|
Облачный ИИ помогает уменьшить загрязнение рек
|
|
|
|
Облачная система искусственного интеллекта (ИИ), предназначенная для обнаружения засоров в канализации, в недавних испытаниях показала точность почти 90%. Раннее выявление засоров канализации имеет важное значение для уменьшения случаев загрязнения, влияющих на наши реки. Проект является результатом сотрудничества Университета Шеффилда, Yorkshire Water и технологической компании Siemens, и является частью «Плана сокращения случаев загрязнения», который фокусируется на раннем вмешательстве для сокращения случаев загрязнения на 50% к 2025 году. В канализации есть «комбинированные канализационные переливы» (CSO), которые позволяют лишней воде вылиться в близлежащий водоем, когда трубы заполнены из-за сильных дождей, предотвращая наводнения ниже по течению. Эти разливы также могут быть вызваны неожиданными ограничениями в трубе, например, засорами, что приводит к ненужному загрязнению наших рек и водотоков.
|
|
|
|
Датчики контролируют глубину воды в канализационных системах и других частях канализационной сети, позволяя в режиме реального времени получать информацию о работе. Количество датчиков делает невозможным ручной анализ, поэтому необходима автоматизированная система. Первоначально этот метод был разработан Университетом Шеффилда и компанией Yorkshire Water для улучшения их предыдущей аналитической техники. В рамках совместного проекта с Siemens этот инструмент превратился в коммерческое облачное решение — систему прогнозирования закупорки воды Siemens (SIWA). Решение на основе искусственного интеллекта прогнозирует глубину воды на основе данных об осадках и сравнивает их с измеренной глубиной с помощью алгоритма нечеткой логики (FL). FL предупреждает водоканал о любых неожиданно больших глубинах, которые могут привести к загрязнению. Цель состоит в том, чтобы выявить возникающие засоры, чтобы их можно было устранить до того, как произойдет загрязнение.
|
|
|
В новой журнальной статье представлена оценка SIWA Blockage Predictor для 50 ОГО за двухлетний «исторический» период и шестимесячный «живой» период. В статье также сравнивается производительность с предыдущим аналитическим решением. По всему набору данных 88,4% подтвержденных проблем были правильно идентифицированы по сравнению с 26,6% для предыдущего решения. Статья под названием «Облачная аналитика искусственного интеллекта для оценки комбинированной эффективности переполнения канализации» опубликована в Журнале планирования и управления водными ресурсами. Доктор Уилл Шеперд, главный исследователь факультета гражданского и структурного строительства Университета Шеффилда, сказал: «Наши канализационные сети не были предназначены для транспортировки сильных осадков на очистные сооружения. Наше внимание здесь сосредоточено на том, чтобы сделать их максимально экологически чистыми, выявляя засоры, которые могут вызвать преждевременные разливы и, следовательно, загрязнение рек и водотоков».
|
|
|
|
Профессор Джоби Боксалл, профессор инженерии водной инфраструктуры на факультете гражданского и структурного строительства Университета Шеффилда, сказал: «Синергия совместного партнерского подхода к этому исследованию была жизненно важна для успеха. Было важно, чтобы различные потребности и амбиции каждого партнера с самого начала были взаимно признаны и уважаемы, и что мы построили и поддерживали высокий уровень доверия». Доктор Стивен Маунс, директор Mounce HydroSmart, сказал: «Этот проект продемонстрировал, как применение искусственного интеллекта и анализа данных может перейти от исследовательских прототипов на ранних стадиях проектов к зрелому универсальному решению, развернутому на облачной платформе. интересно наблюдать за реальным внедрением системы на более чем 2000 объектах компании Yorkshire Water». Доктор Джон Гаффни, владелец продукта SIWA Blockage Predictor, сказал: «Это сотрудничество стало фантастическим примером того, как технологическая компания может взять исследования высокого уровня технологической готовности (TRL) из университета, реализовать их и доказать ценность с помощью рецензируемых научных исследований. для конечного пользователя. Тот факт, что продукт служит такой важной цели по защите водотоков, особенно приятен».
|
|
|
|
Источник
|
