Hệ Thống Quan Trắc Chất Lượng Nước Phục Vụ Cho Môi Trường Nuôi Tôm

Đồ án môi trường nghiên cứu tốt nghiệp hệ thống quan trắc chất lượng nước phục vụ cho môi trường nuôi tôm, thiết kế chi tiết, tính toán kỹ thuật theo tiêu chuẩn, đánh giá tính khả

• Tác giả: Nguyễn Minh Nhật
• Người hướng dẫn: ThS. Huỳnh Thị Thu Hiền
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Hệ Thống Nhúng Và IoT
• Đề tài: Hệ Thống Quan Trắc Chất Lượng Nước Phục Vụ Cho Môi Trường Nuôi Tôm
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• TÓM TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. GIỚI THIỆU
• 1.2. MỤC TIÊU ĐỀ TÀI
• 1.3. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
• 1.3.1. Tình hình trong nước
• 1.3.2. Tình hình ngoài nước
• 1.4. PHƯƠNG PHÁP
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. KỸ THUẬT NUÔI TÔM THẺ CHÂN TRẮNG
• 2.1.1. Đặc điểm sinh học của tôm thẻ chân trắng
• 2.1.2. Thông số pH
• 2.1.3. Thông số nồng độ Oxy hòa tan (DO)
• 2.1.4. Thông số độ mặn (EC)
• 2.1.5. Thông số nhiệt độ (T)
• 2.2. THIẾT BỊ PHẦN CỨNG
• 2.2.1. Cảm Biến Độ PH DFRobot Gravity
• 2.2.2. Cảm Biến Độ Dẫn Điện EC DFRobot Gravity
• 2.2.3. Cảm Biến Oxy Hòa Tan DO DFRobot Gravity
• 2.2.4. Cảm biến nhiệt độ DS18B20
• 2.2.6. LCD 2004 nền xanh dương chữ trắng 5V kèm I2C Driver20x4
• 2.2.7. Module 4 relay 5V kích mức Cao/Thấp
• 2.2.8. Nguồn tổ ong 12V - 3A
• 2.2.10. Module Lora Ra02
• 2.3. GIAO THỨC TRUYỀN THÔNG
• 2.3.1. Giao thức SPI
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. TỔNG QUAN HỆ THỐNG
• 3.1.1. Chức năng hệ thống
• 3.1.2. Sơ đồ khối tổng thể của hệ thống
• 3.1.3. Chức năng từng khối
• 3.2. THIẾT KẾ PHẦN CỨNG
• 3.2.1. Yêu cầu phần cứng
• 3.2.2. Lưu đồ giải thuật phần cứng
• 3.3. THIẾT KẾ PHẦN MỀM
• 3.3.1. Yêu cầu phần mềm
• 3.3.2. Thiết kế giao diện App
• 3.3.3. Lưu đồ giải thuật phần mềm
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. KẾT QUẢ THIẾT KẾ PHẦN CỨNG
• 4.2. KẾT QUẢ PHẦN MỀM
• 4.2.1. Đánh giá phần mềm
• 4.3. NHẬN XÉT KẾT QUẢ
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.2. ƯU ĐIỂM VÀ NHƯỢC ĐIỂM
• 5.3. HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Hệ Thống Quan Trắc Chất Lượng Nước Nuôi Tôm Sử Dụng IoT

Hệ thống quan trắc chất lượng nước nuôi tôm sử dụng công nghệ IoT đang trở thành một giải pháp quan trọng trong ngành nuôi trồng thủy sản. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, việc áp dụng IoT giúp người nuôi tôm theo dõi và quản lý chất lượng nước một cách hiệu quả hơn. Hệ thống này không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro mà còn nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm. Việc giám sát liên tục các thông số như pH, độ mặn, và nồng độ oxy hòa tan là rất cần thiết để đảm bảo môi trường sống tốt nhất cho tôm.

1.1. IoT Trong Nuôi Tôm Giới Thiệu Và Lợi Ích

Công nghệ IoT trong nuôi tôm mang lại nhiều lợi ích như giám sát liên tục và tự động hóa quy trình. Hệ thống này cho phép người nuôi tôm nhận thông tin về chất lượng nước ngay lập tức, từ đó có thể điều chỉnh kịp thời các thông số cần thiết.

1.2. Các Thành Phần Chính Của Hệ Thống Quan Trắc

Hệ thống quan trắc bao gồm các cảm biến đo đạc, thiết bị truyền dữ liệu và phần mềm phân tích. Các cảm biến này giúp thu thập dữ liệu về các thông số môi trường nước, từ đó gửi thông tin đến người dùng qua ứng dụng di động.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Nuôi Tôm Hiện Nay

Ngành nuôi tôm hiện đang đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt là trong việc quản lý chất lượng nước. Việc sử dụng các phương pháp truyền thống như lấy mẫu nước để kiểm tra không còn hiệu quả do thời gian chờ đợi lâu và không thể phát hiện kịp thời các biến đổi bất thường. Điều này dẫn đến thiệt hại lớn cho người nuôi tôm.

2.1. Những Rủi Ro Khi Không Giám Sát Chất Lượng Nước

Thiếu sự giám sát liên tục có thể dẫn đến tình trạng tôm chết hàng loạt do môi trường nước không đạt yêu cầu. Các yếu tố như độ pH, nhiệt độ và nồng độ oxy hòa tan cần được theo dõi thường xuyên để đảm bảo sức khỏe cho tôm.

2.2. Chi Phí Cao Và Khó Khăn Trong Việc Ứng Dụng Công Nghệ

Mặc dù công nghệ IoT mang lại nhiều lợi ích, nhưng chi phí đầu tư ban đầu vẫn là một rào cản lớn đối với nhiều hộ nuôi tôm. Nhiều người vẫn chưa sẵn sàng đầu tư vào các thiết bị hiện đại do lo ngại về giá cả và khả năng bảo trì.

III. Phương Pháp Giải Quyết Vấn Đề Chất Lượng Nước Nuôi Tôm

Để giải quyết các vấn đề về chất lượng nước, việc áp dụng hệ thống quan trắc tự động là rất cần thiết. Hệ thống này không chỉ giúp theo dõi mà còn tự động điều chỉnh các thông số môi trường nước, từ đó nâng cao hiệu quả nuôi tôm.

3.1. Giải Pháp Công Nghệ IoT Trong Giám Sát Chất Lượng Nước

Hệ thống IoT cho phép thu thập dữ liệu từ nhiều cảm biến khác nhau và gửi thông tin đến người nuôi tôm qua ứng dụng di động. Điều này giúp người nuôi có thể theo dõi chất lượng nước mọi lúc mọi nơi.

