В данной статье рассматриваются ключевые аспекты технологий машинного обучения в применении к автоматизации расчетов параметров работы очистных сооружений, описываются недостатки текущих методов, а также приводятся примеры использования и положительные эффекты внедрения процессов Machine Learning.
Сохранение водных ресурсов нашей планеты — одна из первостепенных задач в мировой экологии. Одним из способов защиты водных объектов и окружающей среды является очистка сточных вод, как муниципальных, так и техногенных перед их сбросом в водоемы и очистные сооружения сточных вод играют ключевую роль в данном вопросе.
Проектирование, строительство и эксплуатация очистных сооружений сточных вод представляет собой сложную инженерную задачу, однако стремительное развитие современные технологии позволяет решать все более сложные задачи в данной области. В последние годы все большую роль в оптимизации инженерных расчетов в разных сферах занимает машинное обучение (Machine Learning), используя методы которого, возможно оптимизировать процесс очистки воды, снизить эксплуатационные затраты и, как следствие, минимизировать воздействие на природу и сохранить биологическое разнообразие нашей планеты.
Проблемы традиционных методов расчета
Традиционные подходы к технологическим расчетам очистных сооружений сточных вод базируются на физических, химических и биологических моделях [1]. Эти методы часто являются трудоемкими, требуют множества параметров и не всегда обладают достаточной гибкостью для учета изменяющихся условий эксплуатации. Кроме того, в реальных условиях загрязненность сточных вод может варьироваться в зависимости от ряда факторов (сезонность, состав стоков, тип и режим работы предприятий), что затрудняет создание универсальных расчетных моделей [2].
Основные проблемы традиционных подходов:
— Ограниченная адаптивность к изменяющимся параметрам системы.
— Высокие трудозатраты на сбор данных и проведение расчетов.
— Необходимость высокой точности исходных данных.
— Сложность учета нелинейных зависимостей между переменными.
Преимущества методов машинного обучения
Использование методов машинного обучения (ML) для расчета и выбора очистных сооружений сточных вод обладает рядом значительных преимуществ по сравнению с традиционными подходами [3]. Эти преимущества касаются как точности расчетов, так и гибкости выбора оптимальных технологических решений для конкретных условий. Рассмотрим основные преимущества применения ML в данном контексте.
1. Повышенная точность расчетов
Машинное обучение способно значительно повысить точность технологических расчетов очистных сооружений за счет более точного учета множества факторов, которые могут влиять на работу систем очистки. Традиционные методы основываются на стандартных формулах и моделях, которые часто опираются на усредненные данные и упрощенные предположения. ML, в отличие от этого, использует реальные данные, накопленные на практике, и может обучаться на них, что позволяет учитывать сложные и нелинейные зависимости между параметрами.
Например, нейронные сети или регрессионные модели могут анализировать данные о химическом составе сточных вод, потоках, температурных режимах и других переменных, чтобы прогнозировать производительность системы очистки с гораздо большей точностью. Это помогает избежать ошибок при расчете и минимизировать риски неправильного выбора оборудования или технологий.
2. Оптимизация выбора очистных технологий
ML может предложить оптимальный набор очистных технологий для конкретных условий эксплуатации, основываясь на анализе большого количества параметров, таких как химический состав стоков, объем сточных вод, требования к качеству очистки и доступные ресурсы. Это достигается за счет использования алгоритмов оптимизации и методов поиска наилучших решений.
Традиционные подходы к выбору технологий часто опираются на стандартизированные решения, которые могут быть не всегда оптимальны для конкретных ситуаций. Машинное обучение, напротив, может предложить более точечные решения, адаптированные к уникальным условиям:
— — Оптимизация последовательности этапов очистки.
— — Подбор наиболее эффективных методов биологической, химической или физической очистки.
— — Выбор оборудования с наилучшим соотношением затрат и эффективности.
3. Адаптивность к изменяющимся условиям
Очистные сооружения часто сталкиваются с изменениями в характеристиках сточных вод, которые могут варьироваться в зависимости от сезона, режима работы производственных предприятий или изменения состава стоков. ML-модели могут адаптироваться к этим изменениям, обновляя свои прогнозы и предложения по оптимизации работы систем очистки.
