Внедрение автоматизированной системы управления водно-ресурсными системами в целлюлозно-бумажной промышленности

Бесплатный доступ

В статье предложена модель оптимизации производственных процессов в водно-ресурсных системах целлюлозно-бумажного производства, которая основана на автоматизации принятия управленческих решений с использованием технологий Интернета вещей. Применение данной концепции позволяет существенно минимизировать потребление свежей воды за счет внедрения автоматизации процессов, сократить объем сточных вод, что в свою очередь снижает негативное воздействие на окружающую среду, сохраняя при этом высокое качество продукции и экономическую эффективность. Основной новизной исследования является интеграция передовых технологий, таких как машинное обучение и интернет вещей, с динамическим управлением водными ресурсами, что позволяет учитывать экологические, экономические и технологические аспекты в единой системе. Предложенный алгоритм машинного обучения для обнаружения утечек воды в системе водоотведения, основанный на данных, полученных от Интернета вещей, позволяет оптимизировать процессы, связанные с использованием воды на всех этапах жизненного цикла производства. Это создает более рациональную и эффективную систему управления водными ресурсами и помогает предотвратить потенциальные аварии на всех этапах технологического процесса изготовления продукции.

Еще

Целлюлозно–бумажная промышленность, оптимизация, производственные процессы, автоматизация, водно-ресурсные системы, Интернет вещей, машинное обучение

Короткий адрес: https://sciup.org/148331119

IDR: 148331119   |   УДК: 658.5   |   DOI: 10.37313/1990-5378-2025-27-3-46-57

Implementation of an Automated Water Resource System Control System in the Pulp And Paper Industry

The article proposes a model for optimizing production processes in water-resource systems of pulp and paper production, which is based on the automation of management decisions using Internet of Things technologies. The application of this concept allows to signifi cantly minimize the consumption of fresh water through the introduction of process automation, reduce the volume of wastewater, which in turn reduces the negative impact on the environment, while maintaining high product quality and economic effi ciency. The main novelty of the study is the integration of advanced technologies, such as machine learning and the Internet of Things, with dynamic water resources management, which allows taking into account environmental, economic and technological aspects in a single system. The proposed machine learning algorithm for detecting water leaks in the drainage system, based on data obtained from the Internet of Things, allows to optimize processes related to water use at all stages of the production life cycle. This creates a more rational and effi cient water resources management system and helps prevent potential accidents at all stages of the manufacturing process.

Еще