3.2. Tự Động Hóa Quy Trình Quản Lý Nước

Hệ thống có khả năng tự động điều chỉnh các thông số như thay nước khi nồng độ oxy giảm xuống dưới mức an toàn. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro và tiết kiệm thời gian cho người nuôi.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Quan Trắc Chất Lượng Nước

Hệ thống quan trắc chất lượng nước đã được triển khai tại nhiều hộ nuôi tôm và cho thấy hiệu quả rõ rệt. Người nuôi có thể theo dõi chất lượng nước từ xa và nhận cảnh báo khi có sự thay đổi bất thường.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Từ Các Hộ Nuôi

Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng hệ thống IoT đã giúp tăng năng suất nuôi tôm lên đến 20%. Người nuôi có thể điều chỉnh kịp thời các thông số môi trường, từ đó giảm thiểu thiệt hại.

4.2. Phản Hồi Từ Người Dùng Về Hệ Thống

Người nuôi tôm đã phản hồi tích cực về hệ thống quan trắc, cho rằng nó giúp họ tiết kiệm thời gian và chi phí. Hệ thống cũng giúp họ cảm thấy yên tâm hơn khi nuôi tôm.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Hệ Thống Quan Trắc Chất Lượng Nước

Hệ thống quan trắc chất lượng nước nuôi tôm sử dụng IoT không chỉ là một giải pháp công nghệ mà còn là một bước tiến quan trọng trong ngành nuôi trồng thủy sản. Tương lai của hệ thống này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giá trị hơn nữa cho người nuôi tôm.

5.1. Tương Lai Của Công Nghệ IoT Trong Nuôi Tôm

Công nghệ IoT sẽ tiếp tục phát triển và mở rộng ứng dụng trong ngành nuôi tôm, giúp nâng cao chất lượng sản phẩm và giảm thiểu rủi ro cho người nuôi.

5.2. Khuyến Khích Đầu Tư Vào Công Nghệ Mới

Cần có các chính sách khuyến khích đầu tư vào công nghệ IoT để giúp người nuôi tôm tiếp cận dễ dàng hơn với các giải pháp hiện đại, từ đó nâng cao hiệu quả sản xuất.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngành nuôi trồng thủy sản tại Việt Nam giữ vai trò trọng yếu trong nền kinh tế nông nghiệp, trong đó tôm là mặt hàng xuất khẩu chủ lực, chiếm gần 40% tổng giá trị kim ngạch xuất khẩu thủy sản cả nước. Tôm thẻ chân trắng (Litopenaeus vannamei) hiện chiếm sản lượng lớn nhất với diện tích canh tác đạt khoảng 117.000 ha, phân bố tập trung tại các tỉnh thuộc khu vực Đồng bằng sông Cửu Long như Kiên Giang, Bạc Liêu, Cà Mau, Tiền Giang. Tuy nhiên, hoạt động canh tác của các hộ nông dân vẫn chủ yếu dựa vào kinh nghiệm truyền thống và phụ thuộc nặng nề vào điều kiện thời tiết tự nhiên.

Thực tế tại địa phương cho thấy, các sự cố môi trường như nước sông bị xâm nhập mặn đột ngột hoặc các đợt mưa lớn làm sụt giảm độ pH diễn ra nhanh chóng. Tôm thẻ chân trắng là loài thủy sản rất nhạy cảm với các biến động lý hóa; nếu môi trường nước thay đổi đột ngột trong vòng 45 phút mà không có biện pháp can thiệp, tôm có thể bị sốc môi trường, nhiễm bệnh hoặc chết hàng loạt. Phương thức quản lý hiện hành bộc lộ nhiều bất cập:

• Việc giám sát thủ công thông qua gửi mẫu nước đến trạm xét nghiệm 3 lần/ngày (sáng, trưa, chiều) hoặc theo dõi bản tin quan trắc định kỳ của Sở Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn (với tần suất vài ngày/lần tại các ao đại diện) tạo ra độ trễ thời gian lớn, không đáp ứng kịp thời các biến động thực tế.
• Khảo sát thực tế của Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam - Hàn Quốc (VKIST) trên gần 500 hộ nuôi tôm tại Bạc Liêu và Cà Mau chỉ ra rằng: trên 50% hộ nuôi chưa từng biết đến công nghệ IoT và gần 100% hộ chưa từng áp dụng công nghệ này vào sản xuất. Mặc dù tỷ lệ sẵn sàng đầu tư công nghệ IoT đạt 67,1% (trong đó mô hình thâm canh ao đất là 66,9%, siêu thâm canh ao lót bạt là 68,3%, và bể nổi là 50%), nhưng khả năng tiếp cận thực tế bị rào cản bởi giá thành thiết bị thương mại quá cao, nhiều tính năng dư thừa, cùng nguy cơ thiết bị nhanh hư hỏng khi ngâm liên tục trong môi trường nước mặn.

Nhằm giải quyết bài toán trên, đồ án tốt nghiệp ngành Hệ thống nhúng và IoT xác định các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:

1. Xây dựng một hệ thống quan trắc chất lượng nước theo thời gian thực phục vụ nuôi tôm thẻ chân trắng, triển khai linh hoạt từ các ao nuôi quy mô nhỏ đến lớn.
2. Tự động thu thập và đo đạc liên tục 4 thông số cốt lõi của môi trường nước: độ pH, nồng độ oxy hòa tan (DO), độ dẫn điện/độ mặn (EC), và nhiệt độ.
3. Tích hợp khả năng tự động xử lý nước khi các thông số vượt ngưỡng an toàn bằng cơ chế đóng ngắt máy bơm (bơm cấp, bơm xả, bơm sục khí oxy).
4. Thiết kế ứng dụng trên điện thoại thông minh (hệ điều hành Android) có kết nối Internet để người dùng giám sát dữ liệu từ xa và điều khiển thiết bị bán tự động.
5. Thiết kế module đo lường có tính di động cao (dạng phao nổi), tự cấp nguồn bằng năng lượng mặt trời, truyền dữ liệu không dây tầm xa về trạm điều khiển trên bờ.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Bốn chỉ số lý hóa môi trường nước nuôi tôm thẻ chân trắng (nhiệt độ, pH, độ mặn, oxy hòa tan) và hệ thống nhúng điều khiển, truyền thông không dây.
• Phạm vi không gian và thực nghiệm: Đề tài thử nghiệm mô hình trong bể kính mô phỏng để kiểm tra hoạt động của phần cứng, phần mềm, độ chính xác của cảm biến và khả năng truyền thông không dây trước khi đưa vào ứng dụng thực tế.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài kết hợp giữa lý thuyết sinh học nuôi trồng thủy sản đối với loài tôm thẻ chân trắng và kỹ thuật thiết kế hệ thống nhúng, mạng cảm biến không dây:

