مدیریت آب با هوش مصنوعی؛ از حسگرهای صوتی لندن تا مدل‌های پیش‌بینی هلند

به گزارش سرویس ترجمه پردیسان آنلاین، بسیاری از شهرهای جهان در دهه‌های اخیر، به‌منظور مدیریت بهتر منابع آب و فاضلاب، به استفاده از شبکه‌های حسگر مجهز به فناوری‌های هوش مصنوعی و اینترنت اشیا روی آورده‌اند. این شبکه‌های هوشمند به‌صورت مداوم پارامترهای حیاتی همچون pH، کدری، میزان آلودگی و سطوح مواد شیمیایی را در آب و فاضلاب اندازه‌گیری و پایش می‌کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های ورودی، قادر به شناسایی ناهنجاری‌ها، پیش‌بینی خرابی‌ها و بهینه‌سازی دوز مواد شیمیایی در تصفیه‌خانه‌ها هستند. این سیستم‌ها به سازمان‌های مدیریت آب کمک می‌کنند تا اطمینان حاصل کنند که تمام فرایندها مطابق با استانداردها و مقررات زیست‌محیطی انجام می‌شود.

داشبوردهای بصری مبتنی بر داده‌های لحظه‌ای امکان تصمیم‌گیری سریع و آگاهانه را برای مدیران فراهم می‌کنند که این امر منجر به افزایش بهره‌وری، صرفه‌جویی در منابع آب و کاهش هدررفت می‌شود. کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی در بخش آب و فاضلاب موجب کاهش نشت و اتلاف آب، پیش‌بینی خرابی‌های زیرساختی، بهینه‌سازی فرایندهای تصفیه و بهبود پایداری و مقاومت سیستم‌های شهری در برابر چالش‌های محیطی و عملیاتی شده است.

نیوآرک، نیوجرسی، ایالات متحده آمریکا

شهر نیوآرک یکی از پیشگامان استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت آب شهری است. در این شهر، اداره آب و فاضلاب از دو سیستم اختصاصی مبتنی بر هوش مصنوعی بهره می‌برد که نقش مهمی در پیش‌بینی، نظارت و تضمین کیفیت آب دارند. یکی از این سیستم‌ها «فونتوس بلو (Fontus Blue)» نام دارد که با تحلیل داده‌های تاریخی و فعلی و همچنین داده‌های محیطی همچون دما و بارندگی، پیش از وقوع مشکلات، نیازهای احتمالی برای تصفیه آب را پیش‌بینی می‌کند. این فناوری با سیستم سامانه نظارت و جمع‌آوری داده‌ها (SCADA) یکپارچه شده است و امکان پایش لحظه‌ای جریان آب، سطوح شیمیایی، pH، میزان کلر و وضعیت مخازن را فراهم می‌آورد.

فونتوس بلو از یک پلتفرم پیشرفته استفاده می‌کند که ترکیبی از یادگیری ماشین، حسگرهای لحظه‌ای کیفیت آب و داده‌های محیطی را به‌کار می‌گیرد تا فرایند تصفیه و مقدار مواد شیمیایی مورد استفاده را بهینه‌سازی کند. این نرم‌افزار با استفاده از حسگرهای متعدد، کیفیت آب ورودی را با پارامترهایی همچون شفافیت، دما، سختی، ترکیبات آلی محلول و سایر شاخص‌ها بررسی و با استفاده از داده‌های تاریخی، یک نمای کامل و پویا از وضعیت آب تهیه می‌کند، سپس با مدل‌سازی تأثیر دوزهای شیمیایی بر خروجی کیفیت آب، می‌تواند پیش‌بینی کند که چه اتفاقی برای کدری، محصولات جانبی گندزدایی، خوردگی و سموم جلبکی رخ خواهد داد.

از دیگر ویژگی‌های این سیستم، توانایی شبیه‌سازی سناریوهای مختلف قبل از اجرای واقعی آن‌ها است؛ این امر به اپراتورهای آب اجازه می‌دهد تا تصمیمات دقیقی بگیرند و از مصرف بی‌رویه مواد شیمیایی و ایجاد محصولات جانبی مضر جلوگیری کنند. این سیستم با در نظر گرفتن الزامات قانونی، به سازمان‌ها در رعایت مقررات کمک می‌کند و هم‌زمان هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهد. نکته قابل‌توجه این است که استفاده از فونتوس بلو موجب کاهش حدود ۲۵ درصدی در مصرف مواد شیمیایی شده و در نتیجه، بهبود چشمگیری در کیفیت و ایمنی آب حاصل شده است.

