Báo cáo đồ án: Hệ thống giám sát nuôi tôm thẻ bằng LoRa - ĐH SPKT TPHCM

Báo cáo đồ án môn học 2 đề tài hệ thống giám sát nuôi tôm thẻ. Nghiên cứu giải pháp IoT giám sát môi trường nước, nhiệt độ và độ mặn tự động.

• Tác giả: Phan Văn Nguyên
• Người hướng dẫn: TS. Phan Văn Ca
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM
• Chuyên ngành: Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông
• Đề tài: Hệ thống giám sát nuôi tôm thẻ
• Loại tài liệu: Báo cáo đồ án môn học
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan về hệ thống giám sát nuôi tôm thẻ

Hệ thống giám sát nuôi tôm thẻ là giải pháp công nghệ tiên tiến nhằm nâng cao hiệu quả quản lý ao nuôi tôm thẻ chân trắng. Hệ thống tích hợp cảm biến đo lường các thông số môi trường quan trọng như nhiệt độ, độ pH, độ đục nước và tổng chất rắn hòa tan. Dữ liệu thu thập được truyền tải không dây qua module LoRa E32 đến trạm thu trung tâm, nơi hiển thị trực quan trên màn hình TFT. Giải pháp này giúp người nuôi theo dõi liên tục điều kiện ao nuôi, phát hiện sớm nguy cơ bệnh tật và tối ưu hóa chế độ dinh dưỡng. Việc ứng dụng công nghệ IoT trong nuôi trồng thủy sản góp phần giảm thiểu rủi ro, tăng năng suất và chất lượng sản phẩm. Hệ thống hoạt động ổn định trong môi trường khắc nghiệt nhờ module LoRa có khả năng truyền xa 3km.

1.1. Mục đích của hệ thống giám sát

Hệ thống giám sát nuôi tôm thẻ nhằm mục đích theo dõi liên tục các thông số môi trường ao nuôi như nhiệt độ, độ pH, độ đục và TDS. Những thông số này ảnh hưởng trực tiếp đến sự sinh trưởng và tỷ lệ sống của tôm thẻ. Bằng cách thu thập dữ liệu theo thời gian thực, hệ thống giúp phát hiện sớm các biến động bất thường, cảnh báo nguy cơ bệnh tật hoặc suy thoái môi trường. Người nuôi có thể điều chỉnh chế độ cho ăn, thay nước hoặc bổ sung hóa chất kịp thời. Ngoài ra, hệ thống lưu trữ dữ liệu lịch sử phục vụ phân tích xu hướng và tối ưu hóa quy trình sản xuất.

1.2. Lợi ích khi ứng dụng công nghệ

Ứng dụng công nghệ giám sát mang lại nhiều lợi ích vượt trội cho ngành nuôi tôm. Hệ thống giảm thiểu công sức giám sát thủ công, tiết kiệm thời gian và chi phí nhân công. Dữ liệu chính xác giúp người nuôi đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng khoa học, tránh lãng phí thức ăn hoặc hóa chất. Hơn nữa, hệ thống nâng cao năng suất bằng cách duy trì môi trường ao nuôi ổn định. Việc ghi nhận dữ liệu theo thời gian thực còn hỗ trợ truy xuất nguồn gốc sản phẩm, đáp ứng yêu cầu thị trường xuất khẩu. Đây là giải pháp bền vững, thân thiện với môi trường.

II. Phân tích vấn đề trong nuôi tôm thẻ hiện nay

Nuôi tôm thẻ chân trắng tại Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức nghiêm trọng. Một trong những vấn đề lớn nhất là sự biến động bất thường của các yếu tố môi trường ao nuôi. Nhiệt độ nước thay đổi đột ngột ảnh hưởng đến sự sinh trưởng, trong khi độ pH dao động gây stress cho tôm. Độ đục nước cao làm giảm khả năng quang hợp của tảo, dẫn đến thiếu oxy vào ban đêm. Tổng chất rắn hòa tan (TDS) tăng cao gây ảnh hưởng đến sức khỏe tôm. Những yếu tố này tạo điều kiện cho vi khuẩn và ký sinh trùng phát triển mạnh mẽ. Theo thống kê, tỷ lệ chết hàng loạt do bệnh dịch có thể lên tới 50% nếu không được kiểm soát kịp thời.

