基于物联网的海洋生产大数据云计算系统.doc

基于物联网的海洋生产大数据云计算分析系统 目录一、前言11、引言12、系统概述3三、 物联网部分41、传感器部分42、系统架构43、系统硬件功能64、所需设备9四、云计算部分111、系统构架112、系统功能113、所需设备12五、大数据部分141、系统构架142、系统功能143、所需设备17六、经济效益17七、综述17学习文档 仅供参考一、前言1、引言在渔业发展中，传统的养殖模式曾对我国水产品产量的快速增长起了重大作用。但随着人们消费水平和环保意识的增强，群众的饮食习惯和结构已发生了很大变化，绿色水产品越来越受到消费者的青睐。传统的养殖模式在生产实践中却存在种种弊端，所生产的水产品难以满足市场需求。具体表现在如下几方面：1、基础设施简陋、陈旧、经济基础脆弱传统养殖企业缺乏现代化、高层次养殖生产所必需的物质条件和综合经营规模，导致经济效益低下。企业缺乏技术储备，无技术改造和扩大再生产资金，只能维持现状，在市场竞争中处于劣势。图一：节虾养殖场2、产品养殖风险 水产养殖属于精细养殖产业，稍有不慎，死亡率会到达99%，由于恶劣天气、节气温度、水质、盐度等指标需要坐待非常精准，导致养殖业的风险增加，稍有不慎损失在40万元左右每亩。3、养殖水域环境条件不断恶化我国人口稠密地区的水域绝大部分都富营养化，例如全国有水质监测的1200多条河流中，就有850条受到污染。海洋方面，自2000年以来，我国海域多次发生规模巨大、毒性极强的赤潮，给我国的海水养殖业造成巨大的损失。在大中城市的郊区也由于种种原因，养殖水域污染日趋严重。如全国著名的池塘养鱼高产区无锡河厥口的池塘养鱼业，因为梁溪河严重污染等原因正逐步萎缩。4、养殖水域的二次污染十分严重在淡水养殖方面，据测算，养殖1 t淡水鱼的排污量相当于20头肥猪的粪便量。以北京密云水库网箱养鲤为例，亩产在20 t以上，似乎经济效益可观。但是其后果却导致水库水质转肥，其中氨态氮增加了7.3倍，活性磷酸盐增加了10.3倍，不得已而禁止网箱养鱼。而且其后的治理费用，超过了网箱养鱼的利润。在海水养殖方面，人类过度开发养殖业已经大大超过了海水的自净能力，对虾病的泛滥就是最典型的事例。5、水产资源遭到严重的破坏，不少水域生态失衡水域的过度开发，导致原有的水草资源破坏，原有的优良品种种质退化，直接危害到水产养殖业的生存与发展。例如，阳澄湖原来水草的覆盖率很高，水质清晰，所产的蟹个大肉美。如今阳澄湖水草稀少，水质浑浊，蟹种早熟，品质退化。图二：污染水域所谓病害防治系统，是指将工程技术、机械设备、监控仪表、管理软件和无线传感等现代技术手段用于渔业生产，明显的优势是：机械化、自动化程度较高，能迅速运用先进的养殖技术;二是准确的知道养殖环境的变化，是一种环保型、节水型、高产值的养殖系统;三是提高渔业的生产效率高，企业的经营管理水平也较高，对促进我国渔业产业结构调整和技术进步发挥更大的作用。图三：青蟹2、系统概述1、发展云计算和物联网的应用在各个领域都起着重要的作用。具有环境感知能力的各类终端、基于泛在技术的计算模式、移动通信等不断融入到不同行业的各个环节，可大幅度提高各领域的不同效率，改善质量，降低成本和资源消耗。近些年随着人们生活水平提高，水产品需求量逐年递增，传统的养殖模式无法满足大密度高产量的养殖模式，水产品产量和质量都无法满足社会需求。