Методы контроля влажности при биотермическом компостировании органических отходов Текст научной статьи по специальности «Энергетика и рациональное природопользование»

УДК 62-733

МЕТОДЫ КОНТРОЛЯ ВЛАЖНОСТИ ПРИ БИОТЕРМИЧЕСКОМ КОМПОСТИРОВАНИИ ОРГАНИЧЕСКИХ ОТХОДОВ

© 2016 М.С. Дегтерева, А.В. Васильев

Самарский государственный технический университет

Статья поступила в редакцию 01.12.2015.

Рассматриваются предложенные авторами подходы к разработке методов автоматизированного контроля влажности в процессе биотермическим компостированием органических отходов. Ключевые слова: органические отходы, переработка, компостирование, влажность, метод, сенсор, нейросеть, алгоритм.

ВВЕДЕНИЕ

Образование отходов производства и потребления непрерывно возрастает [1-6]. Их негативное воздействие может нанести невосполнимый ущерб окружающей среде и здоровью человека.

Основным способом очистки городов от твёрдых бытовых (в том числе органических) отходов (ТБО) вплоть до 20-го века были обычные свалки. Однако при этом наносится ущерб окружающей среде.

В 20 веке были разработаны новые способы защиты окружающей среды от органических отходов. В настоящее время к традиционным способам утилизации и уничтожения органических отходов можно отнести их захоронение, сжигание, пиролиз, биокомпостирование, извлечение вторичных ресурсов. Перспективным способом является биокомпостирование, однако низкое качество получаемого в результате переработки органических отходов компоста ограничивает применение данного способа. При этом качество компоста напрямую связано с созданием и контролем за соблюдением оптимальных условий прохождения процесса компостирования (биохимической реакцией).

Наряду с основными факторами, влияющими на биохимическую реакцию компостирования органических отходов в составе ТБО (температура, кислород. pH среды, дисперсность), влажность оказывает определяющее влияние на процесс. т.к. питательные вещества для микроорганизмов должны растворяться в воде.

Согласно работе Хоуга [10], скорость реакции уменьшается на 24% при снижении, влажности отходов с 55 % до 45 % и на 60 % при снижении влажности с 45 % до 35 %, а при влажности 20 % процесс прекращается. При влажности выше

Дегтерёва Мария Сергеевна, соискатель кафедры «Химическая технология и промышленная экология». E-mail: story.87@mail.ru

Андрей Витальевич Васильев, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Химическая технология и промышленная экология». E-mail: vasilyev. av@samgtu. ru

55%, пустоты в структуре отходов заполняются фильтратом, который ограничивает доступ кислорода к микроорганизмам и аэробный процесс деградирует. Рекомендуемая оптимальная влажность находится в пределах 50%.

Критический анализ отечественных и зарубежных методов контроля влажности показал, что в основном уделяется внимание контролю влажности органических отходов (субстрата) на входе технологической линии и на выходе -компоста [1, 5, 6]. Контроль же за динамикой изменения влажности в процессе отсутствует или имеет существенные недостатки.

В настоящей статье описаны предложенные авторами подходы к разработке методов контроля влажности в процессе биокомпостирования.

2. МЕТОД АВТОМАТИЗИРОВАННОГО КОНТРОЛЯ ВЛАЖНОСТИ В ПРОЦЕССЕ БИОКОМПОСТИРОВАНИЯ

В ряде работ [1, 6 и др.] показана необходимость увлажнения через систему вентиляции при биокомпостировании. В активной стадии процесса компостирования температура воздуха на выходе системы вентиляции намного выше, чем температура подаваемого воздуха. Соответственно, давление насыщенного пара отработанного воздуха намного выше, чем у подаваемого воздуха, вследствие чего управлять влажностью отходов с помощью управления влажностью подаваемого воздуха системы вентиляции нельзя.

При разбрызгивании воды на поверхность отходов наблюдается неравномерная влажность субстрата, что легко устраняется циклическим перемешиванием при вращении биобарабана и просачиванием влаги в нижние слои субстрата. Однако это не позволяет поддерживать влажность отходов на первоначально установленном уровне при испарительном охлаждении вследствие уноса влаги с отработанным воздухом системой вентиляции. Поэтому поддержание влажности субстрата производится на основании баланса влаги в субстрате. Вода поступает в субстрат с воздухом системы вен-

тиляции, образуется при разложении органических веществ и разбрызгивается для увеличения влажности субстрата в виде управляющего воздействия. Вода покидает субстрат в виде испарившейся или сконденсированной на дне биобарабан влаги.

