Využití cloud-computingu a prediktivní analýzy odpadní vody za účelem snížení emisí do vodního ekosystému

Motivace

Za nejcennější komoditu již neplatí drahé kovy nebo ropa, ale data (informace) a voda. Schopnost získávat a zpracovávat relevantní data o vodohospodářské infrastruktuře je proto zásadní pro udržitelný rozvoj společnosti. Projekt je postaven na principu digitalizace vodohospodářské infrastruktury (Smart Metering). Průmysl 4.0, tj. nyní kulminující čtvrtá průmyslová revoluce, si žádá moderní přístup i ke správě vodohospodářské infrastruktury měst a obcí. Využití umělé inteligence k získávání prediktivních dat o kvalitě vody v praxi je zcela novým konceptem, nicméně opírajícím se o již fungující digitální nástroje (cloudová platforma s velkým výpočetním výkonem, metoda strojového učení s Big daty).

Projekt reaguje na potřebu vodohospodářských dat, definovanou v metodice MMR - Koncept inteligentních měst (2015) jako základního znalostního pilíře pro datově vedený rozvoj měst, adaptační opatření na změnu klimatu a ochranu přírodních zdrojů.

Současný stav poznání se v provozní praxi stokování a čistírenství opírá o dynamické modely stokových sítí (kvantita vody - hydrologické a hydraulické modely) anebo o korelační vztahy mezi přímo a nepřímo měřenými fyzikálně chemickými ukazateli (kvalita vody). Stávající aplikace ale neumožňují predikovat budoucí stav kvality (a kvantity) odpadní vody. Projekt WST staví na využití posledních poznatků z IT, tj. hloubková analýza dat a tvorba neuronové sítě a zároveň aplikuje technologické znalosti provozu kanalizací a ČOV.

Cíle projektu

Cílem projektu je vytvořit inteligentní algoritmus pro predikci kvality a kvantity odpadní vody přitékající na čistírnu odpadních vod. Predikce těchto dat v řádu hodin až dní umožní navrhnout provozní opatření snižující riziko emise znečištění včetně simulačních scénářů a analýzy rizik na ČOV, popřípadě na odlehčovacích komorách. Algoritmus bude využívat cloud-computing a strojové učení. Na základě hloubkové analýzy dostupných dat o odpadní vodě (kvalitativní a kvantitativní data, opakované události tj. dny v týdnu, roční období, atp. spolu s předpovědí srážek) bude vytvořena neuronová síť schopná předpovídat kvalitu přitékající odpadní vody. Tato znalost umožní vytvořit databázi scénářů provozních opatření na ČOV, simulovat efekt jejich provedení a tím eliminovat riziko nedodržení emisních limitů do vodních ekosystémů.

Výstupy

Water Scan Toolbox (WST) 

• cloudová aplikace, která používá prediktivní znalosti množství a kvality přicházejících odpadních vod k posouzení zátěže čistírny odpadních vod (ČOV)
• digitální nástroj pro automatizované provozní a technologická opatření ČOV

Nástroj stojí na třech pilířích: prediktivním modelu množství a kvality odpadních vod, databázi scénářů událostí pro různé provozní stavy s předpokládanou zátěží ČOV a na rozhodovací matici pro volbu provozních a technologických opatření pro různé události. Smyslem WST je snížit operační rizika zejména během období přívalových dešťů a zvýšit efektivitu čištění vod tím, že umožní ČOV časnou přípravu.

Water Scan Toolbox je nyní k dispozici pro provozovatele a manažery čistíren odpadních vod po celém světě.

Více informací poskytne

Mgr. Michal Janovský - vedoucí oddělení komunikace
Tel.: 220 444 159, mobil: 733 690 543
E-mail: michal.janovsky@vscht.cz