Разработка позволит прогнозировать ухудшение качества воды и находить скрытые проблемы до того, как они приведут к аварии, рассказал ТАСС руководитель проекта, кандидат технических наук, доцент Роман Романов.
«На данном этапе работ проекта исследование проводится на участке сети водоснабжения города Мурома, чтобы выявить основные особенности и закономерности изменения состояния водопроводных сетей, отладить систему сбора и обработки данных. В дальнейшем планируется расширение системы мониторинга состояния централизованного водоснабжения в масштабах города, а также [есть] планы по выходу и на другие регионы, однако для этого нужно привлекать дополнительное финансирование», — сказал собеседник агентства.
Он пояснил, что на сегодняшний день водопроводные сети зачастую находятся в изношенном состоянии, в связи с этим резко ухудшается качество воды, доставляемой до конечных пользователей, а также возникают постоянные утечки добываемой и транспортируемой воды и непредсказуемые аварии в сети централизованного водоснабжения. В данном проекте прогнозирование, локализация и предупреждение негативного изменения состояния труб и качества воды будет осуществляться на основе получаемых данных с датчиков, установленных в водопроводной сети города, а также применяться нейросетевые алгоритмы и облачные технологии. «Интеллектуальный анализ данных дает возможность принимать эффективные решения в задачах определения технической надежности системы централизованного водоснабжения, а также качества воды, подаваемого населению», — рассказал ученый.
Стадия реализации проекта
На данный момент разработана и установлена пилотная система сбора данных на одной из котельных города, наблюдается контур системы, обслуживающий шесть объектов (пять жилых домов и детский сад). Ведется непрерывный сбор данных для создания уникальной базы знаний о поведении системы централизованного водоснабжения. «Подобрана и протестирована нейросетевая модель, которая в будущем сможет прогнозировать ухудшение качества воды и находить скрытые проблемы до того, как они приведут к аварии. В этом году планируем сделать охват целого микрорайона», — уточнил руководитель проекта.
Он пояснил, что на интенсивность коррозионных процессов, протекающих в стальных трубах, оказывает влияние рН, концентрация кислорода и химических соединений. В данной работе используется инновационный подход, основанный на сети датчиков, которые непрерывно в режиме реального времени измеряют ключевые параметры: электропроводность, уровень кислотности (pH), гидродинамические показатели и температуру. «В одной точке измерения достаточно установить четыре датчика. Критическое изменение показателей (например, пиковые значения давления или электропроводности) позволяет локализовать участки ухудшения санитарно-технического состояния труб. Важной научной задачей является определение оптимальных ключевых точек контроля, разработка гидродинамической модели, определение вероятностных характеристик поведения наблюдаемого участка сети», — сказал ученый.
Данные с ключевых участков сети централизованного водоснабжения передаются с использованием специализированного сетевого оборудования в облачный сервис. «В результате накапливается массив данных о состоянии наблюдаемого контура системы централизованного водоснабжения. Затем данные обрабатываются с применением искусственных нейронных сетей», — пояснил ученый, отметив, что проект был поддержан Российским научным фондом в рамках проведения фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами.
Источник: hi-tech.mail.ru