kaz44Вестник Университета Шакарима. Серия технические наукиBulletin of Shakarim University. Technical Sciences2788-79953006-0524«Шәкәрім университеті» КеАҚ10.53360/2788-7995-2026-2(22)-21kaz44-2723Research ArticleАВТОМАТИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК АЭРОТЕНКА В ЗАДАЧАХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ОЧИСТНЫМИ СООРУЖЕНИЯМИTHE DIGITAL TWIN OF THE AEROTANK IN THE TASKS OF INTELLIGENT MANAGEMENT OF SEWAGE TREATMENT PLANTShttps://orcid.org/0000-0002-8918-527XЖылқыбаевТ. С.ZhylkybaevT.

Тұрсынхан Саятович Жылқыбаев – преподаватель кафедры «Автоматизация и информационные технологии»,

071404, г. Семей, ул. Глинки, 20А

Tursunkhan Zhilkibaev – lecturer at the Department of Automation and Information Technology,

071404, Semey, Glinka str., 20A

tursynhan.jylqybaev@shakarim.kzhttps://orcid.org/0000-0001-9751-8161ЗолотовА. Д.ZolotovA.

Александр Дмитриевич Золотов – кандидат технических наук, ассоциированный профессор кафедры «Автоматизация и информационные технологии», 

071404, г. Семей, ул. Глинки, 20А

Alexander Zolotov – candidate of Technical Sciences, Associate Professor at the Department of Automation and Information Technologies, 

071404, Semey, Glinka str., 20A

Azol64@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-5342-274XОспановЕ. А.OspanovY.

Ербол Амангазович Оспанов – PhD, ассоциированный профессор кафедры «Автоматизация и информационные технологии»,

071404, г. Семей, ул. Глинки, 20А

Yerbol Ospanov – PhD, Associate Professor of the Department of Automation and Information Technology,

071404, Semey, Glinka str., 20A

78oea@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0002-3279-0994МясоедовД. В.MyasoedovD.

Дмитрий Викторович Мясоедов – старший преподаватель кафедры «Автоматизация и информационные технологии», 

071404, г. Семей, ул. Глинки, 20А

Dmitry Myasoedov – Senior Lecturer at the Department of Automation and Information Technology,

071404, Semey, Glinka str., 20A

dmitriy880@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-9751-8161НазаровР. Н.NazarovR.

Рашид Нагимович Назаров – преподаватель кафедры «Автоматизация и информационные технологии»,

071404, г. Семей, ул. Глинки, 20А

Rashid Nazarov – Lecturer at the Department of Automation and Information Technology,

071404, Semey, Glinka str., 20A

naz-2009@yandex.ruШәкәрім университетКазахстанShakarim UniversityKazakhstan20262907202602(22)200212Copyright © Жылқыбаев Т.С., Золотов А.Д., Оспанов Е.А., Мясоедов Д.В., Назаров Р.Н., 20262026Жылқыбаев Т.С., Золотов А.Д., Оспанов Е.А., Мясоедов Д.В., Назаров Р.Н.Zhylkybaev T., Zolotov A., Ospanov Y., Myasoedov D., Nazarov R.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://tech.vestnik.shakarim.kz/jour/article/view/2723

В условиях дефицита водных ресурсов и ужесточения экологических требований особую актуальность приобретает повышение эффективности и энергоэкономичности процессов биологической очистки сточных вод. Одним из наиболее энергоёмких и динамически сложных объектов очистных сооружений является аэротенк, функционирование которого существенно зависит от неравномерности притока и изменчивости состава сточных вод. Традиционные системы автоматического управления, основанные преимущественно на ПИД-регуляторах, не обеспечивают упреждающей компенсации возмущений и часто приводят к избыточной аэрации и повышенному энергопотреблению.

В данной работе предложен подход к интеллектуальному управлению аэротенком на основе интеграции цифрового двойника, нейросетевого прогнозирования притока и модельно-предиктивного управления (MPC). Цифровой двойник реализует динамическую модель биологического процесса с учётом ключевых переменных состояния, включая концентрацию субстрата, активного ила и растворённого кислорода. Нейросетевая модель используется для прогнозирования коэффициента суточной неравномерности притока сточных вод на основе статистических данных многолетних наблюдений.

