Технические науки

INNOVATIVE SENSOR-BASED PREDICTIVE SYSTEM FOR EMISSION FORECASTING AT WASTE-TO-ENERGY FACILITIES [ИННОВАЦИОННАЯ СЕНСОРНАЯ СИСТЕМА ПРОГНОЗНОЙ ОЦЕНКИ ВЫБРОСОВ НА ОБЪЕКТАХ WASTE-TO-ENERGY]

Odilova M.O. 

 Odilova Mushtari Odil qizi - Independent Researcher

TASHKENT, REPUBLIC OF UZBEKISTAN

Abstract. The accelerating expansion of Waste-to-Energy (WtE) infrastructure across Central Asia has intensified the need for real-time analytical tools capable of interpreting complex emission dynamics. The development of WtE facilities is accompanied by high variability and transient peaks in pollutant emissions, posing new challenges for environmental and occupational safety. Traditional laboratory-based and static monitoring methods lack sufficient temporal resolution to detect these transient emissions. This study proposes an intelligent sensor-based predictive emission monitoring system, integrating distributed multi-sensor networks, stochastic emission modeling, Kalman-based signal filtering, and short-horizon neural network forecasting. The system enables early detection of potentially hazardous states, provides a scientifically grounded framework for integrated environmental and occupational risk assessment, and serves as a foundation for digitalized environmental control processes within the context of Uzbekistan’s sustainable development and green economy strategy.

Keywords: Waste-to-Energy; sensor networks; predictive emissions modeling; digital environmental monitoring; stochastic modeling; Kalman filtering; recurrent neural networks; environmental risk; occupational safety; sustainable development; green economy.

Одилова М.О. 

 Одилова Муштари Одил кизи — Независимый исследователь

 г. Ташкент, Республика Узбекистан

Аннотация: ускоренное развитие объектов переработки отходов в энергию (Waste-to-Energy, WtE) в Центральной Азии усиливает необходимость интеллектуальных инструментов для анализа выбросов в реальном времени, способных интерпретировать сложную динамику загрязнений. Развитие WtE сопровождается высокой вариабельностью выбросов и кратковременными пиками загрязняющих веществ, что создаёт новые вызовы для экологической и производственной безопасности. Традиционные лабораторные методы и стационарные посты мониторинга не обеспечивают достаточной временной разрешающей способности для выявления переходных выбросов. В работе предложена интеллектуальная сенсорная система прогнозной оценки выбросов, основанная на распределённой многосенсорной архитектуре, стохастическом моделировании, фильтрации сигналов методом Калмана и краткосрочном прогнозировании с применением рекуррентных нейронных сетей. Система обеспечивает раннее выявление потенциально опасных состояний, формирует научно обоснованный механизм интегральной оценки экологических и производственных рисков, а также служит основой для цифровизации процессов экологического контроля в рамках стратегии устойчивого развития и зелёной экономики Узбекистана.

Ключевые слова: Waste-to-Energy; сенсорные системы; прогнозирование выбросов; цифровизация; стохастическое моделирование; фильтр Калмана; рекуррентные нейронные сети; экологические риски; производственная безопасность; устойчивое развитие; зелёная экономика.

References / Список литературы

1. WHO. Global Air Quality Guidelines. Geneva: WHO Press, 2021.

2. Zhang, Y., & Wang, K. “Emission Dynamics in Waste-to-Energy Combustion Systems.” Environmental Engineering Science, 2022.

3. Chen, H. “Sensor Fusion Techniques for Air Quality Monitoring.” IEEE Sensors Journal, 2021.

4. Welch, G., Bishop, G. An Introduction to the Kalman Filter, 2006.

5. Li, X., et al. “Deep Learning for Air Pollution Forecasting.” Atmosphere, 2020.

6. Presidential Decree of the Republic of Uzbekistan on the Implementation of the “Uzbekistan–2030” Strategy.

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Ссылка для цитирования  Odilova M.O.  INNOVATIVE SENSOR-BASED PREDICTIVE SYSTEM FOR EMISSION FORECASTING AT WASTE-TO-ENERGY FACILITIES [ИННОВАЦИОННАЯ СЕНСОРНАЯ СИСТЕМА ПРОГНОЗНОЙ ОЦЕНКИ ВЫБРОСОВ НА ОБЪЕКТАХ WASTE-TO-ENERGY] //  CXI  International Scientific and Practical Conference «International Scientific Review of the Problems and Prospects of Modern Science and Education Свободное цитирование при указании авторства: https://scientific-conference.com/grafik.html (USA, Boton - December, 2025). с. {см. сборник}

Поделитесь данной статьей, повысьте свой научный статус в социальных сетях