基于物联网的智能化渔业是专门为人工水产品养殖设计开发的，采用无线传感技术、网络化管理等先进管理方法对养殖环境、水质、鱼类生长状况、药物使用、废水处理等进行全方位管理、监测，具有数据实时采集及分析、食品溯源、生产基地远程监控等功能。在保证质量的基础上大大提高了产量。2、系统功能概述系统由三大部分组成：a) 物联网部分这个部分由：数据采集、数据传输、设备控制3个部分组成，由物联网的传感器实时采集数据、通过无线网络传输到云计算数据平台；再由大数据部分进行深度分析处理，下达指令到设备控制部分，控制相关的生产设备投料机、增氧机、水泵等。b) 云计算部分这个部分由：云计算操作系统、云计算管理系统、海洋生产虚拟系统3个部分组成，这3个系统承载所有的系统框架，包括物联网数据、生产实时监控系统、设备控制系统、是整个项目的系统级组成部分。c) 大数据部分这个部分由：大数据存储B-Nebula、大数据引擎B-Engine、大数据分析HyperCube、3大部分组成，由物联网传感器采集回来的数据放入大数据存储中的Nosql数据库中，然后通过大数据引擎，将数据分发到云计算系统中的虚拟系统部分，通过大数据引擎的分布式系统进行预处理、分类、比对等分析，在把处理后的数据交给大数据分析系统，从而得到我们想要的数据，在下达指令控制相关设备。三、 物联网部分 这个部分由：数据采集、数据传输、设备控制3个部分组成1、传感器部分l 水质监测水质监测主要包括溶解氧监测、PH值监测、盐度含量监测、温度检测等等一些列养殖有关的传感器。l 灾害预警收集传感器数据，对养殖数据进行动态检测，对可能产生的灾害做出预警，并给出相关解决方案。l 智能化控制系统智能化控制系统主要包括增氧泵控制，自动给排水控制，盐度控制，温度控制。2、系统架构 、电脑等查询设备增氧机等设备反控设备采集节点聚集节点设备图四：架构图1） 前端数据采集部分前端数据的采集是整套系统的前沿部分，是整个系统的基础。系统将前端的鱼类生长环境参数等与食品消费的所有信息搜集。2） 网络传输部分网络传输主要负责将前端数据采集部分传送给服务器，并提供远程终端访问主服务器，是整个系统数据的传输通道。3） 监控展示部分采集到的数据通过终端设备展示给用户，使用户能够了解生产基地、生态园实时的信息。用户可以通过各种终端如个人电脑、 、手持终端、触摸式一体机等实时了解养殖场地信息。4） 智能控制部分采集到的数据通过与系统设置的阀值进行比照，参数超出阀值后自动打开相应设备。图五：系统示意图3、系统硬件功能水质监测1) 温度监测点：温度是影响水产养殖的重要物理因子之一。水温不仅影响水体水质状况，还影响养殖对象的生长发育，通过水温的观测实验，我们的粗话一下结论：水温与溶解氧含量符合等比级曲线模型水温与氨氮总量总体呈负相关关系；不同水产生物对水温不同适应性，在适合温度范围，水温越高，养殖对象摄食量越大，并且饵料系数越小；一般水温越高，水产生物生长速度越快。通过计算养殖对象长期活动积温即可推断某一品种从育苗到商品上市所需时间；水温高低直接决定受精卵的孵化时间，在适合温度范围内，水温越高孵化时间越短。以上数据说明水温是影响水产养殖产量和品质的重要因素。传统室内养殖的大多使用附近的江河作为循环水源，江河水温受气候影响很大，大部分养殖场使用人工测温，数据的准确性和监控力度都难以得到保证。本系统采用工业级在线温度传感器，24小时全天候监测养殖水体温度。采集温度包括进水口温度，池内温度，养殖场空气温度。系统可根据不同季节、养殖品种、养殖密度等信息进行系统报警阀值设定。