ОБУЧЕНИЕ БЕЗ УЧИТЕЛЯ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ КРИТИЧЕСКИХ РЕЖИМОВ В ПРОИЗВОДСТВЕ ВОЗОБНОВЛЯЕМОЙ ЭНЕРГИИ - Карымсакова, Н.; Болтабоева, A.; Турмаханбет, Д.; Мауленбеков, М.; Абдирова, Т. (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2025)
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.