一、核心痛点与解决思路

1.   水产养殖核心风险：

水质突变：溶解氧不足、氨氮超标等导致鱼类大规模死亡。

病害爆发：寄生虫、细菌感染蔓延速度快，传统监测滞后。

2.   解决逻辑：

实时在线监测：多维度数据采集→异常秒级报警→设备自动干预。

AI预测决策：历史数据+环境因子建模→风险提前3~7天预警→主动防控。

二、系统架构与功能模块

1. 智能感知层：全域数据在线检测

• 水质监测终端：

  核心参数：溶解氧、pH值、温度、氨氮、亚硝酸盐、浊度（误差≤±2%）。

• 技术特性：抗生物附着传感器、太阳能供电、IP68防水，支持深水区部署。

2. 边缘计算层：本地化风险预判

• 边缘智能网关：

    内置轻量化AI模型，实时计算水质健康指数（WQI），触发本地控制指令（如自动增氧、换水）。

• 紧急响应：溶解氧低于设定值时，内启动增氧机。

• 渔场巡检管理：

• 工人通过手机端定期巡检（点位）、记录关键数据，避免数据偏差。

3. 云端平台层：风险预测与决策支持

• AI预测引擎：

  水质趋势预测：智能算法模型分析历史数据，提前1-3天预警氨氮超标风险。

  病害传播模型：结合水温、溶氧、鱼群密度，预测弧菌病等爆发概率，准确率≥90%。

• 可视化大屏：

    动态展示养殖区健康状态、设备运行情况、风险等级。

三、风险预测与主动防控场景

1. 溶解氧智能调控

• 预测逻辑：

• 根据气象预报（如夜间无风）、投喂量、水温，预测未来6小时溶氧变化。

• 自动干预：

• 溶氧临界值前1小时启动增氧机，避免鱼类应激，降低电耗20%。

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