Полученные прогнозные данные интегрируются в алгоритм MPC и используются в качестве измеряемых возмущений, что позволяет формировать упреждающие управляющие воздействия на систему аэрации. Результаты моделирования показывают, что предложенная система обеспечивает стабилизацию концентрации растворённого кислорода при значительных колебаниях притока и снижает энергозатраты на аэрацию за счёт исключения избыточной подачи воздуха.

Предложенная архитектура управления реализуема в рамках существующих промышленных PLC-SCADA систем в режиме Advisory MPC и может быть использована для повышения энергоэффективности, устойчивости и экологической безопасности очистных сооружений.

In the context of water scarcity and tightening environmental requirements, improving the energy efficiency of biological wastewater treatment processes has become particularly important. The aeration tank is one of the most energy-intensive and dynamically complex components units, strongly affected by the variability in influent flow and composition. Conventional PID control, do not provide predictive disturbance compensation and often result in excessive aeration and increased energy consumption. The study proposes an intelligent control approach based on a digital twin, neural network-based influent flow forecasting, and model predictive control (MPC). The digital twin represents a dynamic model of the biological process incorporating key state variables, including substrate, activated sludge, and dissolved oxygen concentrations. A neural network model is used to predict the diurnal variability coefficient of influent flow based on long-term statistical observations. The predicted values are incorporated into the MPC algorithm as measured disturbances, enabling anticipatory aeration system. Simulation results show stabilisation of dissolved oxygen under variable inflow conditions and reduces energy consumption by preventing over-aeration. The proposed architecture is suitable for implementation within existing industrial PLC-SCADA systems in advisory MPC mode and improves energy efficiency, robustness, and environmental performance.

