ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ БИОРЕАКТОРНЫМИ МОДУЛЯМИ НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ В ПРОЦЕССАХ БАКТЕРИАЛЬНОГО ОКИСЛЕНИЯ

Аннотация

This article will examine the effectiveness of using genetic algorithms for intelligent control of bioreactor modules, in particular in thecontextof bacterial oxidationprocesses. Key words. Hybrid intelligent control, fuzzy logic, genetic algorithm, neural network, biotechnological complex. Annotatsiya. Ushbu maqola bioreaktor modullarini, xususan, bakteriyali oksidlah jarayonlarini intellektual boshqarish uchun genetik algoritmlardan foydalanish samaradorliklari ko‘rib chiqiladi. Kalit so‘zlar. Gibrid intellektual boshaqarish, noravshan mantiq, genetik algoritm, neyron tarmoq, biotexnologik kompleks. Введение. Бактериальное окисление представляет собой фундаментальный биохимический процесс, в котором микроорганизмы катализируют окисление различных неорганических или органических субстратов. Этот процесс включает потерю электронов молекулой, атомом или ионом, часто приводящую к увеличению степени их окисления. Данная бактерия активный играет решающую роль в обогащённых средах для круговорота питательных веществ. Бактериальное окисление также находит значительное применение в различных отраслях промышленности, включая извлечение ценных металлов, таких как золото, из упорных руд. Развивающиеся области применения включают биоэлектрохимические системы, где бактериальное окисление приводит к генерации электроэнергии. Широкий спектр применения бактериального окисления указывает на необходимость рассмотрения разнообразных примеров для демонстрации универсальности управления на основе генетических алгоритмов. Первоначальный акцент на извлечении золота сменился пониманием значимости этого процесса в круговороте серы, что требует всестороннего освещениявозможностей интеллектуального управления[1-3]. Методология. Биореакторы представляют собой инженерные системы, разработанные для культивирования биологических объектов, таких как бактерии, в контролируемых условиях окружающей среды для облегчения специфических биохимических реакций, включая бактериальное окисление. Эти системы обеспечивают замкнутую и оптимизированную среду, в которой такие важнейшие параметры, как температура, pH, концентрация растворенного кислорода, доступность питательных веществ и www.wordlyknowledge.uz ILMIYMETODIK JURNAL JOURNAL OFIQRO –ЖУРНАЛ ИҚРО –IQRO JURNALI –volume 15,issue02,2025 ISSN:2181-4341, IMPACT FACTOR( RESEARCH BIB )–7,245,SJIF–5,431 перемешивание, могут быть точно отрегулированы для поддержания эффективного роста и метаболической активности микроорганизмов. Процесс BIOX® для извлечения золота использует бактериальное окисление в агитационных резервуарах с контролируемыми условиями [4-5]. Проектирование и эксплуатация биореакторов имеют решающее значение для максимизации скорости и степени бактериального окисления, обеспечивая желаемые результаты в отношении извлечения металлов. Потребность в точном контроле в биореакторах непосредственно обусловливает необходимость изучения интеллектуальных систем управления [6-7]. Поскольку бактериальное окисление в высшей степени чувствительно к факторам окружающей среды, поддержание «оптимальной рабочей среды» требует передовых стратегий управления, выходящих за рамки простых ручных настроек [8]. Интеллектуальные системы управления в биореакторных модулях используют методы вычислительного интеллекта для повышения эффективности, стабильности и адаптивности биопроцессов. Этисистемы могут анализировать сложные данные процесса, прогнозировать будущее поведение и автономно корректировать рабочие параметры. Генетические алгоритмы (ГА) представляют собой мощный класс алгоритмов эволюционного вычисления, вдохновленных естественным отбором и генетикой. ГА превосходно справляются с решением сложных задач оптимизации, особенно в системах с нелинейной динамикой и множеством взаимодействующих переменных, которые характерныдля биологических процессовв биореакторах. Учитывая сложность этих биологических систем и многочисленные взаимодействующие параметры, генетические алгоритмы являются сильным кандидатом для таких задач оптимизации, что делает биовыщелачивание актуальным и иллюстративным примером использования. Таблица 1: Примеры применения генетических алгоритмов в биореакторах для биовыщелачивания Извлекаемый Параметры, Основные Типбиореактора металл оптимизированныеГА результаты/улучшения Скорость аэрации, Достигнуты высокие скорости Реактор с Al, Cu,Zn, Ni обогащение O2, подача извлечения (91-96%) при перемешиванием CO2, температура,время оптимизированныхусловиях. Полупромышленна Не указано явно Прогностическая модель достигла Cu я установка (использована МПР) 84%точностив извлечениимеди. Масса грибов, время Неорганическ Оптимизированные условия Биореактор выщелачивания, ие соединения улучшили качество биомассы для объемом 2,5л концентрация глюкозы избиомассы производствабиотоплива. (использована МПР) Исследование по автоматизации проектирования процессов бактериального окисления объединило генетические алгоритмы с симулятором для точной оценки фракций поступающих флотоконцентратов и предложило разумные