ЦИФРОВОЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ РЕГЛАМЕНТ ЭКОЛОГИЧЕСКИ БЕЗОПАСНОГО ОТВЕДЕНИЯ И ОЧИСТКИ СТОЧНЫХ ВОД ДЕРЕВОПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЙ
DOI:
https://doi.org/10.36773/1818-1112-2025-138-3-127-134Ключевые слова:
формальдегидсодержащие сточные воды, технологический регламент, водоотведение, локальные очистные сооружения, нечеткие нейронные сети, интеллектуальная база знанийАннотация
Проанализирована экологическая опасность от формальдегидсодержащих сточных вод деревоперерабатывающих предприятий, включая их крайне негативное воздействие на активный ил биологических очистных сооружений. Оценены недостатки применения на производствах технологических регламентов, что позволило обосновать основные задачи при усовершенствовании эффективности технического регулирования водопользования. Обоснованы и разработаны схемы цифрового технологического регламента отведения и очистки сточных вод, который имеет структурное подобие с цифровыми двойниками в части реализации оперативного мониторинга. Предложено и проверено для моделирования предварительной химической очистки применение нечетких нейронных сетей, которые обеспечивают генерацию продукционных правил, в данном случае, являющихся базисом интеллектуальных баз знаний. Обоснована и создана структурная схема соответствующего цифрового технологического регламента, состоящего из двух методико-алгоритмических блоков: мониторинга процессов, имеющих статические краевые значения технологических параметров и единую интеллектуальную базу знаний процессов, определяющих экологическую безопасность по параметрам «Концентрация формальдегида», «Химическое потребление кислорода» и «рН». Разработан алгоритм внедрения и штатной эксплуатации такого программно-аппаратного комплекса. Определены основные преимущества предложенного цифрового технологического регламента отведения и очистки формальдегид содержащих сточных вод деревоперерабатывающих предприятий.
Библиографические ссылки
Блинова, П. А. Влияние формальдегида на состав микробоценоза активного ила / П. А. Блинова, О. М. Минаева // Перспективные направления физико-химической биологии и биотехнологии : Международная научная школа. – Томск, 2011. – С. 44–45.
Дубина, А. В. Очистка формальдегидсодержащих сточных вод деревообрабатывающих производств / А. В. Дубина, В. Н. Марцуль // Труды БГТУ. Химия, технология органических веществ и биотехнология. – 2013. – № 4. – С. 159–161.
Исследование состава формальдегидосодержащих сточных вод мебельного производства / С. Н. Линевич, В. П. Резников,
И. А. Бахчевникова [и др.] // Деревообрабатывающая промышленность. – 1992. – № 2.
Vossoughi, M. Combined Chemical and Biological Processes for the Treatment of Industrial Wastewater Containing Formaldehyde / M. Vossoughi, M. Borgheai, H. Salehi // Scientia Iranica. – 2001. – Vol. 8, No 3. – P. 223−227.
Degradation and detoxification of formaline wastewater by advanced oxidation processes / P. Kajitvichyanukul, Ming-Chin Lu, Chih-Hsiang Liao [et al.] // J. Hazard. Mater. – 2006. – Vol. 135. – P. 337−343.
Salman, M. Removal of formaldehyde from aqueous solution by adsorption on kaolin and bentonite: a comparative study / M. Salman // Turkish Journal of Engineering and Environmental Sciences. – 2012. – Vol. 36, No. 3. – P. 263−270.
Standard methods for the examination of water and wastewater / E. W. Rice, R. B. Baird, A. D. Eaton, L. S. Clesceri. – Washington, DC : American Public Health Association, 2012. – 1496 p.
Enhancing Ecological Efficiency in Biological Wastewater Treatment: A Case Study on Quality Control Information System / D. Alekseevsky, Y. Chernysh, V. Shtepa, V. Chubur // Water. – 2023. – Vol. 15, Iss. 21. – Р. 3744.
