SUVNING QATTIQLIGI VA PH KO‘RSATKICHLARINI ARDUINO ASOSIDA REAL VAQT MONITORING QILISH TIZIMI
Keywords:
suv qattiqligi; pH monitoringi; Arduino; SCADA; kimyoviy tozalashAbstract
Hozirgi sanoat rivojlanish davrida suv resurslaridan samarali foydalanish va ularning sifatini nazorat qilish dolzarb vazifalardan biridir. Ushbu tadqiqotda sanoat suvini kimyoviy tozalash jarayonida suvning qattiqligi va pH darajasini real vaqt rejimida kuzatib boruvchi Arduino mikrokontrolleriga asoslangan avtomatik tizim ishlab chiqildi. Maqsad – inson omili xatolarini kamaytirgan holda resurslardan oqilona foydalanishni optimallashtirishdir. Tizim apparat qismi sensorlar, mikrokontroller va real vaqt displey moduli kabi komponentlardan iborat, dasturiy qismi esa Arduino IDE muhitida yozilgan. Dastlab Fritzing simulyatsiyasi va laboratoriya sharoitida prototip sinovlari o‘tkazildi. Natijalar shuni ko‘rsatadiki, ishlab chiqilgan tizim suv qattiqligi va pH dagi o‘zgarishlarni aniq qayd eta oladi: o‘lchangan pH qiymatlarining laboratoriya qiymatlariga nisbatan farqi ±0,2 dan oshmadi, TDS (umumiy erigan modda) bo‘yicha esa natijalar etalon qiymatlardan 5% ichida kuzatildi. Ushbu aniqlik suvni ishlov berish jarayonini yaxshiroq nazorat qilish va boshqarishga imkon beradi. Taklif etilayotgan tizim real vaqt ma’lumotlariga asoslangan avtomatlashtirilgan boshqaruv orqali sanoatda suvdan barqaror foydalanishga hissa qo‘shadi.
References
1. Turobjonov, S., Tursunov, T., Pulatov, X. (2010). Oqava suvlarni tozalash texnologiyasi (Wastewater Treatment Technology). Musiqa nashriyoti, Toshkent.
2. Buriyev, E. S., & Yakubov, K. F. (2014). Oqava suvlarni oqizish tarmoqlari (Wastewater Discharge Networks). Cho‘lpon nashriyoti, Toshkent.
3. Musayev, M. N. (2011). Sanoat chiqindilarini tozlash texnologiyasi (Industrial Waste Purification Technology). O‘zbekiston Faylasuflari Milliy Jamiyati nashri, Toshkent.
4. Forhad, H. M., Uddin, M. R., Chakrovorty, R. S., et al. (2024). IoT based real-time water quality monitoring system in water treatment plants (WTPs). Heliyon, 10(23), e40746. DOI: 10.1016/ j.heliyon.2024.e40746
5. El-Shafeiy, E., Alsabaan, M., Ibrahem, M. I., & Elwahsh, H. (2023). Real-Time Anomaly Detection for Water Quality Sensor Monitoring Based on Multivariate Deep Learning Technique. Sensors, 23(20), 8613. DOI: 10.3390/s23208613
6. Dwarakanath, B., Kalpana Devi, P., Anandan, R. K., et al. (2023). Smart IoT-based water treatment with a Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system process. Journal of Water Reuse and Desalination, 13(3), 411–427. DOI: 10.2166/wrd.2023.052
7. Al-Ali, A. R., Zualkernan, I. A., & Aloul, F. (2019). IoT-based water monitoring system. Sensors, 19(21), 4655.
8. Li, Y., Kumar, A., & Srivastava, S. (2021). Real-time monitoring of water parameters using embedded systems. IEEE Access, 9, 45342–45355.
O‘zbekiston Respublikasi, Andijon viloyati, Shahrixon tumani
(+998) 945668868