аэротенкбиологическая очистка сточных водпредиктивное управление (MPC)цифровой двойникэнергоэффективностьавтоматизация очистных сооруженийпрогноз притокаaeration tankbiological wastewater treatmentmodel predictive control (MPC)digital twinenergy efficiencywastewater treatment plant automationSCADAinflow forecastingReferencesUNESCO World Water Development Report. – Paris: UNESCO Publishing, 2023.UNESCO World Water Development Report. – Paris: UNESCO Publishing, 2023.Drechsel P. The WHO Guidelines for Safe Wastewater Use in Agriculture: A Review of Implementation Challenges and Possible Solutions in the Global South / P. Drechsel, M. Qadir, D. Galibourg // Water. – 2022. – Vol. 14, № 6. – P. 864. https://doi.org/10.3390/w14060864.Drechsel P. The WHO Guidelines for Safe Wastewater Use in Agriculture: A Review of Implementation Challenges and Possible Solutions in the Global South / P. Drechsel, M. Qadir, D. Galibourg // Water. – 2022. – Vol. 14, № 6. – P. 864. https://doi.org/10.3390/w14060864.Rosso D. Energy efficiency in wastewater treatment plants / D. Rosso, M.K. Stenstrom // Water Research. – 2006. – Vol. 40. № 4. – P. 737-746.Rosso D. Energy efficiency in wastewater treatment plants / D. Rosso, M.K. Stenstrom // Water Research. – 2006. – Vol. 40. № 4. – P. 737-746.Energy efficiency in wastewater treatment plants / J. Ahn et al // Renewable and Sustainable Energy Reviews. – 2017. – Vol. 75. – P. 1136-1143.Energy efficiency in wastewater treatment plants / J. Ahn et al // Renewable and Sustainable Energy Reviews. – 2017. – Vol. 75. – P. 1136-1143.Biological Wastewater Treatment: Principles, Modelling and Design / M. Henze et al. – London: IWA Publishing, 2008. – 511 p.Biological Wastewater Treatment: Principles, Modelling and Design / M. Henze et al. – London: IWA Publishing, 2008. – 511 p.Activated Sludge Models ASM1, ASM2, ASM2d and ASM3 / M. Henze et al. – London: IWA Publishing, 2000. – 130 p. https://doi.org/10.2166/9781780402369.Activated Sludge Models ASM1, ASM2, ASM2d and ASM3 / M. Henze et al. – London: IWA Publishing, 2000. – 130 p. https://doi.org/10.2166/9781780402369.Åström K.J. PID Controllers: Theory, Design, and Tuning / K.J. Åström, T. Hägglund. – 2nd ed. – Research Triangle Park: Instrument Society of America, 1995. – 360 p.Åström K.J. PID Controllers: Theory, Design, and Tuning / K.J. Åström, T. Hägglund. – 2nd ed. – Research Triangle Park: Instrument Society of America, 1995. – 360 p.Åmand L. Aeration control – a review / L. Åmand, G. Olsson, B. Carlsson // Water Science and Technology. – 2013. – Vol. 67, № 11. – P. 2374-2398. https://doi.org/10.2166/wst.2013.139.Åmand L. Aeration control – a review / L. Åmand, G. Olsson, B. Carlsson // Water Science and Technology. – 2013. – Vol. 67, № 11. – P. 2374-2398. https://doi.org/10.2166/wst.2013.139.Takagi T. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control / T. Takagi, M. Sugeno // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. – 1985. – Vol. SMC-15. – № 1. – P. 116-132.Takagi T. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control / T. Takagi, M. Sugeno // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. – 1985. – Vol. SMC-15. – № 1. – P. 116-132.Meyer U. Fuzzy-control for improved nitrogen removal and energy saving in WWTPs with predenitrification / U. Meyer, H.J. Pöpel // Water Science and Technology. – 2003. – Vol. 47, № 11. – P. 69-76.Meyer U. Fuzzy-control for improved nitrogen removal and energy saving in WWTPs with predenitrification / U. Meyer, H.J. Pöpel // Water Science and Technology. – 2003. – Vol. 47, № 11. – P. 69-76.Qin S.J. A survey of industrial model predictive control technology / S.J. Qin, T.A. Badgwell // Control Engineering Practice. – 2003. – Vol. 11, № 7. – P. 733-764.Qin S.J. A survey of industrial model predictive control technology / S.J. Qin, T.A. Badgwell // Control Engineering Practice. – 2003. – Vol. 11, № 7. – P. 733-764.Benchmark for evaluating control strategies in wastewater treatment plants / J. Alex et al // Proceedings of the European Control Conference (ECC 1999). – Karlsruhe, Germany, 1999. – P. 3746-3751.Benchmark for evaluating control strategies in wastewater treatment plants / J. Alex et al // Proceedings of the European Control Conference (ECC 1999). – Karlsruhe, Germany, 1999. – P. 3746-3751.Olsson G. ICA and me – A subjective review / G. Olsson // Water Research. – 2012. – Vol. 46, № 6. – P. 1585-1624. https://doi.org/10.1016/j.watres.2011.12.054.Olsson G. ICA and me – A subjective review / G. Olsson // Water Research. – 2012. – Vol. 46, № 6. – P. 1585-1624. https://doi.org/10.1016/j.watres.2011.12.054.Kim H.