Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.psu.by/handle/123456789/41597| Title: | Разработка системы контроля и прогнозирования эффективности функционирования биологических очистных сооружений г. Витебска на основе нейронных сетей |
| Authors: | Галузо, А. В. Штепа, В. Н. Ющенко, В. Д. Haluza, A. Shtepa, V. Yushenko, V. |
| Other Titles: | Development of Control and Forecasting System for the Effective Functioning of Biological Wastewater Treatment Plants in the City of Vitebsk Based on Neural Networks |
| Issue Date: | 2023 |
| Publisher: | Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой |
| Citation: | Галузо, А. В. Разработка системы контроля и прогнозирования эффективности функционирования биологических очистных сооружений г. Витебска на основе нейронных сетей / А. В. Галузо, В. Н. Штепа, В. Д. Ющенко // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия F, Строительство. Прикладные науки. - 2023. - № 3 (35). - С. 2-10. - DOI: 10.52928/2070-1683-2023-35-3-2-10 |
| Abstract: | Проанализирована актуальность внедрения современных подходов повышения эффективности работы очистных сооружений канализации. Выполнено функциональное моделирование биологической очистки сточных вод с использованием методологии IDEF0, что позволило выделить номенклатуру входящих и управляющих факторов, механизмы и результаты выполнения соответствующих технологических процессов. Построена структурная схема потоков информации в разрезе контроля очистных сооружений. Выполнен корреляционный анализ взаимосвязей параметров качества сточных вод, сделаны экспертные выводы, позволившие обосновать дальнейшее использование нейронных сетей для моделирования процессов очистки водных растворов. На аналитичной платформе Deductor построена нейромодель для прогноза функционирования биологических очистных сооружений с возможностью её интеграции в более высокие иерархические уровни цифровых систем городского водоотведения. |
| metadata.local.description.annotation: | The relevance of implementing modern approaches to improving the efficiency of sewage treatment facilities has been analyzed. Functional modeling of biological wastewater treatment has been performed using the IDEF0 methodology. It has allowed the identification of the nomenclature of input and control factors, mechanisms, and the results of corre-sponding technological processes. A block diagram of information flows in the context of control of wastewater treatment facilities is constructed. Correlation analysis of the relationships between wastewater quality parameters has been con-ducted, and expert opinions have justified the further use of neural networks for modeling the processes of purification of aqueous solutions. Neural model has been built on the Deductor analytical platform for forecasting the functioning of biological wastewater treatment plants. |
| URI: | https://elib.psu.by/handle/123456789/41597 |
| metadata.dc.rights: | open access |
| metadata.dc.identifier.doi: | 10.52928/2070-1683-2023-35-3-2-10 |
| Appears in Collections: | 2023, № 3 (35) |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.