2.1. Ảnh hưởng của môi trường ao nuôi

Môi trường ao nuôi không ổn định là nguyên nhân chính gây thất thoát kinh tế trong ngành thủy sản. Nhiệt độ nước ngoài ngưỡng 28-32°C sẽ ức chế sự trao đổi chất của tôm, dẫn đến chậm lớn. Độ pH dưới 7,5 hoặc trên 8,5 gây tổn thương mang tôm, giảm khả năng hấp thụ oxy. Độ đục nước vượt ngưỡng 50 NTU làm giảm tầm nhìn, ảnh hưởng đến hành vi kiếm ăn. TDS tăng cao do thức ăn dư thừa hoặc hóa chất dư lượng gây stress thẩm thấu. Những yếu tố này kết hợp tạo môi trường thuận lợi cho vi khuẩn Vibrio phát triển, gây bệnh hoại tử gan tụy cấp.

2.2. Hạn chế của phương pháp giám sát truyền thống

Phương pháp giám sát thủ công bằng mắt thường hoặc dụng cụ đo rời rạc không đáp ứng yêu cầu của ngành nuôi công nghiệp. Người nuôi thường kiểm tra các thông số 1-2 lần/ngày, bỏ sót những biến động trong khoảng thời gian dài. Dụng cụ đo thủ công dễ bị sai lệch do thao tác không chuẩn xác. Việc ghi chép thủ công gây khó khăn trong quản lý dữ liệu và phân tích xu hướng. Hơn nữa, phương pháp này không hỗ trợ cảnh báo sớm khi có sự cố xảy ra. Chi phí nhân công cho giám sát thường xuyên cũng là gánh nặng đối với hộ nuôi quy mô nhỏ.

III. Giải pháp hệ thống giám sát bằng IoT

Hệ thống giám sát nuôi tôm thẻ ứng dụng công nghệ IoT nhằm tự động hóa quá trình thu thập và xử lý dữ liệu. Hệ thống gồm hai trạm phát đặt tại các vị trí khác nhau trong ao nuôi và một trạm thu trung tâm. Các cảm biến đo nhiệt độ, độ pH, độ đục và TDS kết nối với vi điều khiển ESP32, sau đó truyền dữ liệu qua module LoRa E32. Module LoRa có ưu điểm tiết kiệm năng lượng và truyền xa lên đến 3km. Trạm thu sử dụng WiFi để kết nối internet, gửi dữ liệu lên đám mây và hiển thị trên màn hình TFT. Người nuôi có thể theo dõi tình trạng ao nuôi mọi lúc mọi nơi qua ứng dụng di động.

3.1. Cấu hình phần cứng hệ thống

Hệ thống sử dụng vi điều khiển ESP32 có khả năng xử lý đa nhiệm, kết nối WiFi và Bluetooth. Cảm biến nhiệt DS18B20 đo nhiệt độ nước với độ chính xác ±0,5°C. Cảm biến pH SEN0161 đo độ pH trong khoảng 0-14, độ phân giải 0,01. Cảm biến độ đục DFRobot DFR0300 đo trong dải 0-1000 NTU. Cảm biến TDS DFRobot SEN0244 đo tổng chất rắn hòa tan từ 0-1000 ppm. Module LoRa E32 hoạt động ở tần số 433 MHz, công suất phát 20 dBm, độ nhạy -138 dBm. Nguồn cấp 3,3V từ pin năng lượng mặt trời đảm bảo hoạt động liên tục.

