産業用循環式養殖システム（RAS）は、国の施設漁業政策によって推進される新興水産養殖技術として、産業エンジニアリング機器と環境制御技術の統合を通じて、水産養殖の強化、高効率、および環境の持続可能性を実現します。その主要な利点含む：水のリサイクルにより90%以上の水の節約、地域的および季節的制約からの独立、水温や溶存酸素などの主要な環境要因の正確な制御、土地の生産性と飼料転換率の大幅な向上。それは水産養殖の持続可能な発展にとって重要な方向性として認識されています。 「高投資、高密度、高生産」を特徴とするその普及は、高額な初期投資（施設や設備のコスト）や高い技術的障壁（種子の順化や水質管理）などの要因によって制約されている。
マンダリンフィッシュ (Siniperca chuatsi)）は、価値の高い淡水養殖種であるため、伝統的な養殖では頻繁な病気、水質管理の難しさ、収量の不安定などの課題に直面しています。{0}現在、マンダリンフィッシュの産業用RASの技術的埋蔵量は依然として不十分であり、特に養殖プロセスの最適化、専用機器の設計、水の浄化プロセスなどの分野で体系的な実践が不足しています。この研究は、水資源の効率的なリサイクルと利用に焦点を当てており、オシドリの陸上産業養殖のためのプロセス装置システムの構築を目的としています。{3}低擾乱廃棄物排出装置の最適化と機器連携技術の統合により、水の浄化効率や生物負荷容量などの重要な指標に関する実証研究が実施されています。-目標は、みかん養殖産業の高品質な発展をサポートする複製可能な技術ソリューションを開発することです。{8}}
1. 工業用循環養殖のプロセスフロー
産業用 RAS の中核は、「」の閉ループ プロセスを通じて動的な水のバランスとリサイクルを実現することです。{0}物理的濾過 - 生物学的浄化 - 消毒と酸素化". "魚の飼育は水を育てることから始まります「;水の流速、温度、pH、アンモニア態窒素濃度、溶存酸素レベルなどのパラメータは、オシドリの生育環境に直接影響します。このシステム設計は、「小型システム、複数ユニット」の原則に従っています。その中心となるロジックは、流量が速いほどシステムの処理効率が向上し、大きな粒子状廃棄物の破壊が減少し、その後の処理エネルギー消費量が削減されることです。汚染物質の除去は「固体→液体→気体」の順序に従い、固体廃棄物の処理は「大粒径→小粒径」によって段階的に行われます。ろ過と消毒のプロセスが連続して接続されます。
に示すように、図1システムの流れは次のとおりです。培養タンクからの排水は前処理を受けて大きな粒子状廃棄物が除去され、粗濾過段階と精密濾過段階に入って微細な浮遊物質が除去され、次にバイオフィルターを通過してアンモニア性窒素などの有害物質が分解され、最後に消毒と酸素添加の後、培養タンクに戻り、プロセス全体で水質の管理と水のリサイクルが実現されます。
2. みかん養殖施設・設備の設計・研究
従来の水産養殖施設の設計は経験に頼ることが多く、非効率な設備やコストの無駄が発生しやすいです。に示すように、図2、この研究は、物質収支の原理に基づいて、オシドリの最大バイオマス保持能力のモデルを構築します。最大供給量、総廃棄物、アンモニア態窒素生成量を計算することで、科学的な機器の選択が可能になります。江西省のみかん養殖企業をケーススタディとして使用し、障害の少ない廃棄物排出装置と機器連携システムの最適化に焦点を当てました。-ワークショップのレイアウトは次のとおりです。図3。マンダリンフィッシュ用の陸上ベースの産業用 RAS のレイアウトを-に示します。図4.
2.1 培養水循環パラメータの設計
再循環率はシステムを効率的に運用するための鍵であり、オシドリの放流密度、水量、水処理能力に基づいて総合的に決定する必要があります。
水循環量の計算式：Q = V × N
ここで、 Q は水の再循環量 (m3/h) です。
V は培養水の体積 (m3) です。
N は 1 日あたりの再循環回数 (回/日) です。
培養タンクの設計: 単一タンクの直径 6 メートル、高さ 1.2 メートル、コーン底の高さ 0.3 メートル。
計算上の体積は、π×3²×1.2 + 1/3×π×3²×0.3 ≈ 33.91 m³となり、実際の養殖水量は約30 m³となります。 1 つの作業場には 10 個の培養タンクがあり、総水量は 300 m3 です。
動作パラメータ: 再循環率 N は 3-5 回/日に設定されます。補給水の循環量は総水量の 10% (蒸発と排出の損失を補うため) で、オンライン監視を通じてリアルタイムで調整されます。
2.2 培養槽と廃液排出装置の設計
に示すように、図5培養槽は「素早い汚物排出と均一な水配分」を目的に設計された円形の槽本体と円錐底構造を組み合わせたものです。 「フィッシュトイレ」装置が底部に設置されており、障害の少ない廃棄物排出を実現します。-魚トイレは次のように最適化されました。
- 入口・出口パイプ径を200mmに標準化し流速を高めました。
- カバー プレートは回転流線型デザインを採用しており、底質に対する回転フラッシング効果を高め、自浄能力を向上させます。-
3. 固体微粒子処理プロセスの設計と研究
固体粒子は、「前処理 - 粗ろ過 - 精密ろ過」の 3 段階のプロセスを使用してサイズ分類によって処理されます。-特定のパラメータを以下に示します。表1.
