🔍 Поиск готовых работ

🔍 Поиск работ

Алгоритм прогнозирования эффективности производства биогаза на основе обработки массива данных

Работа №200477

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

биотехнология

Объем работы68
Год сдачи2024
Стоимость4680 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
2
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Аннотация 2
ВВЕДЕНИЕ 6
1 ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР 8
1.1 Способы переработки отходов сельскохозяйственных производств 8
1.2 Методы переработки биомассы 11
1.3 Характеристика птичьего помета 17
1.4 Фазы процесса разложения органического субстрата 19
1.5 Особенности метанообразующих бактерий 24
1.6 Технологии производства биогаза 26
2 ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ ЧАСТЬ 37
2.1 Рабочие параметры биогазовой установки 37
2.2 Мониторинг и управление процессом получения биогаза 40
2.3 Современные технологии управления и мониторинга процесса 42
2.4 Оптимизация технологических процессов при помощи искусственного
интеллекта 45
3 ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 58
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 60
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 61

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.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


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.



1) Басаргин, А. А. Методы искусственного интеллекта : учебное пособие / А.
A. Басаргин. - Новосибирск : СГУГиТ, 2022. - 164 с.
2) Борисова, Д. Н. Анализ конструкций и опыт эксплуатации биогазовых установок / Д. Н. Борисова, Е. Н. Пирогов // Вопросы устойчивого развития общества. - 2022. - № 4. - С. 1249-1253.
3) Биобезопасность в птицеводстве : монография / О. Н. Ястребова, Е. Н. Чернова, А. Н. Добудько [и др.]. - Белгород : БелГАУ им.В.Я.Горина, 2022.
4) Водянников, В. Т. Экономика реализации биоэнергетического потенциала отходов аграрного производства : учебное пособие для вузов / В. Т. Водянников. - 2-е изд., стер. - Санкт-Петербург : Лань, 2024. - 128 с.
5) Волошин, Е. И. Руководство по использованию птичьего помета в земледелии : руководство / Е. И. Волошин. - Красноярск : КрасГАУ, 2015. - 31 с.
6) Газанова, Н. Ш. Методы искусственного интеллекта : учебно-методическое пособие / Н. Ш. Газанова, С. Н. Никольский. - Москва : РТУ МИРЭА, 2023. - 102 с.
7) Ганичева А. В. Теория логического вывода: учебное пособие для вузов /А.
B. Ганичева. - Санкт-Петербург: Лань, 2021. - 92 с.
8) Голубев И.Г., Шванская И.А., Коноваленко Л.Ю., Лопатников М.В. Рециклинг отходов в АПК: справочник. - М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2011. - 296 с.
9) Гордеев, А. С. Энергосбережение в сельском хозяйстве : учебное пособие / А. С. Гордеев, Д. Д. Огородников, И. В. Юдаев. - Санкт-Петербург : Лань, 2022.
10) Земсков, В. И. Возобновляемые источники энергии в АПК : учебное пособие / В. И. Земсков. - Санкт-Петербург : Лань, 2014. - 368 с.
11) Земсков, В. И. Проектирование технических систем производства биогаза в животноводстве : учебное пособие / В. И. Земсков, И. Ю. Александров. - Санкт- Петербург : Лань, 2022. - 312 с.
12) Зорг Биогаз. Инжиниринговая компания [Электронный ресурс]. URL: https://zorg-biogas.com/ru. (Дата обращения: 18.06.2024).
13) Музафаров, Е. Н. Экологическая биотехнология : учебное пособие для вузов / Е. Н. Музафаров. - Санкт-Петербург : Лань, 2022. - 120 с. - ISBN 978-5-8114¬9290-9. - Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. - URL: https://e.lanbook.com/book/233231 (дата обращения: 18.06.2024).
14) Остроух, А. В. Системы искусственного интеллекта : монография / А. В. Остроух, Н. Е. Суркова. - 4-е изд., стер. - Санкт-Петербург : Лань, 2024. - 228 с.
15) Пенькова, Т. Г. Модели и методы искусственного интеллекта : учебное пособие / Т. Г. Пенькова, Ю. В. Вайнштейн. - Красноярск : СФУ, 2019. - 116 с...65


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