книги / Управление большими системами. УБС-2017

Информационные технологии в управлении техническими системами и технологическими процессами

Недостатки:

♦дороже, чем программный модуль для центрального контроллера;

♦отсутствие универсальности. Концепция не подходит для децентрализованной архитектуры системы «умного дома».

Поэлементный контроль, очевидно, хорошо подходит для небольших «умных домов», где зачастую используется децентрализованная архитектура. Централизованный подход напротив, хорошо подходит для более сложных систем за счёт независимости работы и настройки от количества используемых системой узлов.

5.Заключение

Предложенные подходы могут обезопасить систему «умного дома» от ошибок, связанных с обработкой неадекватных данных, отправляемых датчиками.

Таким образом, внутренние угрозы, возможные вследствие эксплуатации «умного дома», могут быть предотвращены за счёт использования специальных программных или аппаратных компонентов проверки адекватности передаваемых сенсорами параметров.

Литература

1.Ву Т.З. Анализ систем автоматизированного управления ум-

ным домом // Молодойученый. – 2011. – Т. 1, №4. – С. 28–31.

2.ГОСТ Р 51275-2006 [Электронный ресурс]. – URL: http://pro- tect.gost.ru/v.aspx?control=8&baseC=-1&page=0&month=-1&year =-1&search=&RegNum=1&DocOnPageCount=15&id=121176 (датаобращения: 18.05.2017).

3.ГОСТ Р ИСО/МЭК 17799-2005 [Электронный ресурс]. – URL: http://prism.su/books/GOST-17799-2005.pdf.

383

421

Управление большими системами. Выпуск XX

DETERMINATION OF THE INTERNAL THREATS

OF THE "SMART HOUSE" SYSTEM AND THE PROPOSAL OF APPROACHES TO PREVENTING THEIR IMPLEMENTATION

Sergey Bondarev, Perm National Research Polytechnic University, Perm, post graduate student (b-sergi@mail.ru).

Abstract: The article is devoted to the investigation of possible internal threats arising from the operation of the automated building system using the example of a "smart home" and suggesting ways to prevent them. Such a system has many advantages, but due to the increase in the number of used technologies, its complexity also grows, which leads to the growth of possible errors, which in turn can cause damage from insignificant to critical. These threats are critical for both the user and the building itself, in which the system functions, and for the surrounding area. One consequence of such threats is the transmission of incorrect data between sensors and system components. The article will propose methods of filtering transmitted by information components that will exclude this vulnerability

Keywords: smart house, management system, information security.

384

422

Информационные технологии в управлении техническими системами и технологическими процессами

УДК 517.928.4, 628.4 ББК 78.34

СИСТЕМА МОДЕЛИРОВАНИЯ, МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ БИОЛОГИЧЕСКОЙ ОЧИСТКИ СТОЧНЫХ ВОД

Кудрявцев В.А.1

(Кировский государственный медицинский университет, Киров)

Рычков С.Л.2, Шатров А.В.3

(Вятский государственный университет, Киров)

Актуальность исследуемой проблемы обусловлена необходимостью оперативного управления процессом биологической очистки сточных вод. Процесс биологической очистки контролируется с помошью химического анализа практически вручную. При этом время проведения анализа соизмеримо с временем прохождения сточных вод в аэротенках. В данной работе предлагается математическая модель процесса биологической очистки, данные расчета которой используются для оперативного контроля с помощью аппаратно-программного комплекса (АПК) АКВА- ТЕСТ-АТ4М. АПК дает возможность обработки анализа качества воды в течение нескольких минут. При этом данные измерений дают возможность идентифицировать математическую модель биологической очистки. В работе приведены результаты экспериментов и математического моделирования работы очистных сооружений Кировских коммунальных систем (ОС ККС).

Ключевые слова: биологическая очистка сточных вод, измерение окисляемости воды, математическая модель очистки сточных вод.

1Владимир Алексеевич Кудрявцевв, кандидат физико-математических наук, доцент (vak@kirovgma.ru).

2Сергей Леонидович Рычков, старший преподаватель (rychkov@list.ru).

3Анатолий Викторович Шатров, доктор физико-математических наук, профессор (avshatrov1@yandex.ru).

