Digital Repository
Of Polessky State University
ISSN (online): 2310-7413
Please use this identifier to cite or link to this item:
https://rep.polessu.by/handle/123456789/31127| Title: | Предиктивное управление процессом биологической очистки сточных вод на основе нейросетевого прогнозирования рН |
| Other Titles: | Predictive control of the process of biological wastewater treatment based on neural network forecasting pH |
| Authors: | Штепа, В.Н. Кудинов, В.А. Прокопеня, О.Н. Муслимов, Э.Н. Shtepa, V.N. Kudinov, V.A. Prokopenya, O.N. Muslimov, E.N. |
| Keywords: | сточные воды прогнозирование рН корреляционный анализ нейронные сети очистные сооружения wastewater pH prediction correlation analysis neural networks wastewater treatment plants |
| Issue Date: | 2024 |
| Citation: | Предиктивное управление процессом биологической очистки сточных вод на основе нейросетевого прогнозирования рН / В.Н. Штепа [и др.] // Вестник Брестского государственного технического университета. - 2024. - № 1 (133). - С. 149-155. |
| Abstract: | Мониторинг, проведенный с использованием компьютерно-интегрированной системы сбора информации на действующих очистных сооружениях, позволил сформировать базу данных о показателях качества сточных вод (рН, окислительно-восстановительный потенциал, электропроводность, температура). В результате статистической обработки результатов установлено наличие попарных взаимосвязей средней тесноты между указанными показателями качества, что позволило сделать вывод о предполагаемой эффективности предиктивного управления процессом очистки на основе прогнозируемых значений рН. Разработана система нейросетевого прогнозирования рН, которая после обучения с использованием полученной базы данных продемонстрировала высокую достоверность результатов прогноза и может быть рекомендована к применению. Приведена возможная структура системы предиктивного управления процессом очистки сточных вод для практической реализации. |
| Description: | Monitoring, carried out using a computer-integrated information gathering system at existing wastewater treatment plants, made it possible to create a database on wastewater quality indicators (pH, redox potential, electrical conductivity, temperature). As a result of statistical processing of the results, the presence of pairwise relationships of medium closeness between the indicated quality indicators was set, which made it possible to form a conclusion about the expected effectiveness of predictive control of the purification process based on predicted pH values. A neural network pH forecasting system has been developed, which, after training using the obtained database, demonstrated high reliability of the forecast results and can be recommended for use. A possible structure of a predictive control system for the wastewater treatment process for practical implementation is presented. |
| Appears in Collections: | Публикации сотрудников / Publications of the teaching stuff of Polessky State University |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Prediktivnoe_upravlenie_protsessom.pdf | 2.05 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.