Создание цифровой модели системы водоотведения производства с использованием искусственных нейронных сетей

В статье рассматривается современный подход к управлению процессами водоотведения на промышленных предприятиях с целью снижения экологических рисков и эксплуатационных затрат. Новизна предложенного метода заключается в применении рекуррентных нейронных сетей для прогнозирования параметров сточных вод с учетом их нелинейной динамики и временных зависимостей. Представлен практический пример внедрения цифрового двойника системы водоотведения целлюлозно-бумажного комбината, обеспечивающего многовариантное прогнозирование ключевых показателей качества сточных вод. Результаты пилотной эксплуатации демонстрируют высокую эффективность предложенного подхода. Использование цифрового двойника позволило сократить количество случаев превышения нормативов по показателю химического потребления кислорода на 91%, снизить расход реагентов на 12–26%, уменьшить издержки на 8,4 млн рублей и предотвратить аварийные ситуации с потенциальным ущербом свыше 10 млн рублей.