385

423

Управление большими системами. Выпуск XX

1. Введение

Целью данного исследования является обоснование возможности оперативного контроля качества очистки сточных вод в аэротенках очистных сооружений. В настоящее время мы наблюдаем две взаимосвязанные, но противоположно направленные тенденции: с одной стороны – рост числа современных наукоёмких исследований, направленных на разработку различного рода способов очистки воды, и разговоров об этом, с другой – неуклонное снижение её качества. Обеспокоенность таким положением в системе снабжения населения водой была выражена и на проходившем в марте 2009 г. в Перми межрегиональном конгрессе «Чистая вода» [8, 9]. Отмечалось, что в перспективном плане наиболее значимыми для питьевого водоснабжения населённых мест России, помимо усиления охраны водоисточников от загрязнений, представляются три основные проблемы: модернизация технологий водообработки и водоразводящих сетей, ревизия научных основ концепции питьевого водоснабжения, совершенствование мониторинга качества питьевой воды и законодательной базы в водохозяйственной области.

Мониторинг состояния окружающей среды, и прежде всего водных ресурсов, в настоящее время осуществляется с использованием колориметрических, нефелометрических, титрометрических, хромотографических и других, в том числе и сложных методов исследования [4–5]. Некоторые из них обладают достаточно высокой информативностью, но они, как правило, дороги, трудоёмки, не поддаются автоматизации. Важным недостатком является и то, что эти методы требуют предварительной подготовки образца и использования высокотоксичных реактивов, поэтому работа проводится в основном в условиях лабораторий. Для повышения оперативности исследований разработаны экспрессные методы химического анализа – тест-системы, основанные на визуально-колориметрических и спектрофотометрических методах оценки. Эти методы обладают относительно низкой чувствительностью и также не могут быть использованы для жёсткого автоматического мониторинга окружающей сре-

386

424

Информационные технологии в управлении техническими системами и технологическими процессами

ды. Многие из перечисленных способов исследования могут измерять один или ограниченный круг показателей состава воды, что для мониторинга в реальном масштабе времени в принципе недостаточно.

Целью данной работы является создание системы моделирования, мониторинга и управления процессом биологической очистки сточных вод на очистных сооружениях. Математическая модель позволяет сформировать функционал для идентификации модели и последующего управления процессом.

2. Методика экспериментальных исследований

2.1. ОПИСАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ УСТАНОВКИ И МЕТОДА ИССЛЕДОВАНИЯ

Технические характеристики аппаратно-программного комплекса «АКВАТЕСТ-АТ4М» (базовая платформа – промышленный вариант) [6, 7]:

1. Измерение окисляемости воды – показатель химического поглощения кислорода (ХПК) в базовой комплектации (0,5–3000) мг О/дм3, погрешность измерения не превышает 3 %. Подача воды циклическая. Датчик – хемилюминесцентный. Использование специально разработанного реактора позволяет последовательно окислять сначала растворённые вещества, затем продукты их первичного окисления и т.д. В зависимости от «загрязнителей» и степени загрязнения цикл измерения длится от 0,5 до 10 минут.

2.Измерение электропроводности (5–3000), погрешность

<5 %. Применяется тетраэлектродный метод измерения.

3.Измерение температуры (4–60) °С, погрешность 5 %. Применяется выпускаемый промышленностью полупроводниковый датчик.

4.Измерение радиоактивности водного образца (β- и γ-из- лучения), погрешность 7 %. Датчик – счётчик Гейгера.

5.Масса 8 кг, габаритные размеры 150х400х540.

6.Время одного измерения в циклическом режиме (время цикла) от 0,5 до 30 минут (в зависимости от количества примесей в воде).

387

425

Управление большими системами. Выпуск XX

7.Имеется возможность измерения в потоке (отсутствие кривой окисления – на экране монитора отображается кривая изменения общей окисляемости воды – ХПК.

8.Возможность мобильного варианта – имеется (с энергообеспечениемотавтомобильногоаккумулятораидр. источников).

9.Потребляемая мощность – не более 350 ватт.

10.Питание: от сети переменного тока 220 В или источника постоянного тока 12,6 В.

11.Вывод и хранение информации: компьютер.

12.Имеется возможность установить блок дистанционного управления и передачи информации по проводной линии или радиоканалу.

