کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت منابع آبی از پیش بینی سیل تا نشت آب
با فناوری: به گزارش با فناوری، بهره برداری از هوش مصنوعی به عنوان ابزاری تحول آفرین نه فقط جهت ارتقاء راندمان و کاهش هدررفت آب بلکه برای ایجاد ظرفیتهای پیش بینی و تصمیم سازی هوشمندانه درباب منابع آب لازم است.
به گزارش با فناوری به نقل از مهر؛ مدیریت منابع آب در قرن بیست و یکم با بحرانی چندبعدی و پیچیده روبه روست که ریشه های آنرا باید در ترکیب اثرات تغییرات اقلیمی، رشد شتابان جمعیت، افزایش تقاضای آب در بخش های کشاورزی و صنعتی، افت کیفیت منابع به واسطه ورود آلاینده های شیمیایی و زیستی و فرسودگی زیرساخت های انتقال و توزیع جست وجو کرد. در کشورمان ایران، شدت این بحران به مراتب بیشتر است؛ الگوهای بارندگی طی سالهای اخیر بشکل معناداری تغییر کرده و میانگین بارش سالانه کاهش یافته، همینطور روند افزایش دما منجر به تشدید تبخیر و کاهش روان آب ها شده و بهره برداری بی رویه از سفره های آب زیرزمینی خیلی از دشت ها را به وضعیت بی آبی کشانده است. طبق اذعان خیلی از دولتمردان کشور، این شرایط ایران را در معرض تنش آبی پایدار قرار داده و تاب آوری سامانه های تامین و توزیع را متأثر ساخته است. در چنین بستری، بهره برداری از تکنولوژی های جدید، بخصوص هوش مصنوعی، بعنوان ابزاری تحول آفرین، نه فقط جهت ارتقاء بهره وری و کاهش هدررفت بلکه برای ایجاد ظرفیتهای پیش بینی و تصمیم سازی هوشمندانه درباب منابع آب لزوم می یابد. مطالعات بین المللی نشان می دهند که بازار جهانی هوش مصنوعی با نرخ رشد سالانه ۳۷/۳ درصد تا سال ۲۰۳۰ توسعه خواهد یافت و بخش آب هم باتوجه به ماهیت داده محور و نیاز به پاسخ های سریع، از این تحول سهم بسزایی خواهد برد.
پایش کیفی منابع آب
سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی قادر هستند با دریافت و پردازش لحظه ای داده های حاصل از شبکه ای گسترده از سنسورهای نصب شده در رودخانه ها، مخازن سدها، کانال های انتقال و شبکه های توزیع شهری و روستایی، کیفیت آب را با دقت و سرعتی بی سابقه پایش کنند. این سامانه ها از راه تحلیل همزمان پارامترهایی مانند «pH»، دما، بار الکتریکی، میزان کدورت، غلظت اکسیژن محلول، وجود فلزات سنگین و ترکیبات نیتروژنی یا فسفری، می توانند تغییرات کوچک اما معنادار را شناسایی کرده و هشدارهای سریع در رابطه با انواع آلودگی ها، همچون رشد جلبک، وقوع پدیده اتریفیکاسیون، و ورود آلاینده های شیمیایی یا میکروبی صادر کنند. این توانایی ها، بخصوص در شرایط ایران که بخش قابل توجهی از منابع آب سطحی و زیرزمینی در معرض تهدید آلودگی ناشی از پساب های صنعتی، فاضلاب های شهری و زه آب های کشاورزی قرار دارد، اهمیتی دوچندان یافته و می تواند ابزار تصمیم گیری سریع و مبتنی بر شواهد را در اختیار مدیران آب و نهادهای نظارتی قرار دهد.