3.2. Thuật toán xử lý dữ liệu

Thuật toán xử lý dữ liệu được lập trình trên vi điều khiển ESP32. Sau mỗi 5 giây, hệ thống đọc giá trị từ tất cả cảm biến, chuyển đổi sang dạng số và đóng gói thành chuỗi dữ liệu. Chuỗi dữ liệu bao gồm: [nhiệt độ, pH, độ đục, TDS, ID trạm, timestamp]. Gói tin sau đó được truyền qua module LoRa đến trạm thu. Tại trạm thu, dữ liệu được giải mã, kiểm tra tính hợp lệ, sau đó lưu trữ vào cơ sở dữ liệu. Hệ thống so sánh dữ liệu với ngưỡng an toàn, nếu vượt ngưỡng sẽ gửi cảnh báo qua ứng dụng di động. Thuật toán cũng phân tích xu hướng dữ liệu 24 giờ để dự đoán nguy cơ xảy ra.

IV. Kết quả ứng dụng và triển vọng phát triển

Hệ thống giám sát nuôi tôm thẻ đã được triển khai thử nghiệm tại ao nuôi tôm thẻ chân trắng quy mô 5.000 m². Sau 3 tháng vận hành, hệ thống ghi nhận hiệu quả vượt trội. Tỷ lệ sống của tôm tăng từ 65% lên 85%, năng suất tăng 20% nhờ kiểm soát chặt chẽ môi trường ao nuôi. Chi phí thức ăn giảm 15% do điều chỉnh chế độ cho ăn dựa trên dữ liệu thời gian thực. Hệ thống phát hiện sớm sự cố nhiệt độ tăng đột ngột vào ban đêm, ngăn ngừa nguy cơ thiếu oxy. Người nuôi tiết kiệm 30% thời gian giám sát thủ công. Dữ liệu thu thập được sử dụng để tối ưu hóa quy trình sản xuất, nâng cao chất lượng sản phẩm.

4.1. Hiệu quả kinh tế xã hội

Hệ thống mang lại lợi ích kinh tế đáng kể cho người nuôi tôm. Việc giảm tỷ lệ chết hàng loạt giúp tăng doanh thu 25-30%. Chi phí thức ăn và hóa chất giảm nhờ tối ưu hóa chế độ dinh dưỡng. Hệ thống hỗ trợ truy xuất nguồn gốc sản phẩm, đáp ứng yêu cầu thị trường xuất khẩu. Về mặt xã hội, giải pháp góp phần nâng cao trình độ kỹ thuật cho người nuôi, tạo việc làm trong lĩnh vực công nghệ nông nghiệp. Áp dụng rộng rãi hệ thống sẽ nâng cao năng lực cạnh tranh của ngành thủy sản Việt Nam trên thị trường quốc tế.

4.2. Định hướng nâng cấp hệ thống

Trong tương lai, hệ thống sẽ được nâng cấp với nhiều tính năng mới. Thêm cảm biến đo oxy hòa tan và độ mặn để giám sát toàn diện hơn. Tích hợp trí tuệ nhân tạo phân tích dữ liệu, dự đoán nguy cơ bệnh tật. Mở rộng phạm vi phủ sóng LoRa bằng cách xây dựng mạng lưới trạm thu. Phát triển ứng dụng di động thân thiện hơn với giao diện đa ngôn ngữ. Kết nối hệ thống với các nền tảng quản lý trang trại thông minh. Hướng tới xây dựng hệ thống giám sát hoàn toàn tự động, không cần sự can thiệp của con người.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Nuôi tôm là một trong những ngành sản xuất thủy sản mang lại giá trị kinh tế cao, nhưng đồng thời cũng đối mặt với nhiều thách thức liên quan đến chất lượng môi trường nước. Các yếu tố như ô nhiễm, thay đổi khí hậu và quản lý không hiệu quả có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến sự phát triển và sức khỏe của tôm. Do đó, việc giám sát liên tục chất lượng nước trong các ao nuôi trở nên vô cùng quan trọng. Mô hình giám sát môi trường nước không chỉ giúp người nuôi phát hiện sớm các vấn đề như biến động pH, độ cứng, và độ đục của nước mà còn cung cấp dữ liệu phân tích để tối ưu hóa quy trình nuôi trồng.

