Способ оптимизации расходов сточных вод общесплавных систем водоотведения

Изобретение относится к области систем водоотведения. Способ состоит в том, что выделяют для упомянутого случайного процесса его характеристики, строят для исследуемого случайного процесса в соответствии с априорной информацией о нем математическую модель, после чего загружают построенную математическую модель в память процессорного устройства. В качестве математической модели принимают вероятностно-статистическую модель изменения состояний системы, а в качестве характеристики нестационарного случайного процесса принимают вероятности переходов из текущего состояния в последующее. На первом этапе дополнительно накапливают статистическую информацию об изменении во времени расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, и на основании ее определяют минимальное qmin и максимальное qmax значения расходов сточных вод. Интервал расходов [qmin, qmax] разбивают на участки-полуинтервалы с шагом Δq и формируют конечное множество значений возрастающих действительных чисел R1=[q1, … qi-1, qi, qi+1, …, qn1], где q1=qmin, qn1=qmax, qi+1-qi=Δq, формируют множество натуральных N1 чисел состояний системы N1=[1, 2, … i-1, i, i+1, …, n1], элементами которых являются порядковые номера множества R1, на основании анализа статистической информации определяют частоты переходов wi,j из текущего i-го состояния в последующее j-е состояние в виде матриц W1(t) частот переходов для случаев возрастания притока на предыдущем (t-1)-м часе суток, t=[1, 2, …, 24]; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1; матриц W2(t) частот переходов для случаев убывания притока на предыдущем (t-1)-м часе суток, t=[1, 2, …, 24]; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1; проводят аппроксимационный анализ частот переходов wi,j и определяют функциональную зависимость для плотности вероятности переходов ƒ(j) из текущего i-го состояния в последующее j-е состояние в виде: зависимости для случаев возрастания притока на предыдущем (t-1)-м часе суток, зависимости для случаев убывания притока на предыдущем (t-1)-м часе суток, на дополнительном этапе с применением построенной вероятностно-статистической модели изменения состояний системы генерируют случайный процесс расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения. На каждом шаге генерации фиксируют час t суток, направление изменения упомянутых расходов на предыдущем (t-1)-м часе суток, и если зафиксировано возрастание притока, то вероятности переходов Pi,j из текущего i-го состояния в последующее j-е состояние определяют как а если зафиксировано убывание упомянутых расходов на (t-1)-м часе суток, то вероятности переходов Pi,j определяют как осуществляют переход в другие состояния в соответствии с выбранными вероятностями переходов Pi,j. Обеспечивается расширение функциональных возможностей. 7 ил.

 

Изобретение относится к области систем водоотведения и может быть использовано для прогнозирования расходов сточных вод, поступающих из общесплавных систем водоотведения.

Известен способ воспроизведения нестационарных случайных процессов, содержащий операции задания и формирования в контуре управления сигналов стационарной и нестационарной составляющих реализуемого процесса, а также суммирования указанных составляющих при поддержании режима отрицательной обратной связи в указанном контуре управления. В указанном способе формирование нестационарной составляющей производят посредством стробирования и последующей фильтрации временных промежутков сигнала, задаваемого источником стационарной составляющей (см. патент RU №2 451 272, МПК G01M 7/00, 20.05.2012, Бюл. № 14).

Для указанного способа характерна узкая область применения, поскольку нестационарная составляющая реализуемого процесса в конечно счете зависит от стационарной составляющей. Поэтому он не может быть применен для генерации расходов дождевых сточных вод (нестационарная часть общесплавного стока), которая не зависит от времени.

