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Publicação
Sistema de aquisição de dados para aplicações de aquacultura
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Resumo(s)
Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de um sistema completo de aquisição de dados para aplicações de aquacultura de ostras no estuário do Sado. O sistema desenvolvido tem como objetivo adquirir dados de monitorização críticos, tais como pH, temperatura, potencial de oxidação-redução (ORP), oxigénio dissolvido, turbidez e salinidade, provenientes de sensores com múltiplas interfaces de comunicação (4-20 mA, 0-10 V e RS485), específicos para esta cultura aquícola e essenciais para a sua sustentabilidade ambiental e económica. Os sinais analógicos dos sensores são acondicionados através de circuitos especializados, convertidos para formato digital e posteriormente disponibilizados online recorrendo a tecnologias de Internet das Coisas (IoT). Esta integração permite a monitorização em tempo-real da qualidade da água, assegurando intervenções atempadas para manter todos os parâmetros dentro dos níveis ideais para o desenvolvimento saudável das ostras. A arquitetura do sistema é baseada em dois microcontroladores integrados: um microcontrolador de 8 bits da família PIC18 da Microchip, responsável pela aquisição, processamento e condicionamento dos sinais analógicos dos 11 sensores, e um microcontrolador de 32 bits da família ESP32 da Espressif. Este último, em conjunto com o módulo LoRa SX1276, permite a transmissão de dados através de múltiplos protocolos de comunicação sem fios (LoRaWAN, Wi-Fi e Bluetooth), garantindo flexibilidade operacional e alcance superior a 10 km em ambientes abertos. O sistema de aquisição foi validado experimentalmente, apresentando erros de medição inferiores a 0,6% após calibração, demonstrando exatidão adequada para aplicações comerciais em aquacultura. As funcionalidades de IoT, incluindo transmissão em tempo real e análise preditiva, serão abordadas e implementadas em trabalhos futuros. Deste trabalho resultaram duas publicações científicas em conferências internacionais.
This dissertation presents the development of a complete data acquisition system for oyster aquaculture applications in the Sado estuary. The developed system aims to acquire critical monitoring data, such as pH, temperature, oxidation-reduction potential (ORP), dissolved oxygen, turbidity, and salinity, from sensors with multiple communication interfaces (4-20 mA, 0-10 V, and RS485), specific to this aquaculture and essential for its environmental and economic sustainability. Analog signals from the sensors are conditioned through specialized circuits, converted to digital format, and subsequently made available online using Internet of Things (IoT) technologies. This integration allows for real-time monitoring of water quality, ensuring timely interventions to maintain all parameters within ideal levels for the healthy development of oysters. The system architecture is based on two integrated microcontrollers: an 8-bit microcontroller from the Microchip PIC18 family, responsible for acquiring, processing, and conditioning the analog signals from the 11 sensors, and a 32-bit microcontroller from Espressif, of ESP32 family.The latter, together with the SX1276 LoRa module, allows data transmission through multiple wireless communication protocols (LoRaWAN, Wi-Fi, and Bluetooth), ensuring operational flexibility and a range exceeding 10 km in open environments. The acquisition system was experimentally validated, showing measurement errors of less than 0.6% after the calibration, demonstrating adequate accuracy for commercial applications in aquaculture. IoT functionalities, including real-time transmission and predictive analysis, will be addressed and breakthroughs in future work. This work resulted in two scientific publications in international conferences.
This dissertation presents the development of a complete data acquisition system for oyster aquaculture applications in the Sado estuary. The developed system aims to acquire critical monitoring data, such as pH, temperature, oxidation-reduction potential (ORP), dissolved oxygen, turbidity, and salinity, from sensors with multiple communication interfaces (4-20 mA, 0-10 V, and RS485), specific to this aquaculture and essential for its environmental and economic sustainability. Analog signals from the sensors are conditioned through specialized circuits, converted to digital format, and subsequently made available online using Internet of Things (IoT) technologies. This integration allows for real-time monitoring of water quality, ensuring timely interventions to maintain all parameters within ideal levels for the healthy development of oysters. The system architecture is based on two integrated microcontrollers: an 8-bit microcontroller from the Microchip PIC18 family, responsible for acquiring, processing, and conditioning the analog signals from the 11 sensors, and a 32-bit microcontroller from Espressif, of ESP32 family.The latter, together with the SX1276 LoRa module, allows data transmission through multiple wireless communication protocols (LoRaWAN, Wi-Fi, and Bluetooth), ensuring operational flexibility and a range exceeding 10 km in open environments. The acquisition system was experimentally validated, showing measurement errors of less than 0.6% after the calibration, demonstrating adequate accuracy for commercial applications in aquaculture. IoT functionalities, including real-time transmission and predictive analysis, will be addressed and breakthroughs in future work. This work resulted in two scientific publications in international conferences.
Descrição
Palavras-chave
Aquacultura Sensores Aquisição de Dados IoT Monitorização da Qualidade da Água LoRaWAN Calibração Automática Aquaculture Sensors Data Acquisition Water Quality Monitoring Automatic Calibration