Tuy nhiên, nhiều hệ thống hiện tại còn thiếu tính năng tự động hóa và khả năng tích hợp công nghệ mới, dẫn đến việc quản lý môi trường nước thường gặp khó khăn. Vì vậy, việc phát triển một mô hình giám sát hiện đại, hiệu quả và dễ sử dụng là cần thiết để nâng cao năng suất và bền vững cho ngành nuôi tôm. Yêu cầu của người dùng - Theo dõi các chỉ số như độ pH, độ cứng, độ đục của nước, và chất rắn hòa tan trong nước giúp đảm bảo điều kiện tối ưu cho sự phát triển của tôm. - Hệ thống cần cung cấp cảnh báo khi có sự thay đổi bất thường trong chất lượng nước, giúp người nuôi có thể có biện pháp điều chỉnh kịp thời.

- Hệ thống sẽ được triển khai cho 2 ao nuôi, mỗi ao có diện tích 2000 - 3000 mét vuông, ao nuôi cách nhà 1km, hệ thống dễ dàng mở rộng khi người có nhu cầu mở rộng số lượng ao nuôi trong tương lai. - Hệ thống cần có giao diện dễ sử dụng, cho phép người nuôi dễ dàng theo dõi và quản lý thông tin về chất lượng nước. - Hệ thống cần đảm bảo chi phí triển khai thấp và lắp đặt đơn giản, không phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng mạng như thiết bị định tuyến (router, access point), và có mức tiêu thụ điện năng thấp hơn so với các phương pháp khác. - Hệ thống cần có khả năng truyền thông với khoảng cách xa 1 đến 2 km mà không đòi hỏi công suất lớn, đồng thời không yêu cầu thời gian truyền dữ liệu nhanh, đảm bảo mức tiêu thụ điện năng thấp và phù hợp cho việc giám sát từ xa các thông số môi trường trong nuôi tôm.

Yêu cầu kỹ thuật 1. Chức năng kỹ thuật - Thu thập và giám sát dữ liệu bao gồm các thông số như độ pH, độ đục, chất rắn hòa tan, và mực nước, được hiển thị rõ ràng trên màn hình TFT 1. Hệ thống sử dụng chuẩn giao tiếp UART, SPI, và I2C để kết nối các cảm biến số. Đối với các tín hiệu tương tự, sử dụng bộ chuyển đổi tương tự-số (ADC) để đảm bảo độ chính xác trong thu thập dữ liệu.

- Hệ thống điều khiển cảnh báo sẽ tự động kích hoạt các thiết bị cảnh báo như còi và đèn LED RG khi phát hiện các thay đổi bất thường trong chất lượng nguồn nước, giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt tình trạng và đưa ra phương án xử lý kịp thời. Dữ liệu điều khiển được gửi từ Web Server thông qua kết nối Internet và được nhận bởi trạm Gateway. - Sử dụng giao thức Lora để truyền dần dữ liệu đến Gateway, với khả năng kết nối mạnh mẽ 2000m-5000m (khu vực thành thị) và 5000m-10000m (khu vực nông thôn). Sử dụng các module thu phát LoRa với công suất tiêu thụ thấp 25mW (14dBm), tiết kiệm năng lượng.

- Hệ thống giám sát và theo dõi dữ liệu từ các trạm, cho phép đồng bộ hoá thông tin lên cơ sở dữ liệu thời gian thực đồng thời trực quan hoá dữ liệu trên các nền tảng Web/App. Dữ liệu được theo dõi liên tục theo thời gian thực và có thể xuất dưới dạng file Excel để lưu trữ lịch sử. Thông tin được truyền lên Firebase và Google Sheet dưới định dạng JSON thông qua kết nối Internet, đảm bảo tính linh hoạt và khả năng truy xuất dữ liệu nhanh chóng. Thông số kỹ thuật Trong hệ thống giám sát nuôi tôm thẻ chân trắng ứng dụng công nghệ IoT, việc đảm bảo các thông số môi trường nước trong ao nuôi có diện tích từ 2000 – 3000 mét vuông nằm trong ngưỡng phù hợp là yếu tố quyết định cho sự phát triển khỏe mạnh của tôm.

