Bioengineering, waste processing and fermentation process control for biogas production

BIO Web of Conferences, 2024

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1051/bioconf/202410502005
Деректер сенімділігі 85 жоғары
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The article discusses the analysis of the state of control of the processes of biogas production from animal waste by methane digestion. The article discusses the problems of synthesis of automated control systems of biotechnological processes under conditions of information uncertainty. The analysis of the current state of control of fermentation stage processes shows that insufficient attention is paid to the problem of synthesis of second-tier banks under conditions of information uncertainty. Construction of mathematical modeling of biosynthetic processes is a kinetic model, where experimental and analytical methods are used due to the difficulty of identifying patterns in microbiological processes. The article discusses the application of methods and algorithms for intellectualization of problem solving in ACS for the synthesis of complex biotechnological objects in conditions of lack of information, that they should be attributed to priority tasks. The results of research on the application of a neuro-fuzzy system for controlling fermentation processes under conditions of uncertainty and multimode of processes, as well as a forecasting algorithm using nonlinear sets and neural networks are presented.