Наиболее близким аналогом к заявляемому способу служит «Способ оптимального управления равновесным случайным процессом (РСП)», заключающийся в том, что:

- выделяют для упомянутого РСП его характеристики в виде независимых случайных величин, именуемых далее факторами, и условно постоянных величин и рассматривают эти условно постоянные величины и параметры законов распределения вероятностей упомянутых факторов в качестве координат фазового пространства, в котором протекает РСП;

- строят для исследуемого РСП в соответствии с априорной информацией о нем эволюционно - симулятивную модель (ЭСМ), взаимно увязывающую координаты упомянутого фазового пространства и разделяющую эти координаты на исходные показатели, управляющие параметры и расчетные показатели, после чего загружают построенную ЭСМ в память процессорного устройства;

- выделяют один из упомянутых расчетных показателей в качестве целевого показателя и исключают его из координат фазового пространства;

- измеряют с помощью соответствующих датчиков упомянутые исходные показатели исследуемого РСП и вводят измеренные исходные показатели в упомянутую память процессорного устройства в качестве входных сигналов для упомянутой ЭСМ;

- устанавливают период управления и выделяют в нем моменты времени, именуемые далее моментами воздействия, в которые будет осуществляться упомянутое управление РСП;

- устанавливают варианты допустимых величин для каждого из упомянутых управляющих параметров и каждого из упомянутых моментов воздействия на основе учета внешних условий и особенностей объекта, порождающего РСП;

- устанавливают интервал допустимых значений для каждого из упомянутых моментов воздействия и каждого из упомянутых расчетных показателей на основе учета внешних условий и особенностей объекта, порождающего РСП;

- вводят установленные допустимые величины управляющих воздействий и интервалы допустимых значений расчетных показателей в упомянутую память процессорного устройства;

- находят с помощью разработанной ЭСМ, функционирующей под управлением упомянутого процессорного устройства, конкретные значения расчетных показателей для каждого допустимого набора управляющих воздействий и каждого момента воздействия;

- исключают те наборы управляющих воздействий, при которых хотя бы один расчетный показатель выходит за пределы упомянутых интервалов допустимых значений;

- связывают те наборы управляющих воздействий, которые соответствуют одному и тому же моменту воздействия, логической связью «исключают друг друга» и логической связью «должен присутствовать хотя бы один»;

- устанавливают предельные значения управляющих воздействий за весь упомянутый период управления;

- загружают в память процессорного устройства вместе с неисключенными наборами управляющих воздействий установленные логические связи между управляющими воздействиями и их предельные значения;

- находят с помощью алгоритма динамического программирования для решения булевых задач, загруженного в память упомянутого процессорного устройства, оптимальное управление в виде однозначно определенных наборов упомянутых управляющих воздействий в каждый момент воздействия на весь упомянутый период управления (см. патент RU №2 557 483, МПК G05B 13/04, G05B 17/02, G06F 17/18, 20.07.2015, Бюл. № 20).

Для указанного способа характерны ограниченные функциональные возможности, поскольку с его помощью можно только управлять случайным процессом, но нельзя прогнозировать случайный процесс, в частности нельзя на этапе управления спрогнозировать на расчетный период расходы сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения с учетом выпадения дождей, интенсивность и продолжительность которых носит случайный характер.

Задачей настоящего изобретения является расширение функциональных возможностей известного способа.

Поставленная задача решается тем, что в известном способе, заключающийся в том, что:

а) выделяют для упомянутого случайного процесса (СП) его характеристики;

б) строят для исследуемого СП в соответствии с априорной информацией о нем математическую модель, после чего загружают построенную математическую модель в память процессорного устройства, в соответствии с настоящим изобретением в качестве математической модели принимают вероятностно – статистическую модель изменения состояний системы, а в качестве характеристики нестационарного случайного процесса принимают вероятности переходов из текущего состояния в последующее,

на этапе а) дополнительно накапливают статистическую информацию об изменении во времени расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения и на основании ее определяют минимальное и максимальное значения расходов сточных вод, интервал расходов [, разбивают на участки (полуинтервалы) с шагом и формируют конечное множество значений возрастающих действительных чисел = где , , - , формируют множество натуральных чисел состояний системы = элементами которых являются порядковые номера множества , на основании анализа статистической информации определяют частоты переходов из текущего i–го состояния в последующее j- ое состояние в виде

- матриц частот переходов для случаев возрастания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, t=; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1; ,

- матриц частот переходов для случаев убывания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, t=; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1;

проводят аппроксимационный анализ частот переходов и определяют функциональную зависимость для плотности вероятности переходов из текущего i - го состояния в последующее j - ое состояние в виде:

- зависимости для случаев возрастания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, ,

- зависимости для случаев убывания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток,

на дополнительном этапе в) с применением построенной вероятностно – статистической модели изменения состояний системы генерируют НСП расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, при этом на каждом шаге генерации фиксируют час t суток, направление изменения упомянутых расходов на предыдущем (t- 1)- ом часе суток, и если зафиксировано возрастание притока, то вероятности переходов из текущего i–го состояния в последующее j- ое состояние определяют как , а если зафиксировано убывание упомянутых расходов на (t- 1)- ом часе суток, то вероятности переходов определяют как , осуществляют переход в другие состояния в соответствии с выбранными вероятностями переходов .

Отличительными признаками заявляемого способа является:

1. Принятие в качестве математической модели вероятностно – статистической модели изменения состояний системы;

2. Принятие в качестве в качестве характеристики нестационарного случайного процесса вероятности переходов из текущего состояния в последующее;

3. Дополнительное накопление на этапе а) статистической информации об изменении во времени расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения;

4. Дополнительное определение на этапе а) минимального и максимального значения расходов сточных вод;

5. Разбивка на этапе а) интервала расходов [, на участки (полуинтервалы) с шагом ;

6. Формирование на этапе а) конечного множества значений возрастающих действительных чисел = где , , - ;

7. Формирование множества натуральных чисел состояний системы = элементами которых являются порядковые номера множества ;

8. Представление частот переходов из текущего i–го состояния в последующее j- ое состояние в виде матриц частот переходов для случаев возрастания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, t=; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1; ;

9. Представление частот переходов из текущего i - го состояния в последующее j - ое состояние в виде матриц частот переходов для случаев убывания притока на предыдущем (t-1) - ом часе суток, t=; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1;

10. Определение на основании анализа статистической информации функциональной зависимости для плотности вероятности переходов из текущего i - го состояния в последующее j - ое состояние;

11. Проведение аппроксимационного анализа частот переходов и представление функциональной зависимости для плотности вероятности переходов в виде для случаев возрастания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, ;

12. Проведение аппроксимационного анализа частот переходов и представление функциональной зависимости для плотности вероятности переходов в виде для случаев убывания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, t=; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1;

13. Генерирование на дополнительном этапе в) с применением построенной вероятностно – статистической модели изменения состояний системы СП расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения;

14. Фиксация на каждом шаге генерации часа t суток и направления изменения расходов на предыдущем (t- 1) - ом часе суток;

15. Определение вероятности переходов из текущего i–го состояния в последующее j - ое состояние как , если зафиксировано возрастание притока на предыдущем (t - 1) - ом часе суток;

16. Определение вероятности переходов из текущего i - го состояния в последующее j - ое состояние как , если зафиксировано убывание притока на предыдущем (t - 1)- ом часе суток;

17. Осуществление перехода в другие состояния в соответствии с выбранными вероятностями переходов .

По сведениям, имеющимся у авторов, все отличительные признаки не известны. Совместное их применение позволяет расширить функциональные возможности способа, т.к. с его помощью появляется возможность на этапе управления спрогнозировать (на расчетный период) расходы сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения с учетом выпадения дождей, интенсивность и продолжительность которых носит случайный характер, поскольку:

- благодаря совместному применению отличительных признаков № 1, 2, 11 и 15 появляется возможность генерировать случайный процесс изменения во времени расходов сточных вод;

- благодаря совместному применению отличительных признаков № 3 – 9, 12 - 14 появляется возможность повысить достоверность генерации случайного процесса изменения во времени расходов сточных вод.

Краткое описание чертежей.

На фиг. 1 в графическом виде представлены результаты дополнительного накопления статистической информации об изменении во времени расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, и определения минимального и максимального значения расходов сточных вод, на фиг. 2 приведен пример матрицы частот переходов из текущего i–го состояния в последующее j- ое состояние, на фиг. 3 приведен пример аппроксимационного анализа зависимости для плотности вероятности переходов из данного состояния в различные состояния вида , на фиг. 4 приведены результаты первого примера генерации случайного процесса расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы, и сравнение его с экспериментальным, полученным путем накопления статистической информации, на фиг. 5 – результаты сравнения вероятностей поступления фактических и генерированных расходов, приведенных на фиг. 4, на фиг. 6 приведены результаты второго примера генерации нестационарного случайного процесса расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы, и сравнение его с экспериментальным, полученным путем накопления статистической информации, на фиг. 7 – результаты сравнения вероятностей поступления фактических и генерированных расходов, приведенных на фиг. 6.

