НИУ МГСУОчистные, которые думаютНИУ МГСУ, консорциум «Вода: Инновации и Развитие»
Автономные сооружения нового поколения

Очистные сооружения, которые думают

Гибридные модели и нечеткий регулятор для малых очистных сооружений: как станция на 1000 кубометров в сутки может работать без постоянного технолога, но под контролем человека.

Руководитель работы: Гульшин И.А., НИУ МГСУ. Консорциум «Вода: Инновации и Развитие»: НИУ МГСУ, НИИСФ РААСН, ООО «МОСВИК».

НИУ МГСУ НИИСФ РААСН ООО МОСВИК
100–1000кубометров в сутки: диапазон малых станций по национальному стандарту; пять типоразмеров
325измеряемых и расчетных величин в цифровом контуре одной станции
31 на 13 %снижение ошибки прогноза аммония при переходе от уравнений к гибридной модели
16–29 %экономии воздуха на имитационном стенде при тех же нормативах сброса
Содержание главы
    01 / 01

    Малые очистные сооружения работают там, где нет штатного технолога

    Станции на 100–1000 кубометров в сутки принимают сточные воды поселков, баз отдыха, небольших производств. По российскому стандарту это «малая мощность», но нормативы на выпуск у них те же, что у крупных городских сооружений, а часто и строже: вода сбрасывается в ручей или пруд рыбохозяйственного значения, где разбавления почти нет.

    Крупная станция держит в штате технологов и лабораторию. На малой станции один оператор приезжает раз в сутки, а решения принимаются по журналу и личному опыту. Между приездами станция работает без наблюдения, а нагрузка за это время меняется в несколько раз.

    Что требуется от очищенной воды

    Нормативы для водоемов рыбохозяйственного значения, по которым рассчитана типовая линейка

    ПоказательНорматив
    Азот аммонийный0,39 мг/л
    Азот нитратный9,1 мг/л
    Фосфаты (по фосфору)0,2 мг/л
    БПК полное3,0 мг/л
    Взвешенные веществане более +3,0 к фону

    0,39 мг/л аммония при входной концентрации 30–40 мг/л означает удаление 99 %. Сбой нитрификации даже на сутки отражается в результатах контроля.

    м³/сут
    6000

    жителей, которых обслуживает станция при норме водоотведения около 160 л на человека в сутки

    42

    кубометра в час в среднем за сутки

    75

    кубометров в час в утренний пик при коэффициенте неравномерности 1,8

    Оценка по удельным показателям типового проекта: около 160 л на человека в сутки, суточная неравномерность притока 1,5–2.

    01 / 02

    Между приездами оператора происходят события, на которые нужно реагировать в течение часа

    Нажмите на событие на шкале времени или запустите сутки целиком. Для каждого события показано, как на него отвечает станция с постоянными настройками, как ведет себя станция с цифровым контуром и кто в итоге принимает решение.

    Время: 06:30
    Что происходит

    Станция с постоянными настройками

    Станция с цифровым контуром

    Нагрузка меняется в 2–3 раза за сутки

    Утренний и вечерний пики, выходные, дожди. Уставка кислорода, выставленная один раз при пуске, часть времени избыточна, часть времени недостаточна.

    Зимой вода остывает до 8–10 °C

    Бактерии, окисляющие аммоний, замедляются примерно вдвое. Если не поднять возраст ила и кислород заранее, аммоний в выпуске появится через неделю, когда исправлять уже поздно.

    Датчики дрейфуют и выходят из строя

    Ионоселективный датчик аммония уходит на 0,3 мг/л за десять суток. Автоматика, которая полностью доверяет датчику, начинает управлять ошибкой измерения.

    Оператор приезжает раз в сутки или реже

    На малых объектах нет сменного технолога. Решения принимаются по журналу и личному опыту, а не по текущим данным.

    Содержание главы
      02 / 01

      Типовая станция на 1000 кубометров в сутки и ее цифровой контур

      Все сооружения биологической очистки размещены в едином металлическом корпусе заводской готовности. Переключайте слои: технология, датчики и цифровой контур. Нажимайте на блоки и датчики, чтобы увидеть, что они делают и какие сигналы отдают.

      Выберите блок или датчик

      Технологическая линия внизу, измерения и управление вверху: каждый блок станции виден контроллеру, а каждое решение регулятора можно проследить до конкретных измерений.

      02 / 02

      Станция по разработанному проекту: корпус и слой данных поверх него

      Блочно-модульный корпус со встроенными емкостями: денитрификатор, две аэробные зоны, вторичный отстойник, узел доочистки. Поверх корпуса показаны точки измерений и линии связи с контроллером. Наведите курсор на точки, чтобы прочитать, что измеряется.

