برای فعالیت میگو) قرار گرفتند.
  2. انتقال داده‌ها: حسگرها داده‌های DO و دمای آب را به صورت بلادرنگ از طریق شبکه‌های بی‌سیم (مثلاً LoRaWAN، 4G/5G) به یک پلتفرم ابری منتقل کردند.
  3. کنترل هوشمند: سیستم با هواده‌های برکه ادغام شد. آستانه‌های ایمن برای DO تعیین شد (مثلاً حد پایین: ۴ میلی‌گرم در لیتر، حد بالا: ۷ میلی‌گرم در لیتر).
  4. هشدارها و مدیریت:
    • کنترل خودکار: وقتی میزان اکسیژن محلول به زیر ۴ میلی‌گرم در لیتر می‌رسید، سیستم به طور خودکار هواده‌ها را روشن می‌کرد؛ وقتی به بالای ۷ میلی‌گرم در لیتر می‌رسید، آنها را خاموش می‌کرد و به این ترتیب هوادهی دقیقی انجام می‌شد و در هزینه‌های برق صرفه‌جویی می‌شد.
    • هشدارهای از راه دور: در صورت غیرطبیعی بودن داده‌ها (مثلاً کاهش مداوم یا افت ناگهانی)، سیستم از طریق پیامک یا اعلان‌های برنامه به مدیر مزرعه و تکنسین‌ها هشدار ارسال می‌کرد.
    • تحلیل داده‌ها: پلتفرم ابری داده‌های تاریخی را ثبت کرد و به تحلیل الگوهای DO (مثلاً مصرف شبانه، تغییرات پس از تغذیه) برای بهینه‌سازی استراتژی‌های تغذیه و فرآیندهای مدیریتی کمک کرد.

نتایج:

  • کاهش خطر: تقریباً مرگ و میر دسته جمعی ("شناور") ناشی از هیپوکسی ناگهانی را از بین برد و میزان موفقیت کشاورزی را به میزان قابل توجهی بهبود بخشید.
  • صرفه‌جویی در هزینه: هوادهی دقیق، زمان کارکرد بیکار هواده‌ها را کاهش داد و تقریباً 30٪ در هزینه‌های برق صرفه‌جویی کرد.
  • بهبود کارایی: مدیران دیگر نیازی به بررسی‌های دستی مکرر نداشتند و می‌توانستند از طریق تلفن‌های هوشمند خود بر تمام حوضچه‌ها نظارت داشته باشند که این امر تا حد زیادی کارایی مدیریت را افزایش می‌داد.
  • رشد بهینه: یک محیط با DO پایدار، رشد یکنواخت میگو را ارتقا داده و عملکرد و اندازه نهایی را بهبود می‌بخشد.

۲. سناریوهای کاربردی در سایر کشورهای جنوب شرقی آسیا

  1. تایلند: پرورش ماهی هامور/سی باس در قفس
    • چالش: پرورش در قفس در آب‌های آزاد به شدت تحت تأثیر جزر و مد و امواج است که منجر به تغییرات سریع کیفیت آب می‌شود. گونه‌های با تراکم بالا مانند هامور به شدت به کمبود اکسیژن حساس هستند.
    • کاربرد: حسگرهای DO مقاوم در برابر خوردگی که در قفس‌ها نصب شده‌اند، نظارت بلادرنگ را فراهم می‌کنند. در صورت کاهش DO به دلیل شکوفایی جلبکی یا تعویض ضعیف آب، هشدارهایی ارسال می‌شود که به کشاورزان این امکان را می‌دهد تا هواده‌های زیر آب را فعال کنند یا قفس‌ها را جابجا کنند تا از ضررهای اقتصادی قابل توجه جلوگیری شود.
  2. اندونزی: استخرهای پرورش چندمنظوره یکپارچه
    • چالش: در سیستم‌های کشت چندگانه (مثلاً ماهی، میگو، خرچنگ)، بار بیولوژیکی بالا است، مصرف اکسیژن قابل توجه است و گونه‌های مختلف نیازهای اکسیژن محلول متفاوتی دارند.
    • کاربرد: حسگرها نکات کلیدی را رصد می‌کنند و به کشاورزان کمک می‌کنند تا الگوهای مصرف اکسیژن کل اکوسیستم را درک کنند. این امر منجر به تصمیمات علمی‌تر در مورد میزان غذادهی و زمان هوادهی می‌شود و محیط مناسبی را برای همه گونه‌ها تضمین می‌کند.
  3. مالزی: مزارع پرورش ماهی زینتی
    • چالش: ماهی‌های زینتی با ارزش بالا مانند آروانا و کوی الزامات بسیار سختگیرانه‌ای در مورد کیفیت آب دارند. کمی کمبود اکسیژن می‌تواند بر رنگ و وضعیت آنها تأثیر بگذارد و ارزش آنها را به شدت کاهش دهد.
    • کاربرد: حسگرهای DO با دقت بالا در مخازن بتنی کوچک یا سیستم‌های آبزی‌پروری چرخشی داخلی (RAS) استفاده می‌شوند. این حسگرها با سیستم‌های تزریق اکسیژن خالص ادغام می‌شوند تا DO را در سطح بهینه و پایدار حفظ کنند و کیفیت و سلامت ماهی‌های زینتی را تضمین کنند.