1. Cơ sở sinh học và ngưỡng thông số kỹ thuật

Thông số	Ngưỡng an toàn lý thuyết	Tác động khi vượt ngưỡng	Biện pháp can thiệp của hệ thống
Nhiệt độ (T)	23°C – 30°C	Dưới 15°C hoặc trên 33°C: tôm ngạt và chết; tôm chỉ chịu được biến thiên tối đa 0,2°C/phút. Thay đổi đột ngột 3–4°C/phút gây sốc chết.	Giám sát liên tục bằng cảm biến DS18B20; cảnh báo về hệ thống trung tâm.
Độ pH	7,5 – 8,5 (chênh lệch ngày/đêm ≤ 0,5)	pH quá thấp hoặc quá cao gây tổn thương mang, tôm mềm vỏ, giảm đề kháng; mưa lớn làm trôi phèn làm giảm pH.	Bơm xả và cấp nước điều chỉnh; rải vôi bột (10–20 kg/1000 m³) để trung hòa.
Oxy hòa tan (DO)	≥ 5,0 mg/L	Dưới 1,0 mg/L: tôm ngạt và chết; 2,0–3,0 mg/L: tôm ngừng bắt mồi; dưới 4,0 mg/L: tôm chậm lớn.	Kích hoạt máy bơm sục khí oxy tự động qua relay khi nồng độ DO < 5,0 mg/L.
Độ mặn (EC)	10‰ – 25‰ (10–100 mS/cm)	Trên 30‰: tôm khó lột xác do thừa khoáng; dưới 10‰: tôm thiếu khoáng chất (Na, Cl, Ca, Fe), mềm vỏ.	Bơm xả bớt nước ao và kích hoạt bơm bổ sung nước mặn hoặc nước ngọt để cân bằng.

Công thức tính toán độ mặn từ độ dẫn điện: $$\text{Độ mặn (ppt hoặc g/L)} = \text{Độ dẫn điện (mS/cm)} \times 0,5$$

2. Phương pháp nghiên cứu

• Phương pháp quan sát: Khảo sát trực tiếp quy trình kiểm tra chất lượng nước, lịch trình lấy mẫu và các thao tác vận hành thực tế của các hộ nuôi tôm tại địa bàn tỉnh Kiên Giang.
• Phương pháp thực nghiệm: Lắp ráp phần cứng, hiệu chuẩn các đầu dò cảm biến trong phòng thí nghiệm bằng các dung dịch mẫu tiêu chuẩn (dung dịch đệm pH 4,00, pH 7,00, pH 9,18; dung dịch chuẩn độ dẫn điện 12,88 mS/cm; tạo môi trường oxy bão hòa để cân chỉnh cảm biến DO). Tiến hành đo đạc đối chứng giữa giá trị thực nghiệm và lý thuyết.
• Phương pháp phân tích - tổng hợp: Phân tích dữ liệu thu thập được từ cảm biến qua giao tiếp máy tính (Serial Monitor), so sánh với các tiêu chuẩn ngành nuôi tôm, từ đó thiết lập các ngưỡng kích hoạt giải thuật điều khiển và tổng kết ưu nhược điểm của giải pháp.

---

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được tổ chức theo cấu trúc phân tán gồm hai khối phần cứng độc lập giao tiếp qua sóng vô tuyến LoRa, kết nối với hạ tầng điện toán đám mây Firebase và ứng dụng di động Android.

[Khối cảm biến: pH, DO, EC, DS18B20]
     [Nguồn Pin mặt trời 5V]                                        [Màn hình LCD 2004] [Module 4 Relay]
                                                                     (Wi-Fi TCP/IP)      [4 Máy bơm R385]
                                                             [Firebase Realtime Database]
                                                              [Ứng dụng Android Studio]

1. Kiến trúc phần cứng

a. Module thu thập dữ liệu (Trạm Slave - Phao nổi)

• Bộ vi điều khiển: ESP32 Devkit V1 (vi xử lý lõi kép Tensilica Xtensa LX6, 240 MHz, ADC 12-bit).
• Khối cảm biến:
  • Cảm biến pH DFRobot Gravity: Khoảng đo 0–14 pH, điện áp hoạt động 5V DC, dòng hoạt động 10 mA, độ chính xác ±0,1 pH, ngõ ra analog đưa vào chân GPIO 32.
  • Cảm biến độ dẫn điện EC DFRobot Gravity (K=10): Khoảng đo 10–100 mS/cm, điện áp 3–5V DC, dòng hoạt động 10 mA, ngõ ra 0–3,2V analog đưa vào chân GPIO 35.
  • Cảm biến oxy hòa tan DO DFRobot Gravity: Khoảng đo 0–20 mg/L, thời gian phản hồi ≤ 90 s, ngõ ra analog đưa vào chân GPIO 34; đầu đo sử dụng màng thẩm thấu và dung dịch điện phân kiềm NaOH 0,5 mol/L.
  • Cảm biến nhiệt độ DS18B20: Đầu dò bọc inox chống nước, dải đo -55°C đến 125°C, độ phân giải 9–12 bit, độ chính xác ±0,5°C, giao tiếp chuẩn 1-Wire qua chân GPIO 33.
• Khối truyền thông LoRa: Module LoRa Ra-02 (chip Semtech SX1278, tần số 410–525 MHz, giao tiếp SPI qua các chân GPIO 18, 19, 23, 5, 4, 2).
• Tính toán năng lượng trạm Slave: Điện áp làm việc 5V DC. Tổng công suất tiêu thụ tính toán lớn nhất của toàn module là 0,48W (ESP32 tiêu thụ tối đa 0,858W ở chế độ truyền dữ liệu cao điểm, LoRa tiêu thụ 0,396W, các cảm biến tiêu thụ từ 0,0075W đến 0,15W). Hệ thống được cấp nguồn từ bộ pin lưu trữ sạc bằng tấm năng lượng mặt trời công suất 5V - 1,5A.

b. Module điều khiển trung tâm (Trạm Master - Đặt trên bờ)

