Роза Серикжановна Бекбаева – кандидат технических наук, ассоциированный профессор кафедры «Автоматизация и информационные технологии»,
071412, г. Семей, ул. Глинки, 20А
Roza Bekbayeva – PhD in Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Automation and Information Technologies,
071412, Semey, 20А Glinka Street
Меруерт Даулетхановна Сарбаева – докторант кафедры «Автоматизация и информационные технологии»,
071412, г. Семей, ул. Глинки, 20А
Meruert Sarbayeva – PhD student of the Department of Automation and Information Technologies,
071412, Semey, 20А Glinka Street
Кайрат Серикжанович Бекбаев – кандидат технических наук, ассоциированный профессор, заведующий кафедрой «Биоинженерные системы»,
071412, г. Семей, ул. Глинки, 20А
Kairat Bekbayev – PhD in Technical Sciences, Associate Professor, Head of the Department of Bioengineering Systems,
071412, Semey, 20А Glinka Street
Галия Бекеновна Абдилова – кандидат технических наук, ассоциированный профессор кафедры «Биоинженерные системы»,
071412, г. Семей, ул. Глинки, 20А
Galiya Abdilova – PhD in Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Bioengineering Systems,
071412, Semey, 20А Glinka Street
Нургелди Алтынбекович Айманбетов – докторант кафедры «Биоинженерные системы»,
071412, г. Семей, ул. Глинки, 20А
Nurgeldi Aimanbetov – PhD student of the Department of Bioengineering Systems,
071412, Semey, 20А Glinka Street
Представлена разработка и экспериментальная верификация автоматизированной системы управления двухстадийным гидролизом пшеничной соломы, реализованной на основе интеграции динамической кинетической модели в контур модельно-предиктивного управления. Объект управления характеризуется нелинейной динамикой, наличием технологических ограничений и чувствительностью к вариациям состава сырья, включая содержание целлюлозы, гемицеллюлозы и лигнина, что обосновывает применение предиктивных методов управления. В структуре АСУ реализована иерархическая архитектура: локальные PID-регуляторы обеспечивают стабилизацию температурного и pH-режимов, тогда как модельно-предиктивное управление осуществляет оптимизацию управляющих воздействий по критерию максимизации выхода сахаров с учетом ограничений по температуре, давлению и времени обработки. Математическая модель включает кинетику кислотного гидролиза (гемицеллюлоза– ксилоза-фурфурол) и ферментативной стадии на основе модифицированного уравнения Михаэлиса-Ментен с учетом ингибирования и инактивации ферментов. Управление реализовано на дискретной модели состояния с шагом 1 мин и учетом переходных процессов. Система реализована на базе программируемого логического контроллера с интеграцией SCADA для сбора и визуализации данных. Экспериментальная апробация показала повышение выхода сахаров до 76-85 %, снижение коэффициента вариации до 4 %, уменьшение концентрации ингибиторов, сокращение времени стабилизации и энергозатрат, а также устойчивость к возмущениям и изменениям состава сырья.
The study presents the development and experimental verification of an automated control system for the two-stage hydrolysis of wheat straw, implemented through the integration of a dynamic kinetic model into a model predictive control framework. The control object is characterized by nonlinear dynamics, the presence of technological constraints, and sensitivity to variations in feedstock composition, including cellulose, hemicellulose, and lignin content, which justifies the application of predictive control methods.
The structure of the control system is based on a hierarchical architecture: local PID controllers ensure stabilization of temperature and pH conditions, while model predictive control optimizes control actions according to the criterion of maximizing sugar yield under constraints on temperature, pressure, and processing time. The mathematical model includes the kinetics of acid hydrolysis (hemicellulose-xylosefurfural) and the enzymatic stage based on a modified Michaelis-Menten equation accounting for enzyme inhibition and deactivation.
Control is implemented using a discrete state-space model with a time step of 1 minute, taking into account transient processes. The system is implemented on a programmable logic controller platform with SCADA integration for data acquisition and visualization. Experimental validation demonstrated an increase in sugar yield up to 76-85%, a reduction in the coefficient of variation to 4%, a decrease in inhibitor concentration, reduced stabilization time and energy consumption, as well as robustness to disturbances and variations in feedstock composition.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.