Осуществление изобретения.

На этапе а) выделяют для упомянутого нестационарного случайного процесса его характеристики. Для этого:

- накапливают статистическую информацию об изменении во времени расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения и на основании ее определяют минимальное и максимальное значения расходов сточных вод. Например, = 10 тыс. м3/ч, = 200 тыс. м3/ч. На фиг. 1 в графическом виде представлены результаты такого анализа. Здесь, 1 - изменение во времени расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, 2 – минимальное значение расходов, 3 - максимальное значение расходов;

- интервал расходов [, разбивают на участки (полуинтервалы) с шагом и формируют конечное множество значений возрастающих действительных чисел = где , , - . Например, если = 2 тыс. м3/ч, то n1=95, а =;

- формируют множество натуральных чисел состояний системы = элементами которых являются порядковые номера множества . Для полученного варианта множество =;

- частоты переходов (характеристика нестационарного случайного процесса) из текущего i–го состояния в последующее j- ое состояние представляют в виде:

- матриц частот переходов для случаев возрастания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, t=; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1; ,

- матриц частот переходов для случаев убывания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, t=; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1;

Для иллюстрации на фиг. 2 для рассматриваемого примера приведен вид матрицы . Из нее, например, следует, что 0, = 0.12, …, = 0.00, см. фиг. 2.

Далее проводят аппроксимационный анализ частот переходов и определяют функциональную зависимость для плотности вероятности переходов из текущего i - го состояния в последующее j - ое состояние в виде:

- зависимости для случаев возрастания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, ,

- зависимости для случаев убывания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток,

Например, для рассматриваемого примера при t= 0 и тенденции возрастания зависимость в графическом виде представлена на фиг. 3. Здесь, 4 – частоты переходов , 5 – плотность вероятности переходов.

Далее, на этапе б) строят для исследуемого случайного процесса в соответствии с априорной информацией о нем вероятностно – статистическую модель, после чего загружают построенную математическую модель в память процессорного устройства.

на дополнительном этапе в) с применением построенной вероятностно – статистической модели изменения состояний системы генерируют случайный процесс расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, при этом на каждом шаге генерации фиксируют час t суток, направление изменения упомянутых расходов на предыдущем (t- 1)- ом часе суток, и если зафиксировано возрастание притока, то вероятности переходов из текущего i–го состояния в последующее j- ое состояние определяют как , а если зафиксировано убывание упомянутых расходов на (t- 1)- ом часе суток, то вероятности переходов определяют как , осуществляют переход в другие состояния в соответствии с выбранными вероятностями переходов .

В результате получают сгенерированный случайный процесс расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения. Для иллюстрации на фиг. 4 приведен первый пример результатов такой генерации. Здесь, 6 - изменение во времени фактических расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, 7 - изменение во времени генерированных расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения. В дополнение к фиг. 4 на фиг. 5 приведено сравнение вероятностей поступления фактических и генерированных расходов. Здесь, 8 - вероятность поступления фактических расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, 9 - вероятность поступления генерированных расходов.

На фиг. 6 приведен второй пример результатов такой генерации. Здесь, 10 - изменение во времени фактических расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, 11 - изменение во времени генерированных расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения. В дополнение к фиг. 6 на фиг. 7 приведено сравнение вероятностей поступления фактических и генерированных расходов. Здесь, 12 - вероятность поступления фактических расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, 13 - вероятность поступления генерированных расходов.

Таким образом, для заявляемого изобретения характерна «промышленная применимость».