شناسایی و جلوگیری از نشت آب
الگوریتم های یادگیری ماشین با تحلیل مجموعه داده های پیچیده حاصل از سنسورهای فشار، دبی سنج ها و حتی داده های دمایی و ارتعاشی نصب شده بر خطوط لوله، می توانند با دقت بسیار بالا نشتی ها را در مراحل اولیه شناسایی کنند. این فناوری با بهره بردن از الگوهای یادگیری مبتنی بر داده های تاریخی و تحلیل ناهنجاری ها، می تواند نشتی های پنهان و غیرقابل مشاهده را که در روش های سنتی دیرتر کشف می شوند، به سرعت شناسایی نماید. نتیجه به کارگیری این سامانه ها علاوه بر صرفه جویی قابل توجه در مصرف آب، کاهش چشم گیر هزینه های تعمیرات اضطراری و جلوگیری از خسارات ناشی از افت فشار یا آلودگی آب است. تجربه شهر توسان در ایالت آریزونا نمونه ای برجسته از این رویکرد است؛ این شهر با بهره گیری از پلت فرم «VODA.ai» که الگوریتم های پیشرفته آن قادر به پیش بینی نرخ شکست خطوط لوله و اولویت بندی تعمیرات برمبنای فاکتورهای «احتمال شکست» (LoF) و «پیامد شکست» (CoF) است، توانست سرمایه گذاری های خودرا بر حیاتی ترین نقاط متمرکز سازد. این مدل، الگویی پرارزش برای شهر های ایران بخصوص کلان شهرهایی است که شبکه های فرسوده و نشت های گسترده، امنیت تامین آب آنها را تهدید می کند.
نگهداری پیش بینانه زیرساخت ها
با بهره بردن از داده های بلادرنگ، هوش مصنوعی می تواند فشار و سرعت جریان را با درنظر گرفتن الگوهای مصرف، شرایط اقلیمی لحظه ای و وضعیت فنی تجهیزات بهینه سازی کند و ضمن کاهش مصرف انرژی، استهلاک پمپ ها و شیرآلات را هم کم کند. این رویکرد منجر به افزایش عمر مفید تجهیزات و کاهش هزینه های عملیاتی و نگهداری می شود. علاوه بر این، سامانه های هوشمند قادر هستند با تحلیل الگوهای جریان، ارتعاشات و فشار معکوس، انسدادها و نقص های شبکه فاضلاب را قبل از بروز بحران شناسایی کرده و هشدارهای دقیق و زمان بندی شده به تیم های عملیاتی ارسال نمایند تا اقدامات پیشگیرانه یا اصلاحی با کمترین وقفه صورت گیرد.
پیش بینی و مدیریت سیلاب
مدلهای هوش مصنوعی پیش بینی مبتنی بر یادگیری ماشین با بهره گیری از داده های چندمنبعی شامل پیش بینی های دقیق هواشناسی، تراز و دبی رودخانه ها، الگوهای تاریخی وقوع سیلاب و حتی تصاویر ماهواره ای و داده های سنجش از دور، قادر هستند با دقت زمانی و مکانی بالا وقوع سیلاب را پیش بینی کنند. این سامانه ها با تحلیل الگوی بارندگی های سنگین، سرعت ذوب برف، اشباع خاک و تغییرات ناگهانی سطح آب، هشدارهای دقیق و سریع صادر می کنند که امکان برنامه ریزی برای تخلیه مناطق پرخطر، تقویت زیرساخت های حفاظتی و بسیج نیروهای امدادی را فراهم می آورد. چنین قابلیتی در ایران که خیلی از مناطق آن در سالهای اخیر با سیلاب های ناگهانی و ویرانگر روبه رو بوده اند، می تواند با فراهم کردن فرصت واکنش پیشگیرانه به کاهش قابل توجه خسارات جانی، مالی و زیست محیطی کمک نماید.
بهینه سازی مصرف آب در کشاورزی
کشاورزی بعنوان پرمصرف ترین بخش آب کشور، با بهره گیری از الگوریتم های پیشرفته هوش مصنوعی می تواند با ادغام و تحلیل داده های چندمنبعی شامل رطوبت خاک در اعماق مختلف، پیش بینی بارندگی در بازه های زمانی کوتاه مدت و بلندمدت، نیاز آبی دقیق هر گونه زراعی برمبنای مرحله رشد و حتی فاکتورهای سلامت گیاه، زمان و میزان آبیاری را بشکلی پویا و متناسب با شرایط بهینه کند. این سیستم ها قادر هستند الگوهای مصرف را به روز کنند، از آبیاری بیش ازحد یا کمتر از نیاز جلوگیری نمایند و بازدهی مصرف آب را به حداکثر برسانند. در مناطق خشک و نیمه خشک ایران، مانند استانهای یزد و کرمان که هر قطره آب ارزش حیاتی دارد، این رویکرد با بهره بردن از مدلهای پیش بینی دقیق و سامانه های کنترل هوشمند، پتانسیل بالایی برای کاهش قابل توجه مصرف، افزایش بهره وری و حفظ پایداری تولیدات کشاورزی دارد.