      Схема повторяет компоновку типового проекта 1000 м³/сут: четыре емкости биологической очистки в общем корпусе, технологический коридор, шкафы управления в отапливаемом отсеке. Размеры и привязки на чертежах проекта.
      02 / 03

      Станция измеряет 325 величин, и у каждой есть идентификатор, понятный персоналу и модели

      Перечень сигналов составлен так, что один и тот же словарь используют контроллер, гибридная модель и цифровой паспорт. Модель можно перенести на другой объект, сопоставив идентификаторы, а не переписывая правила.

      43

      аналоговых входа 4–20 мА: концентрации, расходы, уровни, температура

      104

      дискретных входа: состояние механизмов, аварии, положение заслонок

      57

      величин, читаемых по Modbus из частотных приводов и анализаторов

      21

      расчетная величина: нагрузка, возраст ила, удельный расход воздуха

      Соберите идентификатор

      Шесть полей описывают любую точку на станции. Поменяйте любое поле и посмотрите, как меняется имя сигнала.

      KOS01.AT1.AE.R1.NH4.L

      Источник: L лабораторный анализ, S онлайн-датчик, M расчет модели, C расчетная величина контроллера. По одному и тому же параметру могут одновременно существовать значения разных источников, и расхождение между ними само по себе становится диагностическим сигналом.

      Содержание главы
        03 / 01

        Гибридная модель: уравнения биохимии и поправка, которую подбирает машинное обучение

        Механистическое ядро

        Описывает физику процесса

        Уравнения активного ила: рост и отмирание бактерий, нитрификация, денитрификация, массоперенос кислорода. Ядро знает физику, но не знает особенностей конкретной станции.

        ML-корректор остатков

        Исправляет расчет по данным

        Градиентный бустинг и рекуррентные сети учатся на разности между расчетом ядра и измерениями. Корректор не переписывает физику, а исправляет ее систематические ошибки.

        Сценарный блок

        Строит прогноз

        Прогноз на 3–24 часа при заданных уставках: что будет с аммонием, если снизить кислород, если похолодает, если придет залповый сброс.

        Аналогия: прогноз погоды. Уравнения атмосферы дают основу, а статистическая поправка по данным метеостанций убирает систематическую ошибку для конкретной долины. По отдельности ни одна из частей такой точности не дает.

        03 / 02

        Как работает коррекция: ядро, корректор и эталон на одном графике

        Учебный пример. Серая линия показывает значения датчика. Синяя линия это расчет механистического ядра: форма суточной волны правильная, но ядро не знает, что на этой станции аэрация слабее проектной, и систематически ошибается. Увеличьте вес корректора и посмотрите, как остаток исчезает. Включите тестовый период: корректор учился только на первых трех сутках.

        эталон (датчик)механистическое ядрогибридная модельостаток
        31 %

        нормированная ошибка ядра на тестовом участке

        31 %

        нормированная ошибка гибридной модели при выбранном весе корректора

        0 %

        смещение гибридной модели: показывает, не «переучился» ли корректор

        03 / 03

        Проверка на независимых данных: ошибка по аммонию снизилась с 31 до 13 процентов

        механистическое ядрогибридная модель
        Нормированная ошибка, проценты. Наведите курсор на столбцы.

        Как проверяли

        Эталон: имитационная модель станции с иной кинетикой и иным сценарием нагрузки, которую гибридная модель не видела при обучении. Тестовый период взят без перекалибровки.

        Смещение по всем величинам не более 4 процентов. Для аммония модель предсказала 75 процентов превышений за 3 часа до события.

        Следующий шаг: натурная валидация на пилотном объекте по критериям раздела 8 отчета.

        ≤ 4 %

        смещение по всем величинам

        75 %

        превышений по аммонию предсказано заранее

        3 ч

        горизонт предупреждения

        Содержание главы
          04 / 01

          Нечеткий регулятор применяет те же правила, что и опытный технолог, но делает это непрерывно

          Слова «высокий», «низкая», «достоверен» заданы функциями принадлежности: аммоний 0,3 мг/л считается высоким на 40 процентов, 0,6 мг/л на 100 процентов. Поэтому решение меняется плавно, а не скачком, и его можно объяснить тем же языком, которым пользуется персонал. Подвигайте три ползунка и посмотрите, какие правила сработали и какую уставку кислорода выдал регулятор.

