本技术涉及氨氮处理，更具体地说，涉及一种水产养殖用多功能氨氮处理装置。
背景技术：
1、上述中的现有技术方案虽然通过现有技术的结构可以实现与有关的有益效果，但是仍存在以下缺陷：
2、现有技术中，螺旋藻可以用来处理水中的氨氮；螺旋藻是一种蓝绿藻,具有很强的氮吸收能力。它能够直接吸收水中的氨氮,并将其转化为藻体蛋白质；在适宜条件下,螺旋藻生长速度非常快,这意味着它能够持续高效地从水中去除氨氮；使用螺旋藻处理氨氮不仅可以净化水质,还能产出有价值的螺旋藻生物量,可用作饲料或其他用途；螺旋藻对ph值和温度的适应范围较广,可以在多种水环境中生长；相比化学处理方法,使用螺旋藻是一种更为环保的生物处理方式；培养螺旋藻相对简单,维护成本较低。
3、然而,使用螺旋藻处理氨氮也存在一些限制处理效率不稳定：1螺旋藻的生长和氨氮吸收效率受环境因素影响大，如光照、温度、ph值等，导致处理效果不够稳定；在某些条件下，处理速度可能不够快，无法满足高密度养殖的需求；2如果管理不当，可能导致螺旋藻过度生长，形成藻华，反而造成水质问题。
4、鉴于此，我们提出一种水产养殖用多功能氨氮处理装置。
技术实现思路
1、1.要解决的技术问题
2、本技术的目的在于提供一种水产养殖用多功能氨氮处理装置，解决了上述背景技术中提出的技术问题。
3、2.技术方案
4、本技术实施例提供了一种水产养殖用多功能氨氮处理装置，包括：
5、传感器：持续实时监测水质参数和光照强度，每隔预设时间采集一次传感器数据；
6、数据处理单元：包括模数转换器、信号调理电路、微处理器；
7、信号调理电路；对传感器数据进行初步处理，所述初步处理为放大、滤波、校准，处理溶解氧传感器的微弱信号；滤除光照传感器信号中的高频噪声；线性化温度传感器的输出；
8、模数转换器：用于接收传感器数据，将传感器产生的模拟电压信号转换为数字信号，精确测量水质参数和光照强度；
9、微处理器：控制模数转换器的采样时序；读取和存储转换后的数字信号；执行数据校准和单位转换；对数字信号进行统计分析、计算平均值、检测异常值；
10、具体为：协调多个传感器的原始数据采集；计算ph值的移动平均值以平滑短期波动；检测氨氮浓度的突然变化并发出警报；将处理后的数字信号通过通信接口发送到中央控制系统；
11、中央控制系统：包括高性能计算机、机器学习模型、数据库；
12、高性能计算机：用于分析接收到的数字信号，识别趋势和异常；
13、机器学习模型：基于预设规则和机器学习模型预测未来状态；制定控制策略，调整光照、投加营养物质；
14、数据库：存储历史数据用于长期分析和系统优化。
15、作为本技术文件技术方案的一种可选方案，还包括用户界面：包括显示屏、控制面板、移动应用程序；
16、用于实时显示系统状态和关键参数；允许操作员手动干预或调整系统设置；对异常情况进行警报。
17、作为本技术文件技术方案的一种可选方案，通信模块：包括有线网络、无线传输、物联网协议；
18、确保系统各部分之间的数据传输，并支持远程监控和控制。
19、作为本技术文件技术方案的一种可选方案，执行设备：包括水泵、曝气器、照明系统、加热/制冷设备、投料器；
20、根据中央控制系统的指令，自动调节各项参数，调整光照强度、控制水温、添加营养物质。
21、作为本技术文件技术方案的一种可选方案，所述传感器包括ph传感器、溶解氧传感器、温度传感器、氨氮浓度传感器、浊度传感器；
22、ph传感器：用于测量水体的ph值；
23、溶解氧传感器：用于测量水中溶解氧含量；
24、温度传感器：用于监测水温；
25、氨氮浓度传感器：用于测量水中氨氮浓度；
26、浊度传感器：用于测量水的浑浊程度，即浊度。
27、作为本技术文件技术方案的一种可选方案，还包括光照强度传感器：用于测量培养系统中的光照强度。
28、作为本技术文件技术方案的一种可选方案，机器学习模型；为随机森林和长短期记忆网络的组合模型：
29、具体结构为：
30、数据输入层：
31、过去n个时间步的水质参数和光照强度，
32、长短期记忆网络层：
33、采用多层长短期记忆网络，用于捕捉时间序列的长期依赖关系；输出对未来时间步的水质参数预测；
