Тема: Алгоритм прогнозирования эффективности производства биогаза на основе обработки массива данных

Вопрос переработки птичьего помёта является одним из наиболее значимых проблем с экологической точки зрения в мире. Аккумуляция птичьего помёта в значительных объёмах вблизи птицефабрик создаёт существенную экологическую угрозу для окружающей среды. Вместе с помётом в биосферу проникают соли тяжёлых металлов, остаточные дозы антибиотиков, дезинфицирующих средств и экологически опасные газообразные соединения (меркаптаны, скатол, крезолы, фенолы, сероводород, аммиак др.).
Следовательно, хотя исходные экскременты являются ценным источником органических удобрений, их прямое использование без должной предварительной обработки представляет значительную экологическую угрозу для окружающей среды, людей и животных.
В биогазовых установках органическое вещество превращается в биогаз в ходе анаэробных процессов благодаря биохимическим преобразованиям. Последовательное снабжение сырьём и доставка продукции потребителям требуют тщательного контроля для оптимизации всех стадий. Анаэробное сбраживание, характеризующееся сложными последовательными биологическими реакциями, заслуживает особого внимания, поскольку требуется улучшенный мониторинг во избежание замедления процесса.
Применяемые на биогазовых установках традиционные методы не гарантируют эффективное отслеживание рабочих параметров и выявление взаимосвязи между ними. Учитывая повсеместное интегрирование искусственного интеллекта, внедрение этой технологии в производство биогаза становится ключевым фактором для обеспечения эффективной работы установок в будущем.
В данной работе рассматривается необходимость внедрения мониторинга на биогазовых установках. Положительное воздействие использования искусственного интеллекта для мониторинга биологических процессов огромно. Интеграция искусственного интеллекта в процесс производства биогаза возможна благодаря большому объему данных, собираемых в процессе. Усовершенствованные технологии должны обеспечить необходимый объем информации для анализа корреляции между параметрами и разработки рабочих моделей, способных обеспечить точное и гибкое управление биогазовыми установками. Таким образом, вероятно предотвращение возможных сбоев и будет реализовано производство, основанное на спросе или ресурсах.
Целью выпускной квалификационной работы магистра является изучение современных алгоритмов прогнозирования эффективности производства биогаза из отходов, образующихся на животноводческих комплексах.
Для достижения цели выпускной квалификационной работы магистра поставлены следующие задачи:
1) провести анализ литературы и ознакомиться с проблемой переработки отходов животноводства;
2) ознакомиться с процессом производства биогаза;
3) изучить особенности анаэробного сбраживания при производстве биогаза;
4) изучить применимость методов искусственного интеллекта при получении биогаза;
5) разработать алгоритм прогнозирования эффективности производства биогаза;
6) провести расчет объема метантенка для биогазовой установки.

Купить

Функционирование крупных птицефабрик способствует ухудшению экологической ситуации и создает острейшую проблему, связанную с утилизацией птичьего помета. В последнее время анаэробное сбраживание становится все более популярным за счет повышения эффективности использования разнообразных органических ресурсов, таких как пищевые и коммунальные отходы, а также сточные воды.
Наблюдается рост небольших производств, которые занимаются сбором энергии из отходов и биомассы, однако масштабное производство биогаза из отходов животноводства по-прежнему остается прерогативой ограниченного числа предприятий. Стандартные методы контроля и оптимизации параметров процесса и продукции оказываются неэффективными в связи со сложностью последовательных этапов анаэробного сбраживания, что требует применения модельного подхода для автономного моделирования данного процесса.
В условиях растущих издержек на оборудование внедрение искусственного интеллекта стало важным фактором в стратегическом планировании деятельности крупных промышленных биогазовых компаний, революционизируя сферу сбора биоэнергии как на уровне компонентов, так и на системном уровне. Это проявляется в улучшении прогнозирования выпуска метана и биогаза, а также оперативном планировании ресурсов. В итоге, в данной области происходит переход от классического подхода к подходу, основанному на использовании искусственного интеллекта.
В работе изучены методы искусственного интеллекта и разработан алгоритм прогнозирования эффективности производства биогаза, приведен расчет объема метантенка для биогазовой установки.

Купить