По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

Интеллектуальные методы управления процессами водоподготовки: интеграция нейросетевых моделей, BIM и цифровых двойников

В статье рассматриваются современные направления цифровизации процессов водоподготовки, включающие применение методов искусственного интеллекта, динамического моделирования и Building Information Modeling (BIM). Проанализированы возможности использования нейросетевых алгоритмов, цифровых двойников и имитационных моделей для оптимизации технологических параметров, повышения стабильности очистки и снижения энергопотребления. Особое внимание уделено задачам оптимального дозирования реагентов и развитию измерительных систем для онлайн-контроля качества воды.

Литература:

1. Chau K.W. A review on integration of artificial intelligence into water quality modeling // Marine Pollution Bulletin. — 2006. — Vol. 52. — P. 726–733.

2. Panepinto D. et al. Evaluation of the energy efficiency of a large wastewater treatment plant in Italy // Applied Energy. — 2016. — Vol. 161. — P. 404–411.

3. Cano R. et al. Energy feasibility study of sludge pretreatments. A review // Applied Energy. — 2015. — Vol. 149. — P. 176–185. DOI: 10.1016/j. apenergy. 2015.03.132.

4. Coma M. et al. Minimization of sludge production by a side-stream reactor under anoxic conditions in a pilot plant // Bioresource Technology. — 2013. — Vol. 129. — P. 229–235.

5. Borzooei S. et al. Optimization of the wastewater treatment plant: From energy saving to environmental impact mitigation // Science of the Total Environment. — 2019. — Vol. 691. — P. 1182–1189.

6. Fang F., Ni B.J., Yu H.Q. Estimating kinetic parameters of activated sludge storage using accelerating genetic algorithm // Water Research. — 2009. — Vol. 43. — P. 2595–2604.

7. Wu Y., Liu S. Automating calibration, sensitivity and uncertainty analysis of complex models using Flexible Modeling Environment // Environmental Modelling and Software. — 2012. — Vol. 31. — P. 99–109.

8. Kim D., Bowen J.D., Ozelkan E.C. Optimization of wastewater treatment plant operation for greenhouse gas mitigation // Journal of Environmental Management. — 2015. — Vol. 163. — P. 39–48.

9. Alex J. Simulationsplattform zum integrierten Prozess- und Automatisierungsentwurf von Abwassersystemen // Automatisierungstechnik. — 2015. — Vol. 63 (7). — P. 553–563.

10. Drath R., Weber P., Mauser N. An evolutionary approach for the industrial introduction of virtual commissioning // IEEE Emerging Technologies and Factory Automation. — Hamburg, 2008. — P. 5–8.

11. Hoffmann P. et al. Virtual commissioning of manufacturing systems: review and new approaches // European Conference on Modelling and Simulation. — 2010. — P. 175–181.

12. Worm G. I. M. et al. The use of process simulation models in virtual commissioning of process automation software in drinking water treatment plants // Water Science and Technology: Water Supply. — 2013. — Vol. 13. — P. 1331.

13. Hernandez H. L., Lann M.V. Development of a neural sensor for on-line prediction of coagulant dosage in potable water treatment // Springer, Advances in Artificial Intelligence. — 2006. — P. 249–257.

14. Sheng D.P. W., Bilad M.R., Shamsuddin N. Assessment and optimization of coagulation process in water treatment plant: A Review // ASEAN J. of Science and Engineering. — 2023. — Vol. 3 (1). — P. 81–100.

Процессы водоподготовки в России характеризуются высокой стохастичностью качества исходной воды и существенной инерционностью технологических схем. Сезонные изменения уровня цветности, мутности, органических веществ, содержания гуминовых соединений, а также влияние паводков, дождевых стоков и температурных колебаний приводят к значительным вариациям входных параметров, которые традиционные системы регулирования не всегда способны своевременно учитывать. Дополнительную сложность создает недостаток достоверных данных в реальном времени: на большинстве станций ключевые показатели качества воды определяются периодическими лабораторными анализами с интервалом от нескольких часов до суток. Такие данные не позволяют оперативно реагировать на быстрые изменения технологической нагрузки.

Большинство очистных сооружений, введенных в эксплуатацию в советский период, опираются на классические схемы автоматизации SCADA — PLC. Эти системы выполняют функции мониторинга и поддержания заданных режимов, но их потенциал ограничен отсутствием развитой аналитики, слабой интеграцией с лабораторными базами данных и невозможностью прогнозировать развитие процессов. В условиях изменчивого состава воды такие системы функционируют преимущественно в режиме реагирования, а не проактивного управления.

Современные вызовы отрасли — необходимость повышения энергоэффективности, снижения расхода реагентов, стабилизации качества питьевой и сточной воды — требуют перехода к интеллектуальным методам управления. Интеграция нейросетевых алгоритмов, систем машинного обучения, BIM-технологий и цифровых двойников позволяет компенсировать недостаток оперативных данных, учитывать нелинейность технологических процессов и обеспечивать прогнозирование технологических отклонений.

Технологические объекты водоподготовки обладают рядом особенностей, которые осложняют построение эффективных систем автоматического управления. Прежде всего, это выраженная изменчивость состава исходной воды, обусловленная природными и антропогенными факторами. Поступление талых и дождевых вод, сбросы из водосборов, сезонная динамика водоемов и температурные колебания приводят к быстрому изменению таких показателей, как мутность, цветность, органические вещества, окисляемость, содержание аммония и железа. Реакции, протекающие в процессах коагуляции, флокуляции, фильтрации и биологической очистки, носят нелинейный характер и зависят от множества трудно измеримых факторов, включая коллоидную стабильность, электрокинетический потенциал и структуру образующихся хлопьев.

Для Цитирования:
Интеллектуальные методы управления процессами водоподготовки: интеграция нейросетевых моделей, BIM и цифровых двойников. Водоочистка. 2025;12.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: