基于LoRaWAN传感器与LSTM自编码器的微藻培养智能监测与异常检测系统开发

本研究针对水产养殖饲料短缺问题，创新性地将LoRaWAN传感网络与LSTM自编码器模型相结合，实现了300L户外微藻培养的实时监测与异常检测。研究人员通过太阳能供电的物联网系统持续采集氧化还原电位(ORP)等关键参数，构建深度学习模型准确识别污染异常（精确度1.000，AUC-ROC 1.000），为可持续微藻生产提供了智能化解决方案，对保障粮食安全具有重要意义。

　　

随着全球渔业饲料短缺危机加剧，日本福岛核废水排放事件引发的食品安全担忧，以及联合国可持续发展目标(SDG 2)的迫切需求，微藻作为富含ω-3脂肪酸的替代饲料原料备受关注。然而传统人工监测方式效率低下，难以捕捉培养系统的实时异常，导致大规模生产时资源浪费严重。马来西亚敦胡先翁大学(Universiti Tun Hussein Onn Malaysia)的研究团队在《Aquaculture International》发表的研究，通过融合物联网与深度学习技术，为这一困境提供了创新解决方案。

研究团队开发了三个关键模块：太阳能供电的LoRaWAN传感器节点实时采集pH、水温(WT)、电导率(EC)和氧化还原电位(ORP)等参数；基于The Things Network(TTN)的云端数据传输架构；以及采用64层长短期记忆(LSTM)自编码器构建的异常检测模型。特别选择户外300L的葡萄藻(Botryococcus braunii)培养系统进行验证，通过移动平均滤波(window size=100)处理噪声数据后，利用ORP时间序列数据的重建误差实现污染预警。

研究结果部分，水质参数动态监测显示：电导率(EC)呈现典型S型生长曲线，与分光光度计测得的吸光度(r=0.70)高度相关，而ORP则呈现倒S型变化，与EC存在显著负相关(r=-0.77)。Pearson相关性热图证实ORP与微藻生物量呈强负相关(r=-0.82)，确立其作为生物标志物的敏感性。在模型性能方面，经过40个epoch训练的LSTM模型在测试集上达到惊人指标：精确度1.000、召回率0.944、F1值0.971，AUC-ROC曲线下面积1.000。重建误差热图直观显示，受污染的4、5批次培养物在后期时间序列出现密集异常信号，与人工标记的污染事件完全吻合。

讨论部分强调，相比传统电导率(EC)传感器的易氧化缺陷，玻璃电极ORP传感器展现出更优的长期稳定性。研究首次证实ORP可作为微藻培养的实时生物标记物，结合LoRaWAN的远程传输优势，解决了偏远地区网络不稳定的监测难题。创新性提出的重建误差热图可视化方案，使非专业人员也能快速识别培养异常。该系统的实际应用可减少约30%的无效培养能耗，为联合国"零饥饿"目标提供了关键技术支撑。未来通过边缘AI设备的集成，有望进一步扩大在智慧水产养殖中的应用规模。