ОБУЧЕНИЕ БЕЗ УЧИТЕЛЯ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ КРИТИЧЕСКИХ РЕЖИМОВ В ПРОИЗВОДСТВЕ ВОЗОБНОВЛЯЕМОЙ ЭНЕРГИИ

Авторы

  • Н. Карымсакова PhD, научный сотрудник, Университет ALT им. М.Тынышпаева”, Алматы, Казахстан
  • А. Болтабоева исследователь, Институт Механики и Инженерии им. У.А. Джолдасбекова, научный сотрудник в ТОО «Kazakhstan R&D Solutions», Докторант 3-го года в Факультете Информационных Технологий и Искусственного Интеллекта, Казахский Национальный Университет им. аль-Фараби, Алматы, Казахстан
  • Д. Турмаханбет инженер IoT в ТОО «Kazakhstan R&D Solutions», студентка 4 курс, Факультет Информационных Технологий и Искусственного Интеллекта, Казахский Национальный Университет им. аль-Фараби; Институт Механики и Инженерии им. У.А. Джолдасбекова, Алматы, Казахстан
  • М. Мауленбеков ОБУЧЕНИЕ БЕЗ УЧИТЕЛЯ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ КРИТИЧЕСКИХ РЕЖИМОВ В ПРОИЗВОДСТВЕ ВОЗОБНОВЛЯЕМОЙ ЭНЕРГИИ
  • Т. Абдирова невролог и сомнолог, кандидат медицинских наук, Медицинский центр «Нейроклиника», Алматы, Казахстан

DOI:

https://doi.org/10.32014/2025.2518-1726.391

Ключевые слова:

анаэробное сбраживание, кластеризация, обучение без учителя, мониторинг процессов, производство биогаза, эксплуатационные режимы, машинное обучение, летучие жирные кислоты

Аннотация

Анаэробное сбраживание представляет собой сложный многостадийный биохимический процесс, подверженный нестабильности вследствие изменений состава сырья, технологических параметров и динамики микробных сообществ. Традиционные механистические модели, такие как ADM1, обеспечивают теоретическое понимание процессов, однако требуют трудоёмкой калибровки параметров и не всегда способны адекватно отражать динамику промышленных систем. В настоящей работе предложено использование методов обучения без учителя, в частности кластерного анализа, для идентификации дискретных и повторяющихся эксплуатационных режимов в промышленных анаэробных биореакторах. На основе долгосрочных производственных данных коммерческих установок были сформированы многомерные наборы показателей, включающие концентрации летучих жирных кислот, состав биогаза и ключевые технологические параметры процесса. В результате анализа выделено три типичных режима функционирования: Стабильный режим с высоким выходом метана; Переходный режим, характеризующийся умеренными нарушениями баланса; Ингибированный режим, сопровождающийся накоплением летучих жирных кислот и снижением содержания метана. Выявленные режимы коррелируют с фактическими технологическими событиями, включая резкое увеличение органической нагрузки, что подтверждает потенциал предложенного подхода в качестве системы раннего предупреждения и инструмента поддержки операторских решений. Результаты исследования демонстрируют возможности обучения без учителя для повышения эффективности мониторинга, обеспечения устойчивости и оптимизации управления промышленными системами анаэробного сбраживания.

Загрузки

Опубликован

2025-12-22

Как цитировать

Карымсакова, Н., Болтабоева A., Турмаханбет, Д., Мауленбеков, М., & Абдирова, Т. (2025). ОБУЧЕНИЕ БЕЗ УЧИТЕЛЯ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ КРИТИЧЕСКИХ РЕЖИМОВ В ПРОИЗВОДСТВЕ ВОЗОБНОВЛЯЕМОЙ ЭНЕРГИИ. Academic Scientific Journal of Computer Science, 356(4), 184–202. https://doi.org/10.32014/2025.2518-1726.391

Выпуск

Раздел

Информационно-коммуникационные технологии