• Bộ vi điều khiển: ESP32 Devkit V1, nhận gói tin vô tuyến từ LoRa Ra-02 và kết nối mạng Wi-Fi (chuẩn 802.11 b/g/n) qua giao thức TCP/IP.
• Khối hiển thị: Màn hình LCD 2004 (20 ký tự x 4 dòng) nền xanh chữ trắng, kết nối với ESP32 thông qua mạch chuyển đổi giao tiếp I2C Driver (địa chỉ phần cứng 0x27) sử dụng chân GPIO 21 (SDA) và GPIO 22 (SCL).
• Khối tác động: Module 4 relay 5V kích mức cao/thấp (High/Low) điều khiển 4 máy bơm nước màng R385 12V DC (dòng làm việc 0,5–2 L/phút, cấp nguồn từ bộ nguồn tổ ong 12V - 3A). Các máy bơm phân định gồm:
  • Máy bơm 1: Bơm xả nước ra khỏi ao.
  • Máy bơm 2: Bơm cấp nước có độ mặn cao.
  • Máy bơm 3: Bơm cấp nước có độ mặn thấp (pha loãng).
  • Máy bơm 4: Bơm sục khí oxy.
• Khối điều khiển thủ công: 5 nút nhấn vật lý gắn trên vỏ hộp Master: nút chọn chế độ (Mode), nút kích hoạt bơm xả, nút bơm tăng mặn, nút bơm giảm mặn và nút bơm sục oxy.

2. Thiết kế phần mềm và truyền thông dữ liệu

• Hệ thống điều khiển nhúng trên Master: Sử dụng cơ chế phân luồng đa tác vụ: Task LoRa (thu nhận và tách chuỗi dữ liệu gửi từ Slave), Task LCD (cập nhật hiển thị thông số môi trường), Task Firebase (đồng bộ dữ liệu thực tế lên máy chủ và nhận lệnh điều khiển), Task điều khiển vật lý (xử lý ngắt nút bấm và điều khiển relay).
• Chế độ vận hành:
  1. Chế độ Tự động (Auto Mode): Khi thông số đo được vượt các ngưỡng cài đặt, vi điều khiển tự động bật relay kích hoạt máy bơm tương ứng (bơm oxy khi DO thấp, bơm tăng/giảm mặn khi EC lệch chuẩn).
  2. Chế độ Bán tự động (App Mode): Người dùng gửi lệnh bật/tắt từng máy bơm từ ứng dụng di động qua Firebase.
  3. Chế độ Thủ công (Manual Mode): Vận hành trực tiếp qua các nút bấm vật lý trên tủ điều khiển.
• Phần mềm ứng dụng di động: Lập trình trên môi trường Android Studio bằng ngôn ngữ Java/Kotlin. Giao diện người dùng gồm màn hình đăng nhập, hộp thoại đăng ký/xác nhận tài khoản, giao diện quản lý ao nuôi hiển thị 4 thông số chất lượng nước theo thời gian thực và các nút gạt (toggle) điều khiển máy bơm, cùng tính năng cảnh báo khi thông số vượt ngưỡng an toàn.
• Hạ tầng đám mây: Sử dụng Firebase Realtime Database làm cơ sở dữ liệu thời gian thực trung gian để lưu trữ trạng thái thiết bị và dữ liệu cảm biến dạng cây JSON.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Trình bày tính cấp thiết của đề tài xuất phát từ vai trò của ngành tôm đối với nền kinh tế và thực trạng khó khăn của các hộ nông dân tỉnh Kiên Giang. Phân tích các số liệu khảo sát của Viện VKIST về mức độ nhận thức và khả năng tiếp cận IoT của người nuôi tôm tại Đồng bằng sông Cửu Long. Khảo sát các giải pháp công nghệ hiện hữu trong nước (hệ thống của ICDREC, Mimosatek, E-Sensor Aqua của Epulsi, TeslaTeq) và các nghiên cứu ngoài nước (dự án robot ngầm AquaBot tại Ấn Độ). Từ đó, xác định rõ ràng mục tiêu, phương pháp tiếp cận, phạm vi giới hạn của đề tài và bố cục tài liệu.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Cung cấp cơ sở khoa học về đặc điểm sinh học của tôm thẻ chân trắng, phân tích chi tiết tác động của 4 thông số môi trường: pH, nồng độ oxy hòa tan (DO), độ dẫn điện (EC) và nhiệt độ (T). Mô tả cấu tạo, thông số kỹ thuật và hướng dẫn hiệu chuẩn từng linh kiện phần cứng: vi điều khiển ESP32 Devkit V1, cảm biến độ pH DFRobot Gravity, cảm biến độ dẫn điện EC DFRobot Gravity, cảm biến oxy hòa tan DO DFRobot Gravity, cảm biến nhiệt độ DS18B20, màn hình LCD 2004 I2C, module 4 relay 5V, nguồn tổ ong 12V - 3A, máy bơm R385 và module truyền thông LoRa Ra-02. Trình bày nguyên lý hoạt động của các chuẩn giao tiếp công nghiệp: I2C, SPI, 1-Wire, Wi-Fi 802.11 b/g/n, giao thức mạng TCP/IP và môi trường phát triển ứng dụng Android Studio.

Chương 3: Thiết kế hệ thống

Chi tiết hóa kiến trúc toàn phần của hệ thống quan trắc và điều khiển. Đưa ra sơ đồ khối tổng thể, phân định chức năng chi tiết cho khối cảm biến, khối xử lý 1 (Slave), khối xử lý 2 (Master), khối nguồn, khối tác động chấp hành và khối cơ sở dữ liệu Firebase. Thiết lập sơ đồ nối chân phần cứng hoàn chỉnh, lập bảng tính toán công suất tiêu thụ điện cho module Slave (0,48W) và module Master. Xây dựng toàn bộ các lưu đồ thuật toán chi tiết: lưu đồ chương trình chính của module thu thập dữ liệu, lưu đồ module điều khiển, tác vụ giao tiếp Firebase, tác vụ xử lý nút bấm vật lý, thuật toán tách chuỗi ký tự LoRa, các thuật toán tự động bật/tắt bơm oxy, bơm cấp/xả nước và lưu đồ giải thuật cho ứng dụng Android.

