| dc.contributor.author | Штепа, Владимир Николаевич | |
| dc.contributor.author | Кудинов, Виталий Алексеевич | |
| dc.contributor.author | Прокопеня, Олег Николаевич | |
| dc.contributor.author | Муслимов, Эдуард Ниязович | |
| dc.coverage.spatial | Брест | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2024-06-05T09:23:14Z | |
| dc.date.available | 2024-06-05T09:23:14Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.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. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://rep.bstu.by/handle/data/43445 | |
| dc.description.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. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БрГТУ | ru_RU |
| dc.title | Предиктивное управление процессом биологической очистки сточных вод на основе нейросетевого прогнозирования рН | ru_RU |
| dc.title.alternative | Predictive control of the process of biological wastewater treatment based on neural network forcasting pH | ru_RU |
| dc.type | Статья (Article) | ru_RU |
| dc.identifier.udc | 621.311.001 | ru_RU |
| dc.abstract.alternative | 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. | ru_RU |