          Решение регулятора
          +0,4 мг/л

          Новая уставка кислорода в аэробной зоне: 2,4 мг/л

          База правил супервизора кислорода (фрагмент)

            Упрощенная демонстрация: шесть правил из базы в 18, вывод Мамдани с дефаззификацией центром тяжести, диапазон уставки 1,0–3,5 мг/л. В прототипе функции принадлежности и правила хранятся в конфигурационном файле и калибруются по данным объекта.
            6

            супервизоров: кислород, возраст ила, рециркуляция, коагулянт, флокулянт, режим усреднителя

            12–27

            правил в каждой базе; полнота и непротиворечивость проверяются автоматически

            4

            шага вывода: фаззификация, правила, агрегирование, дефаззификация

            04 / 02

            На имитационном стенде регулятор экономит 16–29 процентов воздуха и вдвое сокращает превышения

            Сравнение выполнено с фиксированной уставкой кислорода 2,0 мг/л на эталонной имитационной модели, не на натурном объекте. Нажмите на сценарий, чтобы увидеть, что происходило.

            16 %

            Сухая погода

            экономия воздуха при суточной неравномерности; максимум аммония ниже на 25 %

            29 %

            Дождевой приток

            экономия воздуха при разбавлении в 1,6 раза с сохранением качества

            42 %

            Похолодание

            ниже пик аммония при остывании с 16 до 10 °C за трое суток: уставка повышена заранее

            7 на 3 ч

            Залповый сброс

            время превышения при росте нагрузки в 2,2 раза на 4 часа

            15 мин

            Отказ датчика

            через 15 минут после заморозки показания регулятор переходит на упрощенную базу правил без аммония, качество сохраняется

            0

            Превышений нитратов

            во всех сценариях нитраты и фосфаты оставались в пределах нормативов

            постоянная уставка 2,0 мг/лнечеткий регуляторнорматив 0,39 мг/л
            Кривые показаны схематично.
            04 / 03

            Программный прототип: правила хранятся как данные, автономность повышается поэтапно

            Конфигурация JSON

            Лингвистические переменные, термы, правила, ограничения выхода: один файл для стенда и для контроллера.

            Ядро вывода Мамдани

            Трапециевидные функции принадлежности, вывод по минимуму, дефаззификация центром тяжести.

            Связь с объектом

            OPC UA, Modbus TCP и CSV-архив: прототип работает и на живом объекте, и на архиве.

            Испытательный стенд

            Контрольные примеры, покрытие правил, сравнение с эталоном, отчет об испытаниях.

            Экспорт на контроллер

            Генерация таблиц параметров и заготовок блоков на языке ST стандарта МЭК 61131-3.

            Объяснение решения

            К каждой уставке прилагаются сработавшие правила и степени их истинности.

            Три уровня автономности

            1

            Советчик

            система предлагает действие и объясняет его; технолог подтверждает или отклоняет; исходный уровень для всех решений

            2

            Подтверждение по умолчанию

            система объявляет о намерении и выполняет его, если технолог не возразил за заданное время

            3

            Автоматическое исполнение

            уставки передаются в контроллер напрямую в пределах разрешенных диапазонов; переход только после накопленной статистики принятых рекомендаций

            Цифровой паспорт объекта хранит телеметрию, журналы, историю ремонтов и все рекомендации с решениями по ним. Доля принятых без изменений рекомендаций и время от признаков до решения становятся показателями, по которым оценивается сама система.

            04 / 04

            Пуск занимает двадцать недель; обучаемые модули собирают данные с первого дня

            итого 20 недель

            Регламент распределяет обязанности восьми участников пуска, включая поставщика оборудования и разработчика надстройки. Завершается 72-часовыми комплексными испытаниями с приемкой и передачей в эксплуатацию.

            Содержание главы
              05 / 01

              Интеллектуальное управление дороже на 8 млн руб, срок окупаемости около двух лет

              Вариант А: обычная автоматизированная станция. Вариант Б: та же станция с приборами качества, платформой и интеллектуальной надстройкой. Расчет для объекта 1000 кубометров в сутки в Московской области, без НДС.

              вариант А, обычная АСУвариант Б, интеллектуальная
              Наведите курсор на столбцы: показаны статьи затрат. Эксплуатационные затраты в миллионах рублей в год.
              ПоказательВариант АВариант Б
              Капитальные затраты на автоматизацию, млн руб6,214,3
              Эксплуатационные затраты, млн руб в год14,039,78
              Удельные затраты, руб за кубометр38,426,8
              Штат эксплуатации, ставок5,22,8
              Приведенные затраты за 15 лет, млн руб113,289,8

              Технологическая часть станции в обоих вариантах 75 млн руб. Тариф на электроэнергию 9,08 руб за кВт·ч, НДС 22 %. Допущения описаны в разделе 14 отчета и подлежат уточнению по пилоту.