Chương 4: Kết quả và đánh giá

Trình bày các sản phẩm vật lý sau thi công hoàn thiện: hộp đóng gói module cảm biến (trên phao nổi) và hộp điều khiển trung tâm (Master). Trình bày kết quả hiển thị dữ liệu qua cổng Serial Monitor và màn hình LCD 2004. Báo cáo các bảng số liệu đo kiểm thực tế của cảm biến nhiệt độ, cảm biến EC, cảm biến pH (tại 32°C) và cảm biến oxy hòa tan DO sau khi đã được hiệu chuẩn qua dung dịch chuẩn. Đánh giá khoảng cách truyền nhận tín hiệu qua sóng LoRa giữa hai trạm. Báo cáo kết quả giao diện ứng dụng di động Android (đăng ký, đăng nhập, theo dõi số liệu ao nuôi và cảnh báo ngưỡng) và đánh giá độ trễ đồng bộ qua Firebase.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Đánh giá tổng quát mức độ hoàn thành so với mục tiêu đặt ra ban đầu. Nêu rõ các ưu điểm nổi bật (tính di động, chi phí hợp lý, tiết kiệm năng lượng, điều khiển đa chế độ) và các khuyết điểm còn tồn tại (giới hạn thực nghiệm trong bể kính, đầu dò cảm biến cần bảo dưỡng). Đề xuất các hướng phát triển kỹ thuật trong tương lai để đưa sản phẩm vào triển khai thực tế trên diện rộng.

---

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả thực nghiệm và số liệu đo kiểm

Hệ thống đã thi công hoàn thiện phần cứng và phần mềm, thực hiện đo kiểm thực tế các thông số môi trường:

• Đo kiểm nhiệt độ: Cảm biến DS18B20 phản hồi nhanh, độ phân giải cấu hình 12-bit, thời gian chuyển đổi nhiệt độ 750 ms, hoạt động ổn định trong dải đo thử nghiệm với sai số ghi nhận trong phạm vi ±0,5°C so với nhiệt kế thủy ngân chuẩn.
• Đo kiểm độ dẫn điện (EC) và độ mặn: Sau khi hiệu chuẩn đơn điểm bằng dung dịch chuẩn 12,88 mS/cm qua các tập lệnh ENTEREC, CALEC và EXITEC (dữ liệu lưu vào EEPROM), cảm biến EC DFRobot Gravity (K=10) ghi nhận giá trị tương thích với công thức nội suy độ mặn, sai số nằm trong giới hạn cho phép ±5%.
• Đo kiểm độ pH: Sau khi hiệu chuẩn hai điểm bằng dung dịch chuẩn pH 7,00 (chỉnh offset phần mềm) và dung dịch pH 4,00 (chỉnh biến trở phần cứng), cảm biến ghi nhận giá trị ổn định tại 32°C với sai số không vượt quá ±0,1 pH.
• Đo kiểm nồng độ Oxy hòa tan (DO): Đầu dò sử dụng dung dịch NaOH 0,5 mol/L sau khi sục bão hòa không khí trong 10 phút cho điện áp ổn định trong khoảng 0–3,3V, đáp ứng tốt dải đo 0–20 mg/L với thời gian phản hồi dưới 90 giây.
• Khả năng truyền thông: Module LoRa Ra-02 truyền nhận gói tin xuyên suốt giữa phao đo và trạm điều khiển trên bờ qua giao thức SPI ở tần số 433 MHz, đảm bảo không phụ thuộc vào hạ tầng Internet tại vị trí phao nổi ngoài mặt ao.
• Hệ thống điều khiển và giám sát: Màn hình LCD 2004 hiển thị đầy đủ 4 thông số; ứng dụng Android đồng bộ trạng thái gần như tức thời qua Firebase Realtime Database; hệ thống relay đóng ngắt chính xác 4 máy bơm theo 3 chế độ (tự động, bán tự động qua App và nút nhấn vật lý).

2. Giải pháp và kiến nghị của tác giả

• Ứng dụng mô hình truyền thông lai (Hybrid Communication): Sử dụng LoRa cho khoảng cách từ phao đo đến bờ ao nhằm tiết kiệm điện năng và không phụ thuộc sóng di động/Wi-Fi mặt nước, sau đó dùng kết nối Wi-Fi/Internet tại trạm bờ để đẩy dữ liệu lên đám mây Firebase.
• Cấp nguồn độc lập bằng pin năng lượng mặt trời cho module thu thập dữ liệu với tổng công suất tiêu thụ tối đa chỉ 0,48W, cho phép phao di chuyển linh hoạt khắp các vị trí trong ao mà không cần kéo dây dẫn điện nguy hiểm.
• Áp dụng cơ chế điều khiển 3 cấp (tự động theo ngưỡng, điều khiển từ xa qua ứng dụng và nút nhấn vật lý cục bộ) để bảo đảm hệ thống vẫn có thể vận hành bình thường ngay cả khi mất kết nối mạng Internet.

3. Đóng góp của đề tài

So với các nghiên cứu và sản phẩm thương mại hiện hành (như E-Sensor Aqua hay thiết bị của Mimosatek vốn có chi phí đầu tư rất lớn, chỉ thích hợp cho trang trại quy mô công nghiệp), đề tài đã tự thiết kế một hệ thống mở với các đóng góp cụ thể:

• Tối ưu hóa chi phí sản xuất phần cứng, phù hợp với năng lực tài chính của các hộ nuôi tôm quy mô nhỏ và vừa (1–2 ao nuôi).
• Giải quyết được bài toán lấy mẫu liên tục theo thời gian thực thay cho phương pháp lấy mẫu thủ công 3 lần/ngày, giúp phát hiện sớm các nguy cơ biến đổi môi trường trong khung thời gian vàng (dưới 45 phút).
• Tích hợp vòng điều khiển khép kín: không dừng lại ở mức độ cảnh báo thụ động mà trực tiếp can thiệp điều chỉnh môi trường nước bằng hệ thống bơm tự động.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

1. Hạn chế của đề tài

• Phạm vi thử nghiệm: Đề tài mới chỉ được triển khai thực nghiệm trên mô hình ao nuôi mô phỏng bằng bể kính trong phòng thí nghiệm, chưa trải qua quá trình thử nghiệm dài ngày ngoài điều kiện thời tiết khắc nghiệt của vuông tôm thực tế.
• Đặc tính cảm biến: Do giới hạn kinh phí, hệ thống sử dụng các cảm biến phục vụ nghiên cứu; các đầu dò này khi ngâm liên tục trong môi trường nước lợ/mặn dễ bị bám bẩn bởi tảo, mùn bã hữu cơ hoặc bị ăn mòn hóa học, đòi hỏi phải vệ sinh và hiệu chuẩn lại định kỳ để duy trì độ chính xác.
• Quy mô mạng: Mô hình truyền thông LoRa hiện tại mới thiết lập cấu hình kết nối điểm - điểm (Point-to-Point, 1 Master - 1 Slave), chưa phát triển thành mạng hình sao hoặc mạng lưới (LoRa Mesh) cho nhiều phao đo đồng thời.

