DIGITAL PROCESS REGULATIONS FOR ENVIRONMENTALLY SAFE DIVERSION AND TREATMENT OF WASTE WATER FROM WOOD PROCESSING PLANTS
DOI:
https://doi.org/10.36773/1818-1112-2025-138-3-127-134Keywords:
formaldehyde containing wastewater, technological regulations, wastewater diversion, local treatment facilities, fuzzy neural networks, intellectual knowledge baseAbstract
The environmental hazard from formaldehyde-containing wastewater from wood processing enterprises was analyzed, including their extremely negative impact on active sludge from biological treatment facilities. The disadvantages of using technological regulations at production plants were assessed, which made it possible to substantiate the main tasks in improving the efficiency of technical regulation of water use. Schemes of digital technological regulations for wastewater diversion and treatment have been substantiated and developed, which has a structural similarity with digital twins in terms of the implementation of operational monitoring. The use of fuzzy neural networks, which provide the generation of production rules, in this case, which are the basis of intellectual knowledge bases, has been proposed and tested for modeling preliminary chemical cleaning. A structural diagram of the corresponding digital technological regulation was substantiated and created, consisting of two methodological and algorithmic blocks: monitoring of processes that have static boundary values of technological parameters and a single intellectual knowledge base of processes that determine environmental safety according to the parameters "Concentration of formaldehyde," "Chemical oxygen consumption" and "pH." An algorithm for the implementation and regular operation of such a software and hardware complex has been developed. The main advantages of the proposed digital technological regulations for the disposal and treatment of formaldehyde containing wastewater from wood processing enterprises have been identified.
References
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.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
The work is provided under the terms of Creative Commons public license Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0). This license allows an unlimited number of persons to reproduce and share the Licensed Material in all media and formats. Any use of the Licensed Material shall contain an identification of its Creator(s) and must be for non-commercial purposes only. Users may not prevent other individuals from taking any actions allowed by the license.
