Tilbake til søkeresultatene

HAVBRUK2-Stort program for havbruksforskning

Overvåkning og deteksjon av hull i nøter for fiskeoppdrett.

Alternativ tittel: Monitoring and detection of holes in nets for fish farming.

Tildelt: kr 6,0 mill.

Prosjektnummer:

309526

Prosjektperiode:

2020 - 2022

Organisasjon:

Rømming av fisk fra åpne oppdrettsanlegg i sjø er og har vært et stort problem for oppdrettsnæringen i en årrekke. Rømming medfører tap av verdier, genetisk påvirkning og risiko for smitte på villfisk. I tillegg utgjør det et omdømmeproblem for næringen. Den vesentligste årsaken til rømming er hull i not. Det er mange årsaker til hull i not. Det kan være at det går hull på noten på grunn av uvær, notvasking, propeller som tar borti noten osv. Angrep fra pigghå er et kjent problem og i den senere tid har det hendt at makrellstørje har brutt tvers gjennom nøter og forårsaket store hull. Dagens metode for deteksjon av hull i nøter består av visuell inspeksjon med dykkere eller ROV. Visuell inspeksjon er tidkrevende og utsatt for vær og vind. Prosjektet overordnede idé er å utvikle kostnadseffektiv og driftssikker sensor-teknologi for kontinuerlig overvåkning av tilstanden til nøter. Målet har for det første vært å utvikle en metode for å registrere belastninger som kan føre til skade på noten og dermed initiere inspeksjon for å hindre at eventuelle hull blir stående slik at fisk rekker å rømme. For det andre har målet vært å kunne detektere om det er hull i noten ved å analysere notens dynamiske egenskaper ved hjelp av avansert signalbehandling. Metoder for deteksjon av hendelser som potensielt kan medføre hull er basert på å detektere når belastningen på en notseksjon er høy. Slike hendelser kan være rykk i noten eller gnag mellom kjetting og not. Resultatene viser at strekksensorer montert i noten eller festet til noten er i stand til å detektere krefter som er langt lavere enn bruddstyrken i notlinet. Det konkluderes derfor med at det vil være mulig å etablere sensorikk som kan overvåke en not og gi alarm når det oppstår krefter som kan true notens integritet og forårsake hull og derved rømming. Metoder for deteksjon av eksisterende hull i not er basert på å detektere endringer i frekvensrespons for notseksjoner med hull sammenlignet med seksjoner uten hull. To ulike eksitasjoner er blitt testet; eksitasjon fra omgivelsene, dvs. bølger, vind og strømning, og eksitasjon ved hjelp av en aktuator, dvs. en kontrollert, påtrykt eksitasjon. Omfattende analyser av tidsserier og frekvensrespons for begge typer eksitasjoner indikerer at responsen målt av en strekksensor montert i en gitt notseksjon ikke endres betydelig når det er hull i seksjonen sammenlignet med når det ikke er hull i seksjonen. Maskinlæringsalgoritmen for detektering av hull i notseksjoner oppnådde resultater på opp mot 90% (som var prosjektets målsetting for hull ned mot 10 x 10 cm) for de fleste tilfellene som er analysert, men resultatene fra en av de to feltstasjonene kan indikere at maskinlæringsalgoritmene har utfordringer med å detektere tilstanden (hull eller ikke hull) til notseksjoner der tilstanden til notseksjonen er endret fra treningsperioden til testperioden. Dette er en naturlig konsekvens av at det ikke er betydelig endring i sensor-responsen ved hull i noten. Det konkluderes følgelig med at den planlagte metodikken sannsynligvis ikke vil fungere for deteksjon av eksisterende hull i en not.

Prosjektet har oppnådd å detektere belastninger på not som er langt lavere enn notens bruddgrense. Følgelig kan en etablere alarmgrenser for belastninger på ulike nivå og derved initiere inspeksjon eller andre tiltak, avhengig av alvorlighetsgrad. Prosjektet vil bidra til å korte ned responstid ved hendelser som potensielt kan lede til rømming. For næringen er prosjektet viktig ettersom det vil bidra til å redusere potensielle økonomiske tap ved rømming samtidig som det vil bidra til å styrke næringens omdømme. For miljø og samfunn er prosjektet viktig fordi det vil bidra til å hindre smitte og genetisk påvirkning på villfisk.

Bakgrunnen for prosjektet et at rømming fra fiskeoppdrettsanlegg for laks i sjø er et stort problem for næringen og for samfunnet. Ifølge Fiskeridirektoratet var det i 2016 rømming av 127.000 laks, i 2017 15.000, i 2018 160.000 og fram til og med juli 2019 274.000. I September 2019 rømte ytterligere 10.000 laks fra en ventemerd i Sogn. Gjenfangst av mer enn 1% har vist seg å være meget sjelden. Et kvalifikasjonsprosjekt som er gjennomført med støtte fra Regionalt Forskningsfond Vestland, tyder på at en kan overvåke en not ved hjelp av spenningssensorer festet til noten og på den måten fange opp spenningsbølger - eller lydbølger - som forplanter seg i noten. Disse kan også genereres aktivt slik at mottatte signaler representerer en signatur som gir informasjon om notens tilstand. Ideen vil bli patentbeskyttet i Norge og det er søkt beskyttet også internasjonalt. Nevnte kvalifikasjonsprosjekt dokumenterer at metoden fungerer i laboratorieskala. Samtidig er det eksperimentelt påvist at nevnte spenningssignaler forplantes i en fullskala not på et oppdrettsanlegg. De FoU-utfordringene som gjenstår er å utvikle en metodikk som fungerer i full skala både i passiv mode og aktiv mode. I full skala er notens dynamiske egenskaper forskjellig fra en not i laboratorieskala og kan kun undersøkes i full skala og i sjø. Passiv mode innebærer å detektere aktivitet som kan generere eller som faktisk genererer hull. Aktiv mode innebærer å aktivt sende signaler som gir informasjon om notens tilstand. Den metodikk som skal utvikles, vil basere seg på avansert signalanalyse som kan produsere en rekke parametre som inngår i et maskinlæresystem for abnomalitetsdeteksjon. FoU-utfordringene knytter seg således til signalgenerering, signalanalyse, maskinlæring og etablering av referansesignaturer for ulike not-tilstander. Videre alarmering med ulike nivå av sannsynlighet for deteksjon og falske positive.

Publikasjoner hentet fra Cristin

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Ingen publikasjoner funnet

Budsjettformål:

HAVBRUK2-Stort program for havbruksforskning