2. Hướng nghiên cứu tiếp

• Nâng cấp mạng truyền thông không dây để một trạm Master có thể quản lý đồng thời nhiều nút cảm biến (Slave) đặt tại các vùng nước khác nhau trong cùng một ao hoặc giữa nhiều ao nuôi lân cận.
• Thử nghiệm và tích hợp các loại đầu dò cảm biến chuyên dụng công nghiệp có khả năng chống ăn mòn cao và cơ chế tự làm sạch tự động để kéo dài tuổi thọ ngâm nước.
• Bổ sung tính năng cảnh báo khẩn cấp qua tin nhắn SMS hoặc cuộc gọi tự động qua mạng viễn thông khi mất kết nối Internet.
• Ứng dụng giải thuật học máy (Machine Learning) để phân tích xu hướng biến động dữ liệu theo mùa và chu kỳ sinh trưởng của tôm, từ đó đưa ra các cảnh báo dự đoán sớm về dịch bệnh.

---

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn:

• Đối tượng tham khảo: Sinh viên các ngành Hệ thống nhúng và IoT, Kỹ thuật Máy tính, Điện tử - Viễn thông, Tự động hóa, Nông nghiệp công nghệ cao và các kỹ sư phát triển thiết bị quan trắc môi trường.
• Các nội dung có giá trị ứng dụng cao:
  • Quy trình hiệu chuẩn chi tiết các cảm biến môi trường nước (pH, EC, DO) bằng tập lệnh phần mềm và dung dịch hóa chất mẫu.
  • Thiết kế sơ đồ phối ghép phần cứng giữa vi điều khiển ESP32 với module truyền thông tầm xa LoRa Ra-02 qua bus SPI và màn hình LCD 2004 qua bus I2C.
  • Phương pháp tính toán cân bằng công suất tiêu thụ điện để thiết kế hệ thống tự cấp nguồn năng lượng mặt trời cho các thiết bị IoT nổi ngoài trời.
  • Kiến trúc phân chia tác vụ phần mềm đa luồng trên ESP32 và quy trình liên kết dữ liệu thời gian thực giữa thiết bị nhúng, Firebase Realtime Database và ứng dụng Android.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống giám sát những thông số chất lượng nước nào và sử dụng các loại cảm biến cụ thể nào?
Hệ thống giám sát 4 thông số: độ pH (sử dụng cảm biến DFRobot Gravity pH, dải đo 0–14 pH, sai số ±0,1 pH), độ dẫn điện/độ mặn (cảm biến DFRobot Gravity EC K=10, dải đo 10–100 mS/cm, sai số ±5%), nồng độ oxy hòa tan (cảm biến DFRobot Gravity DO, dải đo 0–20 mg/L) và nhiệt độ môi trường nước (cảm biến DS18B20 bọc kim loại chống nước, sai số ±0,5°C).

2. Công thức chuyển đổi giữa độ dẫn điện (EC) và độ mặn được đề tài áp dụng như thế nào?
Đề tài sử dụng công thức chuyển đổi tuyến tính:
$$\text{Độ mặn (ppt hoặc g/L)} = \text{Độ dẫn điện (mS/cm)} \times 0,5$$
Trong đó độ dẫn điện đo được ở thang mS/cm sẽ được nhân với hệ số 0,5 để quy đổi ra độ mặn thực tế của nước nuôi tôm.

3. Khối thu thập dữ liệu (Slave) được cấp nguồn như thế nào và công suất tiêu thụ là bao nhiêu?
Module thu thập dữ liệu có tổng công suất tiêu thụ tính toán lớn nhất là 0,48W (với ESP32 hoạt động tiêu thụ 0,858W, LoRa Ra-02 tiêu thụ 0,396W khi truyền, cùng các cảm biến tiêu thụ dòng điện nhỏ từ 1,5 mA đến 10 mA). Trạm này được thiết kế đặt trên phao nổi và cấp nguồn độc lập từ pin lưu trữ kết hợp tấm pin năng lượng mặt trời (nguồn cấp thiết kế 5V - 1,5A).

4. Khối chấp hành của hệ thống gồm những thiết bị nào và điều khiển những loại máy bơm nào?
Khối chấp hành gồm một module 4 relay 5V nhận tín hiệu điều khiển từ ESP32 của trạm Master để đóng ngắt 4 máy bơm màng R385 12V DC (dòng 0,5–2 L/phút, cấp nguồn từ bộ nguồn tổ ong 12V - 3A). Bốn máy bơm này phục vụ các nhiệm vụ: bơm xả nước ao ra ngoài, bơm cấp nước có độ mặn cao, bơm cấp nước có độ mặn thấp và máy bơm sục khí oxy.

5. Hệ thống hỗ trợ những phương thức vận hành nào để điều khiển các thiết bị máy bơm?
Hệ thống hỗ trợ 3 phương thức điều khiển linh hoạt: (1) Chế độ Tự động dựa trên thuật toán so sánh dữ liệu cảm biến với các ngưỡng giới hạn an toàn cài đặt sẵn; (2) Chế độ Bán tự động điều khiển từ xa thông qua các nút gạt trên ứng dụng Android kết nối Firebase; (3) Chế độ Thủ công điều khiển trực tiếp thông qua 5 nút nhấn vật lý tích hợp ngay trên vỏ hộp Master.

---

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Hệ thống quan trắc chất lượng nước phục vụ cho môi trường nuôi tôm" đã hoàn thành việc thiết kế, chế tạo và thử nghiệm thành công mô hình tích hợp IoT đáp ứng yêu cầu giám sát liên tục 4 chỉ số lý hóa cốt lõi (pH, DO, EC, nhiệt độ) theo thời gian thực. Giải pháp kiến trúc mạng lai kết hợp truyền thông không dây tầm xa LoRa giữa phao đo nổi năng lượng mặt trời và trạm điều khiển trung tâm trên bờ, liên kết đồng bộ với đám mây Firebase và ứng dụng Android, mang lại khả năng vận hành linh hoạt và tiết kiệm năng lượng. Hệ thống không chỉ cung cấp giao diện trực quan cho người sử dụng mà còn chủ động khép kín quy trình xử lý nước thông qua 3 chế độ điều khiển máy bơm, mở ra hướng ứng dụng thiết thực, chi phí hợp lý cho các hộ nuôi tôm tại khu vực Đồng bằng sông Cửu Long.

Trích đoạn nội dung tài liệu

đặt vấn đề.  Chương 2: Cơ sở lí thuyết. Ở chương này, trình bày về các linh kiện được sử dụng trong đề tài.  Chương 3: Thiết kế hệ thống.

