Nghiên cứu cải tiến hệ thống giám sát chất lượng nước nuôi trồng thủy sản (11-03-2019)

Giáo sư Chin-Yuan Hsieh là một nhà khoa học đã từng có thời gian làm việc tại NASA. Kinh nghiệm của ông về nghiên cứu và phát triển định lý đã giúp ích rất nhiều cho việc nghiên cứu chất lượng nước nuôi trồng thủy sản. Ông đã tiếp cận vấn đề sức khỏe của động vật thủy sản theo quan điểm vật lý chứ không phải hóa học, điều này rất giống với việc sử dụng viễn thám trong kỹ thuật không gian.
Nghiên cứu cải tiến hệ thống giám sát chất lượng nước nuôi trồng thủy sản
Hệ thống đo chất lượng nước - kiểu sản phẩm cầm tay

Từ năm 2016, giáo sư Chin-Yuan Hsieh đã được Bộ Giáo dục cùng với Bộ Khoa học và Công nghệ Đài Loan tài trợ dự án nghiên cứu về nguồn gốc của các độc tố toxin (toxin là chất độc được sản xuất bên trong tế bào hoặc sinh vật sống - ND) trong các hệ thống aquaponic. Giáo sư cùng nhóm nghiên cứu đã cố gắng kết hợp công nghệ thông tin, tích hợp phần cứng và phần mềm, công nghệ Big Data để tìm ra lời giải cho vấn đề trên.

Quỹ tài trợ sẽ được dùng để nghiên cứu cải tiến hơn và phát triển các sản phẩm thương mại mới cho nhiều mục đích sử dụng khác nhau, như dựa trên đám mây để giám sát chất lượng nước của nước uống, nước sông, hồ, trong dây chuyền sản xuất của nhà máy, nước thải của các nhà máy, nước hồ bơi, …

Sự khác nhau giữa hệ thống giám sát mới và các cảm biến chất lượng nước hiện có trên thị trường

Có một số người ở Đông Nam Á đã sử dụng các sản phẩm của dự án để giám sát và theo dõi nồng độ các chất độc trong nước nuôi trồng thủy sản và họ rất có ấn tượng về điều này.

Giáo sư Chin-Yuan Hsieh cho biết, các hệ thống cảm biến chất lượng nước hiện có trên thị trường tồn tại nhiều bất lợi, chúng thường chậm trong khi hệ thống mới chỉ mất một phút; chúng giám sát chỉ một vài thông số độc lập, và có xu hướng không giám sát nồng độ các hợp chất gây độc trong nước, đây là điều mà nhiều người nuôi trồng thủy sản lo ngại nhất.

Khi hệ thống được phát triển để dự đoán và theo dõi (vết) các nguồn độc hại chính và có thể gợi ý các giải pháp không độc hại để giải quyết các vấn đề này.

Giáo sư Chin-Yuan Hsieh cho biết thêm, các hệ thống khác sử dụng cảm biến đơn để giám sát các thông số đơn lẻ, vì thế chúng ta không thể đánh giá được các dữ liệu đo được là đúng hay không đúng. Sự chính xác của hệ thống và hiệu chuẩn thiết bị luôn là thử thách lớn đối với các sản phẩm hiện có trên thị trường, nhưng dự án đã tích hợp các chuyên ngành, xuyên ngành - như AI, IoT (internet kết nối vạn vật), công nghệ di động, tích hợp phần cứng và phần mềm, các mô hình toán học và thuật toán - trong hệ thống để đảm bảo dữ liệu thu thập được là chính xác và ổn định.

Nhằm tăng cường tính hiệu quả của hiệu chuẩn và giảm chi phí hiệu chuẩn, độ chính xác của hệ thống được thiết kế để hiệu chuẩn được bằng dịch vụ đám mây. Kỹ thuật có tính đổi mới này đã gây ấn tượng rất lớn đối với người nuôi thủy sản ở Đông Nam Á.

Cách sử dụng hệ thống có hiệu quả

Cái hay của hệ thống là tính đơn giản, chỉ cần mất vài phút để đọc hướng dẫn sử dụng. Đối với sản phẩm kiểu xách tay, người dùng chỉ cần hoàn thành ba bước đơn giản sau:

1. Đặt cảm biến vào trong nước, mở ứng dụng trong thiết bị di động kèm theo.

2. Nhấn nút “khởi động”. Hệ thống sẽ tự động gửi dữ liệu đến thiết bị di động thông qua giao tiếp không dây. Sau khoảng một phút, tất cả dữ liệu về thông số chất lượng nước sẽ hiển thị trên ứng dụng, màu đỏ là không bình thường, màu xanh là bình thường.

3. Lưu dữ liệu vào ứng dụng, gửi đến email hoặc dịch vụ đám mây.

Đối với kiểu sản phẩm cố định, chúng ta thực hiện bước 1 và bước 2 như trên cho lần đầu tiên và không cần thực hiện lại ở các lần sau. Hệ thống sẽ giám sát, theo dõi (vết) và tự động lưu các thông số chất lượng nước. Tất cả dữ liệu được giám sát sẽ tự động lưu tới đám mây.

Hệ thống hoạt động được ở tất cả các loại hình nuôi

Giáo sư Chin-Yuan Hsieh cho biết, hệ thống có thể sử dụng được ở tất cả các loại hình nuôi trồng thủy sản. Trong tương lai gần, chúng có thể được sử dụng để giám sát, theo dõi (vết) các thông số chất lượng nước ở hộ gia đình, quy mô công nghiệp và sức tải môi trường. Ông hy vọng các rắc rối trong thực tế khi vận hành hệ thống cũng như những kinh nghiệm xử lý có thể được thảo luận và chia sẻ nhiều hơn nữa.

Khuyến cáo cách xử lý

Các hành động xử lý sẽ tùy thuộc vào tình hình thực tế, nhưng ứng dụng sẽ đưa ra lời khuyên để giải quyết vấn đề. Nếu các thông số có giá trị trong vùng an toàn, chúng sẽ có màu xanh, ngoài vùng an toàn sẽ là màu đỏ. Hệ thống cũng sẽ cảnh báo bằng âm thanh cho người sử dụng nếu tình hình có khả năng nguy hiểm.

Nếu ứng dụng hiển thị 4 thông số có màu đỏ, ví dụ như nhiệt độ, độ mặn, nồng độ oxy hòa tan, ammonia độc (NH3), chúng ta có thể nhận ra rằng ammonia độc gây ra từ nhiệt độ, độ mặn, nồng độ oxy hòa tan bất thường. Để giải quyết, chúng ta cần vận hành máy bơm nước để làm giảm nhiệt độ nước trong ao, đồng thời cũng châm thêm nước ngọt để giảm độ mặn. Trong vài phút, nồng độ oxy hòa tan, nồng độ ammonia sẽ thay đổi đến ngưỡng an toàn. Đó là sử dụng giải pháp không độc để xử lý độc.

                                                                    Anh Minh (Theo The Fish Site)

Ý kiến bạn đọc

Tin khác