-S. Fuzzy model-based predictive control of dissolved oxygen in activated sludge processes / H.-S. Kim, J.-H. Lee // Neurocomputing. – 2014. – Vol. 136. – P. 88-95. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.01.025.Kim H.-S. Fuzzy model-based predictive control of dissolved oxygen in activated sludge processes / H.-S. Kim, J.-H. Lee // Neurocomputing. – 2014. – Vol. 136. – P. 88-95. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.01.025.Åmand L. Aeration control – a review / L. Åmand, G. Olsson, B. Carlsson Aeration // Water Science and Technology. – 2013. – Vol. 67, № 11. – P. 2374-2398. https://doi.org/10.2166/wst.2013.139.Åmand L. Aeration control – a review / L. Åmand, G. Olsson, B. Carlsson Aeration // Water Science and Technology. – 2013. – Vol. 67, № 11. – P. 2374-2398. https://doi.org/10.2166/wst.2013.139.Benchmark Simulation Model No. 1 (BSM1): Technical Report TEIE-7229 / J. Alex et al. – Lund: Department of Industrial Electrical Engineering and Automation, Lund University, 2008. – 62 p.Benchmark Simulation Model No. 1 (BSM1): Technical Report TEIE-7229 / J. Alex et al. – Lund: Department of Industrial Electrical Engineering and Automation, Lund University, 2008. – 62 p.Çengel Y.A. Fluid Mechanics: Fundamentals and Applications / Y.A. Çengel, J.M. Cimbala. – 5th ed. – New York: McGraw-Hill Education, 2024. – 944 p.Çengel Y.A. Fluid Mechanics: Fundamentals and Applications / Y.A. Çengel, J.M. Cimbala. – 5th ed. – New York: McGraw-Hill Education, 2024. – 944 p.Takács I. A dynamic model of the clarification thickening process / I. Takács, G.G. Patry, D. Nolasco // Water Research. – 1991. – Vol. 25, № 10. – P. 1263-1271. https://doi.org/10.1016/0043-1354(91)90066-Y.Takács I. A dynamic model of the clarification thickening process / I. Takács, G.G. Patry, D. Nolasco // Water Research. – 1991. – Vol. 25, № 10. – P. 1263-1271. https://doi.org/10.1016/0043-1354(91)90066-Y.Olsson G. Wastewater Treatment Systems: Modelling, Diagnosis and Control / G. Olsson, B. Newell. – London: IWA Publishing, 1999. – 742 p.Olsson G. Wastewater Treatment Systems: Modelling, Diagnosis and Control / G. Olsson, B. Newell. – London: IWA Publishing, 1999. – 742 p.Activated Sludge Model № 1 / M. Henze et al. – London: IWA Publishing, 1986. – 33 p.Activated Sludge Model № 1 / M. Henze et al. – London: IWA Publishing, 1986. – 33 p.Wastewater Engineering: Treatment and Resource Recovery / G. Tchobanoglous et al. – New York: McGraw-Hill Education, 2014. – 2000 p.Wastewater Engineering: Treatment and Resource Recovery / G. Tchobanoglous et al. – New York: McGraw-Hill Education, 2014. – 2000 p.Spravochnik po nailuchshim dostupnym tekhnikam «Ochistka stochnykh vod tsentralizovannykh sistem vodootvedeniya naselennykh punktov»: utv. Postanovleniem Pravitel'stva Respubliki Kazakhstan ot 17 maya 2025 g. № 348. – Astana, 2025. (In Russian).Spravochnik po nailuchshim dostupnym tekhnikam «Ochistka stochnykh vod tsentralizovannykh sistem vodootvedeniya naselennykh punktov»: utv. Postanovleniem Pravitel'stva Respubliki Kazakhstan ot 17 maya 2025 g. № 348. – Astana, 2025. (In Russian).Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems // F.-J. Kahlen et al. – Cham: Springer International Publishing, 2017. – P. 85-113. https://doi.org/10.1007/978-3-319-38756-7_4.Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems // F.-J. Kahlen et al. – Cham: Springer International Publishing, 2017. – P. 85-113. https://doi.org/10.1007/978-3-319-38756-7_4.Wastewater Engineering: Treatment and Resource Recovery / G. Tchobanoglous et al. – New York: McGraw-Hill Education, 2014. – 2049 p.Wastewater Engineering: Treatment and Resource Recovery / G. Tchobanoglous et al. – New York: McGraw-Hill Education, 2014. – 2049 p.Montgomery J.M. Process Control of Activated Sludge Systems / J.M. Montgomery. – Lancaster: Technomic Publishing Company, 1985. – 349 p.Montgomery J.M. Process Control of Activated Sludge Systems / J.M. Montgomery. – Lancaster: Technomic Publishing Company, 1985. – 349 p.Jeppsson U. Benchmarking of Control Strategies for Wastewater Treatment Plants / U. Jeppsson, J. Alex. – London: IWA Publishing, 2003. – 141 p.Jeppsson U. Benchmarking of Control Strategies for Wastewater Treatment Plants / U. Jeppsson, J. Alex. – London: IWA Publishing, 2003. – 141 p.Ochistka stochnykh vod. Biologicheskie i khimicheskie protsessy / per. s angl. pod red. S. V. Kalyuzhnogo. – M.: Mir, 2004. – 480 s. (In Russian).Ochistka stochnykh vod. Biologicheskie i khimicheskie protsessy / per. s angl. pod red. S. V. Kalyuzhnogo. – M.: Mir, 2004. – 480 s. (In Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.