ИССЛЕДОВАНИЕ РАБОТЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ВОДООЧИСТНЫМИ СООРУЖЕНИЯМИ

Целью исследования в данной статье является совершенствования работы городских водоочистных сооружений, использующих биологическую очистку с использованием нейросетевых технологий. Перед управлением аэрацией в аэротенке нейросеть обрабатывает объём поступающих сточных вод (датчики расхода и уровня измеряют объём поступающих сточных вод, скорость потока и его динамику. Датчики растворённого кислорода контролируют уровень кислорода в аэротенке, что является критически важным для работы микроорганизмов Например, если прогнозируется увеличение объёма воды, система заранее увеличивает подачу кислорода. Постоянный сбор данных с датчиков позволяет сравнивать фактические параметры с прогнозными, корректируя работу системы в режиме реального времени. Интеграция предсказательной аналитики с системами управления аэротенками позволяет добиться синергетического эффекта: 1 – Прогнозирование параметров поступающих сточных вод обеспечивает возможность заранее корректировать работу системы, 2 – Адаптивное управление аэрацией и состоянием активного ила снижает энергопотребление и повышает эффективность биологической очистки. Непрерывный мониторинг и обратная связь позволят системе динамически реагировать на изменения, обеспечивая стабильность процесса и предотвращая аварийные ситуации. Таким образом, нейросетевые алгоритмы, в сочетании с SCADA-системами, формируют основу интеллектуальной автоматизации очистных сооружений, что способствует не только улучшению качества очистки сточных вод, но и значительной экономии энергетических ресурсов, снижению эксплуатационных затрат и повышению экологической безопасности.

1. Мировые ресурсы питьевой воды: прогнозы и реальность. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mistersaver.ru/blog/mirovye-resursy-pitevoy-vody-prognozy-i-realnost/.

2. ООН-водные ресурсы. Вода для жизни. [Электронный ресурс]. URL: https://www.un.org/ru/waterforlifedecade/sanitation.shtml.

3. ВОЗ. Питьевая вода. Основные факты. [Электронный ресурс]. URL: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/drinking-water.

4. Как Казахстан решает проблему дефицита питьевой воды в эпоху нефтянного лидерства в Центральной Азии? [Электронный ресурс]. URL: https://cabar.asia/ru/kak-kazahstan-reshaetproblemu-defitsita-pitevoj-vody-v-epohu-neftyannogo-liderstva-v-tsentralnoj-azii.

5. Бебихов Ю.В. Проектирование и разработка инновационной автоматической системы биологической очистки сточных вод / Ю.В. Бебихов и др. // Инновации и инвестиции. – 2021. – № 7. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/proektirovanie-i-razrabotkainnovatsionnoy-avtomaticheskoy-sistemy-biologicheskoy-ochistki-stochnyh-vod/viewer.

6. Системное интеллектуальное решение для канализационных насосных станций WiloRexa SOLID-Q + Nexos Intelligence. [Электронный ресурс]. URL: https://elitnasos.ru/articles/sistemnoe-intellektualnoe-reshenie-dlya-kanalizatsionnyh-nasosnyh-stantsij-wilorexa-solid-q--nexos-intelligence/.

7. Интеллектуальные решения PumpSmart® MV для высоковольтных систем управления ротационным оборудованием на базе частотного регулирования. [Электронный ресурс]. URL: https://www.ittproservices.com/ittgp/medialibrary/ITTPROServices/website/Literature/Brochures/PRO%20Services/PumpSmartMV_RUS.pdf?ext=.pdf.

8. Интеллектуальные решения Grundfos для канализации. [Электронный ресурс]. URL: https://www.google.ru/url?esrc=s&q=&rct=j&sa=U&url=https://www.grundfos.com/content/dam/loca l/ru-ru/page-assets/support/documents/leaflets/wastewater-intelligent-solutions-70239184-0617.pdf&ved=2ahUKEwiH9JStfL2AhWitYsKHfqkCRUQFnoECAUQAg&usg=AOvVaw0_dLNjIQfZPAxgcLmDrWQR.

9. Богачук Ю.Ф. Интеллектуальная система управления электроцентробежными насосами для нефтяных скважин (ИНТЭС) / Ю.Ф. Богачук // Автоматизированные системы добычи нефти. – 2011. – № 11. [Электронный ресурс]. URL: http://neft-gaznovacii.ru/NGN_11_11_%D0%91%D0%BE%D0%B3%D0%B0%D1%87%D1%83%D0%BA.pdf.

10. Швецов Д. Интеллектуальные сети водоснабжения / Д. Швецов // Системная интеграция. – 2015. – № 1. – С. 22-27.

11. Ильясов Б.Г. Интеллектуальная автоматизированная система управления установкой электроцентробежного насоса / Б.Г. Ильясов, А.В. Комелин, К.Ф. Тагирова. // Вестник УГАТУ. Управление, ВТ и И. – 2007. – Т. 9, № 2(20). – С. 58-70.

12. Интeллeктуaльныe тexнoлoгии упpaвлeния. Группа компаний «ACУ-Texнoлoгия». [Электронный ресурс]. URL: https://www.asu-tech.ru/articles/intellektualnye-tehnologiiupravleniya.html.

13. «Сименс» завершила два проекта по цифровизации водоснабжения и водоотведения в Австрии. [Электронный ресурс]. URL: https://www.cnews.ru/news/line/2021-02-08_simens_zavershila_dva_proekta.

14. Умные технологии для водных ресурсов от компании Xylem. [Электронный ресурс]. URL: https://www.xylem.com/ru-ru/about-xylem/newsroom/press-releases/-------xylem/.

15. Пушин Д.В. Динамическая модель биологической очистки сточных вод как объекта управления / Д.В. Пушин, М.А. Назаров // Тезисы докладов II международной (XV региональной) научной конференции: «Техногенные системы и экологический риск». Обнинск: НИЯУ МИФИ, 2018. – С. 65-66.

16. Смирнов, Д.Н. Автоматизация процессов очистки сточных вод химической промышленности / Д.Н. Смирнов, А.С. Дмитриев. – Л.: Химия, 1981. – 200 с.

17. Энергоэффективность очистных сооружений канализации: выбор метода сравнительного анализа / В.И. Баженов и др. // Наилучшие доступные технологии водоснабжения и водоотведения. – 2023. – № 5. – С. 50-56.

18. Уханов А.С. Какие методы искусственного интеллекта нашли применение в сфере водоснабжения и водоотведения / А.С. Уханов // Наилучшие доступные технологии водоснабжения и водоотведения. – 2025. – № 1 – С. 39-47.

19. Ковалев В.З. Энергосберегающие алгоритмы управления взаимосвязанным электроприводом центробежных турбомеханизмов / В.З. Ковалев, В.Ю. Мельников, Е.Г. Бородацкий. – Омск: ОмГТУ, 2000

20. Жмур Н.С. Технологические и биохимические процессы очистки сточных вод на сооружениях с аэротенками / Н.С. Жмур. – Москва Издательство «АКВЛРОС», 2003. – 512 с.