ОКРЕСТНОСТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ОЧИСТКИ СТОЧНЫХ ВОД

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе даны определения производственных и хозбытовых сточных вод, перечислены их основные виды и состав. Описана основная задача очистных сооружений, представлена система очистки сточных вод, приведены ее компоненты. Цель написания данной работы заключается в прогнозировании состава смешанных сточных вод, поступающих от населения и промышленных предприятий в централизованную систему водоотведения, после очистки на основе динамических линейных и квадратичных окрестностных моделей. Работа актуальна, так как перед сливом сточных вод в водоем необходимо убедиться, что содержащиеся в их составе примеси и загрязняющие вещества не превышают допустимой нормы. В работе процесс очистки сточных вод представлен в виде динамической окрестностной модели, состоящей из пяти узлов. Рассмотрены линейные и квадратичные динамические окрестностные модели. Приведены уравнения пересчета состояний и выходов для промежуточных и выходных узлов окрестностных моделей. Выполнена идентификация линейных и квадратичных динамических окрестностных моделей очистки сточных вод, вычислены средние абсолютные ошибки идентификации. Произведено сравнение результатов линейной и квадратичной динамических окрестностных моделей и сделан вывод.

Об авторах

Анатолий Михайлович Шмырин

Липецкий государственный технический университет

Email: amsh@lipetsk.ru
доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой высшей математики г. Липецк, Российская Федерация

Ирина Александровна Седых

Липецкий государственный технический университет

Email: sedykh-irina@yandex.ru
кандидат физико-математических наук, доцент кафедры высшей математики г. Липецк, Российская Федерация

Анастасия Михайловна Сметанникова

Липецкий государственный технический университет

Email: n.smetannickowa@yandex.ru
студент, физико-технологический факультет г. Липецк, Российская Федерация

Екатерина Юрьевна Никифорова

ОГУП «Липецкоблводоканал»

Email: niki291279@yandex.ru
главный технолог г. Липецк, Российская Федерация

Список литературы

  1. Блюмин С.Л., Шмырин А.М., Шмырина О.А. Билинейные окрестностные системы. Липецк: ЛГТУ, 2006. 130 с.Шмырин A.M., Седых И.А. Классификация билинейных окрестностных моделей // Вестник Тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. Тамбов, 2012. T. 17. Вып. 5. C. 1366-1369.Шмырин А.М., Седых И.А., Щербаков А.П. Общие билинейные дискретные модели // Вестник Воронежского государственного технического университета. Воронеж, 2014. Т. 10. Вып. 3-1. С. 44-49.Шмырин А.М., Седых И.А. Дискретные модели в классе окрестностных систем // Вестник Тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. Тамбов, 2012. T. 17. Вып. 3. C. 867-871.Shmyrin A., Sedykh I. Алгоритмы идентификации и управления функционированием окрестностных систем, полученных на основе сетей Петри // Управление большими системами, 2009. Вып. 24. С. 18-33.Седых И.А. Окрестностное моделирование мультиагентных систем // Вестник Тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. Тамбов, 2013. T. 18. Вып. 5-2. C. 2667-2668.Седых И.А. Параметрическая идентификация линейной динамической окрестностной модели // Сб. ст. Международной научно-практической конференции «Инновационная наука: прошлое, настоящее, будущее». Уфа: АЭТЕРНА, 2016. С. 12-19.Седых И.А., Сметанникова А.М. Параметрическая идентификация окрестностной модели с помощью генетического алгоритма и псевдообращения // Интерактивная наука. 2017. T. 4. Вып. 14. С. 113-116.Зайнуллин Р.Р., Галяутдинов А.А. Проблемы очистки городских сточных вод // Инновационная наука. 2016. Вып. 6-2. С. 68-69.Калимуллина Д.Д., Гафуров А.М. Потребности в водоснабжении и водоотведении на тепловых электрических станциях // Инновационная наука. 2016. Вып. 3-3. С. 98-100.Морозенко М.И., Никулина С.Н., Черняев С.И. Коагуляционная очистка сточных вод металлургического предприятия // Фундаментальные исследования. 2016. Вып. 12-2. С. 318-323.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».