مدیریت کلان منابع آب
با تجمیع و همبسته سازی داده های حاصل از منابع متنوع شامل آمار کمی و کیفی منابع آب سطحی و زیرزمینی، الگوهای مصرف در بخش های شرب، کشاورزی و صنعت، روندهای رشد جمعیت، تغییرات کاربری اراضی و سناریوهای اقلیمی، سیستم های هوش مصنوعی می توانند مدلهای پیشرفته شبیه سازی و پیش بینی را ایجاد کنند که امکان تحلیل چندبعدی سناریوهای مختلف تخصیص منابع و برنامه ریزی سرمایه گذاری در زیرساخت های جدید یا بازسازی شده را فراهم می آورد. این سامانه ها امکان آنرا دارند که نتایج هر سناریو را از نظر پایداری منابع، هزینه های اجرایی، تاب آوری در مقابل خشکسالی و سیلاب و عدالت در توزیع آب ارزیابی کنند. چنین خروجی هایی به سیاست گذاران این امکان را می دهد که در شرایط کم آبی، تصمیماتی بطورکامل مبتنی بر شواهد و تحلیل های جامع اتخاذ نموده و از بروز تعارضات یا ناکارآمدی در تخصیص جلوگیری نمایند. هوش مصنوعی با ظرفیتهای گسترده خود، می تواند مدیریت منابع آب را از یک رویکرد سنتی و واکنشی که فقط به بحران ها بعد از وقوع پاسخ می دهد، به یک نظام پیش بینانه، تحلیلی و هوشمند ارتقا دهد که قادر به پیشگیری و بهینه سازی در تمام سطوح است. برای ایران که با مجموعه ای پیچیده از چالش های کم آبی مزمن، تغییرات شدید اقلیمی، افت کیفیت منابع و فرسودگی گسترده زیرساخت های انتقال و توزیع روبه روست، ادغام این فناوری در سیاست گذاری، برنامه ریزی عملیاتی و مدیریت روزمره آب، ضرورتی راهبردی و غیرقابل اجتناب بحساب می آید. به زعم خیلی از کارشناسان، تحقق این مهم، مستلزم سرمایه گذاری هدفمند و بلند مدت در زیرساخت های دیجیتال پیشرفته، توسعه و آموزش نیروی انسانی متخصص در عرصه تحلیل داده و مدل سازی و طراحی چارچوب های جامع حقوقی و اخلاقی برای تضمین استفاده ایمن، شفاف و پایدار از داده ها و الگوریتم هاست. تجارب موفق جهانی، نظیر پروژه توسان در ایالت آریزونای آمریکا هم نشان داده است که ترکیب تجربه میدانی و دانش بومی متخصصان با قدرت پردازشی و قابلیت های تحلیلی هوش مصنوعی، می تواند آینده ای پایدارتر و تاب آورتر برای مدیریت منابع آب رقم بزند؛ آینده ای که در آن، هر قطره آب برمبنای داده های دقیق، پیش بینی های علمی و بهره وری حداکثری تخصیص و مدیریت خواهد شد.
تجربه شهر توسان در ایالت آریزونا نمونه ای برجسته از این رویکرد است؛ این شهر با استفاده از پلتفرم «VODA.ai» که الگوریتم های پیشرفته آن قادر به پیشبینی نرخ شکست خطوط لوله و اولویت بندی تعمیرات برمبنای عامل های «احتمال شکست» (LoF) و «پیامد شکست» (CoF) است، توانست سرمایه گذاری های خودرا بر حیاتی ترین نقاط متمرکز سازد. علاوه بر این، سامانه های هوشمند قادر هستند با تحلیل الگوهای جریان، ارتعاشات و فشار معکوس، انسدادها و نقص های شبکه فاضلاب را پیش از بروز بحران شناسایی کرده و هشدارهای دقیق و زمان بندی شده به تیم های عملیاتی ارسال کنند تا اقدامات پیشگیرانه یا اصلاحی با کمترین وقفه صورت گیرد. مدل های هوش مصنوعی پیشبینی مبتنی بر یادگیری ماشین با استفاده از داده های چندمنبعی شامل پیشبینی های دقیق هواشناسی، تراز و دبی رودخانه ها، الگوهای تاریخی وقوع سیلاب و حتی تصاویر ماهواره ای و داده های سنجش از دور، قادر هستند با دقت زمانی و مکانی بالا وقوع سیلاب را پیشبینی کنند.
منبع: با فناوری
این مطلب را می پسندید؟
(1)
(0)
تازه ترین مطالب مرتبط
نظرات بینندگان در مورد این مطلب