РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ  И УПРАВЛЯЮЩЕЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ДОЗИРОВАНИЯ ХЛОРАГЕНТА  И СОДЕРЖАНИЯ ХЛОРОФОРМА В ПИТЬЕВОЙ ВОДЕ

A. I. Yuhno; N. K. Plugotarenko

doi:10.22213/2410-9304-2019-4-48-52

Authors

A. I. Yuhno
N. K. Plugotarenko

DOI:

https://doi.org/10.22213/2410-9304-2019-4-48-52

Keywords:

information measuring system, drinking water, neural network technologies, fuzzy logic

Abstract

Protecting human health from carcinogenic risks, as well as ensuring the efficiency of water supply systems is an important task today. In this regard, this paper discusses the application of the method of quality control of drinking water on the basis of neural network technologies and methods of artificial intelligence. The proposed method is based on Mamdani fuzzy inference algorithm. The proposed parameters of water quality that is used as the linguistic variables of the fuzzy logic algorithm. This method is implemented by an intelligent information measuring and control system for monitoring chlorine dosing and chloroform content at water treatment plants in real time. The development of the system was carried out using the MatLab software package, namely Fuzzy Logic Toolbox. The structure of intellectual information measuring and control system is developed. The construction of the information and measurement system of chlorine dosing was based on the principles of minimizing the risk to public health. The general conclusions are made that allow for estimating the influence of the developed system on improvement of quality of drinking water. Approbation of the system allowed to reflect the effectiveness of its application: reduction of excessive chlorination and carcinogenic risk of formation of by-products of disinfection of drinking water, relative to control systems currently used at typical water treatment plants.

References

Качество питьевой воды: факторы риска для здоровья населения и эффективность контрольно-надзорной деятельности Роспотребнадзора / Н. В. Зайцева, А. С. Сбоев, С. В. Клейн, С. А. Вековшинина // Анализ риска здоровью. 2019. № 2. С. 44–57.

Оценка канцерогенного риска от воздействия хлорорганических соединений питьевой воды / Б. И. Марченко, П. В. Журавлев, Н. К. Плуготаренко, А. И. Юхно // Современные проблемы оценки, прогноза и управления экологическими рисками здоровью населения и окружающей среды, пути их рационального решения : материалы III Международного форума Научного совета Российской Федерации по экологии человека и гигиене окружающей среды. 2018. – С. 238–242.

Бахмацкая А. И., Плуготаренко Н. К. Анализ экологической безопасности процессов хлорирования воды // Экология промышленного производства. 2016. № 2 (94). С. 52–56.

Иващук О. О. Подходы к построению системы автоматизированного мониторинга санитарно-технического состояния объектов центрального водоснабжения // Между-народный студенческий научный вестник. 2016. № 6. С. 80.

Юхно А. И., Плуготаренко Н. К. Нейросетевое моделирование содержания хлороформа в питьевой воде при водоподготовке // Аналитика. 2019. Т. 9. № 3. С. 236–241.

Ryszard Wyczolkowski, Mariusz Piechowski, Violetta Gładysiak Małgorzata Jasiulewicz-Kaczmarek, The Concept of Intelligent Chlorine Dosing System in Water Supply Distribution Networks. In book: Intelligent Systems in Production Engineering and Maintenance, 2019, 10.1007/978-3-319-97490-3_34.

Сорокин А. Б. Моделирование работы системы управления водоснабжением на базе нечеткой логики // Природообустройство. 2013. № 3. С. 68–72.

Sradjevic, B. Medeiros Y., D., P., Fu.AHP.Ass. Wa.M.P.University of Novi Sad. Serbia. Water Resources Management, - 2008, -Vol 22, -877-894

Thungngern, J., Wijitkosum, S., Sriburi, T., SukhsriC., A.R.T.An.H.P.:A.App.Wa.R.M.Tha. Chulalongkorn University. Bangkok. App. Envi. Res, - 2010, Vol 37, 13-32

Soyguder, S. Fuzzy adaptive control for the actuators position control and modeling of an expert system / S. Soyguder, H. Alli // Expert Systems with Applications. 2010. Vol. 37. P. 2072-2080.