Інтелектуальна система автоматизованого моніторингу якості біоматеріалу для зброджування в біогазовій установці
Вантажиться...
Дата
2025
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Для вирішення проблеми неефективного та неоперативного контролю біогазових установок розроблено інтелектуальну систему автоматизованого моніторингу. Метою є підвищення стабільності та продуктивності анаеробного зброджування шляхом впровадження проактивного аналізу даних та адаптивного управління. Дослідження проводилося на пілотній біогазовій установці з використанням ферментованого біоматеріалу. Для збору даних застосовано IoT-пристрій на базі ESP32 з датчиками температури та камерою. Аналіз даних реалізовано на хмарній інфраструктурі AWS з використанням сервісів S3, DynamoDB та Fargate, а також ансамблю моделей машинного навчання (XGBoost, LSTM) та комп'ютерного зору (ResNet-50). Протягом 6-місячного тестування система продемонструвала високу надійність, забезпечивши збір 98,6 % запланованих вимірювань, та оперативність із середнім часом обробки даних 3,2 хвилини. Для аналізу зображень субстрату валідовано та обрано метод сегментації Оцу з підвищенням контрастності (CLAHE), який показав найнижчий коефіцієнт варіації 3,63 %, що свідчить про його стабільність. Початкова прогностична модель машинного навчання демонструвала коефіцієнт детермінації (R²) 0,85 та кореневу середньоквадратичну помилку (RMSE) 0,61 м³/добу. Ключовим результатом є ефективність адаптивного механізму донавчання: після першого циклу оновлення на 100 нових, валідованих оператором записах, точність моделі значно зросла. Показник R² підвищився до 0,91, а RMSE зменшилася на 42,6 % до 0,35 м³/добу. Це доводить, що система здатна ефективно навчатися на реальних експлуатаційних даних, постійно покращуючи точність своїх прогнозів та, як наслідок, якість управлінських рекомендацій. Ключові слова: комп'ютерний зір, зображення, біоматеріал, хмарні сервіси, розімкнута система, відновлювальна енергетика DOI:10.20535/2617-9741.3.2025.340376 * Corresponding author: sergpavlov89@gmail.com Received 31 July 2025; Accepted 04 September 2025 Анаеробне зброджування (АЗ) біомаси є ключовою технологією у сфері відновлюваної енергетики, що забезпечує екологічно безпечну переробку органічних відходів в біогазових установках (БУ). БУ відіграють важливу роль у досягненні кліматичних цілей ЄС, забезпечуючи сталий цикл вуглецю та енергетичну незалежність [1]. Однак ефективність цього процесу істотно залежить від низки змінних факторів, таких як температура, якість сировини, мікробна активність та стабільність середовища. Традиційні підходи до моніторингу, що базуються на періодичному відборі проб і лабораторному аналізі, є трудомісткими, неоперативними та економічно обтяжливими [2]. Сучасні дослідження свідчать про зростаючу актуальність використання Інтернету речей (IoT), комп’ютерного зору (CV) та методів машинного навчання (МН) для автоматизованого контролю технологічних процесів у сільському господарстві та енергетиці [3, 5, 7]. Зокрема, хмарна інфраструктура, така як Amazon Web Services (AWS), у поєднанні з мікроконтролерами ESP32 та сенсорною мережею, дозволяє створити гнучкі та масштабовані системи реального часу з можливістю адаптації до змінних умов [4, 13]. Однак більшість існуючих рішень обмежуються лише збором та візуалізацією даних, без реалізації повного аналітичного циклу, включаючи адаптивне навчання моделей
Опис
Ключові слова
комп'ютерний зір, зображення, біоматеріал, хмарні сервіси, розімкнута система, відновлювальна енергетика, computer vision, image, biomaterial, cloud services, open system, renewable energy
Бібліографічний опис
Інтелектуальна система автоматизованого моніторингу якості біоматеріалу для зброджування в біогазовій установці / Павлов С. Г., Лисенко В. П., Лендєл Т. І., Наконечна К. В. // Вісник НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського». Серія «Хімічна інженерія, екологія та ресурсозбереження». – 2025. – № 3(24). – С. 41-51. – Бібліогр.: 20 назв.