当温度超出阀值时，系统报警：自动打开现场声光报警器；通过 给管理员发送报警短信；监测界面弹出报警信息。在一段时间内可设定，温度参数持续超标，系统自动打开温控设备，温度参数恢复到标准值后，温控设备自动关闭。2) 盐度度监测点盐度的高低，直接影响到养殖对象的繁殖周期和体表样色，繁殖周期决定产量，体表颜色和品质关系密切。系统可根据不同季节、养殖品种、天气情况等信息自动计算养殖对象所需盐度从而判断是否增加淡水、或通过换水、加药等措施来控制盐度。3溶解氧监测点溶解氧不就是水生生物正常生理功能和健康生长的必须物质，溶解氧高可以增进水产生物的食欲，提高饲料利用率，加快生长发育。同时溶解氧也是水质改进的必需物质，是维持氮循环顺利进行的关键因素。本系统采用高精度溶解氧探头实时采集水体溶解氧含量，当水体溶氧量过低时自动打开增氧泵。4PH值监测点pH值过低，酸性水体容易致使鱼类感染寄生虫病，如纤毛虫病、鞭毛虫病；其次水体中磷酸盐溶解度受到影响，有机物分解率减慢，天然饵料的繁殖减慢；再者，鱼鳃会受到腐蚀，鱼血液酸性增强，利用氧的能力降低，尽管水体中的含氧量较高，还是会导致鱼体缺氧浮头，鱼的活动力减弱，对饵料的利用率大大降低，影响鱼类正常生长。PH值过高会增大氨的毒性，同时腐蚀鱼类鳃部组织，引起大批死亡。PH异常在传统养殖模式里不易发现，往往造成的损害比低温、缺氧更大。系统采用进口PH探头，监测水体PH值，PH值异常时，系统自动打开进出水口电磁阀进行换水，保证水生生物生长在恒定PH环境内。例如：品种温度藻类盐度PH值容氧密度节虾最适温度为2532硅藻最适盐度为1020ph值5毫克/升以上4000-10000青蟹最适水温1825°C江篱512.826.2比重4毫克/升毫克/升4000-60003.2防灾系统通过传感器的数据采集，养殖过程中，可以实时监控关键数据指标，在特殊季节、环境多变等情况下，可以预先做出相应的处理，把损失降到最低。传统的养殖方法，凭经验处理，准确度不高。无法提升产量、降低损失；品种常见灾害节虾温度过低，不生长；首次出节，环境不好，整塘死亡；盐度过高，蜕壳早，容易死亡青蟹白露季节，水温过高，环境降雨导致温度骤降，容易得病，失望率到达80%。盐度高，蜕壳块，容易死亡；智能化控制系统1) 给排水控制传统养殖模式里，换水全部有人工完成，费时费力。本系统可根据水质需要进行自动换水，管理员也可以根据系统提供的实时参数判断养殖池是否需要换水，并通过远程控制系统进行换水。2) 增氧泵控制一般养殖场养殖珍贵鱼种时都是24小时长时间供氧，这样养殖池内虽然不会出现缺氧现象，缺造成了能源的浪费。将增氧泵与本系统对接后，可根据水生物实际需求开启和关闭增氧泵即保证水生生物健康生长也节约了能源。3) 温度控制温度过高和过低都会影响水生生物的生长状况，为了保证养殖场水温恒定，可在进水口建立水温缓冲池，通过与系统对接的温控设备调节水温，之后在将缓冲池内恒温水送入养殖池内。当养殖池温度过高时，系统自动打开进出水口，更换池水，到达降温目的。设备控制3.3.1控制形式设置自动控制手动控制管理员可根据实际需求灵活选择控制方式，手动控制模式下管理员可通过 、电脑等工具对养殖场设备进行远程控制，自动模式下系统根据采集的实时参数判断设备开启、关闭。3.3.2控制时间设置自动控制下，也可以对设备进行定时自动开启功能。