ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БИОЛОГИЧЕСКОЙ ОЧИСТКОЙ ВОДЫ

В данной статье рассматривается автоматизация системы биологической очистки воды с использованием нечеткой логики. Основной целью работы является разработка нечеткого контроллера, способного адаптироваться к изменяющимся условиям процесса очистки. Внедрение нечеткой логики позволяет улучшить эффективность управления, учитывая множество факторов, влияющих на процесс очистки. В статье предложены нечеткие правила управления для оптимизации работы насосов, аэрационных систем и подачи реагентов, а также методы их реализации.
Методология: Методология включает в себя анализ существующих методов очистки, разработку нечеткой системы управления, ее моделирование и экспериментальную проверку. Сначала исследуются современные технологии и их потенциал для автоматизации. Затем на основе экспертных данных и математических моделей разрабатываются нечеткие правила управления. Далее система моделируется для проверки производительности, а в конце проходит экспериментальное тестирование на лабораторных или производственных установках.
Основные результаты: Разработана автоматизированная система управления биологической очисткой воды на основе нечеткой логики, которая позволяет адаптироваться к изменениям параметров окружающей среды. Моделирование работы системы подтвердило ее способность правильно регулировать работу насосов, аэрационных систем и подачу реагентов. Экспериментальные исследования показали, что применение нечеткой логики способствует повышению стабильности процесса очистки, снижению потребления электроэнергии и уменьшению вмешательства оператора.
Основные выводы: Использование нечеткой логики в автоматизации биологической очистки воды позволяет гибко и эффективно управлять процессами. Разработанный нечеткий контроллер продемонстрировал высокую адаптивность к изменяющимся условиям и способствовал оптимизации работы очистных сооружений. Будущие исследования будут направлены на расширение базы нечетких правил, интеграцию с другими технологиями управления системой и оценку экономической целесообразности его применения в промышленных условиях.

1. Баулин Е.С. Автоматизация процесса биологической очистки промышленных сточных вод в аэротенке-вытеснителе / Е.С. Баулин, М.А. Назаров // Материалы конференции. – Самара, 2023. – С. 388-389.

2. Мухетов Д.В. Автоматизация процесса денитрификации при биологической очистке сточных вод / Д.В. Мухетов, М.А. Назаров // Материалы конференции. – Самара, 2023. – С. 392-393.

3. Денисов С.Е. Автоматизация и управление процессом биологической очистки сточных вод / С.Е. Денисов, С.П. Максимов, Т.А. Микляева // Естественные и математические науки в современном мире: сб. ст. по матер. XXX междунар. науч.-практ. конф. – Новосибирск: СибАК. – 2015. – № 5(29).

4. Иванов П.П. Автоматизация процесса регулирования рН в схеме очистки карьерных сточных вод угледобывающих предприятий / П.П. Иванов, С.Г. Пачкин, В.П. Иванова // Научно-технический и производственно-экономический журнал «Уголь». – 2024. – № 07-/1182/. – С. 84-90.

5. Воробьева М.Д. Интеллектуальные системы управления очисткой сточных вод с применением нейронных сетей, 2023.

6. Мурачев Е.Г. Методика построения системы управления технологическим процессом биологической очистки сточных вод на основе гибридных нейронных сетей / Е.Г. Мурачев, Г.М. Холодов, О.И. Солопова // Известия МГТУ «МАМИ» – 2009. – № 2(8). – С. 231-234.

7. Проектирование и разработка инновационной автоматической системы биологической очистки сточных вод / Ю.В. Бебихов и др. // Инновации и инвестиции. – 2023. – № 7. – С. 136-142.

8. Плехов В.Г. Автоматизация процессов биологической очистки сточных вод предприятий нефтяной промышленности / В.Г. Плехов, В.В. Дьяченко, И.Л. Дьяченко // Пермский национальный исследовательский политехнический университет. – 2024. – С. 22-33.

9. Kumar S. А supervisory fuzzy logic control scheme to improve effluent quality of a wastewater treatment plant / S. Kumar, K. Latha // Water Science & Technology. – 2021. – Vol. 84, № 10-11. – P. 3415-3420.

10. Control of Wastewater Treatment Processes Using a Fuzzy Logic Approach / J. Eshbobaev et al // Engineering Proceedings. – 2024. – Vol. 69. – P. 39.