Мониторинг состояния водной среды на основе Arduino

Люди любят выращивать рыбок дома и прудах, поэтому им пригодится система мониторинга состояния водной среды. Наибольшие вопросы вызывает состояние воды. Под непрерывный мониторинг попадают такие параметры как уровень карбонатов, аммония, нитратов, солености, pH, температуры, мутности, растворенного кислорода и т.д.. Использование различных датчиков и отслеживание параметров воды способствует размножению рыб и снижает их смертность. Исследователи предлагают различные способы сохранения качества водной среды.

1. Введение

Развитие технологий мониторинга, автоматизации и исследования в аквакультуре приводят к улучшению качества прудов с рыбой и активизации производства рыбы. Рыба является основным двигателем восстановления водной среды. Этот гидробионт участвует в установлении органических процессов на низком уровне и, в тоже время, восприимчив к физическим факторам среды. Рыбные районы важны для экологического благополучия и культурного наследия его жителей.

Рыба в озерах и прудах обычно гибнет, вследствие нескольких причин:
— Естественные хищники, старость или естественные увечья;
— Голод, удушье;
— Загрязнение, заболевания или паразиты.

Автоматический мониторинг параметров воды в режиме реального времени позволяет не только проводить культивирование на высоком уровне, но также получать точные экспериментальные данные и оптимизировать процесс производства. Это снижает стоимость производства и повышает продуктивность.
Рыба восприимчива к заболеваниям и другим проблемам, связанным с плохим качеством воды в прудах. Поэтому ежедневный мониторинг параметров среды является панацеей от многих проблем аквакультуры. Их правильная регистрация требует оборудования и обученного персонала. В статье приведены дизайн и внедрение недорогой системы кормления рыб и мониторинга воды. Она включает датчики температуры, pH, уровня воды, мутности, электропроводности, освещенности и контроля кормления рыб.

2. Описание проблемы

Серьезной ошибкой рыбоводов является чрезмерное кормление рыб, потому что неиспользуемый корм загрязняет воду. В данном проекте авторы использовали сервоприводы и шнек для автоматизации внесения корма, избегания недокорма и перекорма. Здоровье рыб зависит от баланса присутствия питательных веществ и других факторов, например, температуры, жесткости, pH и мутности. Температура существенно влияет на качество воды, ее увеличение ускоряет метаболизм и рост рыб, повышает pH среды. Пониженные значения pH ускоряют отложение металлом на камнях и осадке, что также влияет на метаболизм рыб и их способность абсорбировать воду жабрами. Растворенный кислород является одним из важнейших параметров в рыбоводстве. Низкий уровень кислорода угнетает дыхание и метаболизм рыб, приводит к высокой смертности. В своей системе авторы сосредоточились на витальных для рыб параметрах.

3. Существующие технологии

Авторы исследовали многие технологии, вовлеченные в мониторинг состояния рыб.
Yi-Bing Lin с коллегами [1] разработали IoT платформу Fishtalk, включающую несколько датчиков и приводных механизмов. Датчики регистрируют температуру, pH, электропроводность, концентрацию растворенного кислорода и общую минерализацию (TDS). Однако платформа Fishtalk не регистрирует уровень аммония и не имеет датчика мутности, который измеряет потерю прозрачности, вследствие присутствия взвешенных частиц.

Разрабатывалась эффективная автономная система выращивания рыб [2,3] с включением интернета вещей (IoT), датчиков температуры, pH, мутности. Она не имела датчиков аммония и механизмов автоматизации кормления. Guandong Gao с коллегами [4] создали интеллектуальный IoT контроль, отслеживание и прогнозирование качества воды на пресноводных рыбных фермах.

Имеется работа с включением GSM сотовой связи, IoT, датчиков температуры, pH и уровня воды [6,7]. Индикация уровня pH и воды в аквариуме проводилась посредством звукового сигнала и LED. Измерение других важных параметров, концентрацию растворенного кислорода, мутность, электропроводность и TDS она не предусматривает.

Реализована [8] интеллектуальная система контроля в аквариуме с применением интернета вещей и облачного сервера. Автор включил в нее только датчики уровня воды, освещенности, температуры (DS18B20). В другой работе [9] создатели сосредоточились на датчиках освещенности, уровня воды и обеспечения процесса кормления.

Существуют работы [10,11], в которых разработан мониторинг качества воды в режиме реального времени с применением интернета вещей. Он предусматривает регистрацию нескольких физических и химических параметров, в том числе, температуру, влажность окружающего воздуха в аквапонике.

