facebooktwittergoogleinstagram

Věda a výzkum

Portál Vědavýzkum.cz - Nezávislé informace o vědě a výzkumu

Ernst & Young - hlavní partner portálu Vědavýzkum.cz

Hlavní partner portálu
facebooktwittergoogleinstagram

Neuronová síť ochrání vodní toky před znečištěním

14. 6. 2020
Neuronová síť ochrání vodní toky před znečištěním

Extrémní klimatické jevy jako dlouhotrvající sucho nebo přívalové srážky se vyskytují kvůli probíhající klimatické změně častěji než kdy dříve. Úzce s nimi souvisí i výkyvy v kvalitě odpadní vody vypouštěné z tuzemských čistíren do řek a okolního prostředí. Reakcí na tento problém je nový inteligentní IT systém, jenž vyvíjejí odborníci z Vysoké školy chemicko-technologické v Praze ve spolupráci s kolegy z Českého vysokého učení technického a z průmyslu. 

vscht

Softwarový nástroj s názvem Water Scan Toolbox v horizontu tří let umožní včasnou předpověď úrovně znečištění a jeho změn v městských stokových sítích a pomůže v reálném čase zvolit taková technologická opatření, která rizika znečištění vodního ekosystému eliminují. Na projektu, jehož poskytovatelem je Technologická agentura ČR, pracuje konsorcium expertů na životní prostředí, hydrologii a informační technologie pod vedením Vysoké školy chemicko-technologické v Praze.

„Moderní analytické metody dnes umožňují sledovat kvalitu a kvantitu odpadních vod a generují gigabyty dat, které je možné zpracovat v hodnotné informace. Pomocí dlouhodobých datových řad tak můžeme pozorovat vývoj ve stěžejních ukazatelích přítoku a odtoku z čistíren odpadních vod,“ vysvětluje Petr Dolejš z Ústavu technologie vody VŠCHT Praha s tím, že neustále roste tlak na dodržování přísných emisních limitů. To s sebou nese poptávku po nových spolehlivých technologiích, jež zajistí stabilní kvalitu odtoku z čistíren odpadních vod (ČOV) i během nepříznivých provozních událostí, jako jsou přívalové deště nebo extrémní sucho.

V současné praxi se na riziko znečistění okolního prostředí během těchto událostí reaguje naddimenzováním technologických prvků (vyšší dávky srážedla nebo vyšší výkon dmychadel atp.) oproti reálné potřebě v daném čase. To s sebou nese nemalé provozní náklady – materiální i energetické.logo WST v1

„Náš nový softwarový nástroj Water Scan Toolbox bude podle předem definovaných provozních scénářů radit technologovi ČOV, jak zvýšit efektivitu čistírenského procesu na základě unikátní znalosti predikovaných informací o kvalitě a kvantitě odpadní vody. Vytvořená neuronová síť navíc bude schopna posuzovat nejen odpadní vodu přitékající na ČOV, ale i například kvalitu i množství odlehčených vod, tedy těch, které ve větších městech za deště odtékají přímo do životního prostředí bez předčištění,“ upozorňuje Petr Dolejš.  „O jejich kvalitě víme dosud velmi málo a jejich vzorkování je v praxi velmi problematické. K tomuto nám mohou pomoci moderní výpočetní metody, založené na strojovém učení,“ dodává.

Originalita navrhovaného řešení spočívá právě ve využití posledních poznatků z oboru informačních technologií, jako jsou hloubková analýza dat, tvorba neuronové sítě a strojové učení, v jinak poměrně konzervativním oboru správy vodohospodářské infrastruktury měst a obcí.

Neskrývanou inspirací je již komerčně využívaný nástroj City Air Management pracující na principu pokročilého zpracování dat z IoT sítě na cloudové platformě MindSphere. „Nástroj je v současnosti využívaný například k optimalizaci dopravní situace ve Vídni, což má pozitivní vliv na životní prostředí v této metropoli,“ říká Dolejš, hlavní koordinátor projektu.
 
Kromě něj a jeho kolegů z Ústavu technologie vody VŠCHT Praha se na projektu podílejí odborníci z Českého vysokého učení technického v Praze, společnost VDT Technology a.s. a Pražské vodovody a kanalizace, jediný provozovatel vodohospodářské infrastruktury v ČR, který využívá real-time monitorovací stanici vybavenou moderní analytickou instrumentací.

 

Zdroj: VŠCHT