20.02.2025
Подписывайтесь на Telegram-канал по ссылке

Искусственный интеллект проконтролирует загрязнение воды в режиме реального времени

Complex Anomalies AI

Загрязнение водных объектов — одна из самых острых экологических проблем современности. Ежедневно в водоёмы сбрасывают тонны сточных вод, содержащих различные вредные вещества. Согласно данным, сегодня наблюдается рост содержания хлоридов и фенола в сточных водах. Российские учёные разработали новый метод контроля загрязнений воды, который позволяет выявлять вредные вещества без взятия дополнительных проб. По их словам, это позволит сократить время реакции на сброс сточных вод до 30 процентов, а затраты на лабораторные исследования — до 20 процентов. Результаты исследования опубликованы в журнале Applied System Innovation.

Предложенный метод определяет наличие вредных веществ на основе интеллектуального анализа данных, полученных с помощью специальных датчиков. Поскольку лабораторные испытания сточных вод проводятся нечасто, важно уметь выявлять изменение состава воды по косвенным признакам. Новый программный продукт позволяет определить факт сброса неочищенных сточных вод без дополнительных замеров и лабораторных исследований. Для контроля процесса сброса сточных вод используются такие показатели, как предельно допустимый сброс и предельно допустимая концентрация загрязняющих веществ. Созданный способ позволяет выявлять факты превышения предельно допустимой концентрации загрязняющих веществ в сточных водах промышленных предприятий на основе технологий искусственного интеллекта.

Метод можно использовать в интеллектуальных системах мониторинга качества воды. Специалисты считают, что оперативное реагирование на изменения в составе воды позволит свести к минимуму возможный вред для окружающей среды. Большинство работ в области оценки качества воды основываются на алгоритмически размеченных данных и сталкиваются с проблемами, связанными с дисбалансом классов, шумами и пропущенными значениями. Отличительной особенностью нового исследования является использование реальных данных о превышении предельно допустимых концентраций загрязняющих веществ, полученных в результате лабораторных анализов. На данном этапе перед учёными стоит задача исследования паттернов редких событий для задач мониторинга качества воды.