A. Zaini с коллегами [13] в условиях аквапонного хозяйства создали IoT платформу для контроля питательных пленок NFT и регистрации pH, аммония, температуры, уровня воды. T. Abinaya с соавторами [14] реализовали постоянный мониторинг таких параметров, как pH, температура, аммония, растворенного кислорода, уровня воды, детектор запаха от загрязнения. В качестве датчика детектора запаха загрязнения использовали метановый газовый датчик MQ4.

4. Методология исследования

Исследователи создали проект на базе Arduino UNO, одной из наиболее миниатюрных, доступных и энергоэффективных платформ. К ней подключают датчики в качестве входящих сигналов (input) для мониторинга некоторых параметров, а исполнительные механизмы для изменения параметров подключают в качестве выходных сигналов (output).

Температура является ключевым фактором, влияющим на все процессы в аквариуме. Она не только влияет на развитие и рост растений и рыб, но также на содержание кислорода в воде. Для содержания тропических рыб идеальная температура составляет 25±2°C. Регулируют ее посредством внешнего реле, которое принимает сигналы от контроллера и включает или отключает нагреватель. Также этот параметр предусматривает установку вентилятора над поверхностью воды, который при необходимости ускоряет испарение и охлаждает воду. Датчик мутности включает излучатель света и фотоприемник. В прозрачной воде светопоглощение и фотоприемник принимает максимальное количество света. С возрастанием мутности приемник получает меньше света.

Мониторинг IoT уровня воды в пруду осуществляется с помощью ультразвукового датчика. Пользователь извещается о снижении уровня воды ниже установленного порога.

5. Предлагаемые решения

5.1. Arduino
Микроконтроллеры на базе Arduino Uno (ATmega328P) имеют техническую спецификацию. У ATmega328P – 14 цифровых входных (input) и выходных (output) выводов, 16 МГц осциллятор, 6 аналоговых входящих (input) выводов, USB разъем, разъем питания и ICSP и кнопку перезагрузки. Микроконтроллер можно подключать к компьютеру через USB разъем или подключать блок питания (AC-DC). Дешевизна платформы позволяет совершать ошибки.
Маркировка UNO с итальянского выбрана для обозначения первой версии программного обеспечения Arduino Software (IDE) 1.0.

Плата Arduino Uno R3 на базе Atmega328P
Плата Arduino Uno R3 на базе Atmega328P

5.2. Node MCU
Проект включает платформу NodeMCU, которая находится в центре системы и построена на основе модуля ESP8266-12E Wi-Fi. Платформа позволяет сконфигурировать и подключить IoT устройства. Решения реализуются в три фазы: 1. Взаимодействие с Arduino, 2. Дизайн фермы, 3. Подключение к серверу.

Платформа NodeMCU на базе WiFI модуля ESP8266-12E
Платформа NodeMCU на базе WiFI модуля ESP8266-12E

5.3. Взаимодействие с Arduino
Вначале, авторы подключили датчики температуры, pH, мутности и ультразвуковой датчик к плате Arduino UNO. Результаты работы датчиков можно увидеть на мониторе последовательного порта (Serial port) в среде разработки IDE.

5.4. Устройство кормления рыб
Авторы создали 3D модель кормораздатчика и распечатали ее. Кормораздатчик имел сервопривод для пропускания гранул корма.

3D модель кормораздатчика
3D модель кормораздатчика

5.5. Интерфейс пользователя
Так как мониторинг организован на удаленной основе, необходимо подключить датчики к модулю NodeMCU, создать беспроводную сеть переноса данных от машины интерфейсу посредством облачной платформы (IoT) – ThingSpeak. Этот интерфейс визуализирует входные данные в цифровом, аналоговом виде для облегчения работы пользователю.

6. Критерии оценки принимаемых решений

Предлагаемые решения оценивали на основе их применимости, пригодности для удаленного использования и форм фактора конечного продукта. Датчик температуры, мутности и ультразвуковой датчик подходят для этого. Проводной водонепроницаемый температурный датчик измеряет температуру и посредством цифрового протокола отправляет данные непосредственно через NodeMCU, без необходимости аналогово-цифрового преобразования или программной обработки. Аналоговый pH метр подключается через BNC разъем и специальный интерфейс. Требуется калибровка датчика в новой среде. Датчик качества воды определял мутность или концентрацию взвешенных частиц. Он регистрировал уровень пропускания и рассеивания проходящего света. С возрастанием общего уровня взвешенных частиц мутность жидкости повышается.