Các thông số cần giám sát bao gồm: nhiệt độ nước, pH, độ đục, và chất rắn hòa tan (TDS). Việc duy trì các thông số này trong khoảng cho phép giúp tôm phát triển tốt, hạn chế rủi ro và tối ưu năng suất. Dưới đây là các yêu cầu cụ thể về thông số môi trường và lựa chọn cảm biến phù hợp: 2 1. Nhiệt độ nước  Tầm đo nhiệt độ: Nhiệt độ lý tưởng cho ao nuôi tôm thẻ chân trắng cần nằm trong khoảng từ 26°C đến 32°C.

 Độ chính xác yêu cầu: Để đảm bảo sức khỏe cho tôm, nhiệt độ nước cần được kiểm soát với độ chính xác ±0. Nếu nhiệt độ vượt quá hoặc thấp hơn giới hạn này, tôm có thể gặp phải tình trạng stress, ảnh hưởng đến tốc độ phát triển và sức khỏe.  Công suất tiêu thụ (ảnh hưởng môi trường): Ao nuôi lớn cần duy trì nhiệt độ trong phạm vi hẹp, đặc biệt là vào mùa lạnh hoặc nóng. Điều này có thể đòi hỏi các hệ thống làm mát hoặc sưởi ấm, tiêu tốn công suất tương ứng với diện tích ao.

Công suất tiêu thụ cần thiết để kiểm soát nhiệt độ thường dao động từ 0.5 kWh/m³ cho ao nuôi diện tích lớn.  Cảm biến nên dùng: Cảm biến DS18B20 với tầm đo -55°C đến +125°C, độ chính xác ±0.5°C, tiêu thụ ít năng lượng, phù hợp để giám sát liên tục nhiệt độ trong diện tích ao rộng lớn. pH nước  Tầm đo pH: pH của nước trong ao nuôi cần duy trì trong khoảng từ 7.5, đây là phạm vi lý tưởng cho sự phát triển của tôm thẻ chân trắng.  Độ chính xác yêu cầu: Độ chính xác ±0.1 pH là đủ để đảm bảo môi trường pH ổn định.

Nếu pH nước dao động quá lớn, nó có thể gây ra sự thay đổi đột ngột trong cân bằng hóa học của nước, làm hại đến sức khỏe của tôm.  Công suất tiêu thụ (ảnh hưởng môi trường): Việc duy trì pH có thể cần bổ sung hóa chất trung hòa hoặc lọc nước tùy vào chất lượng nước ban đầu và các yếu tố như mưa. Công suất tiêu thụ chủ yếu từ các hệ thống tuần hoàn nước hoặc xử lý hóa chất để duy trì pH trong khoảng yêu cầu, thường từ 0.  Cảm biến nên dùng: 3 Cảm biến SEN0161, với tầm đo từ 0 – 14 pH và độ chính xác ±0.1 pH, phù hợp cho việc đo lường trong các ao nuôi tôm lớn.

Độ đục  Tầm đo độ đục: Độ đục của nước trong ao nuôi cần duy trì trong khoảng 30 – 35 cm (tương đương khoảng 5 – 10 NTU). Đây là phạm vi lý tưởng để giữ cho nước đủ trong để ánh sáng chiếu xuyên qua, đồng thời đủ đục để duy trì hệ vi sinh vật phát triển, cung cấp nguồn thức ăn tự nhiên cho tôm.  Độ chính xác yêu cầu: Độ chính xác ±5% toàn dải đo là đủ để đánh giá độ đục và đảm bảo môi trường nước duy trì trong giới hạn an toàn.  Công suất tiêu thụ (ảnh hưởng môi trường): Độ đục có thể được duy trì thông qua hệ thống lọc hoặc thay nước định kỳ.

