一种水产养殖用微藻智能培育装置及培育方法与流程

本技术涉及微藻培育，尤其涉及一种水产养殖用微藻智能培育装置及培育方法。

背景技术：

1、近些年国内水产养殖产业规模化、集约化发展提速，养殖体量持续扩增，水产专用饵料、生物调理资源的市场需求量逐年攀升。微藻作为水产养殖领域不可或缺的优质生物资源，功能从传统鱼苗、虾苗专用开口饵料，进阶为提质增效、生态净水、提质抗病的核心养殖配套资源。合理投放培育微藻，一方面可优化水产养殖水体菌群结构、降解水体氨氮、总磷等污染物，改良养殖水环境，提升水产品养殖产量与成品品质；另一方面可替代化学类饲料添加剂，降低养殖药物、化工添加剂使用量，削减水产养殖尾水排污负荷，助力水产养殖行业绿色低碳、可持续生态化发展。

2、但微藻活体对生长光照、温度、ph值、氮磷比等生长环境参数敏感度极高，严苛的培育条件极大限制了微藻就地规模化培育与普及应用，商品化外购微藻还存在长途转运易失活、活性难以保障、供货成本偏高、适配养殖水体适配性差等问题，同时场内自主培育微藻普遍存在藻液光照、营养物质供给不均，藻体增殖繁育效率低下等难题，制约微藻饲料本地化供给落地。

3、现阶段工厂化专用微藻培育设备，培育设备智能化管控程度低，无法动态适配微藻生长周期调控光照、水质、营养配比参数，适配性较差。

4、因此，需要一种水产养殖用微藻智能培育装置及培育方法，以至少部分地解决上述技术问题。

技术实现思路

1、鉴于此，本技术实施例提供了一种水产养殖用微藻智能培育装置及培育方法，以至少解决现有技术中的问题之一。

2、第一方面，本技术实施例提供了一种水产养殖用微藻智能培育装置，包括光生物反应器、藻液循环系统及智能调控系统；所述光生物反应器包括开放式的支撑框架和安装于所述支撑框架的透光的培育管道；所述藻液循环系统包括内置射流喷水管的培养液池和循环泵，所述培育管道的一端经由所述循环泵连通至所述培养液池、另一端经由所述射流喷水管连通至所述培养液池；所述智能调控系统包括调控终端、检测组件及调控组件，所述调控终端内设置控制器，所述控制器内具有预先训练好的生长调控人工智能模型，所述检测组件实时采集同一时段的生长条件指标和生长状态指标并传输至所述生长调控人工智能模型，所述生长条件指标包括智能培育装置处的光照强度、藻液温度、藻液ph值、藻液氨氮值、藻液总磷值和氮磷比，生长状态指标包括藻液生物量，所述生长调控人工智能模型设定微藻处于正常生长状况时适配的生长条件指标和生长状态指标的各项生长范围阈值，当采集的任一培育参数偏离生长范围阈值时，所述生长调控人工智能模型驱动所述调控组件对应的调控机构调节，直至各项培育参数稳定至阈值范围内。

3、根据本技术的水产养殖用微藻智能培育装置，智能调控系统的控制器具有训练完成的生长调控人工智能模型，并设定了适宜微藻的光照强度、藻液温度、藻液ph值、氨氮值、总磷值、氮磷比及藻液生物量各项生长范围阈值。将完成配比的培育藻液加注至培养液池内，同时补加清水至运行液位，启动循环泵驱动藻液流经透光的培育管道，再经由培养液池内置的射流喷水管回流至培养液池内部，实现藻液闭环循环流动。培育管道经透光的培育管道为流动藻液提供均匀光照，同时检测组件实时采集微藻培育指标，并将采集到的数据实时传输至生长调控人工智能模型进行比对分析，当采集的任一培育参数偏离生长范围阈值时，人工智能模型驱动调控组件对应调控机构进行调节作业，直至藻液各项培育参数回归阈值范围，维持微藻稳定闭环培育。

4、采用本技术的水产养殖用微藻智能培育装置，闭环的藻液循环结构可以保障藻液光照均匀，提升微藻繁育增殖效率。同时，人工智能模型可以实现培育参数智能监测与调控，降低人工培育管控门槛。

5、优选地， 所述支撑框架的内侧设置管道支架，所述管道支架开设有适配所述培育管道的安装凹槽，所述培育管道嵌装于所述安装凹槽内。

6、优选地， 所述培养液池为无盖的池体，所述培养液池的池壁外侧设置保温层，所述培养液池的顶部开口处设置可拆卸的透光的隔离罩。

7、优选地， 所述检测组件包括光照传感器、温度传感器、ph计、生物量监测仪、氨氮监测仪及总磷监测仪；所述循环泵还经由循环管路连通至所述培育管道，所述温度传感器和所述ph计分别设置至所述循环管路；