7. Анализ и интерпретация

Предлагаемая система успешно прошла испытания на уровне локальной сети, регулярно передавала данные, без ошибок и низким временем задержки. Она включала короб с четырьмя датчиками, один модуль NodeMCU и вытравленная электрическая плата. Коробку располагали около емкости, в которой измеряли качество воды, и три датчика погружали в воду. Каждые 5 секунд датчикам отправляли запрос на проведения измерения, полученные данные отправляли в приложение ThingSpeak.
——
По информации — Dr.A.Albert Raj, Dr.Selvan, Swasthik V K, Rakesh A, Saravanaraj D M. Arduino based Fish Monitoring System. International Journal of Scientific & Engineering Research Volume 11, Issue 7, July-2020

[1] YI-BING LIN, HUNG-CHUN TSENG, “FishTalk: An IoT-Based Mini Aquarium System” IEEE Access, vol. 7, DOI 10.1109/ACCESS.2019.2905017, Taiwan, 2019.
[2] Mehboob Hasan Rohit, Zarin TarannumHoque, S M Mujibul Karim, Dr.Shahnewaz Siddique, “Cost Effiecient Automated Pisciculture Assistance System Using Internet of Things(IoT)” IEEE, DOI: 10.1109/SERP4IoT.2019.00015, Bangladesh, 2019.
[3] Cesar Encinas, Erica Ruiz, Joaquin Cortez and Adolfo Espinoza, “Design and implementation of a distributed IoT system for the monitoring of water quality in aquaculture” IEEE Xplore, DOI: 10.1109/WTS.2017.7943540, Mexico,June 2017.
[4] Guandong Gao , Ke Xiao, Miaomiao Chen, “An intelligent IoT- based control and traceability system to forecast and maintain water quality in freshwater fish farms”Elsevier,ttps://doi.org/10.1016/j.compag.2019.105013, China, September 2019.
[5] Nocheski S, Naumoski A, “WATER MONITORING IOT SYSTEM FOR FISH FARMING PONDS” International Scientific Journal ”Industry 4.0”, Year III, Issue 2, p.p. 77-79 (2018).
[6] B. Durga Sri, K. Nirosha, P. Priyanka, B. Dhanalaxmi, “GSM BASED FISH MONITORING SYSTEM USING IOT” International Journal of Mechanical Engineering and Technology (IJMET), Volume 8, Issue 7, pp. 1094–1101, India, July 2017.
[7] S.Balakrishnan, S.Sheeba Rani, K.C.Ramya 2, “Design and Development of IoT Based Smart Aquaculture System in a Cloud Environment” International Journal of Oceans and Oceanography, ISSN 0973-2667 Volume 13, Number 1 (2019), pp. 121-127 , January 2019.
[8] Zheng Jiangbin, Chen Rui, Zhu Hao, “Intelligent Fish Tank Control System Based on Internet of Things Cloud Computing Platform” https://doi.org/10.1145/3284557.3284737, china, 2018.
[9] Lorena Parra, Sandra Sendra, Laura Garc´ıa, and Jaime Lloret, “Design and Deployment of Low-Cost Sensors for Monitoring the Water Quality and Fish Behavior in Aquaculture Tanks during the Feeding Process” DOI: 10.3390/s18030750, March 2018.
[10] N Vijayakumar, R Ramya, “THE REAL TIME MONITORING OF WATER QUALITY IN IoT ENVIRONMENT” International Conference on Innovations in Information, Embedded and
Communication systems, DOI; 10.1109/ICCPCT.2015.7159459, India, July 2015.
[11] Wanda Vernandhes, N.S Salahuddin, A. Kowanda, Sri Poernomo Sari, “Smart Aquaponic with Monitoring and Control System Based On IoT” IEEE, DOI: 10.1109/IAC.2017.8280590, Indonesia, February 2018.
[12] .Francis E. Idachaba, Joseph O. Olowoleni, Augustus E. Ibhaze, OluyinkaO. Oni, “IoT Enabled Real-Time Fishpond Management System” World Congress on Engineering and Computer Science Vol I, 2017.
[13] A. Zaini, A. Kurniawan, A. D. Herdhiyanto, “Internet of Things for Monitoring and Controlling Nutrient Film Technique (NFT) Aquaponic” IEEE, DOI: 10.1109/CENIM.2018.8711304, Indonesia, May 2019.

Похожие статьи:

Автоматизированная система замены воды (AWES) для пресноводного аквариума

Насос дозатор удобрений TDS

Насос дозатор ph — измеряет и дозирует

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

сорок ÷ = четыре