3.1 前処理工程
培養タンクの側面{0}}および底部-の排水システムに接続された垂直流沈降装置を利用し、重力分離を使用して 100 μm 以上の粒子を除去します。セトラーは培養タンクに直接接続されているため、パイプラインの輸送ロスが軽減され、後続の濾過段階の負荷が軽減されます。
3.2 粗ろ過プロセス
に示すように、図6、粗ろ過プロセスはマイクロスクリーンドラムフィルターを中心としています。設計原則には、パイプラインの長さを短縮し、エネルギー消費を削減するために、培養タンクの近くに機器を配置することが含まれます。
PLC 制御システムを使用して自動逆洗 (4-6 回/日) を実現し、オンライン水質モニタリングと連携してリアルタイムのパラメータ調整を行います。
重力流設計を利用してポンプの消費電力を削減し、運用コストを削減します。
3.3 精密ろ過プロセス
に示すように、図7、精密ろ過プロセスは、バイオフィルターと消毒装置の相乗作用により水質をさらに浄化します。
- バイオフィルター: 高-比-表面積-媒体を選択、水圧保持時間は 1～2 時間、溶存酸素は 5 mg/L 以上に維持され、アンモニア性窒素と亜硝酸塩を分解します。
- 消毒設備: 病原性微生物を殺すための紫外線滅菌器 (線量 3-5 × 104 μW・s/cm2) またはオゾン発生器 (濃度 0.1-0.3 mg/L、接触時間 10-15 分)。
- 酸素供給システム: 安定した溶存酸素レベルを確保するためにエアレーターと組み合わせて使用される純酸素人工肺。
4. パイプラインのレイアウトと制御システム
4.1 パイプラインのレイアウト設計
パイプラインは機能によって給水、再循環、廃棄物排出、補給水の 4 種類に分類されます。設計原則: 培養タンクを中心としたレイアウトを最適化し、エルボとパイプラインの長さを短縮して水頭損失を最小限に抑えます。バランスの取れた流入と流出を確保し、培養タンク内の安定した水位を維持します。廃棄物の排出パイプには、廃棄物の自流収集を促進するための傾斜（3% 以上）が付いています。-
4.2 制御システムの設計
このシステムは、図に示すように、「センサー - コントローラー - アクチュエーター」の閉ループ アーキテクチャを採用しています。{{0}図8。コア機能には次のものが含まれます。
- リアルタイムの水質モニタリング-: 溶存酸素、pH、アンモニア態窒素センサーによるオンラインデータ収集。
- 機器連携制御: 水質パラメータに基づいて、マイクロスクリーンの逆洗、人工肺の出力、消毒装置の稼働時間を自動調整します。
- 故障 警告: 異常なパラメータによってトリガーされる可聴および視覚的なアラーム。イーサネットまたは無線通信を介して管理端末にプッシュされます。
5. 装置性能試験データの分析
に示すように、図9江西省のみかん養殖基地で 6 か月間の試験運用が実施されました。-システムには水処理異常はなく、監視・早期警報システムも安定して作動しました。
散布中に水処理の異常は見られず、監視・早期警報・制御システムも安定して作動した。培養タンク内のエアレーションは、養殖プロセス中の溶存酸素制御と組み合わせて使用されました。主要機器の性能評価を以下に示します。表2.
試験期間中、放流密度は50〜60匹/m3に達し、生存率は90%以上、従来の養殖と比較して成長率は20%増加し、水のリサイクル率は92%に達し、省エネと排出削減の目標を達成しました。
6. まとめ
{0}陸上ベースのマンダリンフィッシュ用産業用 RAS は、エンジニアリング、施設ベース、デジタル-テクノロジーの統合により、「節水、高効率、環境保護」という水産養殖の目標を達成します。この研究のイノベーションは次のとおりです。システムのマッチングを改善するために、バイオマス収容力モデルに基づいて機器の選択を最適化する。廃棄物の除去効率を高めるために、低妨害廃棄物排出装置を改良する。-機器連携制御システムを構築し、正確な水質管理を実現します。
このシステムは、他の淡水魚の養殖にも推進および適用でき、水産養殖の強化変革のための技術的参考資料となります。今後の取り組みでは、技術の普及率を高めるために、機器コストをさらに削減し、センサーの性能を最適化する必要があります。