۳. خلاصه ارزش اصلی ارائه شده توسط درخواست

ارزش کاربردی تجلی خاص
هشدار ریسک، کاهش ضرر نظارت بلادرنگ و هشدارهای فوری از مرگ و میر ناشی از کمبود اکسیژن در مقیاس بزرگ جلوگیری می‌کند - که مستقیم‌ترین و مهم‌ترین ارزش است.
صرفه‌جویی در انرژی، کاهش هزینه کنترل هوشمند تجهیزات هوادهی را امکان‌پذیر می‌کند، از اتلاف برق جلوگیری می‌کند و هزینه‌های عملیاتی را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد.
بهبود کارایی، مدیریت علمی امکان نظارت از راه دور، کاهش نیروی کار؛ تصمیمات مبتنی بر داده، عملیات روزانه مانند تغذیه و دارو را بهینه می‌کند.
افزایش عملکرد و کیفیت یک محیط با DO پایدار، رشد سالم و سریع را تقویت می‌کند و عملکرد در واحد سطح و کیفیت محصول (اندازه/درجه) را بهبود می‌بخشد.
تسهیل بیمه و تأمین مالی سوابق مدیریت دیجیتال، داده‌های معتبری را برای مزارع فراهم می‌کند و دریافت بیمه کشاورزی و وام‌های بانکی را آسان‌تر می‌سازد.

۴. چالش‌ها و روندهای آینده

با وجود کاربرد گسترده، برخی چالش‌ها همچنان پابرجا هستند:

  • هزینه سرمایه‌گذاری اولیه: یک سیستم کامل اینترنت اشیا هنوز هم هزینه قابل توجهی برای کشاورزان خرد و کوچک دارد.
  • نگهداری حسگر: حسگرها نیاز به تمیز کردن منظم (برای جلوگیری از رسوب زیستی) و کالیبراسیون دارند و این امر مستلزم سطح خاصی از مهارت فنی از سوی کاربران است.
  • پوشش شبکه: سیگنال‌های شبکه می‌توانند در برخی مناطق کشاورزی دورافتاده ناپایدار باشند.

روندهای آینده:

  1. کاهش هزینه‌های حسگرها و گسترش فناوری: به دلیل پیشرفت‌های فناوری و صرفه‌جویی به مقیاس، قیمت‌ها مقرون‌به‌صرفه‌تر خواهند شد.
  2. پروب‌های یکپارچه چند پارامتری: ادغام حسگرهای DO، pH، دما، آمونیاک، شوری و غیره در یک پروب واحد برای ارائه یک پروفایل جامع از کیفیت آب.
  3. هوش مصنوعی و تحلیل کلان‌داده: ترکیب هوش مصنوعی نه تنها برای هشدار، بلکه برای پیش‌بینی روند کیفیت آب و ارائه توصیه‌های مدیریتی هوشمند (مثلاً هوادهی پیش‌بینی‌کننده).
  4. مدل «حسگرها به عنوان سرویس»: ظهور ارائه‌دهندگان خدمات که در آن کشاورزان به جای خرید سخت‌افزار، هزینه خدمات را پرداخت می‌کنند و ارائه‌دهنده، نگهداری و تجزیه و تحلیل داده‌ها را انجام می‌دهد.
  5. ما همچنین می‌توانیم راه‌حل‌های متنوعی برای

    ۱. کنتور دستی برای کیفیت آب چند پارامتری

    ۲. سیستم شناور شناور برای کیفیت آب چند پارامتری

    ۳. برس تمیزکننده خودکار برای حسگر آب چند پارامتری

    ۴. مجموعه کامل سرورها و ماژول بی‌سیم نرم‌افزاری، پشتیبانی از RS485 GPRS /4g/WIFI/LORA/LORAWAN

    برای حسگر آب بیشتر اطلاعات،

    لطفا با شرکت فناوری هونده تماس بگیرید.

    Email: info@hondetech.com

    وب‌سایت شرکت:www.hondetechco.com

    تلفن: +86-15210548582


زمان ارسال: ۲۵ سپتامبر ۲۰۲۵