Nghiên cứu, thiết kế hệ thống giám sát và đảm bảo thông số môi trường nước nuôi thủy sản

HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CÁC NHÀ NGHIÊN CỨU TRẺ

| 11/2019

NGHIÊN CỨU, THIẾT KẾ HỆ THỐNG GIÁM SÁT VÀ ĐẢM BẢO
THÔNG SỐ MÔI TRƯỜNG NƯỚC NUÔI THỦY SẢN
ĐẶNG THÁI VIỆT*, PHAN THÀNH NAM
Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
*
Email:
Tóm tắt: Bài báo trình bày nghiên cứu, phân tích và thiết kế một hệ thống giám sát
và đảm bảo thơng số mơi trường nước ni thủy sản hồn chỉnh. Chúng tơi đã đưa
ra một quy trình năm bước và thiết kế một hệ thống hoàn chỉnh gồm các cảm biến
đo trực tiếp tại môi trường và gửi thông số về ứng dụng quản lý trên web hoặc điện
thoại di động. Hệ thống có thể đo và giám sát năm thông số cơ bản trong nuôi trồng
thủy sản gồm độ pH, nhiệt độ, độ ơ xi hịa tan trong nước, độ dẫn diện và nồng độ
ion Ca2+. Kiểm tra thực tế cho thấy hệ thống hoạt động tốt và có thể thực hiện đo khá
chính xác các thơng số ở trên.
Từ khóa: Cảm biến, hệ thống giám sát, hệ thống điều khiển, IoT (Internet of Things),
truyền thông không dây.

1. GIỚI THIỆU
Nông nghiệp thủy sản là một thế mạnh của nước ta. Việc nâng cao chất lượng sản phẩm
thủy sản nhằm đáp ứng nhu cầu thị trường là một nhu cầu bức thiết [4]. Một trong những hạn
chế của nền nông nghiệp thủy sản nước ta hiện nay là vẫn còn sử dụng các biện pháp giám sát
môi trường nước rất thơ sơ [4, 8, 9]. Với mục đích chủ động trong q trình giám sát thơng số
cũng như thơng báo và điều chỉnh kịp thời tình trạng mơi trường nước ni, chúng tơi nghiên
cứu, phân tích và thiết kế một hệ thống giám sát và đảm bảo thông số môi trường nước ni
thủy sản hồn chỉnh. Hệ thống giám sát này sử dụng các thông số được cảm biến thu nhận và
gửi tín hiệu về hệ thống để sau đó đưa ra phản hồi và gửi dữ liệu lên giao diện web hoặc ứng
dụng trên di động khi thông số đo được nằm ngồi khoảng phù hợp cho tơm, cá [1, 3]. Các

thơng số mơi trường thủy sản gồm có các thông số cơ bản như độ pH, nhiệt độ, độ mặn, nồng
độ oxi và các thông số khác về nồng độ các chất như: S, NH3+, Ca2+,... Các kết quả thu được
trong nghiên cứu góp phần tạo những nền tảng ban đầu cho việc nghiên cứu, phát triển và tích
hợp các hệ thống IoT tại Việt nam.
2. THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐO

Hình 1. Quy trình xử lý tín hiệu hệ thống
377


TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM, ĐẠI HỌC HUẾ

| HTKH 2019

Quy trình giám sát thơng số nước này gồm 5 giai đoạn chính: Thu nhận thơng số từ các
thiết bị nút, gửi dữ liệu qua mạng không dây đến thiết bị trung tâm, thiết bị trung tâm xử lý tín
hiệu, gửi vào cơ sở dữ liệu và truyền xuống giao diện cho người dùng [7]. Hệ thống gồm bộ đo
05 thông số độ pH, nhiệt độ, độ ơ xi hịa tan (DO), độ dẫn diện và nồng độ ion Ca2+. Thông số
các cảm biến như sau: cảm biến đo độ pH hoạt động trong dải 0-14 pH và có điện áp hoạt động
5 V; cảm biến nhiệt độ hoạt động trong dải từ -55oC đến 200oC, điện áp hoạt động 3.3  5 V;
cảm biến đo độ oxi hòa tan DO có điện áp hoạt động 0.8 V; cảm biến độ dẫn điện có điện áp
hoạt động 5V; cảm biến đo nồng độ ion Ca2+ có điện áp hoạt động 0.8V.
Hệ thống có vỏ làm từ nhựa PVC, điện áp làm việc của hệ thống là 12V. Chiều dài ống
hút nước có 2 đầu với 2 độ cao điều chỉnh tại 1.5 m và 0.8 m phù hợp với việc đo thông số lớp
bề mặt và lớp đáy của ao nuôi tôm. Thời gian để hệ thống ổn định là 1 phút ngâm trong trong
mơi trường nước. Phần thân có hai khoang dùng để chứa nước hút từ hai ống lấy nước đo ở các
mức điều chỉnh mong muốn.

