چکیده مقاله
مدیریت هوشمند منابع آب در برابر چالش های هم زمانی چون نوسان و کاهش منابع رشد، تقاضا، فرسودگی زیرساخت ها، پیچیدگی کنترل کیفیت و فشار، کاهش هزینه های انرژی و مواد شیمیایی نیازمند گذار از بهره برداری واکنشی به بهره برداری داده محور و بهینه است این مقاله مروری با تمرکز بر کاربردهای عملیاتی هوش مصنوعی در صنعت آب، نشان می دهد چگونه ادغام الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با زیرساخت های پایش، برخط حسگرهای کیفیت، کنتورهای هوشمند و مدل های دیجیتال، سیستم ارزش افزوده ملموسی در پایش و کنترل کیفیت، پیش بینی مصرف و فشار، تشخیص و محل یابی نشت، بهینه سازی تصفیه و توزیع، مدیریت سیلاب و خشکسالی و ردیابی منبع آلودگی ایجاد می کند نتایج مرور بیانگر آن است که مدل های سری زمانی پیشرفته LSTM/GRU ، روش های درختی و جنگل تصادفی، الگوریتم های تقویت گرادیانی XGBoost و رویکردهای داده محور با تلفیق داده های برخط، کیفیت هیدرولیک شبکه، وضعیت مخازن و پمپ ها و داده های زمین های هواشناسی دقت پیش بینی را به طور معناداری ارتقا می دهند بهینه سازی دوز مواد شیمیایی، کنترل انرژی، پمپاژ، نگهداری پیش بینانه تجهیزات و کاهش رخدادهای خارج از استاندارد، از مهم ترین دستاوردهای عملیاتی هستند با وجود این مزایا چالش هایی مانند دسترسی و کیفیت داده، استانداردسازی و یکپارچه سازی، تفسیرپذیری مدل ها، امنیت و حریم خصوصی و پذیرش سازمانی باقی است این مقاله توسعه زیرساخت های داده و شبکه های حسگر هوشمند، اجرای پایلوت های مرحله ای با اتصال واقعی به مراکز کنترل، بومی سازی الگوریتم ها با توجه به اقلیم و شرایط بهره برداری، تقویت آموزش بین رشته ای و تمرکز بر AI را پیشنهاد می کند در نتیجه هوش مصنوعی در صورت استقرار یکپارچه و مسئولانه به محور ارتقای تاب آوری، پایداری و کیفیت خدمات آبرسانی بدل می شود و مسیر دستیابی به امنیت آبی را هموار می سازد
کلیدواژهها
نویسندگان
شیوه ارجاع
�جاعی، منا و روزبهانی، رضا،1404،مروری بر کاربردهای عملیاتی هوش مصنوعی در صنعت آب،چهارمین کنفرانس بین المللی دانشجویان جغرافیا و علوم زمین ایران،تهران
ارائهشده در
مجموعه مقالات چهارمین کنفرانس بین المللی دانشجویان جغرافیا و علوم زمین ایران29 بهمن 1404 · تهران