Prosjektet CageReporter har som overordnet idé å benytte autonome og trådløse farkoster, som bærer av sensorsystemer for datafangst, og hvor data overføres fra oppdrettsmerder til en sentral landbase. Farkosten vil benytte thrustere for aktiv bevegelsesstyring, og innhente data om tilstanden i merden mens den beveger seg i vannvolumet som er avgrenset av notposen, heretter kalt merdrommet. Farkosttypen blir ofte referert til som AUV (Autonomous Underwater Vehicle), og kjennetegnes ved at den i stor grad er selvgående. Prosjektet skal utvikle løsninger som gir farkosten autonom funksjonalitet for å kunne operere i samspill med biomassen (biointeraktiv) og anlegget, og som i kombinasjon med sanntids kvalitetskontroll skal sørge for innhenting av høykvalitets data.
Prosjektet adresserer næringens mange utfordringer, knyttet til manglende nøyaktighet og kontroll over oppdrettssituasjonen, ved bruk av teknologi for å innhente høyoppløselige data i tid og rom som kan benyttes til å kvantifisere tilstanden i merden, gruppert innen hovedbruksområdene: A) Fiskens tilstand, B) anleggsinspeksjon og C) produksjonsmiljø. Eksempler på konkrete bruksområder er deteksjon av unormal fiskeadferd, notinspeksjon og kartlegging av vannkvalitet i produksjonsmiljøet. En grunnleggende egenskap ved prosjektideen er bruk av residente farkoster, fast tilstedeværende i hver enkelt merd, for kontinuerlig datafangst. CageReporter vil sørge for kontinuerlig og tett oppfølging av tilstanden i merden, og være oppdretterens øyne i merdrommet.
For at innovasjonene skal være salgbart i havbruksmarkedet baserer prosjektideen seg på bruk av lavkostnadsteknologi for trådløs undervannskommunikasjon, posisjonering og kamerasystemer for 3D-syn.
I prosjektet vil det utføres forskning innen 4 hovedområder:
- Undervannskommunikasjon og posisjonsreferansesystem
- Datafangst og sanntidsanalyse av datakvalitet
- Autonome systemer
- Undervannsdocking
Mål:
Prosjektet skal utvikle trådløs, autonom og resident teknologi for datafangst av høykvalitets data som beskriver tilstander i merdvolumet tilknyttet fisken, anleggsintegritet og produksjonsmiljø.
- Delmål 1: Utvikle applikasjonstilpasset teknologi for undervannskommunikasjon, posisjonsreferanse og 3D-robotsyn som reduserer kostnaden med en faktor på 5-10 sammenlignet med konvensjonell teknologi.
- Delmål 2: Farkosten skal ha autonome funksjoner som muliggjør adaptiv operasjonsplanlegging og biointeraktiv datafangst, med et minimum av operatørinteraksjon.
- Delmål 3: Data, med tilhørende kvalitetskrav og metadata, skal kunne innhentes fra hele merdvolumet.
- Delmål 4: Farkostteknologien, med autonom funksjonalitet og datafangstsystem, skal valideres i fullskala oppdrettsanlegg for hovedbruksområdene: A) FISKENS TILSTAND, B) ANLEGGSINSPEKSJON, og C) PRODUKSJONSMILJØ
Budsjett:
18.1 MNOK
Partnere
- Water Linked AS (prosjekteier)
- SINTEF Ocean AS (prosjekleder)
- Sealab AS
- Norsk Havservice AS
- NTNU
- University of Applied Sciences and Art Western Switzerland (HES-SO)
