Система мониторинга сточных вод промышленного предприятия

В. А. Алексеев; В. П. Усольцев; С. И. Юран; Д. Н. Буранов; Д. Н. Шульмин

doi:10.22213/2410-9304-2021-1-4-9

Авторы

В. А. Алексеев ИжГТУ имени М. Т. Калашникова, <br /> Ижевск
В. П. Усольцев ИжГТУ имени М. Т. Калашникова, <br /> Ижевск
С. И. Юран ИжГСХА, Ижевск
Д. Н. Буранов ИжГТУ имени М. Т. Калашникова, <br /> Ижевск
Д. Н. Шульмин ИжГТУ имени М. Т. Калашникова, <br /> Ижевск

DOI:

https://doi.org/10.22213/2410-9304-2021-1-4-9

Ключевые слова:

аварийные сбросы, матрица отношения, относительное описание формы сигнала, оптическая плотность, спектроскопия

Аннотация

В статье рассматриваются принципы построения существующих систем мониторинга сточных вод, в том числе в аварийной ситуации на предприятии. Проведенный анализ систем показал их недостатки, где выделяется низкая достоверность контроля загрязнений. Предлагается устранить этот недостаток путем применения определенного количества оптоэлектронных датчиков, имеющих источники излучения с разной длиной волны. Это позволяет более точно определять состав загрязняющего вещества. Для решения задачи идентификации сгустка загрязняющего вещества и направления его на определенный фильтр используются системы распознавания сгустка по его соотношению отдельных составляющих. Для этого используется матрица отношения порядка на составляющие в виде решетчатой функции. При этом предлагается использовать гомоморфный эталон матрицы отношения, например, в виде диагоналей.

В процессе контроля сигналы с датчиков, пропорциональные значениям оптической плотности контролируемой среды, обрабатываются и преобразуются в виде решетчатой функции, которая отражает амплитудные значения оптической плотности контролируемой среды на различных частотах излучения. Далее из значений решетчатой функции формируется текущая матрица отношения. Значения этой матрицы отношения поступают в блок распознавания, в котором сравниваются значения текущей матрицы отношения со значениями эталонных матриц отношений, хранящихся в блоке эталонов. Если в результате сравнения произошло совпадение элементов текущей матрицы с элементами какой-либо эталонной матрицы или элементами нескольких матриц, в блоке управления задвижками вырабатываются сигналы управления на закрытие задвижки на основном трубопроводе и открытие одной или нескольких задвижек на отводах, что позволяет отвести протекающие в данный момент сточные воды с выявленным составом загрязнений на соответствующие фильтры для устранения выявленных компонентов загрязнений. Если в результате сравнения не произошло совпадений элементов текущей матрицы с элементами эталонных матриц, водная среда направляется на общий фильтр после открытия заслонки.

Библиографические ссылки

Александровская Л. Н., Розенталь О. М. Риск-ориентированный контроль содержания в воде загрязняющих веществ // Аналитика и контроль. 2016. Т. 20. № 1. С. 6–14.

Комплекс контроля изменений оптической плотности сточных вод / В. А. Алексеев, В. П. Усольцев, С. И. Юран, Д. Н. Шульмин // Приборы и методы измерений. 2018. № 9 (1). С. 7–16. DOI: 10.21122/2220-9506-2018-9-1-7-16.

Skouteris G., Webb D. Patrick, Shin Kei Lok Felix, Rahimifard Sh. Assessment of the capability of an optical sensor for inline realtime wastewater quality analysis in food manufacturing // Water Resources and Industry. 2018. Vol. 20. December. P. 75-81. URL: https://doi.org/10.1016/j.wri.2018.10.002.

Автоматический контроль очищенных сточных вод / И. О. Тихонова, Т. В. Гусева, Я. П. Молчанова, М. В. Бегак // Экология производства. 2018. № 4. С. 52–59.

Tomperi J., Koivuranta E., Leiviskä K. Predicting the effluent quality of an industrial wastewater treatment plant by way of optical monitoring // Journal of Water Process Engineering. 2017. Vol. 16. April. P. 283-289. DOI: 10.1016/J. JWPE.2017.02.004.

Козлов В. Л., Кугейко М. М. Прозрачномеры-газоанализаторы на двухволновом полупроводниковом лазере // Приборы и методы измерений. 2011. № 2 (3). С. 5–12.

Оптоэлектронные методы измерения и контроля технологический параметров нефти и нефтепродуктов / Н. Р. Рахимов, В. А. Жмудь, В. А. Тру-шин, И. Л. Рева, И. А. Сатволдиев // Автоматика и программная инженерия. 2015. № 2 (12). С. 85–108.

Измеритель содержания воды в нефти и нефтепродуктах на основе инфракрасных оптоэлектронных пар светодиод − фотодиод / М. В. Богданович, Д. М. Кабанов, Е. В. Лебедок, П. В. Шпак, А. Г. Рябцев, Г. И. Рябцев, М. А. Щемелев, И. А. Андреев, Е. В. Куницына, Э. В. Иванов, Ю. П. Яковлев // Журнал технической физики. 2017. Т. 87. № 2. С. 315–318. DOI: 10.21883/JTF.2017.02.44146.1791.

Bhargava R. Infrared Spectroscopic Imaging: The Next Generation // Applied Spectroscopy. 2012. Vol. 66. № 10. P. 1091–1120. https://doi.org/10.1366/12-06801.

Murphy K., Heery B., Sullivan T., Zhang D., Paludetti L., Lau K.T., Diamond D., Costa E., O׳Connor N., Regan F. A lowcost autonomous optical sensor for water quality monitoring // Talanta. 2015. Vol. 132, 520–527. URL: https://doi.org/10.1016/j.talanta. 2014.09.045.

Thomas O., Constant D. Trends in optical monitoring // Water Science & Technology. 2004. V.49 № 1. P. 1-8. URL: https://doi.org/10.2166/wst.2004.0001.

Alekseev V.A., Yuran S.I., Usoltsev V.P., Shulmin D.N. System of Laser Monitoring of Water Pollution with Application of Relative Description of Signal Shape // Devices and Methods of Measurements. 2020. № 11(2). P. 114–121. URL: https://doi: 10.21122/2220-9506-2020-11-2-114-121.