Авторами предложен метод автоматизированного контроля влажности в процессе биокомпостирования, основанный на сравнении данных об оптимальных параметрах влажности на стадиях компостирования, хранящихся в памяти программируемого контроллера, с данными полученными от измерительных устройств и последующей выработке управляющих воздействий на процесс компостирования. Структура и функциональные компоненты системы автоматизированного управления (САУ) контролем влажности в процессе биокомпостирования показаны на рис. 1. Блок-схема автоматизированного контроля параметров влажности в процессе биокомпостирования показана на рис. 2

Использование предложенного метода позволит не только осуществлять автоматизированный контроль параметров влажности в процессе биокомпостирования, но и более эффективно управлять процессами компостирования в целом, в том числе следить за оптимальным соотношением параметров (кислород, влага, температура) и др.

3. АДАПТИРОВАННЫЙ СЕНСОР ВЛАЖНОСТИ

Для достоверного и оперативного получения значения влажности традиционные методы либо высокозатратны, либо нереализуемы при современной базе датчиков в производственных условиях. Авторы предлагают интеграцию в автоматизированную систему управления технологическим процессом программно-аппаратного комплекса, который, используя значения других параметров технологического процесса, напрямую или косвенно связанных с искомым, будет просчитывать данный показатель.

Проведен анализ различных сенсоров (датчиков) влажности и возможностей их использования для процесса биокомпостирования. По принципу действия датчики влажности (гигрометры) делятся на: емкостные; резистивные; термисторные; оптические; электронные.

Емкостные гигрометры обладают целым рядом недостатков и для биокомпостирования их использовать нецелесообразно ввиду их неточности и необходимости очистки от частиц, имеющих высокую диэлектрическую проницаемость.

Резистивный датчик влажности включает в себя два электрода, которые нанесены на подложку, а поверх на сами электроды нанесен слой матери-

Структура и функциональные компоненты САУ

ИсУ 1 - исполнительное устройство - электромагнитный клапан

ИзУ 1 - измерительное устройство - датчик контроля влажности воздуха на входе

ИзУ 2 - датчик контроля влажности воздуха на выходе

ИзУ 3 - расходомер воды

ИзУ 4 - влагомер компоста

УУ - программируемый контроллер

Рис. 1. Структура и функциональные компоненты системы автоматизированного управления контролем влажности в процессе биокомпостирования

Начало

произвести оценку/ параметров состояния

Нсуб, Мтбо, Кмет.

[ручной

ввод

Расчитать Нупр (2)

Оценить ИзУ3,ИзУ Г- /1зУ1,ИзУ2, 4

Рассчитать Нупр (1)

1

Оценить ИзУЗ

[ Нупр = Нком-Нвх- (Мтбо*Ксуб*Кмет)

[ Нупр= Нопт - Нвх - Нком - Нвых ----------[обнулить данные

Отключить ИсУ1

Запустить таймер (через 1 час)

--- на

>1 Коне^^<;'Нком=Нопт

(Нет

Рис. 2. Блок-схема автоматизированного контроля параметров влажности в процессе биокомпостирования

ала, который отличается сопротивлением, сильно меняющимся в зависимости от влажности. Однако в условиях промышленного биокомпостирования изменения влажности могут быть довольно значительными. Термисторный датчик влажности также неэффективно применять на производстве.

Наиболее точным является оптический (конденсационный) датчик влажности. В основе его работы - явление, связанное с понятием «точка росы». В момент достижения температурой точки росы, газообразная и жидкая фазы находятся в условии термодинамического равновесия. Температура точки росы неразрывно связана и зависит от таких параметров как влажность и давление в окружающей среде. В результате, имея возможность измерения давления и температуры точки росы, получится легко определить и влажность. Этот принцип служит основой для функциониро-

вания оптических датчиков влажности. Однако существенный недостаток датчиков подобного типа — высокая цена и большие затраты на потребление электроэнергии.

Авторы пришли к выводу, что для биокомпостирования органических отходов перспективным является использование искусственной нейронной сети (ИНС) и нейросетевого адаптированного сенсора влажности на её основе [7-9].