سیستم دوم مورد استفاده در نیوآرک یک ابزار مدیریت انطباق است که وظیفه‌اش سامان‌دهی فرایند گزارش‌دهی و اطمینان از رعایت مقررات قانونی با کمک فناوری هوش مصنوعی است. نیوآرک در کنار این سامانه‌ها، از واحدهای اولتراسونیک کنترل جلبک نیز در مخازن ذخیره‌سازی بهره می‌برد تا از بروز شکوفه‌های سمی جلبکی جلوگیری کند.

تمام این اقدامات در چهارچوب سرمایه‌گذاری ۱۷۰ میلیون دلاری برای نوسازی زیرساخت‌ها و استفاده از فناوری‌های نوین صورت گرفته‌اند تا آب به‌عنوان یک منبع حیاتی حفاظت شود. سیستم هوش مصنوعی داده‌هایی از منابع گوناگون از جمله حسگرهای لحظه‌ای، داده‌های تاریخی، اطلاعات محیطی، داده‌های عملیاتی از سیستم SCADA و استانداردهای قانونی را تجزیه و تحلیل می‌کند. سیستم می‌تواند با این ترکیب چندوجهی از داده‌ها و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تغییرات کیفیت آب را پیش‌بینی کند و بهترین روش‌های تصفیه را برای حفظ سلامت عمومی و کاهش هزینه‌ها پیشنهاد دهد.

توسان، آریزونا، ایالات متحده آمریکا

شهر توسان در ایالت آریزونا نیز یکی دیگر از نمونه‌های موفق استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت آب است. این شهر با شرکت VODA.ai همکاری دارد تا سامانه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را برای بهینه‌سازی زیرساخت‌های آبرسانی خود به کار گیرد. برخلاف روش‌های قدیمی که به داده‌های تاریخی از شکستگی‌های لوله و قضاوت انسانی متکی بودند، اکنون تصمیم‌گیری‌ها بر اساس تحلیل دقیق داده‌های حسگرها در سراسر شبکه انجام می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین که بر پایه مدل‌سازی احتمالاتی و تحلیل داده‌های حجیم عمل می‌کنند، داده‌هایی همچون فشار لحظه‌ای آب، دبی جریان، کیفیت آب، داده‌های جغرافیایی GIS و حتی سن و جنس لوله‌ها را از هزاران حسگر موجود در شبکه آبرسانی جمع‌آوری و تحلیل می‌کنند.

سیستم هوش مصنوعی در توسان قادر است با استفاده از این داده‌ها، به پیش‌بینی احتمال شکست لوله‌ها در مناطق مختلف با دقت بالا بپردازد. این سامانه نشت‌های کوچک و در مراحل اولیه را که با روش‌های سنتی قابل تشخیص نبودند، شناسایی می‌کند و به مسئولان هشدار می‌دهد. این قابلیت موجب شده تا عملیات تعمیرات به‌صورت پیشگیرانه و نه صرفاً پس از وقوع خرابی انجام شود.

از دیگر مزایای این سیستم، پیشنهاد الگوریتمی برای بهینه‌سازی توزیع فشار در شبکه است که موجب کاهش فشار بیش از حد در نقاط خاص و در نتیجه افزایش عمر مفید لوله‌ها می‌شود، همچنین سیستم قادر است بر اساس تحلیل ریسک و هزینه-فایده، اولویت‌بندی پروژه‌های نوسازی یا تعویض خطوط لوله را با دقت بسیار بالا مشخص کند.

این تحول مبتنی بر فناوری در توسان نه‌تنها موجب صرفه‌جویی سالانه در مصرف میلیون‌ها گالن آب شده، بلکه با کاهش قابل‌توجه هزینه‌های عملیاتی و افزایش قابلیت اطمینان شبکه، توانسته است به الگویی برای سایر شهرهای خشک و کم‌آب آمریکا تبدیل شود. در حال حاضر مدیریت شهری توسان به‌جای واکنش به بحران‌ها، در مسیر تصمیم‌گیری داده‌محور، هوشمند و پیش‌نگرانه حرکت می‌کند که نقش حیاتی در تضمین پایداری منابع آب در بلندمدت دارد.

لندن، انگلستان

شرکت تیمز واتر (Thames Water) با توجه به چالش‌های فراوان ناشی از عمر بالای زیرساخت‌های آب شهری و گستردگی شبکه لوله‌کشی در لندن، به‌کارگیری فناوری‌های نوین را در دستور کار قرار داده است. یکی از مهم‌ترین فناوری‌های به‌کار رفته، استفاده از هوش مصنوعی در ترکیب با حسگرهای صوتی است. این حسگرها به‌صورت پیوسته امواج صوتی منتشر شده داخل لوله‌ها را دریافت می‌کنند و هوش مصنوعی با تحلیل الگوهای صوتی، تفاوت صدای نشت آب را از صداهای طبیعی سیستم تشخیص می‌دهد.

