МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ ПРОЦЕССА ОЧИСТКИ ОБОРОТНЫХ ВОД

METHODS OF DATA ANALYSIS FOR THE PROCESS OF WASTEWATER TREATMENT

Beldeubayev Alisher Erkinovich

Master’s student, Department of Computer Modeling and Information Technology, S. Amanzholov East Kazakhstan University,

Kazakhstan, Ust-Kamenogorsk

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассматриваются современные методы анализа данных, используемые для мониторинга, оценки и оптимизации процессов очистки сточных вод на промышленных предприятиях. Подчеркивается роль статистических, прогностических и гибридных методов анализа данных в повышении эффективности систем водоочистки. Особое внимание уделяется использованию методов интеллектуального анализа данных и машинного обучения для прогнозирования качества воды и поддержки принятия решений. Приводится классификация методов, сравнительный анализ и примеры их практического применения.

ABSTRACT

This article examines modern data analysis methods used to monitor, evaluate, and optimize wastewater treatment processes at industrial facilities. It emphasizes the role of statistical, predictive, and hybrid data analysis methods in improving the efficiency of water treatment systems. Particular attention is paid to the use of data mining and machine learning methods for water quality forecasting and decision support. A classification of methods, a comparative analysis, and examples of their practical application are provided.

Ключевые слова: очистка сточных вод, анализ данных, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, мониторинг, системы поддержки принятия решений.

Keywords: Wastewater treatment, data analysis, data mining, machine learning, monitoring, decision support systems.

В условиях растущих экологических требований и увеличения водопотребления промышленных предприятий задача эффективного управления системами очистки рециркулированной воды приобретает особую актуальность. Современные очистные сооружения оснащены большим количеством датчиков, генерирующих значительный объем данных о физико-химических параметрах воды, режимах работы оборудования и внешних условиях [1].

Традиционные методы контроля, основанные на ежедневных измерениях и экспертных оценках, не всегда позволяют своевременно выявлять отклонения и прогнозировать качество очистки. Поэтому возрастает роль методов анализа данных, направленных на выявление закономерностей, определение отклонений и формирование обоснованных управленческих решений [2].

Процесс очистки рециркулированной воды характеризуется многомерными и динамическими данными. Основные параметры контроля приведены ниже (табл.1).

Данные характеризуются шумом, пробелами, нелинейными зависимостями и высокой корреляцией, что требует использования специализированных методов анализа [3].

Таблица 1

Основные параметры данных процесса очистки оборотных вод

Методы анализа данных для процессов очистки сточных вод можно удобно классифицировать по их функциональному назначению (рис. 1).

Рисунок 1. Классификация методов анализа данных процесса очистки оборотных вод

Классические статистические методы широко используются для анализа исходных данных, выявления тенденций и взаимосвязей между параметрами. Наиболее распространенными являются корреляционный анализ, регрессионные модели и анализ главных компонентов [4].

Анализ главных компонентов (PCA) позволяет уменьшить размерность данных и выявить основные факторы, влияющие на качество обработки. Однако статистические методы ограничены при анализе нелинейных и нестационарных процессов.

Методы интеллектуального анализа данных и машинного обучения (табл.2) все чаще используются в управлении очистными сооружениями сточных вод [5].

Таблица 2

Интеллектуальные методы анализа данных и их назначение

Например, искусственные нейронные сети эффективно используются для прогнозирования значений ХПК и БПК в сточных водах очистных сооружений на основе входных параметров [6].

Наиболее перспективным подходом является использование гибридных методов, сочетающих физико-химические модели процессов очистки и интеллектуальные алгоритмы анализа данных. Такие подходы повышают точность прогнозов и обеспечивают устойчивость моделей к изменяющимся условиям эксплуатации [7].

Рисунок 2. Схема интеллектуально-аналитической системы анализа очистки оборотных вод

Подобные системы составляют основу современных систем поддержки принятия решений (СППР) в управлении окружающей средой.

В качестве примера рассмотрим анализ зависимости между эффективностью удаления загрязняющих веществ и дозировкой реагента.

Рисунок 3. Диаграмма зависимости ХПК от дозы реагента

Использование регрессионных и интеллектуальных методов позволяет анализировать подобные зависимости, оптимизируя режимы работы очистных сооружений и снижая эксплуатационные расходы.

Методы анализа данных являются ключевым инструментом повышения эффективности процессов очистки сточных вод. Переход от традиционных методов управления к интеллектуальным и гибридным подходам обеспечивает более точный мониторинг, прогнозирование и поддержку принятия решений. Перспективными направлениями будущих исследований являются внедрение цифровых двойников очистных сооружений и интеграция анализа данных с промышленными платформами Интернета вещей.

Список литературы:

1. Metcalf & Eddy. Wastewater Engineering: Treatment and Resource Recovery. McGraw-Hill, 2014.
2. Tchobanoglous G., Burton F., Stensel H. Wastewater Engineering. McGraw-Hill, 2015.
3. Maier H.R., Jain A., Dandy G.C. Methods used for the development of neural networks for the prediction of water quality. Environmental Modeling & Software, 2010.
4. Montgomery D.C. Introduction to Statistical Quality Control. Wiley, 2019.
5. Han J., Kamber M., Pei J. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, 2018.
6. Zhang Q., Stanley S. Forecasting raw water quality parameters using neural networks. Water Research, 2017.
7. Singh K.P., Basant A., Malik A., Jain G. Artificial neural network modeling of the river water quality. Ecological Modelling, 2009.