Hình 2. Bản vẽ tổng thể hệ thống phao chứa hệ thống đo

3. HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN

a. Sơ đồ hệ thống phát dữ liệu đo

b. Sơ đồ hệ thống thu dữ liệu đo

Hình 3. Sơ đồ hệ thống thu phát dữ liệu đo
378


HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CÁC NHÀ NGHIÊN CỨU TRẺ

| 11/2019

Trên đây là sơ đồ điều khiển của cả hệ thống sử dụng Arduino UNO với vi điều khiển
Atmega328 cùng các thành phần mạch xử lý cảm biến, mạch giao tiếp SIM808, mạch
NRF24L01 thu, phát và các mạch Rơ le điều khiển các thiết bị bên ngoài phục vụ trong nơng
nghiệp thủy sản.
Hệ thống có thể bao gồm nhiều thiết bị nút giao tiếp với 1 thiết bị trung tâm. Các thiết
bị nút giám sát được đặt tại các vị trí khác nhau trên mặt ao. Ở đây, hệ thống đã được kiểm
chứng với 1 thiết bị trung tâm giao tiếp với 1 thiết bị nút đo thông số từ 2 vị trí khác nhau. Để
thuận tiện cho việc theo dõi thông số môi trường thu được cũng như cảnh báo cho người sử
dụng từ 2 thiết bị giám sát đặt tại 2 vị trí khác nhau trên ao thì trên giao diện web đã thể hiện 2
kênh theo dõi được. Và khi có thêm các thiết bị giám sát thì hồn tồn có thể thêm các kênh
được hiển thị trên giao diện web.

Hình 4. Giao diện web hiển thị hệ thống giám sát thông số nước

Với các dải giá trị phù hợp với các thông số đo, hệ thống sẽ tự động điều khiển các cơ
cấu chấp hành tại ao ni để duy trì dải an tồn cho các bộ thơng số.

4. Q TRÌNH THỰC NGHIỆM ĐO
Để đạt độ chính xác tốt nhất cho
cảm biến thì phương pháp xác định
đường chuẩn cảm biến được sử dụng
là phương pháp bình phương tối thiểu
để thiết lập đường chuẩn cảm biến đi
qua nhều hơn hai điểm đo được từ
dung dịch hiệu chuẩn [6].
Đường cảm biến cần tìm có
dạng: y = ax+b
Theo lý thuyết về bình phương
tối thiểu ta tính được:

a

n

y x x y
n x  ( x )
i

i

i

2

i

2

Hình 5. Lưu đồ điều khiển tự động hệ thống đo
và cơ cấu chấp hành

i

(1)

i

379


TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM, ĐẠI HỌC HUẾ

x y x x y
b
n x  ( x )

| HTKH 2019

2

i

i

i

i

2

i

2

i

(2)

i

Sau khi đã có đường chuẩn cảm biến ta xử lý sai số
cảm biến gây ra do nhiễu ngẫu nhiên làm giá trị đo được
ln thay đổi quanh vị trí cân bằng trong q trình đo của
cảm biến. Từ đó, phương pháp xử lý sai số này là sử dụng
phương pháp chia trung bình trong khoảng thời gian nhỏ
khi giá trị cảm biến đã ổn định. Để làm tăng độ chính xác
của kết quả đo, có thể tăng số lượng lớp chia trung bình
nhưng sẽ làm tăng thời gian thu được kết quả cuối của cảm
biến [5, 6].

Hình 6. Đường hiệu chuẩn cảm biến

Hình 7. Thuật tốn xử lý nhiễu giá trị đo cảm biến

Kết quả kiểm chứng với cảm biến nhiệt độ được chạy thử nghiệm trên Matlab trong điều
kiện nhiệt độ phòng 28oC trong thời gian 6s sau khi cảm biến ổn định với 600 lần lấy mẫu, mỗi
lần lấy mẫu cách nhau 10ms, kết quả thu được trước khi hiệu chuẩn cảm biến và sau khi hiệu

chuẩn cảm biến.

