DT在智能水产养殖中的应用

水产养殖业是全球粮食安全的重要支柱，如今正面临日益增长的压力：优化资源、最大程度减少环境影响以及控制疾病都是日常挑战。在这种情况下，一项颠覆性技术应运而生，成为一种变革性的解决方案：数字孪生（DT）。它是物理水产养殖系统的虚拟动态复制品，有望将养殖场管理提升到新的效率和可持续性水平。

大连海洋大学青岛海洋科学技术中心黄海水产研究所的科学家最近在发表了一篇科学综述文章，深入探讨了这项技术在水产养殖中应用的现状、机遇和挑战。下文我们将对其主要发现进行分析，以了解这项创新将如何重新定义水产养殖生产的未来。

水产养殖中的数字孪生到底是什么？

想象一下，您拥有一个与您生产系统完全相同的虚拟副本：包括您的水池、循环系统、投饵料，甚至您正在培育的生物质。现在，想象一下，这个副本会实时更新来自传感器的数据，这些传感器会测量物理系统中发生的一切。这本质上就是一个数字孪生。

该技术整合了物理模型、传感器数据和运行历史，创建了反映物理设备整个生命周期的数字地图。其核心是一个虚拟模型，该模型通过持续的数据输入，可以进行实时监控、模拟、优化和预测决策。在水产养殖领域，这意味着能够预测问题、自动调整参数并确保生物在理想条件下生长。

数字孪生系统由四个协同工作的关键要素组成：

传感器和物联网设备：它们从物理环境（pH 值、溶解氧、温度、鱼类行为等）收集数据。

数据分析和处理：人工智能(AI) 和机器学习算法处理数据以检测模式、预测趋势并生成建议。

虚拟模型：物理系统（水箱、鱼类健康模型、喂养系统）的数字化表示，可实现无风险场景模拟。

控制系统：它们根据数字模型的决策对物理环境采取行动，例如，启动曝气器或调整饲料配给。

已经改变生产的实际应用

数字孪生的真正优势在于其实际应用。该研究指出了该技术在四个主要领域中展现出的竞争优势和可持续性优势。

实时环境监测与控制

水质管理是水产养殖的基石，但传统的人工采样方法常常导致决策延迟。数字孪生技术可以持续监测pH值、温度、溶解氧和氨等关键参数。通过将这些数据与预测模型相结合，系统可以模拟这些因素如何相互作用并预测问题，从而使操作员能够在鱼类受到影响之前调整曝气或水循环。

健康监测和疾病预防

疾病是该行业最大的经济风险之一。数字孪生技术并非对可见症状做出反应，而是提供了一种主动的方法。通过追踪游泳模式或摄食行为的细微变化，系统可以检测到压力或疾病的早期迹象。将这些数据与水质和历史趋势相结合，预测模型可以预测疾病爆发的可能性，从而提前采取干预措施，例如调整水质或采取隔离措施。

设施优化和模拟

在建造或改造设施之前，数字孪生技术可以模拟不同的设计方案，从而找到最高效的配置。利用计算流体动力学 (CFD) 模拟，可以优化水箱中的水流，消除废物积聚和缺氧的“死角”。这不仅可以改善鱼类健康，还能优化曝气和过滤系统的能耗，从而降低运营成本。

精确喂料，实现最高效率

饲料在生产成本中占了很大一部分。精准喂料是数字孪生技术最具影响力的应用之一。该过程是一个持续优化的循环：

实时数据收集：传感器监测鱼的活动、水温和饲料消耗量。

预测分析：该模型根据鱼的大小、活动和环境条件预测鱼的营养需求。

自动调节：喂食系统自动调节喂食量和喂食频率。如果鱼不太活跃，系统会减少饲料量，以最大程度地减少浪费。

减少浪费：通过动态调整时间表，确保提供精确的饲料量，提高饲料转化率（FCR）并减少未食用饲料造成的水污染。

最大限度地减少环境影响：优化的饲料管理减少了水中的营养负荷和能源消耗，使操作更加可持续。

大规模采用道路上的挑战

尽管数字孪生技术潜力巨大，但在水产养殖领域实施也面临诸多挑战。研究强调了四大主要障碍：

技术：恶劣水环境中传感器的准确性和可靠性可能是一个问题，以及来自多个来源的数据的实时同步。

数据管理：海量数据的生成需要先进的计算基础设施。此外，这些敏感运营数据的安全性和隐私性至关重要。

经济和财务：传感器、软件和基础设施的初始投资可能过高，尤其对于中小型生产商而言。此外，还必须考虑维护和升级成本。

集成和互操作性：将这项新技术与许多农场的遗留系统和设备集成可能很复杂，并且需要大量的员工培训。

结论：水产养殖业的未来预测

数字孪生技术代表着水产养殖业的范式转变，从被动管理转向预测性和主动管理。通过提供精确控制、优化资源利用和实现早期干预，这项创新能够切实提高生产力、盈利能力和环境可持续性。

尽管高昂的初始成本和技术复杂性等挑战依然存在，但其在提升经济可行性和环境管理方面的价值毋庸置疑。随着水产养殖业向智能化发展，数字孪生的广泛应用对于以可持续且盈利的方式满足日益增长的全球海产品需求至关重要。

来源：Daniel 团队编译 生态农微Chl

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