Предиктивное управление процессом биологической очистки сточных вод на основе нейросетевого прогнозирования рН

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.