              05 / 02

              Чистый дисконтированный доход положителен во всем рассмотренном диапазоне ставок, кроме одного сценария

              Структура денежного потока: дополнительные вложения 8,1 млн руб в нулевом году, экономия 4,25 млн руб в каждом последующем, замена приборов на 0,9 млн руб на шестом и двенадцатом году. Меняйте норму дисконта. Переключатель внизу показывает единственный сценарий, где результат отрицательный: эксплуатирующая организация сохраняет круглосуточный персонал и в варианте Б.

              Накопленный дисконтированный доход, млн руб, по годам расчетного периода. Срок службы оборудования 15 лет.
              23,4 млн руб

              чистый дисконтированный доход за 15 лет при выбранной ставке

              1,9 года

              простой срок окупаемости; дисконтированный 3 года

              52 %

              внутренняя норма доходности дополнительных вложений

              3,37

              млн руб в год из 4,25 дает экономия на персонале; это главный и самый чувствительный параметр расчета

              Содержание главы
                06 / 01

                Четыре статьи в журналах MDPI за 2024–2025 годы: предшествующие работы по машинному обучению для очистных сооружений

                Applied Sciences, 2024, 14(22), 10689Machine Learning Methods for the Prediction of Wastewater Treatment Efficiency and Anomaly Classification with Lack of Historical DataGulshin I., Kuzina O.Градиентный бустинг CatBoost: SMAPE 9,1 для прогноза качества и ROC-AUC 1,0 для распознавания вспухания ила при малом архиве данныхdoi.org/10.3390/app142210689
                Automation, 2025, 6(1), 2Optimization of Wastewater Treatment Through Machine Learning-Enhanced SCADA: Granular Sludge Process Stability and Predictive ControlGulshin I., Kuzina O.N-BEATS в контуре SCADA: R² 0,901, MAE 0,988; разброс органической нагрузки снижен в 2,6 разаdoi.org/10.3390/automation6010002
                Applied Sciences, 2025, 15(3), 1351Predicting Wastewater Characteristics Using Artificial Neural Network and Machine Learning Methods for Enhanced Operation of Oxidation DitchGulshin I., Makisha N.Прогноз БПК на пять суток вперед: ARIMA-LSTM, SMAPE 1,05 % на тестеdoi.org/10.3390/app15031351
                Applied Sciences, 2025, 15(23), 12447Urban Runoff Evaluation via the StaP Index Under Storm and First-Flush Conditions Using Hybrid Mechanistic-ML ModelingGulshin I., Makisha N.Гибридная механистически-машинная методология для дождевых вод с городских территорий: индекс стационарности и предсказуемости потокаdoi.org/10.3390/app152312447

                Источники: ORCID 0000-0003-0481-7897, MDPI Automation.

                06 / 02

                Три статьи 2026 года описывают гибридную модель, ее идентификацию и подготовку данных

                Applied Sciences (MDPI)направлена в редакцию, 2026Hybrid Mechanistic and Machine-Learning Modelling of Aeration Tanks: механистическое ядро, корректор остатков, двухэтапная идентификация и верификация на независимых данных
                Системные технологиинаправлена в редакцию, 2026Параметризированная модель биологической очистки сточных вод для малых очистных сооружений
                Системные технологиинаправлена в редакцию, 2026Подготовка данных производственного контроля и согласованная идентификация гибридной модели очистных сооружений

                Вместе с отчетом НИР передан синтетический тестовый набор данных WWTP-HYB-2025 для воспроизводимой отладки гибридных алгоритмов: год наблюдений с шагом 15 минут и журнал 56 событий. Набор не заменяет натурную валидацию, но позволяет сравнивать алгоритмы на одном эталоне.

                Содержание главы
                  07 / 01

                  Результаты защищены режимом коммерческой тайны, введенным на весь проект

                  Сведения о проекте отнесены к коммерческой тайне: установлен перечень охраняемой информации, порядок доступа и учет лиц, получивших к ней доступ. Публикации раскрывают научный метод, но не параметры конкретных решений.

                  Охраняется

                  Технологические решения

                  Комплекты документации пяти типоразмеров 100–1000 кубометров в сутки, расчетные параметры и компоновка блочных установок.

                  Охраняется

                  Гибридная модель

                  Структура ядра, методика двухэтапной идентификации, наборы признаков корректора и параметры калибровки.