4、所需设备物联网监测系统120wPH值传感器节点*4温度传感器节点*4溶解氧传感器节点 *4氨氮传感器节点*4光照传感器节点 *4水位传感器节点 *1浊度传感器节点 *1风力传感器节点 *1土壤盐度传感器节点 *1微生物传感器节点 *1风速仪 *1消防报警系统防火设备增氧机 *2投料机 *2鱼苗 *1批饲料 *5药品 *5水泵 *2网箱 *10水管 *1杂项 *1式数据接收网关*1数据采集器*16RFID数据读写器*1RFID手持终端*1远程GPRS/4G传输网关 *1Wifi模块 *1反向控制网关 *10条码打印机*1条形码读写器*1二维码读写器*1PC机*3高清晰摄像头 *10监控录像机 *1监控专业显示器 *4监控控制台 *1UPS *1中心管理软件*1Zigbee平板*1四、云计算部分 1、系统构架 云计算部分由：云计算操作系统、云计算管理系统、海洋生产虚拟系统3个部分组成 2、系统功能 A云计算操作系统，是支撑所有系统的系统级底层部分，包括系统所有需要的硬件设备、操作系统设备等，这个部分主要是把所有的硬件整合，用户不需要关注系统的硬件部分。B云计算中心的优势 大规模的养殖场存在数据量大、信息传输缓慢、资源浪费、设备分散不利于管理等问题。鉴于这些问题我们采用了近年比较流行的云计算技术，构建一个数据中心统筹管理所有的服务器，把所有的服务器纳入一个虚拟资源池，根据我们的需求虚拟出符合我们需要的虚拟服务器。云计算的数据中心相对传统的多台实体机模式有着以下优点：1、将所有服务器纳入资源池，按需分配，防止的资源的浪费2、根据我们的需求动态调整服务器资源3、服务器集中易于管理4、冗余备份、数据迁移更加简单5、复用性强 3、所需设备云计算平台的构建云计算数据中心150w云平台服务器 *8千兆NIC *2千兆交换机 *21.9T磁盘阵列组 *2防火墙 *1负载均衡器 *1NAS存储设备 *2UPS *4Vmware ESX云操作系统*1Vmware Vcenter云管理系统*2Openstack 虚拟系统Windows 2003操作系统管理PC *1五、大数据部分 1、系统构架通过物联网部分的数据采集，然后上传至云平台，在云计算系统上的大数据核心模块：大数据存储B-Nebula、大数据引擎B-Engine、大数据分析HyperCube。 2、系统功能A大数据存储B-Nebula 基于 Hadoop 的大数据处理和存储的优势，应用范围覆盖各种规模和不同数据量。专家库：Nebula 基于Nosql的高频数据库，可以存储大规模养殖数据以及大跨度的数据，同时，融合了科学养殖技术、病害防治技术、自然灾害数据、病理数据等。A/B testing 技术，是可用性测试的一个方法，其核心为：同时实验两个元素或版本A和B，确定哪个更好。B大数据引擎B-Engine基于流化的数据处理流程，可自动实现实时的数据提取、转换和加载过程，从而保障快速变化的数据处理要求。通过常年积累的数据分析模型，实现数据的校验和运算，复原市场的真实情况。C大数据分析B-HyperCube基于C-Engine大数据处理分析平台，集成了搜索引擎、云计算、大数据等领先技术，为品牌企业提供丰富的数据查询、分析与预测功能。D数据的分类与采集 监测数据包括水温、光照、溶氧，氨氮，硫化物、亚硝酸盐、ph等，这些监测因子由数据采集终端使用不同的方法进行测量获得一个非常准确的测量数据，此结果通过数据处理转换后经由zigbee网络向在线监测数据平台传输数据，在线监测数据传输平台来实现数据的接收、过滤、存储、处理、统计分析。E数据的处理 数据的处理分为几个方面信息的收集与存储、监控、数据的计算与统计、Web服务。