一种海洋牧场水质远程监测方法及系统

所属的技术人员可以清楚地了解到，为方便的描述和简洁，上述描述的系统的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。进一步的，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例所述的海洋牧场水质远程监测方法。进一步的，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行程序，所述计算机可执行程序用于使计算机执行如上述实施例所述的海洋牧场水质远程监测方法。在本发明实施例的描述中需要说明的是，术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。当诸如层、区域或衬底的要素被称为在另一要素“上”或“上方”时，它可以直接在该另一要素上，或者也可以存在中间要素。相反，当一个要素被称为“直接在”另一要素“上”或者“上方”时，不存在中间要素。还应当理解，当一个要素被称为在另一要素“下”或“下方”时，它可以直接在该另一要素下或下方，或者也可以存在中间要素。相反，当一个要素被称为“直接在”另一要素“下”或者“下方”时，不存在中间要素。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例还可提供包括计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、装置和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

背景技术：

1、“海洋牧场”是一种人工渔场，具体是指在一定海域内，采用规模化渔业设施和系统化的管理体制，利用自然的海洋生态环境，将人工放流的经济海洋生物聚集起来，像在陆地放牧牛羊一样，对鱼、虾、贝、藻等海洋资源进行有计划和有目的的海上放养。

2、为了确保放养的生物能够在海洋正常生存、栖息和繁殖，需要对海洋牧场的环境及水质进行环保监管。目前常用的监测方法是：按预设监测周期循环在海洋牧场中抽取待测水样并确定待测水样内各项物质的含量，通过各项物质的含量判断水质是否异常。

3、但目前常用的方法有如下技术问题：在抽取待测水样过程中，一般只对海水表层进行检测，无法了解到深处水域内的水质情况，而且各项物质可能在海洋牧场发生不同反应而生成新的物质，仅通过待测水样内各项物质的含量进行水质监控，监控的精度较低，偏差较大，难以满足现有的监控需求。

技术实现思路

1、本发明提出一种海洋牧场水质远程监测方法及系统，所述方法可以解决上述一个或多个技术问题。

2、本发明实施例的第一方面提供了一种海洋牧场水质远程监测方法，所述方法包括：

3、在待评估海洋牧场中提取若干个待测水样，每个所述待测水样是在不同深度抽取的水样；

4、利用水质检测仪分别对每个所述待测水样进行物质分析，得到每个所述待测水样对应的待测物质信息；

5、在获取待评估海洋牧场的环境信息后，调用预设的神经网络利用每个所述待测物质信息和所述环境信息进行预测处理，得到预测信息，所述预测处理是基于所述待测物质信息进行化学反应预测的处理；

6、从所述预测信息提取每种物质的含量得到预测容量值，并根据所述预测容量值的大小确定待评估海洋牧场的水质。

7、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述在待评估海洋牧场中提取若干个待测水样，包括：

8、分别确定待评估海洋牧场的海水深度值和养殖生物的活动深度值，其中，所述活动深度值是待评估海洋牧场所养殖的生物的平均活动水深；

9、计算所述海水深度值和所述活动深度值的比值得到深度比值，并以所述深度比值为间隔区间从水平面垂直向下依次划分若干个抽样检测点，其中，相邻两个所述抽样检测点的间隔距离为深度比值；

10、从水平面向下依次在每个所述抽样检测点抽取水质样本，得到若干个待测水样。

11、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述调用预设的神经网络利用每个所述待测物质信息和所述环境信息进行预测处理，得到预测信息，包括：

12、根据物质的化学属性对所述待测物质信息内的各个物质进行分类，得到多个反应物质；

13、根据所述多个反应物质确定化学反应的反应位点后，并计算所述反应物质对应的摩根指纹；

14、调用预设的神经网络对所述摩根指纹进行降维得到第一特征向量后，拼接所述反应物质对应的第一特征向量得到所述反应位点对应的第二特征向量；

15、将所述第一特征向量和所述第二特征向量进行拼接得到第三特征向量后，将所述环境信息输入至预设的神经网络，得到表征反应环境的第四特征向量；

16、将所述第三特征向量和所述第四特征向量输入回归模型，得到预测信息，所述预测信息，包括：预测产物和预测含量。

17、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述调用预设的神经网络利用每个所述待测物质信息和所述环境信息进行预测处理，得到预测信息，包括：

18、从所述待测物质信息获取物质的产物结构，并将所述产物结构转换为对应的第一smiles序列；

19、将所述第一smiles序列输入至预设的神经网络得到副产物，并将所述副产物转换为对应的第二smiles序列，所述副产物是预测所述第一smiles序列对应物质在进行分解反应后产生的产物；

20、连接所述第一smiles序列和所述第二smiles序列得到产物smiles总序列；

21、将所述产物smiles总序列和所述第一smiles序列输入至预设的神经网络，得到预测信息。

22、在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述预测容量值的大小确定待评估海洋牧场的水质，包括：

23、确定每个所述预测容量值对应物质的标签编号，并按照所述标签编号查找含量范围值；

24、根据多个所述预测容量值与多个所述含量范围值的比较结果确定待评估海洋牧场的水质。

25、在第一方面的一种可能的实现方式中，在所述根据多个所述预测容量值与多个所述含量范围值的比较结果确定待评估海洋牧场的水质的步骤后，所述方法还包括：

26、若确定待评估海洋牧场的水质为污染时，统计若干个第一污染物质，其中，所述第一污染物质是所述预测容量值不在对应的所述含量范围值的物质；

27、采用若干个所述第一污染物质生成污染信息列表，并展示所述污染信息列表。

28、在第一方面的一种可能的实现方式中，在所述根据多个所述预测容量值与多个所述含量范围值的比较结果确定待评估海洋牧场的水质的步骤后，所述方法还包括：

29、若确定待评估海洋牧场的水质为污染时，统计若干个第二污染物质并确定每个所述第二污染物质的污染含量，其中，所述第二污染物质是所述预测容量值不在对应的所述含量范围值的物质；