                  Охраняется

                  Нечеткий регулятор

                  Базы правил шести супервизоров, функции принадлежности, конфигурации и исходный код прототипа.

                  Охраняется

                  Регламенты и данные

                  Регламент пуска и пусконаладки, критерии натурной валидации, архивы пилотного объекта.

                  На практике это означает следующее. Передача документации партнерам консорциума выполняется по соглашениям о конфиденциальности. Все переданные ООО «МОСВИК» решения остаются коммерческой тайной до оформления механизмов защиты совместного продукта. Программа для ЭВМ и база данных готовятся к государственной регистрации.

                  Содержание главы
                    08 / 01

                    Работу ведет консорциум «Вода: Инновации и Развитие»: университет, научный институт и производитель

                    НИУ МГСУ

                    базовая организация

                    Технологические решения линейки, гибридные модели, нечеткий регулятор и прототип, цифровой контур и документация, координация консорциума, подготовка кадров для эксплуатации.

                    НИИСФ РААСН

                    научный партнер

                    Теоретические основы гибридного моделирования, экспертиза расчетных схем и верификации, независимая оценка результатов, нормативно-методическое сопровождение.

                    ООО «МОСВИК»

                    индустриальный партнер

                    Подготовка производства линейки блочных установок, доработка конструкторских решений, изготовление, комплектация, монтаж, пусконаладка и сервис. Участник по дополнительному соглашению № 2 от 01.11.2025.

                    08 / 02

                    Задачи ООО «МОСВИК»: от документации к серийной установке и ее сопровождению

                    Серийный выпуск установок не является задачей университета. Индустриальный партнер превращает разработанные решения в изделие с паспортом, гарантией и сервисом. Нажмите на этап, чтобы увидеть, что передается партнеру и что возвращается обратно в модель.

                    1. Подготовка производства

                    Разворачивание производственной линии блочных металлических корпусов для пяти типоразмеров; технологические карты сборки; контроль качества сварных и антикоррозионных работ.

                    2. Доработка документации

                    Совместная с МГСУ доработка конструкторских разделов под возможности производства: раскрой, транспортные габариты, узлы стыковки блоков, размещение шкафов и датчиков.

                    3. Комплектация и сборка

                    Закупка воздуходувок, насосов, аэраторов, фильтров, УФ-установок и приборов качества; сборка шкафов управления по перечню сигналов; заводские испытания на стенде.

                    4. Монтаж и пусконаладка

                    Шеф-монтаж на площадке, индивидуальные испытания оборудования, участие в пяти этапах регламента пуска вместе с разработчиком интеллектуальной надстройки.

                    5. Сервис и гарантия

                    Плановое обслуживание, замена расходных элементов, калибровка датчиков, удаленная поддержка через платформу, гарантийные обязательства по оборудованию.

                    6. Обратная связь для модели

                    Передача производственных и эксплуатационных данных пилотных объектов для натурной валидации модели и уточнения технико-экономических показателей.

                    Содержание главы
                      09 / 01

                      Следующие шаги: пилотный объект, натурная валидация и первая серийная установка

                      Сделано

                      Отчет НИР на 429 страницах с четырнадцатью разделами. Гибридная модель верифицирована на независимых данных. Прототип нечеткого регулятора с шестью супервизорами и стендом. Регламент пуска, ТЭО, схемы автоматизации. Четыре статьи MDPI опубликованы, три направлены в редакции.

                      Следующий шаг

                      Натурная валидация на пилотном объекте: ошибка по аммонию не более 25 процентов, по кислороду и нитратам не более 15, предсказание 75 процентов превышений за 3 часа. Супервизоры в режиме советчика, накопление статистики принятых рекомендаций.

                      Цель

                      Серийная линейка 100–1000 кубометров в сутки с цифровым паспортом и интеллектуальным управлением в качестве отечественного типового решения для малых очистных сооружений. Предмет поставки включает не только оборудование, но и подтвержденное качество очистки.

                      Малые станции останутся малыми.
                      Меняется способ управления: часть решений принимает система, а человек контролирует результат и вмешивается, когда это необходимо.

                      Руководитель работы: Гульшин И.А., НИУ МГСУ. gulshinia@mgsu.ru

                      НИР «Верификация гибридных детерминистически-стохастических моделей очистки сточных вод и разработка программного прототипа нечеткого регулятора для малых очистных сооружений». Консорциум «Вода: Инновации и Развитие»: НИУ МГСУ, НИИСФ РААСН, ООО «МОСВИК».