Например, модели машинного обучения могут обучаться на новых данных, собранных во время эксплуатации, и корректировать параметры расчетов и выбора технологий для обеспечения эффективной работы сооружений в изменяющихся условиях. Это позволяет системе динамически подстраиваться под текущие требования, снижая риск аварий и ухудшения качества очистки.
4. Снижение затрат на проектирование
Методы машинного обучения позволяют сократить время и затраты на проектирование очистных сооружений за счет автоматизации ряда процессов:
— — Автоматическое создание расчетных моделей на основе данных с аналогичных объектов.
— — Быстрое прогнозирование ключевых показателей эффективности (КПД) для различных конфигураций очистных систем.
— — Подбор оборудования и материалов с учетом минимизации затрат на строительство и эксплуатацию.
Машинное обучение также может сократить время на моделирование различных сценариев, помогая инженерам быстрее находить оптимальные решения для конкретных ситуаций.
5. Персонализированный подход к расчетам
ML может учитывать уникальные характеристики каждого объекта, такие как географическое расположение, климатические условия, состав сточных вод и специфические требования к качеству очистки. Это позволяет создавать персонализированные расчеты и выбирать оборудование, которое наиболее точно соответствует конкретным задачам. Кроме того, персонализированные ML-модели могут учитывать долгосрочные прогнозы по изменениям в составе сточных вод, что позволяет спроектировать очистные сооружения с запасом производительности для будущих нужд. Например, если ожидается рост производства на предприятии, машинное обучение может предложить масштабируемые решения, которые легко адаптируются к увеличению нагрузки.
6. Прогнозирование эксплуатационных затрат
Машинное обучение помогает прогнозировать не только технические характеристики работы очистных сооружений, но и их эксплуатационные затраты. Алгоритмы могут прогнозировать расходы на электроэнергию, химические реагенты, обслуживание оборудования и утилизацию отходов на основе данных о текущем состоянии системы и ее предполагаемых нагрузках.
Этот аспект важен при расчете общей стоимости очистными сооружениями, позволяя принимать более взвешенные решения на стадии проектирования и выбора технологий. Модели могут также предлагать стратегии снижения затрат, например, оптимизацию режима работы оборудования для минимизации энергопотребления.
7. Прогнозирование деградации и обслуживания оборудования
Еще одним важным преимуществом использования машинного обучения является возможность прогнозирования деградации оборудования и необходимости его обслуживания. На основе анализа данных датчиков и исторических данных эксплуатации системы, ML может предсказывать, когда и какое оборудование потребуется заменить или провести профилактическое обслуживание. Это помогает снизить риски аварийных ситуаций, оптимизировать графики технического обслуживания и избежать простоев системы. Например, для мембранных фильтров, применяемых в системах ультрафильтрации или обратного осмоса, машинное обучение может предсказывать момент, когда их следует очистить или заменить, что позволяет снизить эксплуатационные затраты и повысить срок службы оборудования.
8. Анализ больших данных и создание цифровых двойников
Машинное обучение способно обрабатывать большие массивы данных, поступающие с датчиков и контрольных устройств, и на основе этих данных создавать цифровые двойники очистных сооружений. Цифровой двойник — это виртуальная модель физического объекта, которая позволяет имитировать работу очистных сооружений в различных условиях и оптимизировать процессы очистки до их внедрения на практике. Использование цифровых двойников на основе ML позволяет инженерам тестировать различные сценарии работы, изменять параметры системы в виртуальной среде и находить наиболее эффективные решения без необходимости проведения дорогостоящих экспериментов на реальном объекте.
Вызовы стоящие на пути внедрения машинного обучения
Помимо очевидных преимуществ использования методов машинного обучения в процессах расчета очистных сооружений сточных вод, существует также и ряд вызовов, которые предстоит преодолеть:
1. Качество данных.
Эффективность моделей машинного обучения зависит от качества данных. Ошибки в данных или недостаточный объем исторической информации могут привести к некорректным результатам.
2. Комплексность внедрения.
Внедрение подобных решений потребует значительных инвестиций в инфраструктуру и обучение персонала.
3. Интерпретация результатов:
Понимание результатов моделей и их внедрение в эксплуатационные процессы, требует участия специалистов с междисциплинарными знаниями в области экологии, инженерии и ИТ.