30、根据每个所述第二污染物质查找对应的消除物质，并利用所述污染含量确定所述消除物质的用量值；

31、利用若干个所述消除物质和若干个所述用量值生成修复方案。

32、本发明实施例的第二方面提供了一种海洋牧场水质远程监测系统，所述系统包括：

33、水样提取模块，用于在待评估海洋牧场中提取若干个待测水样，每个所述待测水样是在不同深度抽取的水样；

34、分析物质模块，用于利用水质检测仪分别对每个所述待测水样进行物质分析，得到每个所述待测水样对应的待测物质信息；

35、反应预测模块，用于在获取待评估海洋牧场的环境信息后，调用预设的神经网络利用每个所述待测物质信息和所述环境信息进行预测处理，得到预测信息，所述预测处理是基于所述待测物质信息进行化学反应预测的处理；

36、水质监测模块，用于从所述预测信息提取每种物质的含量得到预测容量值，并根据所述预测容量值的大小确定待评估海洋牧场的水质。

37、在第二方面的一种可能的实现方式中，所述在待评估海洋牧场中提取若干个待测水样，包括：

38、分别确定待评估海洋牧场的海水深度值和养殖生物的活动深度值，其中，所述活动深度值是待评估海洋牧场所养殖的生物的平均活动水深；

39、计算所述海水深度值和所述活动深度值的比值得到深度比值，并以所述深度比值为间隔区间从水平面垂直向下依次划分若干个抽样检测点，其中，相邻两个所述抽样检测点的间隔距离为深度比值；

40、从水平面向下依次在每个所述抽样检测点抽取水质样本，得到若干个待测水样。

41、在第二方面的一种可能的实现方式中，所述调用预设的神经网络利用每个所述待测物质信息和所述环境信息进行预测处理，得到预测信息，包括：

42、根据物质的化学属性对所述待测物质信息内的各个物质进行分类，得到多个反应物质；

43、根据所述多个反应物质确定化学反应的反应位点后，并计算所述反应物质对应的摩根指纹；

44、调用预设的神经网络对所述摩根指纹进行降维得到第一特征向量后，拼接所述反应物质对应的第一特征向量得到所述反应位点对应的第二特征向量；

45、将所述第一特征向量和所述第二特征向量进行拼接得到第三特征向量后，将所述环境信息输入至预设的神经网络，得到表征反应环境的第四特征向量；

46、将所述第三特征向量和所述第四特征向量输入回归模型，得到预测信息，所述预测信息，包括：预测产物和预测含量。

47、在第二方面的一种可能的实现方式中，所述调用预设的神经网络利用每个所述待测物质信息和所述环境信息进行预测处理，得到预测信息，包括：

48、从所述待测物质信息获取物质的产物结构，并将所述产物结构转换为对应的第一smiles序列；

49、将所述第一smiles序列输入至预设的神经网络得到副产物，并将所述副产物转换为对应的第二smiles序列，所述副产物是预测所述第一smiles序列对应物质在进行分解反应后产生的产物；

50、连接所述第一smiles序列和所述第二smiles序列得到产物smiles总序列；

51、将所述产物smiles总序列和所述第一smiles序列输入至预设的神经网络，得到预测信息。

52、在第二方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述预测容量值的大小确定待评估海洋牧场的水质，包括：

53、确定每个所述预测容量值对应物质的标签编号，并按照所述标签编号查找含量范围值；

54、根据多个所述预测容量值与多个所述含量范围值的比较结果确定待评估海洋牧场的水质。

55、在第二方面的一种可能的实现方式中，所述装置还包括：

56、确定污染含量模块，用于若确定待评估海洋牧场的水质为污染时，统计若干个第一污染物质，其中，所述第一污染物质是所述预测容量值不在对应的所述含量范围值的物质；

57、生成列表模块，用于采用若干个所述第一污染物质生成污染信息列表，并展示所述污染信息列表。

58、在第二方面的一种可能的实现方式中，所述装置还包括：

59、统计污染物质模块，用于若确定待评估海洋牧场的水质为污染时，统计若干个第二污染物质并确定每个所述第二污染物质的污染含量，其中，所述第二污染物质是所述预测容量值不在对应的所述含量范围值的物质；

60、确定消除物质模块，用于根据每个所述第二污染物质查找对应的消除物质，并利用所述污染含量确定所述消除物质的用量值；

61、生成方案模块，用于利用若干个所述消除物质和若干个所述用量值生成修复方案。

62、相比于现有技术，本发明实施例提供的一种海洋牧场水质远程监测方法及系统，其有益效果在于：本发明可以在待评估海洋牧场中获取环境信息以及若干个待测水样，并获取每个待测水样对应的待测物质信息；再调用神经网络根据待测物质信息和环境信息进行预测处理得到预测信息；根据预测信息包含的每种物质的预测容量值的大小确定待评估海洋牧场的水质。本发明结合海洋牧场不同深度的物质以及其物质含量进行综合监控，不但可以大大拓宽监控的范围，而且可以降低监控偏差，有效提升监控的精度。