Ở chương này, trình bày yêu cầu thiết kế, sơ đồ khối, sơ đồ nguyên lý, nguyên lý hoạt động, lưu đồ giải thuật và mạch in của đề tài.  Chương 4: Kết quả và đánh giá. Ở chương này, trình bày kết quả thi công phần cứng và phần mềm cho các khối của hệ thống.  Chương 5: Kết luận – Đánh giá và hướng phát triển.

Ở chương này trình bày kết quả đạt được sau khi thiết kế và thi công. Tổng kết lại, trình bày những ưu điểm, khuyết điểm trong quá trình nghiên cứu và hướng phát triển của đề tài. 6 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 KỸ THUẬT NUÔI TÔM THẺ CHÂN TRẮNG 2.1 Đặc điểm sinh học của tôm thẻ chân trắng Tôm thẻ chân trắng xuất phát từ vùng biển xích đạo của Đông Thái Bình Dương (khu vực Tây Mỹ Latinh), và phân bố rộng rãi ở Tây Thái Bình Dương, Châu Mỹ,. Đến nay, tôm thẻ chân trắng đã có mặt ở hầu hết các vùng biển Đông Nam Á, và ở Việt Nam, số lượng nuôi tôm thẻ chân trắng chủ yếu ở miền Nam.

Tôm thẻ chân trắng có màu trắng sữa, không có sọc trên thân, chân có màu trắng ngà, chân bơi màu vàng, viền đuôi màu xanh đỏ nhạt. Râu có màu đỏ gạch và dài gấp rưỡi chiều dài thân. Là loài tôm nhiệt đới nên tôm thẻ chân trắng có khả năng thích nghi cao và giới hạn rộng về nhiệt độ. Tôm có thể sống trong môi trường kiềm 150, pH 6-8 và nhiệt độ từ 24-350 C.[5] Tôm thẻ chân trắng không có nhu cầu nhiều chất đạm như tôm sú, việc đồ ăn có thêm mực tươi sẽ hoàn hảo hơn cho một ao nuôi tôm thẻ chân trắng.

Trong môi trường tự nhiên, tôm thẻ chân trắng trưởng thành, giao phối và sinh sản ở biển với độ sâu khoảng 70 mét, nhiệt độ từ 16 – 28 độ C, và độ mặn cao. Trứng nở ra ấu trùng và vẫn loanh quanh ở độ sâu này, cho đến giai đoạn Potlarvae chúng bơi vào gần bờ và sinh sống ở đáy tại những khu vực cửa sông nông (nơi có nhiều thức ăn, độ mặn thấp hơn và nhiệt độ cao), sau vài tháng, tôm thẻ chân trắng trưởng thành rồi bơi ra biển và tiếp tục vòng đời sinh sống, giao phối và sinh sản bình thường.2 Thông số pH Trong tất cả các thông số thì pH là thông số dễ bị biến động theo môi trường nhất. Khi pH biến động sẽ ảnh hưởng tới các quá trình sinh lý, sinh hóa trong cơ thể tôm, ảnh hưởng đến các yếu tố khác trong ao như tảo, khí độc. Nồng độ pH dao động mạnh, dù thấp hay cao, đều có thể gây tổn hại đến các bộ phận và mang của tôm, gây khó khăn cho quá trình lột xác và khiến tôm bị mềm vỏ.

Chỉ cần sau một cơn mưa lớn 7 cũng có thể làm biến động giá trị pH của ao làm tôm mất sức đề kháng. Để tôm không bị sốc pH thì cần ổn định ở mức pH từ 7.5 tuy nhiên sự chênh lệch pH giữa buổi sáng và chiều không quá 0.1: Thông số pH[6] Khi giá trị pH giảm xuống thấp có thể sử dụng vôi bột liều lượng 10-20kg/1000m3 nước dựa vào giá trị đo được vào thời điểm đó. Khi trời mưa phèn trên thành ao có thể trôi xuống ao làm giảm pH có thể xử lý bằng cách rải trước một lương CaO trên bờ ao để trung hòa giá trị pH của nước mưa. Khi pH tăng nhất là vào những mùa nắng nóng nên xử lý bằng cách thay nước cho ao nhưng cần chú ý thay đổi từ từ tránh để tôm bị sốc nhiệt độ và sốc môi trường.3 Thông số nồng độ Oxy hòa tan (DO) [5] Lượng oxy thích hợp cho tôm sinh trưởng và phát triển là trên 5mg/l.

Ở nồng độ oxy nhỏ hơn 4gm/l, tôm vẫn bắt mồi bình thường nhưng tiêu hóa thức ăn không hiệu quả. Do tỷ lệ chuyển hóa thức ăn giảm khi nồng độ oxy thấp nên tôm dễ nhiễm bệnh, tăng trưởng chậm, dẫn đến giảm lợi nhuận. Nếu nồng độ quá thấp (2mg/l – 3mg/l), tôm sẽ dừng bắt mồi và yếu đi nhanh chóng.1: Thông số Oxy của tôm Oxy hòa tan (mg/l) Phản ứng của tôm <1,0 Tôm ngạt rồi chết <2,0 Tôm không lớn <3,0 Tôm rất chậm lớn <4,0 Tôm chậm lớn 4,0-5,0 Tôm tăng trưởng bình thường 5,0-7,0 Tôm khỏe mạnh và tăng trường nhanh Phương pháp cung cấp oxy và điều chỉnh oxy hòa tan trong ao: Tăng cường độ tảo cho ao nuôi ở mức tương đối vì tảo là nguồn cung cấp oxy chủ yếu cho ao. Thả mật độ vừa phải 50-80 con/m2, mực nước vừa phải 1,2m nếu bể cao hơn thì tạo Oxy đáy.

Dùng quạt cánh hoặc quạt muỗng để tạo Oxy cho ao. Tăng cường chạy quạt ban đêm và chạy quạt trước khi ăn với tốc độ quạt 100-120 vòng/phút.4 Thông số độ mặn (EC) Độ mặn là thông số ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của tôm, quá trình lột xác chịu ảnh hưởng sâu sắc bởi yếu tố độ mặn. Độ mặn không hợp lý có thể làm tôm chậm lớn, mềm vỏ và tỷ lệ tôm chết tăng lên. Độ mặn thích hợp để nuôi tôm chân trắng là từ 10‰ - 25‰.