34、随机森林层：
35、输入长短期记忆网络层得到的未来时间步的水质参数预测和当前时间步的即时数据；采用多棵决策树并行处理；输出最终的预测结果和控制建议
36、输出层：预测未来的氨氮浓度和控制措施。
37、一种水产养殖用多功能氨氮处理方法，包括以下步骤：
38、s1数据采集和监测：
39、传感器每5-10分钟采集一次完整的数据集，包括ph、溶解氧、温度、光照强度、氨氮浓度和浊度。
40、s2数据采集单元对原始数据进行预处理，包括去噪、校准和异常值检测。
41、s3数据分析和趋势预测：中央控制系统接收处理后的数据，进行实时分析应用机器学习模型预测未来4小时内的氨氮浓度变化。
42、s4智能决策制定：
43、基于预测结果和当前状态，机器学习模型给出最优控制策略。
44、作为本技术文件技术方案的一种可选方案，s5自适应控制执行：中央控制系统向执行设备发送精确的控制指令；执行设备根据指令进行相应调整；
45、s6异常检测和应急响应：中央控制系统实时分析数据，检测潜在的异常情况；并发出警报。
46、作为本技术文件技术方案的一种可选方案，s7用户交互和手动干预：用户界面实时显示系统状态、预测趋势和当前策略；允许专业操作员根据经验进行手动干预；记录所有手动操作，用于后续机器学习模型的训练和优化。
47、s8数据记录和长期优化：
48、系统自动记录所有运行数据、控制决策和处理效果；定期进行大规模数据分析，评估系统长期性能；基于长期数据，更新和优化ai模型，提高预测准确性和控制效率。
49、s9远程监控和多系统协同：
50、通过通信模块实现远程监控和控制；如果是多池塘系统，实现跨池塘的数据共享和协同优化；利用云计算资源进行更复杂的数据分析和模型训练。
51、s10自动报告生成：
52、系统每日生成运行报告，总结关键指标、异常事件和处理效率；每月生成详细的性能分析报告，包括氨氮处理效率、能源消耗等。
53、s11持续学习和适应：
54、机器学习模型不断学习新的数据模式和处理策略；定期更新控制算法，以适应季节变化和长期环境趋势。
55、作为本技术文件技术方案的一种可选方案，
56、3.有益效果
57、本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
58、本技术能够快速识别和处理问题，防止危急情况发生；根据螺旋藻的实际需求精确调节环境参数；通过数据分析预测可能出现的问题，提前采取措施；通过智能算法优化资源使用，如能源和营养物质；支持远程监控和控制，减少人力需求。
1.一种水产养殖用多功能氨氮处理装置，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的水产养殖用多功能氨氮处理装置，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的水产养殖用多功能氨氮处理装置，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的水产养殖用多功能氨氮处理装置，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的水产养殖用多功能氨氮处理装置，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的水产养殖用多功能氨氮处理装置，其特征在于：
7.根据权利要求1所述的水产养殖用多功能氨氮处理装置，其特征在于：
8.一种水产养殖用多功能氨氮处理方法，包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的一种水产养殖用多功能氨氮处理方法，还包括以下步骤：
10.根据权利要求8所述的一种水产养殖用多功能氨氮处理方法，还包括以下步骤：s7用户交互和手动干预：用户界面实时显示系统状态、预测趋势和当前策略；允许专业操作员根据经验进行手动干预；记录所有手动操作，用于后续机器学习模型的训练和优化。
