В условиях роста мирового населения и ускорения урбанизации устойчивость водных ресурсов сталкивается с серьезными угрозами. К 2030 году ожидается, что объем сточных вод, производимых муниципалитетами, достигнет 555 миллионов кубометров в год. Однако лишь 42% из них в настоящее время подлежат очистке или повторному использованию. Традиционные методы очистки сточных вод становятся все менее эффективными из-за сложного состава сточных вод, включая новые загрязнители. К примеру, фармацевтические вещества и микропластик. Это подчеркивает важность ИИ в будущем очистки сточных вод.
Искусственный интеллект в очистке сточных вод
Сложности, связанные с изменением климата, сезонными колебаниями, промышленными сбросами и физико-химическими процессами в канализационных системах, также затрудняют эффективность очистки. Более того, традиционные процессы очистки сталкиваются с проблемами высокой энергоемкости. Дополнительно возникают проблемы неэффективности работы и растущих затрат на обслуживание очистных сооружений.
В ответ на эти вызовы необходимы более эффективные, адаптивные и устойчивые решения для очистки сточных вод. Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МЛ) представляется ключевым. Переход от традиционных очистных сооружений к более экономически целесообразным системам становится необходимым. ИИ в будущем очистки сточных вод играет ключевую роль в этом процессе.
Инновации, основанные на ИИ, могут значительно улучшить процессы очистки. Они обеспечивают непрерывный мониторинг и обратную связь в реальном времени. Оптимизация моделей и улучшение общей операционной эффективности также возможны. Помимо этого, интеграция Интернета вещей (IoT) и достижений Четвертой промышленной революции играет важную роль в переходе к современным решениям в области управления сточными водами. Таким образом, ИИ в будущем очистки сточных вод принесет значительные преимущества.
Применение ИИ в очистке сточных вод включает автоматизированные системы управления. Они снижают зависимость от человеческого контроля и минимизируют риски ошибок. Это позволяет повысить общую операционную эффективность. Кроме того, ИИ позволяет проводить предсказательную аналитику. Оценивая исторические и текущие данные, он прогнозирует поломки оборудования и колебания загрязнения. Это улучшает стабильность очистки. Роль ИИ в будущем очистки сточных вод немаловажна.
Устойчивость очистки сточных вод через ИИ-оптимизацию
Несмотря на многообещающие результаты, существующие стратегии не всегда способны удовлетворить растущие требования по улучшению очистных процессов. Поэтому необходимо разрабатывать систематические подходы к оптимизации и обеспечению устойчивости будущих очистных сооружений. Ключевыми аспектами успешного внедрения ИИ являются характеристики наборов данных, требования к реальному времени и сложность задач. Это делает выбор алгоритмов специфичным для каждой задачи.
Как показывают исследования, алгоритм экстремального градиентного бустинга (XGBoost) демонстрирует значительный потенциал в комплексной оптимизации процессов. Включая прогнозирование новых загрязняющих веществ, обнаружение поломок оборудования и управление осадками.
Будущие очистные сооружения должны стать высоко адаптивными и надежными системами, соответствующими критериям устойчивости и автоматизации. Инновационные решения на основе ИИ могут помочь преодолеть существующие недостатки. Это обеспечит более эффективное управление ресурсами, снижение затрат на энергию и восстановление ценных ресурсов.
Таким образом, интеграция ИИ и МЛ в область очистки сточных вод открывает новые горизонты. Повышение эффективности и устойчивости процессов становится возможным. Это является неотъемлемой частью достижения целей устойчивого развития и углеродной нейтральности.
Источник: ScienceDirect.com