Directive 2000/60/EC of the European Parliament and of the Council of 23 October 2000 establishing a framework for Community action in the field of water policy // Official Journal L 327. – 2000. – 73 p.
IndustEdge: A time-sensitive networking enabled edge-cloud collaborative intelligent platform for smart industry / Y. Wang, Y. Shusen, R. Xuebin [et al.] // IEEE Transactions on Industrial Informatics. – 2021. – Т. 18, № 4. – P. 2386–2398.
Predicting the ecological status of rivers and streams under different climatic and socioeconomic scenarios using Bayesian Belief Networks / E. Molina-Navarro, P. Segurado, P. Branco [et al.] // Limnologica 80. – 2020. – DOI: 10.1016/j.limno.2019.125742.
Tarantseva, K. R. The effect of corrosion products on the toxicity of industrial sewage / K. R. Tarantseva, N. V. Firsova // Protection of metals and physical chemistry of surfaces. – 2006. – Vol. 42, Iss. 2. – P. 188–193.
Штепа, В. Н. Обоснование и схемы использования ранжирующих измерительных систем экологического мониторинга и интеллектуального анализа режимов водоотведения / В. Н. Штепа, Н. Ю. Золотых, С. Ю. Киреев // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия F. Строительство. Прикладные науки. – 2023. – № 1. – С. 94–103.
Rationale for the Combined Use of Biological Processes and AOPs in Wastewater Treatment Tasks / V. Shtepa, M. Balintova, Ye. Chernysh [et al.] // Applied Sciences. – 2021. – Vol. 11, Iss. 16. – P. 7551.
Круглов, В. В. Искусственные нейронные сети : Теория и практика / В. В. Круглов, В. В. Борисов. – 2-ое изд. – М. : Горячая линия – Телеком, 2002. – 381 с.
Ужинский, А. Интеллектуальная платформа экологического мониторинга / А. Ужинский // Открытые системы. СУБД. – 2021. – № 2. – С. 21–23.
Мурашкин, А. А. Интеллектуальная платформа для сопровождения проектной деятельности / А. А. Мурашкин, А. А. Татаринский, А. В. Тюкачев // Регион искусственного интеллекта : материалы Всероссийской студенческой научной конференции, г. Череповец, 6 нояб. 2022 г. / Череповецкий гос. ун-т ; редкол.: Е. В. Ершов, Л. Н. Виноградов, О. Ю. Лягинова. – Череповец, 2022. – С. 86–90.
Куприянов, М. С. Интеллектуальная платформа для формирования проектного мышления / М. С. Куприянов, А. С. Чирцов, О. С. Алексеева // Современное образование: содержание, технологии, качество. – 2024. – Т. 1. – С. 27–29.
Предиктивное управление процессом биологической очистки сточных вод на основе нейросетевого прогнозирования рН / В. Н. Штепа, А. А. Кудинов, О. М. Прокопеня, Э. Н. Муслимов // Вестник Брестского государственного технического университета. – 2024. – № 1 (133). – С. 149–155.
Штепа, В. Н. Предобработка данных и обоснование подходов использования нейросетевого прогнозирования значений рН сточных вод / В. Н. Штепа // Интеллектуальные информационные системы: теория и практика : сборник научных статей по материалам IV Всероссийской с международным участием конференции, Курск, 21–23 нояб. 2023 г. / Курский гос. ун-т. – Курск, 2023. – С. 166–173.
Охтилев, М. Ю. Интеллектуальная информационно-аналитическая платформа управления организациями ВКХ / М. Ю. Охтилев, В. Н. Штепа, В. И. Баженов // Наилучшие доступные технологии водоснабжения и водоотведения. – 2025. – № 2. – С. 20–29.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Авторы предоставляют материалы на условиях лицензии CC BY-NC 4.0. Эта лицензия позволяет неограниченному кругу лиц копировать и распространять материал на любом носителе и в любом формате, но с обязательным указанием авторства и только в некоммерческих целях. Пользователи не вправе препятствовать другим лицам выполнять действия, разрешенные лицензией.