Способ оптимизации расходов сточных вод общесплавных систем водоотведения, заключающийся в том, что:

а) выделяют для упомянутого случайного процесса его характеристики;

б) строят для исследуемого случайного процесса в соответствии с априорной информацией о нем математическую модель, после чего загружают построенную математическую модель в память процессорного устройства, отличающийся тем, что в качестве математической модели принимают вероятностно-статистическую модель изменения состояний системы, а в качестве характеристики нестационарного случайного процесса принимают вероятности переходов из текущего состояния в последующее,

на этапе а) дополнительно накапливают статистическую информацию об изменении во времени расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, и на основании ее определяют минимальное qmin и максимальное qmax значения расходов сточных вод, интервал расходов [qmin, qmax] разбивают на участки-полуинтервалы с шагом Δq и формируют конечное множество значений возрастающих действительных чисел R1=[q1, … qi-1, qi, qi+1, …, qn1], где q1=qmin, qn1=qmax, qi+1-qi=Δq, формируют множество натуральных N1 чисел состояний системы N1=[1, 2, … i-1, i, i+1, …, n1], элементами которых являются порядковые номера множества R1, на основании анализа статистической информации определяют частоты переходов wi,j из текущего i-го состояния в последующее j-е состояние в виде

- матриц W1(t) частот переходов для случаев возрастания притока на предыдущем (t-1)-м часе суток, t=[1, 2, …, 24]; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1;

- матриц W2(t) частот переходов для случаев убывания притока на предыдущем (t-1)-м часе суток, t=[1, 2, …, 24]; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1;

проводят аппроксимационный анализ частот переходов wi,j и определяют функциональную зависимость для плотности вероятности переходов ƒ(j) из текущего i-го состояния в последующее j-е состояние в виде:

- зависимости для случаев возрастания притока на предыдущем (t-1)-м часе суток,

- зависимости для случаев убывания притока на предыдущем (t-1)-м часе суток,

на дополнительном этапе в) с применением построенной вероятностно-статистической модели изменения состояний системы генерируют случайный процесс расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, при этом на каждом шаге генерации фиксируют час t суток, направление изменения упомянутых расходов на предыдущем (t-1)-м часе суток, и если зафиксировано возрастание притока, то вероятности переходов Pi,j из текущего i-го состояния в последующее j-е состояние определяют как а если зафиксировано убывание упомянутых расходов на (t-1)-м часе суток, то вероятности переходов Pi,j определяют как осуществляют переход в другие состояния в соответствии с выбранными вероятностями переходов Pi,j.



 

Похожие патенты:

В травильной линии должно подвергаться травлению некоторое количество подвергаемых травлению полос, которые имеют начальные свойства материала. Для этого компьютер устанавливает некоторое количество последовательностей, которые содержат, соответственно, определенное количество полос, подвергаемых травлению.

Оптимизатор контура контроля уровня жидкости принимает выбор конфигурации емкости и ряд параметров, устанавливающих габаритные размеры емкости, тип(ы) жидкости и параметры потока в контуре контроля уровня жидкости.

Изобретение относится к способу управления движением летательного аппарата. Для управления движением летательного аппарата производят предполетную подготовку с использованием математической модели летательного аппарата и формируют программную траекторию движения летательного аппарата по опорным точкам определенным образом, в процессе полета восстанавливают траекторию движения летательного аппарата плавным переходом между опорными точками, управление движением летательного аппарата в полете осуществляют при помощи метода пропорционального сближения, при необходимости, с учетом динамической коррекции программной траектории движения летательного аппарата определенным образом.

Изобретение относится к устройству (аппарату) и к способу для управления транспортной сетью. Техническим результатом является улучшение функционирования транспортной сети для оптимизации добычи нефтяных и газовых скважин.

Изобретение относится к устройству (аппарату) и к способу для управления транспортной сетью. Техническим результатом является улучшение функционирования транспортной сети для оптимизации добычи нефтяных и газовых скважин.

Изобретение относится к машиностроению, а именно к устройствам управления силовым агрегатом. Устройство управления силовым агрегатом содержит контроллер обратной связи, выполненный с возможностью определять входное управляющее воздействие для силового агрегата во время ввода целевого значения предварительно определенного количественного параметра состояния силового агрегата, так что количественный параметр состояния следует целевому значению.