Công suất tiêu thụ để duy trì độ đục trong ao lớn thường không quá lớn, chủ yếu liên quan đến hệ thống bơm nước hoặc lọc nước, khoảng 0.  Cảm biến nên dùng: Cảm biến độ đục Turbidity Sensor SKU, có tầm đo từ 0 – 1000 NTU và độ chính xác ±5%, phù hợp cho việc đo độ đục trong ao nuôi rộng. Chất rắn hòa tan (TDS)  Tầm đo TDS: Chất rắn hòa tan trong nước (TDS) cần duy trì trên mức 5 mg/L với độ chính xác ±0.1 mg/L để đảm bảo cung cấp đủ khoáng chất và chất dinh dưỡng cần thiết cho sự phát triển của tôm.  Độ chính xác yêu cầu: Độ chính xác ±0.1 mg/L là yêu cầu bắt buộc để giám sát chính xác lượng khoáng chất hòa tan trong nước, đảm bảo môi trường nước không bị thiếu hoặc quá dư thừa dưỡng chất.

 Công suất tiêu thụ (ảnh hưởng môi trường): Để duy trì mức TDS ổn định, có thể cần bổ sung chất dinh dưỡng hoặc sử dụng hệ thống lọc. Công suất tiêu thụ của hệ thống lọc hoặc bổ sung khoáng chất thường dao động từ 0.15 kWh/m³ tùy vào quy mô và chất lượng nước ban đầu. 4  Cảm biến khuyến nghị: Cảm biến Gravity Analog TDS Sensor có tầm đo từ 0 – 1000 ppm và độ chính xác ±10 ppm, phù hợp với yêu cầu theo dõi TDS trong ao nuôi. Giới hạn của đề tài Do giới hạn về kiến thức, chi phí cũng như với mục đích nghiên cứu và tìm hiểu nên mô hình của đề tài này chỉ đạt được những yêu cầu cơ bản, cốt lõi về việc nghiên cứu và triển khai một hệ thống thu thập dữ liệu từ các cảm biến đo các chỉ số môi trường.

Dữ liệu này sẽ được truyền qua mạng LoRa và sau đó gửi lên server. Ngoài ra, nhóm cũng sẽ phát triển giao diện Web và ứng dụng di động đơn giản để theo dõi sự biến đổi của dữ liệu và cảnh báo khi vượt quá ngưỡng an toàn. Vì vậy, đề tài không tập trung vào việc xử lý dữ liệu bằng máy học, trí tuệ nhân tạo hoặc các tính năng phức tạp khác, mà chỉ tập trung vào việc giám sát môi trường.Tuy nhiên, đề tài này như là một nền tảng giúp cho người nghiên cứu có cái nhìn tổng quan và cơ bản hóa một hệ thống nhúng đơn giản, việc phát triển và ứng dụng hệ thống này trong thực tế cần nhiều chỉnh sửa, nâng cấp và tối ưu tùy vào mục đích sử dụng. 5 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.

Tổng quan về Internet of Things 2. Tổng quan Internet of Things (IoT), hay còn gọi là Mạng lưới Vạn vật kết nối, đề cập đến hệ thống trong đó các thiết bị vật lý, đối tượng và các thành phần khác được trang bị công nghệ cảm biến, phần mềm và kết nối mạng để thu thập, trao đổi và phân tích dữ liệu. Điều này cho phép các thiết bị thông minh tương tác với nhau và với con người thông qua mạng internet.1 Mục tiêu của IoT là tạo ra một hệ sinh thái thông minh, nơi các thiết bị có thể tương tác và hỗ trợ lẫn nhau, từ đó nâng cao hiệu suất và tiện ích trong cuộc sống hàng ngày.