СУ ТАЗАРТУ ҚҰРЫЛЫСТАРЫН БАСҚАРУДЫҢ ЗИЯТКЕРЛІК ЖҮЙЕЛЕРІНІҢ ЖҰМЫСЫН ЗЕРТТЕУ

Осы мақаладағы Зерттеудің мақсаты-нейрондық желі технологияларын қолдана отырып, биологиялық тазартуды қолданатын қалалық су тазарту қондырғыларының жұмысын жетілдіру. Аэротенктегі аэрацияны басқарар алдында нейрожелі кіретін ағынды сулардың көлемін өңдейді (ағын мен деңгей датчиктері кіретін ағынды сулардың көлемін, ағынның жылдамдығын және оның динамикасын өлшейді. Еріген оттегі датчиктері аэротенктегі оттегінің деңгейін бақылайды, бұл микроорганизмдердің жұмысы үшін өте маңызды мысалы, егер су көлемінің ұлғаюы болжанса, жүйе оттегінің берілуін алдын ала арттырады. Датчиктерден деректерді үнемі жинау нақты параметрлерді болжамды параметрлермен салыстыруға, жүйенің жұмысын нақты уақыт режимінде реттеуге мүмкіндік береді. Болжалды аналитиканы аэротенктерді басқару жүйелерімен біріктіру синергетикалық әсерге қол жеткізуге мүмкіндік береді: 1 – кіретін ағынды сулардың параметрлерін болжау жүйенің жұмысын алдын – ала түзетуге мүмкіндік береді, 2 – аэрацияны және белсенді тұнба күйін адаптивті басқару энергияны тұтынуды азайтады және биологиялық тазарту тиімділігін арттырады. Үздіксіз бақылау және кері байланыс жүйенің өзгерістерге динамикалық жауап беруіне мүмкіндік береді, процестің тұрақтылығын қамтамасыз етеді және төтенше жағдайлардың алдын алады. Осылайша, нейрондық желі алгоритмдері SCADA жүйелерімен бірге Ағынды суларды тазарту сапасын жақсартуға ғана емес, сонымен қатар энергия ресурстарын айтарлықтай үнемдеуге, пайдалану шығындарын азайтуға және экологиялық қауіпсіздікті арттыруға ықпал ететін тазарту қондырғыларын интеллектуалды автоматтандырудың негізін құрайды.

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.