الگوریتم‌های یادگیری عمیق در این سیستم قادر به تحلیل طیف گسترده‌ای از داده‌های صوتی با نویز محیطی هستند، به‌گونه‌ای که حتی نشت‌های بسیار کوچک و غیرقابل تشخیص برای روش‌های سنتی را شناسایی می‌کنند. این توانایی تشخیص دقیق و به‌موقع موجب می‌شود که تیم‌های فنی بتوانند مداخلات سریع و هدفمند انجام دهند و از گسترش خسارات و اتلاف منابع جلوگیری کنند.

این فناوری موجب کاهش قابل‌توجه هزینه‌های ناشی از نشت و تعمیرات اضطراری شده است، همچنین با کاهش میزان هدررفت آب، منابع آب شرب با کیفیت بهتری در دسترس عموم قرار می‌گیرد و فشار کمتری بر منابع آب زیرزمینی و سطحی وارد می‌شود که نقش مهمی در حفظ پایداری زیست‌محیطی ایفا می‌کند.

این سیستم هوشمند قابلیت‌های پیش‌بینی بر اساس الگوهای تاریخی نشت و شرایط عملیاتی را دارد و می‌تواند نقاط ضعف و احتمال بروز مشکلات در شبکه را مشخص کند. این امر موجب شده است تا برنامه‌ریزی برای تعمیر و نگهداری به‌صورت پیشگیرانه و هوشمند انجام شود که به شکل قابل‌توجهی به افزایش عمر مفید زیرساخت‌ها کمک می‌کند.

هلند

شرکت هلندی ویتنس (Vitens) هوش مصنوعی را نه‌تنها به‌عنوان یک ابزار پیش‌بینی بلکه به‌عنوان بخشی کلیدی از سیستم مدیریت هوشمند منابع آب به‌کار گرفته است. الگوریتم خودآموز این شرکت از تکنیک‌های یادگیری ماشین پیشرفته بهره می‌برد که به‌صورت مداوم داده‌های ورودی را تحلیل و مدل خود را به‌روزرسانی می‌کند. این مدل‌ها شامل شبکه‌های عصبی پیچیده و الگوریتم‌های رگرسیون چندمتغیره هستند که تأثیر عوامل مختلف بر تقاضای آب را شناسایی و پیش‌بینی می‌کنند.

عوامل مختلفی که بر مدل پیش‌بینی تأثیر می‌گذارند شامل تغییرات دما، میزان بارندگی، الگوهای مصرف گذشته، رویدادهای خاص (مانند تعطیلات یا رویدادهای جمعیتی) و حتی تغییرات اقتصادی و اجتماعی است. این مدل‌ها با دقت بسیار بالا، تغییرات تقاضا را پیش‌بینی می‌کنند که منجر به بهینه‌سازی زمان‌بندی فعالیت‌های پمپاژ و ذخیره‌سازی آب می‌شود. استفاده از این سیستم پیشرفته موجب شده است که مصرف انرژی مرتبط با پمپاژ آب تا ۲۰ درصد کاهش پیدا کند. این امر نه‌تنها هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهد بلکه به کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای نیز کمک می‌کند و در راستای اهداف زیست‌محیطی و توسعه پایدار شرکت عمل می‌کند.

الگوریتم‌های این شرکت به‌صورت تعاملی با سیستم‌های کنترل صنعتی (ICS) و SCADA یکپارچه شده‌اند تا امکان نظارت و کنترل خودکار بر فرایندهای توزیع آب فراهم شود. به این ترتیب، سیستم می‌تواند در رویارویی با تغییرات ناگهانی در تقاضا یا شرایط محیطی به‌سرعت واکنش نشان دهد و از ایجاد کمبود یا اضافه عرضه جلوگیری کند. این رویکرد هوشمند در مدیریت آب، منجر به افزایش انعطاف‌پذیری و پایداری شبکه تأمین آب شده است و تجربه‌ای بهتر برای مصرف‌کنندگان فراهم می‌آورد، همچنین با کاهش نیاز به مداخلات انسانی و استفاده از فناوری‌های پیشرفته، احتمال خطاهای عملیاتی کاهش پیدا کرده و بهره‌وری کلی سیستم بهبود یافته است.