Serviço personalizado PIC

Solução de aquicultura inteligente

Aquaintel Pro: plataforma de agricultura de precisão de ponta a ponta

Para aquicultura sustentável

Nossa tecnologia de aquicultura da IoT usa tecnologias como IoT, big data e inteligência artificial para ajudar os clientes a descobrir e lidar com problemas em tempo hábil através do monitoramento em tempo real e do sistema de alerta precoce da plataforma em nuvem, reduzir as perdas de doenças, reduzir custos de mão-de-obra e resíduos de recursos e obter gerenciamento preciso e automatizado do processo de reprodução.

O sensor coleta o nível da água, a temperatura da água, o pH da água, a água da água, o oxigênio dissolvido da água e outros dados em tempo real. A estação meteorológica monitora com precisão as mudanças climáticas em torno da lagoa de peixes, como ventos fortes e fortes chuvas, e transmite dados meteorológicos para a plataforma em nuvem em tempo real. A câmera subaquática de alta definição + câmera AI pode visualizar imagens em tempo real. O controlador controla o início e a parada do aerador, a alimentação quantitativa do alimentador, o ajuste de fluxo da bomba de água etc. Ele também suporta o controle de um clique do aplicativo de telefone celular para obter uma alimentação remota, automática e alteração de água.


Nossa plataforma de gerenciamento de aquicultura da IoT usa a tecnologia gêmea digital, combinada com dados de sensores e vigilância por vídeo, para construir um modelo tridimensional interativo do ambiente de aquicultura, alcançando a visualização de dados e o gerenciamento remoto. Os clientes podem visualizar dados em tempo real por meio de aplicativos/PC móveis, definir alarmes graduados (crítico/limiar) e realizar o controle automatizado de lagoas de peixes (substituição automática de substituição/oxigenação/alimentação excessiva), economizando muito mão de obra e recursos e atingindo precisão e automação da aquicultura.

Aplicações de solução de aquicultura da IoT

Peixe de alto valor

Monitoramento biométrico em tempo real:

Os sensores de IoT rastreiam o comportamento dos peixes e os indicadores de estresse fisiológico por meio de câmeras subaquáticas/análise da IA, permitindo a detecção precoce de doenças e os horários de alimentação otimizados.


Controle Ambiental Automatizado:

Os sensores integrados (O₂, pH, temperatura) acionam ajustes automatizados em aeração, troca de água ou sistemas de resfriamento quando os limites são violados, reduzindo os riscos de mortalidade.

Controle crítico de incubatório

O projeto está equipado com seis sistemas principais, incluindo um sistema de purificação e tratamento de água circulante, um sistema de entrada e saída de peixes, um sistema de temperatura constante, um sistema de iluminação suplementar automática, um sistema de alimentação automática e um sistema de gerenciamento de energia.


Através da percepção da Internet das Coisas e do controle de software centralizado, ele atinge a operação totalmente automática de 7x24 horas, realizando criação de temperatura estéril e constante, independentemente da estação.

Controle contaminante do RAS

Gerenciamento de água em circuito fechado: os sistemas IoT automatizam a filtração, a esterilização UV e a bio-remediação (por exemplo, usando água com infusão de probióticos) com base nas leituras de toxina/amônia em tempo real. Nanomateriais como AG-NPs ou CNTs são implantados para adsorver metais pesados quando os sensores detectam picos de poluição

Prevenção de doenças

Detecção de anomalia do pH + patógeno; O banco de dados reduz as perdas relacionadas à doença em 67%

Por que você escolhe nossos parafusos

Hipere-eficiência e custo de corte / design de automação minimiza o desperdício de mão-de-obra e recursos

Ecossistema de eliminação de risco / gerenciamento de ameaças preditivas antes que ocorram perdas

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Hipere-eficiência e corte de custos

O design da automação primeiro minimiza o desperdício de mão-de-obra e recursos

a IA :Otimização de alimentação/oxigênio movida

Reduza o desperdício de alimentação em 18-35% via ORP em tempo real (potencial de redução de oxidação) monitoramento

energia :Aeração inteligente de

Os sistemas de nano-bubble cortam o uso de energia em 40%, mantendo o DO ≥5mg/L

do trabalho :Redução

A automação 24/7 substitui 70% de operações manuais (alimentação, troca de água)


Ecossistema de eliminação de risco

Gerenciamento de ameaças preditivas antes que as perdas ocorram

de doenças :Alertas de surtos

Detectar flutuações de pH (± 0,5/h) correlacionando -se com 92% de surtos de patógenos

em cascata :Prevenção de falhas

Sensores DO/amônia integrada acionam backups quando NH₃-N> 0,2mg/L

ações :Escudo de perda de

Robôs subaquáticos identificam comportamento anormal de peixes 72 horas antes da mortalidade


risco

Parafusos

Apresente brevemente este sistema de aquicultura digital

Com base em lagoas padrão de aquicultura ou fábricas modernas de aquicultura, sistemas de monitoramento da qualidade da água, sistemas de controle automático de hardware, sistemas de vigilância por vídeo, sistemas de monitoramento de condições meteorológicas, sistemas de operação remota de telefones móveis etc. são construídos para obter monitoramento em tempo real e controle de regulamentação do ambiente de qualidade da água da aquicultura. Instalações e equipamentos, como bombas de oxigênio de controle automático; Equipado com funções de software, como gerenciamento de operações agrícolas, gerenciamento de insumos, monitoramento de crescimento biológico, estatística e análise etc., para obter cobertura digital completa em todo o parque.

As lagoas legadas podem se integrar sem retrofit completo?

Sim - nosso sistema modular suporta:

Fase 1: Sensores de implantação + gateway (US $ 12k)

Fase 2: Adicione controles de automação (US $ 18k)

Fase 3: Blockchain/Robotics (US $ 22k)

Quão rápido é o ROI para uma fazenda de peixes de 10 acres?

12-18 meses normalmente:

Economia do trabalho: US $ 48K/ano

Redução de alimentação: US $ 35k/ano

Drop de mortalidade: US $ 62 mil evitou perda

Custo de hardware de US $ 140K coberto no ano 1.

Quão confiáveis são as previsões de doenças?

89% de precisão via Machine Learning:

Treinado em mais de 700 eventos de surto

Mudanças de pH de referências cruzadas, movimento branquial e resposta de alimentação

Envia alertas de nível-3 (janela pré-symbom de 72 horas)

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