Комп’ютерне моделювання процесу ае-робного очищення стічних вод

Авторы

  • А. П. Сафоник Национальный университет водного хозяйства и природопользования, Ukraine
  • І. М. Таргоній Национальный университет водного хозяйства и природопользования, Ukraine

Ключевые слова:

математическая модель, аэробная очистка, обратное влияние, асимптотика, сточные воды, активный ил

Аннотация

Работа посвящена актуальной проблеме очистки сточных вод от разного рода примесей. Для предотвращения губительного влияния технологического фактора используют различные системы очистных фильтров, самыми распространенными из которых являются биологические. Несмотря на большое количество работ, посвященных данной теме, есть ряд задач, которые требуют углубленного изучения или решения. Например, в части работ биологическая очистка рассматривается как технологический процесс и считается, что на качество очистки основным образом влияют геометрические размеры конструкций. Некоторые авторы описывают процессы, происходящие в технологических объектах при биологической очистке сточных вод, лишь частично, не учитывая всех взаимных влияний. Исходя из этого для исследования процесса аэробной очистки сточных вод построена математическая модель, описывающая процессы изменения концентраций бактерий, органического и биологически неокислительного веществ и учитывающая взаимодействие этих параметров между собой. Разработан алгоритм решения соответствующей модельной задачи, на основе которого проведен компьютерный эксперимент средствами пакета прикладных программ MatLab. На основе результатов расчетов рассмотрено влияние основных параметров на эффективность биологической очистки, а также показано влияние концентрации кислорода и активного ила на качество процесса очистки

Биография автора

А. П. Сафоник, Национальный университет водного хозяйства и природопользования

Кандидат технических наук

Библиографические ссылки

1. Bomba, A., A. Safonyk (2013). “Mathematical modeling of aerobic wastewater treatment in porous medium.” Zeszyty Naukowe WSInf 12(1): 21–29.

2. Adetola, V., D. Lehrer, et al. (2011). Adaptive estimation in nonlinearly parameterized nonlinear dynamical systems. Americ. American Control Conf. on O'Farrell Street. San Francisco: 31–36.

3. Boulkroune, B., M. Darouach, S. Gille, et al. (2009). A nonlinear observer for an activated sludge wastewater treatment process. American. American Control Conference: 1027–1033.

4. Brun, R., M. Kiihni, W. Gujer et al. (2002). “Practical identifiability of ASM2d parameters – systematic selection and tuning of parameter subsets.” Water Research 36: 4113–4127.

5. Brune, D. (1985). “Optimal control of the complete-mix activated sludge process.” Environmental Technology 6(11): 467–476.

6. Dochain, D., Р. Vanrolleghem. (2001). Dynamical modelling and estimation in wastewater treatment processes. London: IWA Publishing: 342.

7. Henze, М., G. Р. L. Grady, W. Gujer et al. (1987). Task group on mathematical modelling for design and operation of biological wastewater treatment processes. London. Activated sludge model no. 1. Scientific and Technical Report 1, IAWPRC: 243.

8. Ilenze, M., W. Gujer, T. Mino et al. (2000). Task group on mathematical modelling for design and operation of biological wastewater treatment. London. Activated sludge models ASM1, ASM2, ASM2d and ASM3. Scientific and Technical Report 9, IWA Publishing: 122.

9. Knightes, G. D. (2000). “Peters Statistical analysis of nonlinear parameter estimation for monod biodegradation kinetics using bivariate data.” Biotechnol. Biocng. 69(2): 160–170.

10. Ghai, Q., Q. Ghai. (2008). Modeling, estimation and control of biological wastewater treatment plants. Doctoral Theses at NTNU, Porsgrunn. Telemark University College: 187.

Опубликован

2016-06-16

Выпуск

Раздел

Прикладная математика