循环水养殖系统(RAS)设计与控制一体化优化：提升虹鳟鱼养殖效益的动态策略研究

本研究针对循环水养殖系统(RAS)经济效益低、设计控制脱节等问题，提出集成设备选型、批次时长与动态控制策略的优化框架。通过建立虹鳟鱼养殖动态模型，实现年利润提升165%（从-2317加元增至993加元），证实缩短批次周期（78.7天）与扩大鱼缸容积（7.16 m3 ）的协同效应，为RAS商业化提供关键技术支撑。

　　

水产养殖业正面临自然资源约束与市场需求增长的双重挑战。传统开放式养殖模式依赖大量淡水资源且易造成环境污染，而循环水养殖系统（Recirculating Aquaculture System, RAS）通过90-99%的水循环利用率，成为可持续发展的解决方案。然而现有RAS企业存在50%的改造失败率，主要源于设计与控制策略的割裂——设备选型过于乐观，而动态操作中水质波动、鱼类生长与死亡率的关系未被充分考虑。更严峻的是，多项研究表明RAS在年产量低于100吨时难以盈利，虹鳟鱼等品种的养殖成本甚至长期高于市场价格。这些痛点严重制约着RAS技术的推广应用。

为解决这一行业难题，研究人员开展了一项创新性研究，通过建立集成设备尺寸、批次时间和动态控制策略的优化框架，首次实现RAS设计与控制的一体化决策。该研究以虹鳟鱼为模型生物，构建包含鱼缸、机械过滤器和移动床生物反应器（Moving-Bed Biofilm Reactor, MBBR）的动力学模型，将鱼体生长方程与14种水质参数（如溶解氧S_O2
^FT
、总氨氮S_TAN
^FT
）相耦合，采用动态优化算法同步求解最优设备容积（V_FT
, V_MBBR
）、批次时长（T_f
）及四大控制变量（饲料投喂率m?_feed
、淡水流量Q_fr
、回水流量Q_rec
、氧气补充率m?_O2
^j
）。研究结果发表于《Aquacultural Engineering》，为RAS的工业化应用提供了重要理论依据。

关键技术方法包括：1）建立包含生物能量学方程（如式1）和死亡率方程（式2）的虹鳟鱼生长模型；2）采用零维生物膜模型描述MBBR中氮转化过程；3）通过时间归一化（t?=t/T_f
）处理变时长优化问题；4）使用Pyomo平台构建含14079约束的非线性规划问题，采用CONOPT求解器进行数值优化。实验数据来源于Fernandes等报道的5.5 m³
中试系统，验证了模型可靠性。

【2.1 中试规模RAS描述与数学模型】
研究团队开发了首个考虑水质参数动态影响的RAS机理模型。该模型创新性地将鱼体增重率（dW/dt）表达为饲料转化率（b）、摄食量（R）与温度（T）的函数（式1），并通过胃滞留时间τ（式8）关联代谢废物生成量W_i
。特别地，死亡率引入瞬时系数M_ins
（式2），反映鱼体规格对存活率的影响。水质模块包含两个并联MBBR反应器，采用ASM1（活性污泥模型1）框架描述有机物、氮素的14种组分迁移转化（式4），其中氧气平衡（式10）通过鱼鳃呼吸速率r_O2
^j
与人工增氧量m?_O2
^j
动态调节。

【2.2 优化方法】
将设计变量（θ_d
=[V_FT
,V_MBBR
,T_f
]）与控制变量（u=[m?_feed
,Q_fr
,Q_rec
,m?_O2
^j
]）统一优化，目标函数（式18）最大化年利润?_obj
。约束条件涵盖：1）养殖密度?≤25 kg/m³
；2）出水TAN<13 mg/L；3）MBBR水力停留时间τ≥10/3分钟。通过100个有限元离散化，将微分方程转化为代数约束求解。

【3.1 场景1：集成设计与控制优化】
与基准案例相比，IDC方案实现三大突破：1）鱼缸容积扩大30%至7.16 m^3</sup