ПРОБЛЕМИ СИСТЕМНОГО АНАЛІЗУ ПРОЦЕСІВ ОЧИЩЕННЯ СТІЧНИХ ВОД

Заголовок (російською): 
ПРОБЛЕМЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА ПРОЦЕССОВ ОЧИСТКИ СТОЧНЫХ ВОД
Заголовок (англійською): 
PROBLEMS OF SYSTEM ANALYSIS OF WASTEWATER TREATMENT PROCESSES
Автор(и): 
Єремєєв І.С.
Дичко А.О.
Автор(и) (англ): 
Yeremeyev Igor
Dychko Alina
Ключові слова (укр): 
стічні води; очищення; невизначеність; стан системи; страти; гіпотези; евристики
Ключові слова (рус): 
сточные воды; очистка; неопределенность; состояние системы; страты; гипотезы; эвристики
Ключові слова (англ): 
wastewater; treatment; uncertainty; system state; hypothesis; heuristics
Анотація (укр): 
Системний аналіз процесів очищення стічних вод включає управління процесами на підставі складання евристик із визначенням страт, множини станів, обчислення можливих станів, ступенів можливості їх реалізації та імовірних наслідків цієї реалізації; визначення прирощення евклідової відстані між парами реальних станів, що спостерігаються і знаходяться поруч одне до одного на певному часовому інтервалі, а також імовірності та можливості такого переходу і рушійних сил, що його спричиняють. Рішення про необхідні регулюючі дії для підвищення ефективності очищення стоків приймається на підставі вибору методом Монте-Карло. Забезпечення якості очищення стічних вод шляхом управління системою очисних споруд передбачає спостереження станів та ступенів можливості цих станів; визначення станів, які є неможливими згідно з додатковою інформацією; передбачення станів, які не спостерігаються, але принципово можливі. Розроблений підхід до аналізу процесів очищення стічних вод базується на використанні нечітких даних і дозволяє розробити евристики для опрацювання керуючих впливів з метою покращання результатів діяльності очисних споруд. Визначення принципово можливих станів, які не можна зафіксувати онлайн, можуть вплинути у глобальному сенсі на систему та її показники, а також надають змогу оцінити їхню можливість і наступні наслідки. Розроблені евристики дозволяють підвищити якість процедур очищення стічних вод в умовах невизначеності та дії чинників, які слабко піддаються оцінюванню.
Анотація (рус): 
Системный анализ процессов очистки сточных вод включает управление процессами на основании составления эвристик с определением страт, множества состояний, вычисления возможных состояний, степеней возможности их реализации и возможных последствий этой реализации; определение приращения евклидовой метрики между парами реальных состояний, которые наблюдаются и находятся рядом друг с другом на определенном временном интервале, а также вероятности и возможности такого перехода и движущих сил, которые его вызывают. Решение о необходимых регулирующих действиях для повышения эффективности очистки стоков принимается на основании выбора методом Монте-Карло. Обеспечение качества очистки сточных вод путем управления системой очистных сооружений предусматривает наблюдение состояний и степеней возможности этих состояний; определения состояний, которые невозможны в соответствии с дополнительной информацией; предвидения состояний, которые не наблюдаются, но принципиально возможны. Разработанный подход к анализу процессов очистки сточных вод базируется на использовании нечетких данных и позволяет разработать эвристики для обработки управляющих воздействий с целью улучшения результатов деятельности очистных сооружений. Определение принципиально возможных состояний, которые нельзя зафиксировать онлайн, могут повлиять в глобальном смысле на систему и ее показатели, а также позволяют оценить их возможности и следующие последствия. Разработанные эвристики позволяют повысить качество процедур очистки сточных вод в условиях неопределенности и действия факторов, которые слабо поддаются оценке.
Анотація (англ): 
System analysis of processes of wastewater treatment includes processes control based on heuristics with definition of the set of states, calculation of possible states, the degree of possibility of their implementation and the possible consequences of their implementation; determining increment of Euclidean distance between pairs of real states that are observed and are near to each other at a certain time interval, and the probability and possibility of such a move and the driving forces that cause that. Decision about the necessary regulatory steps to improve efficiency of wastewater treatment should be based on the choice by Monte Carlo method. Insurance of quality of wastewater treatment by management of system of treatment plants involves observation conditions and degrees of possibility of these states; determination of conditions that are impossible according to additional information; prediction states that are not observed, but fundamentally possible. The developed approach to the analysis of wastewater treatment processes is based on the use of fuzzy data and allows to develop heuristics to process control actions to improve the performance of treatment facilities. Definition of fundamentally possible states that can not be fixed online may affect at the global sense on the system and its indicators, and also assess their feasibility and subsequent consequences. The developed heuristic procedures allow improving the quality of wastewater treatment under conditions of uncertainty and of the factors that are poorly amenable to evaluation.
Публікатор: 
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр): 
Управління розвитком складних систем, номер 27, 2016
Назва журналу, номер, рік випуску (рус): 
Управление развитием сложных систем, номер 27, 2016
Назва журналу, номер, рік випуску (англ): 
Management of Development of Complex Systems
Мова статті: 
Українська
Формат документа: 
application/pdf
Документ: 
27.pdf
Дата публікації: 
20 Июль 2016
Номер збірника: 
27
Розділ: 
УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМИ ПРОЦЕСАМИ
Університет автора: 
Академія муніципального управління, Київ; Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», Київ
Литература: 

