Прецизійне форелівництво: оптимізація кисню для ліпшого добробуту тварин та виробництва

Завдяки реалізації проєкту GAIN, фінансованому фондом ЄС EU Horizon 2020, італійський виробник пструга точно налаштовує постачання кисню на основі прогнозованого попиту

Ця стаття продовжує серію наших публікацій щодо прецизійної аквакультури, частиною нашої більшої серії з статей про інтенсифікацію сталої аквакультури у Європі, з наголосом на прецизійній аквакультурі, сталих кормах та циркулярній економіці. Ця робота у рамках проєкту GAIN фінансована з фонду ЄС Horizon 2020. Кожна з частин цієї серії дає поверховий (вступний) огляд до трьох основних тем, потім пояснює, як результати проєкту GAIN сприяють цьому, включаючи застосовність до промисловості та управління.

Як і багато інших видів, райдужний пструг, який культивується у проточних басейнах, залежить від додавання кисню для оптимального добробуту та виробництва продукції. Багато ферм просто постійно поповнюють резервуари киснем, але це може призвести до надмірного використання ресурсів і збільшення витрат. Щоб впровадити прецизійну  аквакультуру та оптимальних та “на замовлення” добавок кисню, дослідники аквакультури співпрацювали з неймовірним сектором: космічною інженерією, технікою.

Дослідники з Університету Ca’Foscari співпрацюють з Troticoltura Leonardi, сімейною фермою райдужного пструга на півночі Італії, щоб впровадити точну аквакультуру, щоб покращити підтримку прийняття рішень керівниками ферм, використовуючи переваги недорогих датчиків, математичних моделей біологічних процесів і методи обробки даних для оптимізації використання кисню в резервуарах.

Troticoltura Leonardi, сімейна ферма з вирощування райдужного пструга на півночі Італії

Це дослідження проводили Roberto Pastres, який має досвід моделювання діяльності в аквакультурі та океанографії, та Edouard Royer, космічний інженер, який застосовує методи обробки даних у секторі аквакультури. Ця команда застосувала метод засвоєння даних фільтра Калмана (Kalman Filter), який вперше був використаний у космічній програмі Apollo, щоб оптимізувати подачу кисню та принести переваги точної аквакультури на фермі Troticoltura Leonardi.

Їхня модель розчиненого кисню та метод засвоєння даних, на який надихнули космічні дослідження, використовували екологічні параметри (розчинений кисень і температура) та неінвазивні методи моніторингу риби (середня вага риби). Вони продемонстрували, що ці методи надійно прогнозували потребу риби в кисні, обчислюючи погодинну потребу в кисні для кожного проточного басейну.

Це дозволило технікам господарства точно (тонко) налаштувати подачу кисню на основі прогнозованого попиту замість забезпечення постійного постачання, що призвело до розумного та ефективного використання кисню. Оптимізація кисню призвела до покращення добробуту риб за рахунок забезпечення оптимальних умов у проточному басейні, збільшення економічної прибутку за рахунок кращого використання кисню та енергетичних ресурсів; та екологічної сталості за рахунок покращення якості води в стічних водах.

Вигляд форелевого проточного басейну, що використовується  Troticoltura Leonardi у північній Італії

Їхній колега Silvio Cristiano провів Оцінювання життєвого циклу (LCA), використовуючи дані, зібрані за допомогою точної аквакультури на форелевому господарстві. LCA – це екологічна оцінка господарства, де враховуються всі ресурси та вплив протягом усього життєвого циклу продукту на довкілля. LCA популярні серед дослідників сталого розвитку, оскільки вони вимірюють такі параметри, як викиди вуглецю, використання енергії та евтрофікація. Cristiano порівняв LCA до і після впровадження методів оптимізації кисню та підтвердив зменшення впливу на довкілля за допомогою нової системи, надавши підказки щодо подальших удосконалень.

Ці методи були успішно випробувані, і зараз дослідники тісно співпрацюють з інженерами, щоб масштабувати рішення. Важливо, що їхні моделі та методи легко адаптуються та переносяться для використання з іншими видами риб, які залежать від постачання додаткового кисню.

Цей проєкт отримав фінансування з дослідницької та інноваційної програми Європейського Союзу Horizon 2020 за ґрантовою угодою № 773330.