Основные методы машинного обучения в технологических расчетах очистных сооружений
Существует множество алгоритмов машинного обучения [4], которые могут быть применены для решения различных задач в сфере очистки сточных вод. Рассмотрим наиболее популярные методы:
1. Регрессионные модели.
Методы линейной и нелинейной регрессии могут использоваться для прогнозирования концентрации загрязняющих веществ в сточных водах в зависимости от ряда факторов, а также для оценки эффективности работы отдельных этапов очистки (например, биологической или физико-химической очистки). Регрессия помогает установить зависимость между входными данными (характеристиками загрязнений) и выходными параметрами (эффективностью очистки).
2. Нейронные сети.
Глубокие нейронные сети особенно эффективны при анализе сложных данных, таких как нелинейные взаимосвязи между различными этапами очистки сточных вод. Они могут использоваться для моделирования процессов фильтрации, биодеградации и других химико-биологических процессов.
3. Методы кластеризации.
Алгоритмы кластеризации, такие как k-средние или иерархическая кластеризация, могут использоваться для анализа и классификации различных типов сточных вод. Это может быть полезно при разработке индивидуальных стратегий очистки для различных промышленных или коммунальных источников загрязнений.
4. Обучение с подкреплением.
Данный подход применяется для оптимизации управления очистными сооружениями в режиме реального времени. Алгоритмы обучения с подкреплением обучаются на основе проб и ошибок, выбирая наиболее эффективные действия для достижения наилучших результатов по очистке сточных вод.
Примеры возможного использования методов машинного обучения при расчетах очистных сооружений
Ряд методов уже находит свою эффективность в международной практике [5] и может быть успешно использован в будущем:
— — Управление биологической очисткой: ML используется для прогнозирования скорости роста биомассы и потребности в кислороде в биологических реакторах. Это позволяет более точно регулировать подачу воздуха и химических реагентов, что ведет к экономии энергоресурсов.
— — Предсказание образования осадка: машинное обучение помогает предсказывать количество осадка на различных этапах очистки и оптимизировать его удаление. Это способствует повышению эффективности работы очистных сооружений и снижению затрат на утилизацию отходов.
— — Оптимизация работы мембранных фильтров: алгоритмы машинного обучения могут использоваться для анализа данных работы мембранных фильтров, что позволяет минимизировать частоту промывки и продлить срок их службы.
— — Оптимизация реагентных режимов на установках напорной флотации: использование машинного обучения может помочь предсказывать изменения состава сточной воды и корректировать дозировки коагулянта и флокулянта, что позволит значительно снизить операционные затраты при эксплуатации очистных сооружений.
В качестве заключения можно сказать, что машинное обучение представляет собой мощный инструмент для оптимизации работы и расчёта очистных сооружений сточных вод. Его применение позволяет не только повысить эффективность процессов очистки, но и сократить время внедрения технологических решений, оптимизировать затраты на эксплуатацию, улучшить управление ресурсами и минимизировать воздействие на окружающую среду. В будущем роль методов машинного обучения в водоочистке будет только возрастать, а их интеграция в производственные процессы станет важной частью модернизации очистных сооружений.
Литература:
- Сидорова, Л. П. Методы очистки промышленных и сточных вод: Часть I: учебное электронное текстовое издание / Л. П. Сидорова. — Екатеринбург, ФГАОУ ВПО УрФУ, 2012. — 133 стр.– Текст: электронный.
- Яковлев, С. В. Водоотведение и очистка сточных вод: учеб. пособие / С. В. Яковлев, Ю. В. Воронов. — М.: Изд-во Ассоциации строительных вузов, 2006. — 704 с
- Магомедов И. А., Межиева А. И., Ибрагимова Л. В. Значимость технологий машинного обучения в реальном секторе экономики // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2020. Том 10. № 5А. С. 59–65. DOI: 10.34670/AR.2020.34.64.006
- Кугаевских А. В., Муромцев Д. И., Кирсанова О. В. Классические методы машинного обучения: учебное пособие. — СПб.: Университет ИТМО, 2022. — 53 с.
- Сидорова Л. П., Снигирёва А. Н. Часть II. Биохимическая очистка. Активный ил. Оборудование: учебное электронное пособие. — Екатеринбург, УрФУ, 2017. — Текст: электронный.