 

  1. Дичко, А.О. Управління складними системами поводження з рідкими побутовими відходами [Текст] / А.О.Дичко, І.С.Єремєєв, М.Є.Гузовський: зб. наук. пр. // Управління розвитком складних систем. – К.: КНУБА, 2014. – №18. – С. 168-172.
  2. Дичко, А.О. Організація моніторингу довкілля з використанням методів теорії фракталів [Текст] / А.О.Дичко, І.С.Єремєєв: зб. наук. пр. // Управління розвитком складних систем. – К.: КНУБА, 2014. – №19. – С. 150-156.
  3. Старостина, А.Ю. Анализ современных подходов к управлению коммунальными предприятиями водоснабжения и водоотведения [Текст] / А.Ю. Старостина: зб. наук. пр. // Управління розвитком складних систем. – К.: КНУБА, 2012. – №11. – С. 131-133.
  4. Якуніна, І.В. Методы и приборы контроля окружающей среды. Экологический моніторинг [Текст] / И.В. Якунина, Н.С. Попов. – Тамбов: ТГТУ, 2009. – 188 с.
  5.  Дидук Н.Н. Меры внутренней и внешней информации (на примере вероятностных ситуаций неопределенности) [Текст] / Н.Н. Дидук // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2012. – №4. – С. 94-110.
  6. Заде, Л.А. Основы нового похода к анализу сложных систем и процессов принятия решений [Текст] / Л.А. Заде // Математика сегодня. – М.: Мир, 1975. – С. 5-49.
  7. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств [Текст] / А. Кофман. – М.: Радио и связь, 1982. – 432 с.
  8. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику [Электронный ресурс]. – http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/1.php.
  9. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системних задач [Текст] / Дж. Клир. Пер.с англ. – М.: Радио и связь, 1990. – 534 с.
  10.  Єремєєв І.С. Управління якістю біохімічного очищення стічних вод [Текст] / Єремєєв І.С., Дичко А.О. // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2012. – №4. – С. 45-48.
References: 

 

  1. Dychko A.O., Eremeev I.S., Gusovskiy M.Y. (2014). Managing complex systems of liquid waste management. Management of Development of Complex Systems. Kyiv, Ukraine: KNUCA, 18, 168-172.
  2. Dychko A.O., Eremeev I.S. (2014). The organization of environmental monitoring using methods of the theory of fractals. Management of Development of Complex Systems. Kyiv, Ukraine: KNUCA, 19, 150-156.
  3. Starostina, A.Y. (2012). Analysis modern approach to management of public water utilities. Management of Development of Complex Systems. Kyiv, Ukraine: KNUCA, 11, 131-133.
  4. Yakunina, I.V. (2009). Methods and devices of environmental control. Environmental monitoring. Tambov, Russia: TSTU, 188.
  5. Diduk, N.N. (2012). The measures of internal and external information (on example of probabilistic situations of uncertainty). System research and information technologies, 4, 94-110.
  6. Zadeh, L. (1975). Foundations of a new campaign to the analysis of complex systems and decision processes. Math today, 5-49.
  7. Kofman, A. (1982). Іntroduction to the theory of fuzzy sets. Radio and communication, 432.
  8. Shtovba, S.D. Introduction to the theory of fuzzy sets and fuzzy logic [The electronic resource]. – http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/1.php
  1. Klir, J. (1990). Systematology. Automatization of complex tasks decision. Moscow: Radio i sviaz.
  2. Yeremeyev, I.S. & Dychko, A.O. (2012). Control of wastewater biochemical treatment quality. System research and information technologies, 4, 45-48.