l 信息收集与存储：负责信息和存储服务器实时24小时连续的采集和记录监测点位的水温、光照、溶氧，氨氮，硫化物、亚硝酸盐、ph等各项参数情况，以数字、图形和图像等多种形式存储到云计算的虚拟数据库服务器中，此虚拟服务器需要较强的存储资源。l 监控：监控的虚拟服务器安装的监控软件可随时打印每时刻的水温、光照、溶氧，氨氮，硫化物、亚硝酸盐、ph等数据及运行报告可设定各监控点位的水温、光照、溶氧，氨氮，硫化物、亚硝酸盐、ph等报警限值，当出现被监控点位数据异常时可自动发出报警信号，报警方式包括：现场多媒体声光报警、网络客户端报警、 语音报警、 短信息报警等。上传报警信息并进行本地及远程监测，系统可在不同的时刻通知不同的值班人员。另外可以根据现场安装的摄像头进行实时监控，此虚拟服务器需要较强的运算资源和网络带宽。l 数据的计算与统计：系统可扩充多种记录数据分析处理软件，能进行绘制棒图、饼图，进行曲线拟合等处理，可按TEXT格式输出，也能进入EXCEL电子表格等office的软件进行数据处理。l Web服务：Web服务器建立WWW/WAP服务可以使用户通过电脑、 、pad等终端通过互联网和短信服务浏览和查询所需要的数据。 3、所需设备大数据中心80w大数据存储B-Nebula大数据引擎B-Engine大数据分析B-HyperCubeWEB端展示系统移动端大数据查询APP移动端设备控制系统六、经济效益中国产业洞察网数据显示，2013年中国近海海水养殖1551万吨，是世界主要渔业生产国中，海水养殖产量超过海洋捕捞的唯一国家。其中，海水养殖占全国海水产品总产量的53.35%，占世界海水养殖总量的80%。数据显示，当前国家耕地资源日益紧缺，粮食安全面临严重威胁，大力开发海洋生物资源，提供更多更好的海洋水产品，有利于改善食品结构，保证国家食品安全。海水产品在居民膳食结构中的比重也显著增加。如果天气突然变化，或盐度增加，水质变化等，有可能全部死亡，遇到白露这样的季节，处理不好的话，死亡率能到达80%以上。那么无形中养殖户血本无归，损失共计7000元/每亩。本系统，针对以上几种死亡率高的病害，可以在灾害来临之前，提前预警，并给出相应的解决措施，准确率可达75%以上，可以把养殖户的损失降低，7000元*75%=5300元/亩。那么，保守估计，整个漳州的青蟹节虾养殖范围，大约在10万亩左右，由此计算，病害防治系统，每年给养殖户节约至少5亿的损失。带来经济增长可达10多亿。七、综述大数据和物联网时代已全面到来，从“感知中国”到“感知海洋”，物联网技术正在发挥着巨大的作用。在本项目中物联网技术只是一个很小的缩影，借助此项目的推广辐射作用。物联网作为云计算大数据的数据来源，可以为大数据处理带来更多更好的高质量数据，那么基于云计算的大数据数据分析，会有更高的应用，未来是物联网和大数据的时代，在海洋重的应用会更广泛。我们可以大力发展海洋的物联网产业。这涉及的行业非常广，其中高端传感器、MEMS、智能传感器和传感器网节点、传感器网关；超高频RFID、有源RFID和RFID中间件产业等是物联网技术的核心，终端、设备以及软件和信息服务等外部设施也是未来发展重要部件。南海海洋资源丰富，海洋产业优势明显，海洋科技力量聚集。海洋渔业、海洋装备制造业、海洋的建筑业、海洋旅游业、以海洋港口为主的物流服务业发展前景良好，海洋新能源、海洋新材料是新的发展领域，符合国家发展的产业政策。这些具体的行业将是未来发展物联网的主要受益者！学习文档 仅供参考