Авторы предлагают новый термин: НАС (нейросетьевой адаптированный сенсор). Термин «Виртуальный датчик» (датчик в восприятии ассоциируется с чем-то механическим) недостаточно, на наш взгляд, отражает суть процесса создании и обучении нейронной сети, которая служит в нашем случае для вычисления необходимой величины по косвенным параметрам, и не предполагает пути дальнейшего усовершенствования в случае внедре-

ния в промышленное производство рациональных технических решениях по изменениям технологических процессов и (или) ИНС с корреляционной зависимостью двух или более параметров. Термин НАС вводился исключительно для восприятия и понимания детализации предполагаемых изменений и упрощения возможностей решения слабо формализуемых задач и задач с большим количеством значимых факторов для ИНС. В качестве основы для упрощения построения и обучения ИНС, например, в нашем случае - корреляция данных по измерению (изменению допустимого соотношения) СО2 и СН4. Результатом может стать возможность оперативного перехода на полуавтоматический или ручной режим управления процессом (при сбое автоматизированной системы управления) для обеспечения, например, пожаро- и взрывобе-зопасности в критической ситуации.

Основываясь на результатах проведенного анализа, можно сделать вывод о целесообразности применения НАС [6].

5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Внедрение методов расчета и автоматизированного контроля параметров влажности в процессе биокомпостирования позволит повысить экономический эффект при переработке органических отходов, более эффективно эксплуатировать имеющееся технологическое оборудование. Авторами предложен усовершенствованный подход к автоматизированному контролю влажности в процессе биокомпостирования на основе использования нейросетевого адаптированного сенсора влажности. Показано, что использование виртуального датчика на основе искусственной нейронной сети позволяет значительно улучшить эффективность автоматизированного мониторинга параметра влажности при компостировании отходов.

Внедрение предлагаемых методов и походов к автоматизированному контролю параметров влажности в процессе биокомпостирования позволит повысить экономический эффект при переработке органических отходов, более эффективно эксплуатировать имеющееся технологическое оборудование.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Апанасенко С.И. Автоматизация контроля влажности кондитерских масс с применением интеллектуальных технологий: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.06. М.: Моск. гос. ун-т приклад. биотехнологии, 2010. С. 32-33.

2. Васильев А.В. Комплексный экологический мониторинг как фактор обеспечения экологической безопасности // Академический журнал Западной Сибири. 2014. Т. 10. № 2. С. 23.

3. Васильев А.В., Мельникова Д.А., Дегтерева М.С. Особенности организации системы обращения с отходами в условиях Самарской области // Известия Самарского научного центра РАН, 2014. Т. 16. №1. С. 313-316.

4. Васильев А.В., Пименов А.А. Особенности экологического мониторинга нефтесодержащих отходов // Академический журнал Западной Сибири. 2014. Т. 10. № 4. С. 15.

5. Дегтерев С.Н., Васильев А.В., Дегтерева М.С. Современные технологии переработки бытовых отходов // В сборнике трудов первой международной научно - практической конференции «Актуальные научные проблемы защиты техногенной среды», г. Рига, Латвия, 2007 г. С. 67-71.

6. Дегтерёва М.С., Васильев А.В. Мониторинг влажности биохимических процессов при компостировании органических отходов с помощью использования нейросетевого адаптированного сенсора влажности // В сб. трудов IV международного экологического конгресса (VI международной научно-технической конференции) «Экология и безопасность жизнедеятельности промышлен-но-транспортных комплексов» ELPIT-2013, гг. Тольятти - Самара, 18-22 сентября 2013 г., изд-во Тольяттинского государственного университета, т.4, научный симпозиум «Экологический мониторинг промышленно-транспортных комплексов». С. 77-82.

7. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия - Телеком, 2001. 382 с.

8. Макаренко Н.Г. Лекции по нейроинформатике. Часть 1. М.: МИФИ, 2007. 178 с.

9. Оссовский С. Нейронные сети для обработки и информатизации [перевод с польского И. Д. Руден-ского]. М.: Финансы и статистика, 2004. 344 с.

10. Haug R.T. The Practical Handbook of Compost Engineering. 2nd edition. Boca Raton: Lewis Publishers, 1993. 512 p.

METHODS OF CONTROL OF HUMIDITY DURING BIOTHERMAC COMPOSTING OF ORGANIC WASTE

© 2016 M.S. Degtereva, A.V. Vasilyev

Samara State Technical University

Approaches to development of methods of automated control of humidity in bio-composting process of organic waste are considered.

Keywords: organic wastes, treatment, composting, humidity, method, sensor, neuronet, algorithm.

Maria Degtereva, Postgraduate at the Chemical Technology and Industrial Ecology Department. E-mail: story.87@mail.ru Andrey Vasilyev, Doctor of Technical Science, Professor, Head at the Chemical Technology and Industrial Ecology Department. E-mail: vasilyev.av@samgtu.ru