8、所述调控组件包括光照调控机构、温度调控机构和营养调控机构；所述光照调控机构包括led补光灯管和led探照灯；所述温度调控机构为设置至所述培养液池池壁的硅胶加热片；所述营养调控机构包括连接至二氧化碳气瓶的设置至所述循环管路的二氧化碳接口和连接至营养液箱并连通至所述培养液池的营养液蠕动泵。

9、优选地， 所述智能培育装置还包括构建生长调控人工智能模型，包括以下步骤：

10、获取样本数据，包括由人工确认的微藻处于正常生长状况时对应的生长条件指标和生长状态指标组成的第一样本数据集和人工确认的微藻处于异常生长状况时对应的生长条件指标和生长状态指标组成的第二样本数据集，所示第一样本数据集包括多个第一样本和与各第一样本对应的标记为正常生长的第一标签，所示第二样本数据集包括多个第二样本和与各第二样本对应的标记为异常生长的第二标签，所述第一样本和第二样本分别包括在对应监测时间获取的培育光照强度、藻液温度、藻液ph值、藻液氨氮值、藻液总磷值、氮磷比和藻液生物量；

11、将各监测时间获取的培育光照强度、藻液温度、藻液ph值、藻液氨氮值、藻液总磷值、氮磷比和藻液生物量经归一化的数据，以及对应的第一标签或第二标签对机器学习模型进行训练，在达到设定训练轮次或满足选定损失函数后获得生长调控人工智能模型。

12、优选地， 所述调控终端的机柜设置于所述支撑框架；所述机柜内安装适配所述智能调控系统的可视化智能终端、生物量监测仪、氨氮监测仪及总磷监测仪；所述led补光灯管设置至靠近所述培养液池的所述支撑框架的侧部，用于给培养液池补光；所述led探照灯设置至所述支撑框架的顶部，用于给培育管道补光。

13、第二方面，本技术实施例还提供了一种水产养殖用微藻培育方法，培育方法包括向培养液池内投入浓缩藻液作为初代藻种并加注清水至标准运行液位，配比初始藻液氮磷营养基底；启动循环泵，调控培养液池内的射流喷水管进行喷射，带动藻液于循环管路、培养液池内形成闭环循环流路；

14、实时采集藻液光照强度、藻液ph值、藻液温度、藻液氨氮值、藻液总磷值、氮磷比和藻液生物量，并同步上传至生长调控人工智能模型；生长调控人工智能模型设定微藻生长范围阈值，控制光照调控机构、营养调控机构自适应启停，分别完成光照补光、二氧化碳投加、藻液加热、营养液配比投加作业，维持藻液生长环境稳态；

15、监测藻液生物量达标后，抽取大部分藻液作为水产养殖饵料，留存余量藻液作为下一批次培育藻种，完成循环培育作业。

16、优选地， 所述设定微藻生长阈值包括：

17、光照强度为6000lux~8000lux，藻液ph值为7.5，藻液培育温度为25℃~30℃，藻液氨氮含量为10mg/l~100mg/l，藻液总磷含量为2mg/l~5mg/l，藻液氮磷质量比为10:1~20:1。

18、优选地， 所述光照调控机构的调控逻辑为：光照传感器实时反馈自然光数值，由调光控制器将预设的光照阈值与接收的自然光数值进行比较和运算后输出对应的控制信号，控制信号经pwm发生器转换为调节信号后驱动led补光灯管和/或led探照灯进行启停，同时光照传感器持续采集光照数值并反馈至调光控制器，形成闭环反馈回路，使得实际光照数值稳定维持在预设的光照阈值范围内，实现自适应的补光控制。

19、优选地，所述二氧化碳的投加逻辑为：通过ph计检测藻液的ph值，当ph值高于设定的生长阈值时，开启连通二氧化碳气瓶的投加管路上的电磁阀，按照设定频率通过循环管路上的二氧化碳接入口向藻液中加入二氧化碳，同时持续采集ph值，直至ph稳定至设定阈值范围；

20、所述加热逻辑为：通过温度传感器检测循环管路中藻液的温度，温度低于设定的生长阈值时，启动硅橡胶加热片加热培养液池中的藻液至设定阈值范围；

21、所述营养液投加逻辑为：通过氨氮监测仪和总磷监测仪监测藻液的氨氮、总磷含量，并计算氮磷比，当氨氮、总磷含量和/或氮磷比例超出设定范围时，通过增减营养液进行调节，均衡藻液中的养分。

22、本技术的附加优点、目的，以及特征将在下面的描述中将部分地加以阐述，且将对于本领域普通技术人员在研究下文后部分地变得明显，或者可以根据本技术的实践而获知。本技术的目的和其它优点可以通过在说明书以及附图中具体指出的结构实现到并获得。

23、本领域技术人员将会理解的是，能够用本技术实现的目的和优点不限于以上具体所述，并且根据以下详细说明将更清楚地理解本技术能够实现的上述和其他目的。