Комплекс для моделирования химико-технологических процессов содержит задающее устройство, вычитатель, блок оптимизации, блок управления, матрицу фильтров, два преобразующих модуля, датчики температуры, давления и расхода технологической жидкости, электрореле, электродвигатель, соединенные определенным образом.

Изобретение относится к испытанию и контролю систем управления. Устройство оценки состояния и идентификации параметров моделей динамических систем содержит следующие блоки: первый, второй, третий, четвертый, пятый блоки хранения констант; первый, второй, третий, четвертый, пятый блоки сложения; первый, второй, третий, четвертый, пятый, шестой, седьмой, восьмой, девятый, десятый, одиннадцатый, двенадцатый, тринадцатый, четырнадцатый, пятнадцатый, шестнадцатый блоки произведения; первый, второй, третий, четвертый, пятый блоки возведения в степень (-1); первый, второй, третий, четвертый, пятый, шестой, седьмой, восьмой, девятый, десятый, одиннадцатый блоки вычитания; первый, второй, третий, четвертый блоки возведения в квадрат; первый, второй, третий, четвертый, пятый блоки деления; блок вычисления синуса числа.

Изобретение относится к мониторингу объектов контроля. В способе удаленного мониторинга и прогностики состояния технических объектов, получают данные от объекта контроля; формируют эталонную выборку показателей работы объекта; строят матрицы состояния из компонентов точек эталонной выборки; на основании MSET метода строят эмпирические модели прогностики состояния объекта; определяют компоненты невязок; формируют статистическую модель работы объекта за промежуток времени; определяют предельное значение для статистической модели; определяют разладки; анализируют поступающую информацию от объекта; определяют степень отклонения показателей параметров объекта за промежуток времени; ранжируют вычисленные разладки; модифицируют эталонную выборку; обновляют эмпирические модели; формируют сигнал об отклонении параметра объекта на основании обновленной модели и определяют состояние работы объекта.

Изобретение относится к способу управления движением летательного аппарата (ЛА). Для управления движением ЛА проводят предполетную подготовку с использованием математической модели ЛА, формируют в памяти бортовой системы управления исходные данные о динамических параметрах ЛА и опорных точек в виде матриц, формируют программную траекторию движения ЛА по опорным точкам, в процессе полета восстанавливают траекторию движения ЛА плавным переходом между опорными точками, управление движением ЛА осуществляют при помощи метода пропорционального сближения и динамической коррекции программной траектории определенным образом.

Изобретение относится к области канализации. Способ состоит в использовании труб канализации и фасонных частей к ним, ГОСТ 22689.2-89, встроенного в систему канализации обратного клапана (4), емкости (9) для сбора сточных вод, оборудованной сливом в систему канализации через запорный клапан (7) и датчиком (12) наличия воды, устройства для выливания сточных вод в канализацию при срабатывании обратного клапана (4) и исключающего попадание в емкость (9) канализационных вод при работе системы канализации в штатном режиме, системы сигнализации, преобразующей сигнал датчика (12) наличия воды в передаваемое по каналам сотовой связи сообщение в диспетчерский пункт управляющей компании.

Группа изобретений относится к области дренажных систем. Пластиковый блок инфильтрации содержит верхнюю платформу, которая продолжается в плоскости, по меньшей мере одну стойку, продолжающуюся от верхней платформы для поддержки верхней платформы.

Изобретение относится к гидротехнике, а именно к закрытым водосбросам, и может быть использовано для ликвидации глубоких луж и прочих водоемов, возникающих после обильных ливней или таяния снега, то есть для осушения затопленного города, как замена-альтернатива и работающая параллельно с уже установленной «городской ливневой канализацией», не справляющейся со своими функциями.

Изобретение относится к системам канализации рабочих жидкостей, в частности к системам приема канализационных, промышленных и сточных вод в объектах их консервации, перекачки и переработки, оно может быть использовано при изготовлении узлов ввода, устойчивых к электрохимической коррозии и кавитационной эрозии, например, в судовых танках сточной воды.