Для измерения качественного состава сточных вод в аэротенках ОС ККС использовался метод взятия проб по всей длине аэротенка, через равные промежутки. По всей длине аэротенка, разбитого на 8 симметричных участков, производится забор проб

вравных количествах. Для взятия проб использовался заборник с 7 трубопроводами, пронумерованными соответственно местам взятия проб. Пробы взятой воды сливались в соответствующие номерам ёмкости. Далее пробы после разведения дистиллятом до необходимой для точности измерения концентрации поступали на вход АПК АКВАТЕСТ-АТ4М для выполнения циклических окислительных реакций. На основании обсуждения имеющейся информации о работе ОС ККС, представленных данных о предыдущих исследованиях работы ОС основным объектом измерений были концентрации ЗВ азотной группы (аммоний – ион, нитриты – ион, нитраты – ион), а также показатель химического поглощения кислорода (ХПК).

Программное обеспечение комплекса выполнено в обычной конфигурации персонального компьютера и осуществляет как предобработку данных физико-химического анализа, так и преобразование, хранение, вывод и визуализацию цифровой ин-

формации в удобной и доступной форме, например в табличном редакторе MS Excell. На рис. 1–4 приведены примеры визуализации результатов измерения ХПК по длине аэротенка ОС ККС. Общая длина одного коридора аэротенка 216 метров. Пробы

388

426

Информационные технологии в управлении техническими системами и технологическими процессами

взяты 06.02.2015 г. Приведенные графики характеризуют показатель ХПК как интегральную величину. АПК подсчитывает этот показатель как величину площади под кривой окисления, характеризующей интенсивность окислительных процессов в сточных водах.

Рис. 1. Кривая окисления, отметка 0 м

Рис. 2. Кривая окисления, отметка 54 м

389

427

Управление большими системами. Выпуск XX

Рис. 3. Кривая окисления, отметка 108 м

Рис. 4. Распределение показателя ХПК по длине 1-го коридора аэротенка

2.2.РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Врезультате экспериментов было обнаружено, что основные загрязнения в стоках от промышленных предприятий поступают в ОС ККС от сбросов ОАО «Кировский биохимический завод» (БХЗ). Следующая серия измерений, сделанная с 20.03.2015 по 26.03.2015, была выполнена в то время, когда

в выпуске с ОС БХЗ поступали сильно загрязненные стоки. С учетом оценки влияния работы ОАО БХЗ 26.03.2015 были

390

428

Информационные технологии в управлении техническими системами и технологическими процессами

взяты пробы одновременно на ОС ККС и ОС БХЗ. Для анализа взаимозависимости этих проб на рис. 5 производится их сопоставление. При этом распределение ХПК в 1-м коридоре аэротенка ККС имеет вид, приведенный на рис. 6.

Рис. 5. Графики кривых окисления:

1 – БХЗ; 2 – ККС, пробы взяты на нулевой отметке

Рис. 6. Распределение показателя ХПК по длине 1-го коридора аэротенка ККС при сбросе ЗВ БХЗ

В процессе экспериментов выяснилось, что важнейшим показателем загрязнений является наличие в стоках ЗВ азотной

группы – аммоний-ион ( NH4+ ), который в результате окислительных реакций переходит последовательно в нитрит-ион

391

429

Управление большими системами. Выпуск XX

( NO2− ), нитрат-ион ( NO3− ). Взаимосвязь между показателем

ХПК и концентрацией аммония в обычном режиме работы ОС ККС подтверждается графиками этих величин на рис. 7.

Рис. 7. Распределения ХПК и концентрации аммония по длине 1-го коридора аэротенка

Измерения, проведенные по азотной группе, позволяют идентифицировать упрощенную математическую модель процесса биологической очистки.

3. Математической модели

Для описания процесса биоочистки сточных вод в аэротенках предложена математическая модель, учитывающая динамику концентрации субстрата азотного цикла и микроорганизмов двух видов. Удаление азота из сточных вод осуществляется путем нитрификации и следующей за ней денитрификации. Нит-

рификация – процесс окисления ионов аммония NH 4+ до нитратов NO3− , который осуществляется в два этапа. На первом этапе бактерии вида Nitrosomonas окисляют аммоний до нитрита NO2− по схеме

NH4+ + 32 O2 → 2H + + NO2− + H2O

392

430