Nếu độ mặn quá cao (>30‰) tôm sẽ chậm lớn vì quá trình lột xác của tôm sẽ gặp khó khăn khi có hàm lượng các khoáng cao. Nếu độ mặn thấp tôm cũng dễ phát bệnh do trong nước thiếu các khoáng (Na, Cl, Ca, Fe, .) là những khoáng chất cần thiết cho sự tạo vỏ của tôm.2: Thông số độ mặn[6] Khi độ mặn trong ao hạ xuống thấp có thể dùng các phương pháp sau để tăng độ mặn: Xiphong đáy thường xuyên nhất là những mùa thời tiết nắng gắt, nước sẽ bốc hơi 9 làm tăng độ mặn của ao. Dọn lớp mùn bã cho đáy ao giúp làm giảm mùi hôi và khí độc do tảo. Thay nước thường xuyên 3 lần/ngày.5 Thông số nhiệt độ (T) Tôm chân trắng thuộc loài máu lạnh, nhiệt độ cơ thể thay đổi theo nhiệt độ môi trường.

Do đó đây chính là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự tăng trưởng và phát triển của tôm. Nhiệt độ có ảnh hưởng tới các quá trình hô hấp, tiêu thụ thức ăn, đồng hóa thức ăn, miễn nhiễm bệnh tật, sự tăng trưởng. Đây cũng là yếu tố có sự thay đổi nhanh và có mức chênh lệch đáng kể theo mùa, vị trí địa lý, ngày và đêm. Thường nhiệt độ trong ngày cao nhất trong khoảng từ 14-16h và thấp nhất trong khoảng từ 2-5h.

Sự thay đổi nhiệt độ cao nhất trong một phút mà tôm có thể chịu được là 0,20C. Sự thay đổi nhiệt độ đột ngột từ 3-40C/phút sẽ gây sốc, thậm chí chết tôm.2: Thông số nhiệt độ Nhiệt độ Trạng thái tôm < 15 Chết 15 - 22 Chậm phát triển 23 - 30 Phát triển tốt 30 - 33 Chậm phát triển >33 Chết Tại các ao hồ nhiệt đới, nhiệt độ thích hợp cho tôm là từ 230C – 300C. Trong các thí nghiệm xem xét mức chịu đựng của tôm ở Hawaii, tôm chân trắng sẽ chết nếu nhiệt độ môi trường nước thấp hơn 150C hoặc cao hơn 340C trong thời gian lớn hơn 24h. Ở khoảng nhiệt độ từ 150C-220C hoặc 300C-330C tôm sẽ bị ngạt.

Khoảng nhiệt độ phù hợp để tôm chân trắng sống và phát triển bình thường là 230C – 300C. Thí nghiệm cũng cho thấy khi tôm còn nhỏ (1g) sẽ lớn nhanh hơn ở nhiệt độ 300C, khi tôm ở mức 12g-18g thì nhiệt độ tăng trưởng nhanh nhất là 270C, khi tôm lớn hơn thì nhiệt độ trên 270C sẽ gây bất lợi cho sự tăng trưởng.2 THIẾT BỊ PHẦN CỨNG 2.1 ESP32 Devkit v1 ESP32 Devkit v1 là một bo mạch phát triển được xây dựng dựa trên module vi điều khiển ESP32-WROOM-32 của Espressif Systems. Với vi xử lý hai nhân Tensilica Xtensa LX6 hoạt động ở tốc độ xung nhịp lên đến 240MHz, ESP32-WROOM-32 được tích hợp sẵn Wi-Fi chuẩn 802.11 b/g/n và Bluetooth Low Energy (BLE), cho phép truyền dữ liệu và kết nối mạng không dây một cách linh hoạt.[9] Bo mạch này cung cấp các giao diện ngoại vi đa dạng như GPIO, UART, SPI, I2C, ADC, DAC và nhiều giao tiếp khác, mở ra khả năng kết nối với nhiều thiết bị và cảm biến khác nhau trong các ứng dụng IoT và nhúng. Đồng thời, ESP32-WROOM-32 hỗ trợ các môi trường lập trình phổ biến như Arduino IDE, Espressif IoT Development Framework (ESP-IDF), và PlatformIO, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển ứng dụng.[10] Một trong những điểm đặc biệt của ESP32-WROOM-32 là khả năng cấp nguồn từ cổng microUSB hoặc nguồn ngoại vi qua chân nối DC, giúp nó trở thành lựa chọn ưu việt cho các dự án IoT và các ứng dụng yêu cầu kết nối không dây và đòi hỏi hiệu suất tính toán cao trong một thiết bị nhỏ gọn.

Điều này làm cho nó trở thành một lựa chọn lý tưởng trong việc phát triển các sản phẩm và dự án IoT hiện đại.3: Sơ đồ chân ESP32 [10] ESP32 DevKit V4 có các chân nối (pin headers) để giao tiếp với các module và board mở rộng khác. Dưới đây là mô tả sơ bộ về các chân chính trên ESP32 DevKit V1: * Chân GPIO: ESP32 devboard có 25 chân GPIO (General Purpose Input/Output) có thể được gán các chức năng khác nhau thông qua việc lập trình các thanh ghi tương ứng. Có một số loại GPIO khác nhau: chỉ kỹ thuật số, có khả năng cho phép analog, có khả năng cảm ứng điện dung, vv. Các GPIO có khả năng cho phép analog và cảm ứng điện dung có thể được cấu hình như GPIO kỹ thuật số.

Hầu hết các GPIO kỹ thuật số này có thể được cấu hình với pull-up hoặc pull-down nội bộ, hoặc được đặt ở trạng thái trở kháng cao.[9] * Input Only GPIOs: Các chân GPIO34, GPIO35, GPIO36 (VP) và GPIO39 (VN) không thể được cấu hình làm chân output. Chúng có thể được sử dụng làm đầu vào kỹ thuật số hoặc analog, hoặc cho các mục đích khác. Chúng cũng thiếu các điện trở pull-up và pull-down nội bộ, khác với các chân GPIO khác. 12 * Chân ngắt trên ESP32 Tất cả các chân GPIO đều có thể cấu hình ngắt.

* Chân ADC: ESP32 tích hợp hai bộ ADC SAR 12-bit và hỗ trợ đo trên 15 kênh (các chân cho phép analog). ADC của ESP32 là ADC 12-bit, có nghĩa là nó có thể phát hiện 4096 (2^12) mức analog rời rạc. Nói cách khác, nó sẽ chuyển đổi các điện áp đầu vào từ 0 đến 3.3V (điện áp hoạt động) thành các giá trị nguyên từ 0 đến 4095. Điều này dẫn đến độ phân giải là 3.3 volt / 4096 đơn vị, tương đương 0.8 mV) mỗi đơn vị.