Изобретение относится к системе и способу дренажной фильтрации. Система закрытого дренажа для отфильтровывания твердых частиц от текучей среды имеет верхнюю конструкцию, присоединенную к нижней пластине, по меньшей мере одно направляющее ребро для управления потоком, расположенное между верхней конструкцией и нижней пластиной для направления и управления потоком текучей среды, текущим через систему.

Группа изобретений относится к области дренажных систем. Пластиковый блок содержит верхнюю платформу, по меньшей мере одну стойку для поддержки верхней платформы.

Изобретение относится к области дорожного строительства, в частности к системам и ее элементам водоотвода дождевых стоков с дорожного полотна магистралей и улиц в канализационную сеть.

Способ и насосный/дренажный канальный элемент для нагнетания поверхностной воды в почву под участок грунта включает в себя бурение серии скважин и вставку вытянутых насосных/дренажных элементов в каждую скважину, продолжающуюся вниз в почву.

Изобретение относится к области санитарной техники и может быть использовано при отведении сточных вод общесплавных систем водоотведения. Регулируемая система содержит блок (1) транспортировки сточных вод, содержащий по меньшей мере коллектор (2).

Изобретение относится к области санитарной техники и может быть использовано при отведении и очистке сточных вод общесплавных систем водоотведения. Система содержит по меньшей мере блок (1) транспортировки сточных вод, содержащий последовательно соединенные между собой подводящий коллектор (2) и главную насосную станцию (3) с приемным резервуаром (4) и подающими трубопроводами (5), в котором подводящий коллектор (2) соединен с приемным резервуаром (4), блок (6) очистки сточных вод с приемной камерой (7).

Изобретение относится к области систем водоотведения. Способ состоит в том, что выделяют для упомянутого случайного процесса его характеристики, строят для исследуемого случайного процесса в соответствии с априорной информацией о нем математическую модель, после чего загружают построенную математическую модель в память процессорного устройства. В качестве математической модели принимают вероятностно-статистическую модель изменения состояний системы, а в качестве характеристики нестационарного случайного процесса принимают вероятности переходов из текущего состояния в последующее. На первом этапе дополнительно накапливают статистическую информацию об изменении во времени расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, и на основании ее определяют минимальное qmin и максимальное qmax значения расходов сточных вод. Интервал расходов [qmin, qmax] разбивают на участки-полуинтервалы с шагом Δq и формируют конечное множество значений возрастающих действительных чисел R1[q1, … qi-1, qi, qi+1, …, qn1], где q1qmin, qn1qmax, qi+1-qiΔq, формируют множество натуральных N1 чисел состояний системы N1[1, 2, … i-1, i, i+1, …, n1], элементами которых являются порядковые номера множества R1, на основании анализа статистической информации определяют частоты переходов wi,j из текущего i-го состояния в последующее j-е состояние в виде матриц W1 частот переходов для случаев возрастания притока на предыдущем -м часе суток, t[1, 2, …, 24]; i1, 2, …, n1; j1, 2, …, n1; матриц W2 частот переходов для случаев убывания притока на предыдущем -м часе суток, t[1, 2, …, 24]; i1, 2, …, n1; j1, 2, …, n1; проводят аппроксимационный анализ частот переходов wi,j и определяют функциональную зависимость для плотности вероятности переходов ƒ из текущего i-го состояния в последующее j-е состояние в виде: зависимости для случаев возрастания притока на предыдущем -м часе суток, зависимости для случаев убывания притока на предыдущем -м часе суток, на дополнительном этапе с применением построенной вероятностно-статистической модели изменения состояний системы генерируют случайный процесс расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения. На каждом шаге генерации фиксируют час t суток, направление изменения упомянутых расходов на предыдущем -м часе суток, и если зафиксировано возрастание притока, то вероятности переходов Pi,j из текущего i-го состояния в последующее j-е состояние определяют как а если зафиксировано убывание упомянутых расходов на -м часе суток, то вероятности переходов Pi,j определяют как осуществляют переход в другие состояния в соответствии с выбранными вероятностями переходов Pi,j. Обеспечивается расширение функциональных возможностей. 7 ил.

Наверх