: Đồ giá tri trước khi xử lý nhiễu
: Đồ giá trị sau khi xử lý nhiễu

Hình 8. Đồ thị giám sát nhiệt độ ao nuôi

380


HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CÁC NHÀ NGHIÊN CỨU TRẺ

Hình 9. Hệ thống đo thực nghiệm 5
chỉ số tại ao đất Bạc Liêu
Thời
gian
2017-0908 22:08
017-0908 21:54
2017-0908 21:41
2017-0909 00:32
2017-0908 00:18
2017-0908 00:15

Hình 10. Hệ thống đo kết hợp cho ăn
tự động và điều khiển quạt ôxy tại Rạch Giá

Nhiệt
độ

PH

Độ
mặn

31.00

6.24

4.77

262.00 3.17

31.00

6.14

4.70

261.00 3.01

31.00

6.14

4.27

254.0

31.00

6.96

0.69

193.00 2.47

31.00

6.91

0.00

176.00 2.24

31.00

6.96

0.00

184.00 2.49

Ca2+

| 11/2019

DO

3.01

Bảng 1. Bảng đo online 5 chỉ số theo thời gian thực

Hình 11. Hệ thống đo thực nghiệm 5 chỉ số
thêm đo cường độ ánh sáng, tại ao bạt Cà Mau

Hình 12. Hệ thống đo thực nghiệm 3 chỉ số pH, nhiệt độ, DO tại ao đất, Bạc Liêu
381


TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM, ĐẠI HỌC HUẾ

| HTKH 2019

5. KẾT LUẬN
Thiết bị giám sát sau khi hoàn thiện, đo đạt trong thực tế đạt được độ chính xác cảm biến
pH với pH = 0.1 pH, cảm biến nhiệt độ NTC Thermistor với T  0,50 C , cảm biến DO-500
với DO  1,5mg / l ,... Hệ thống làm việc ổn định trong việc thông báo giám sát online các bộ
chỉ số thiết lập cho ao nuôi. Bên cạnh đó, điều khiển tự động các cơ cấu chấp hành đảm bảo
cho việc duy trì các chỉ số đó tại hồ nuôi. Hệ thống hoạt động song song với hệ thống bằng tay,
có thơng báo qua smartphone và website giúp cho trung tâm quản lý có thể quản lý đa kênh
nhiều hồ nuôi với các đối tượng khác nhau. Người dùng có thể dễ dàng quản lý thơng qua hệ
thống bảo mật thông tin chủ tài khoản để nắm bắt về ao ni của mình. Hệ thống hồn thiện
góp phần tạo một sản phẩm công nghệ đảm bảo cho quá trình ni trồng thủy sản, một thế mạnh
của Việt Nam. Bên cạnh đó, cần phát triển thêm cơng nghệ chế tạo cảm biến để chủ động giảm
giá thành cũng như nâng cao khả năng làm việc dài hạn trong môi trường nước mặn.
LỜI CẢM ƠN
Nghiên cứu này được tài trợ bởi Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội trong đề tài mã số TC2018PC-024.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]
[2]

[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]

[9]

Joel Lee (2013). What Is The Internet Of Things & How Will It Affect Out Future, June 28.
Brian Proffitt (2013). What’s Holding Up The Internet Of Things, June 14.
Wikipedia, Digital filter, chỉnh sửa lần cuối 24/5/2018.
Bộ Nông nghiệp Và Phát triển Nông thôn (2014). Dự án quan trắc môi trường phục vụ nuôi
trồng thủy sản, Hà Nội.
Chao Yang, Jianying Zheng, Xiaoqiang Ren, Wen Yang, Hongbo Shi, and Ling Shi (2018).
Multi-Sensor Kalman Filtering With Intermittent Measurements, 5/2018.
Nguyễn Quốc Trung (2007). Giáo trình Xử lý tín hiệu số, NXB Giáo dục.
The US Geological Survey (USGS) (2011). Office of Water Quality Technical Memorandum,
The US.
Viện Nghiên cứu nuôi trồng thủy sản III, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn (2019). Báo
cáo kết quả nghiên cứu và phát triển khoa học viện nghiên cứu nuôi trồng thủy sản III, 2019.
Hà Nội.
Viện Nghiên cứu nuôi trồng thủy sản I, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, Đề án kiểm
sốt mơi trường ni trồng thủy sản (Tơm, cá tra) đến năm 2020, 2013. Hà Nội.

Title: RESEARCH AND DESIGN THE AUTOMATIC SYSTEM OF INSPECTION AND
GUARANTEE THE PARAMETERS OF AQUACULTURE ENVIRONMENT
Abstract: The paper presents research, analysis and design of a completed environmental monitoring
and assurance system for aquaculture. Authors proposed a five-step process and designed a completed
system including sensors for direct measuring in the environment and sending parameters to the web or

smartphone. The system measures and monitors five basic parameters in aquaculture including pH,
temperature, dissolved oxygen in water, conductivity and Ca2+ concentration. Actual tests proved that
the system works well and measure quite accurately the above parameters.
Keywords: Aquaculture, Automatic system, control system, Internet of Thing (IoT), monitor.

382