Page 55 - Сантехника 2 2026

ВОДОЭФФЕКТИВНОСТЬ

интеллекта в водоочистке и системах водоснаб- • адсорбционных процессов;
жения позволяет существенно повысить точ- • дезинфекции.
ность прогнозирования качества воды, оптими- Применение ИИ позволяет:
зировать режимы работы очистных сооружений • автоматически подбирать дозы реагентов;
и снизить эксплуатационные затраты, а также • снижать химическую нагрузку;
повысить уровень автоматизации и управляемо- • минимизировать энергетические затраты.
сти систем. По данным обзорных и прикладных иссле-
Кроме того, внедрение технологий ИИ обес- дований (Science of the Total Environment, 2024;
печивает возможность обработки больших мас- Zhong et al., 2017; ACS ES&T Water, 2025), приме-
сивов данных в режиме реального времени и нение технологий искусственного интеллекта
формирование управленческих решений на в водоочистке позволяет снизить эксплуатаци-
основе аналитики. онные затраты на 20–30 % за счет оптимизации
дозирования реагентов и повышения энерго-
Основные области эффективности процессов.
применения нейросетей
Управление системами водоснабжения
Прогнозирование качества воды В системах водоснабжения нейросети
Одним из наиболее развитых направлений используются для:
является прогнозирование показателей каче- • прогнозирования водопотребления;
ства воды: • оптимизации работы насосных станций;
• мутности; • регулирования давления в сети;
• pH; • управления резервуарами.
• биохимического потребления кислорода Особенно эффективны нейросетевые модели
(БПК); при прогнозировании спроса на воду. Точные
• химического потребления кислорода (ХПК); прогнозы спроса на воду позволяют водоканалам
• растворенного кислорода. оптимизировать производство и распределение
Использование нейронных сетей позволяет воды, избегая дефицита или избытка. Это также
учитывать нелинейные взаимосвязи между пара- позволяет снизить затраты на электроэнергию и
метрами и получать более точные результаты по количество химических реагентов, используемых
сравнению с традиционными методами лабора- для очистки воды.
торного анализа. Нейросетевые модели анализируют истори-
Для нейросетевого прогнозирования исполь- ческие данные о потреблении воды, погодные
зуются данные о химическом составе, темпера- условия, демографические изменения и другие
туре, уровне загрязнений и других показателях. факторы. Они выявляют закономерности и тен-
В качестве примера, демонстрирующего денции, позволяющие прогнозировать спрос на
эффективность применения нейросетей для про- воду в будущем. Например, модели учитывают:
гнозирования показателей качества воды можно время года (летом потребление воды обычно
привести исследование реки Исеть в промыш- выше, чем зимой); дни недели (потребление
ленном регионе (Екатеринбург). Нейросете- воды может быть выше в выходные дни); погод-
вой анализ позволил обнаружить взаимозави- ные условия (в жаркую погоду люди больше
симости отдельных показателей качества воды поливают сады и газоны, что приводит к увели-
на соседних створах и выявить логистические чению потребления воды) и др.
хозяйственные связи водопользователей. Это Примеры:
облегчает идентификацию приоритетных загряз- • прогнозирование спроса на воду в сельском
нителей воды по «водному следу» загрязнений, хозяйстве с помощью алгоритмов машин-
оставленному предприятиями-смежниками (Ней- ного обучения позволяет получать рекомен-
росетевой анализ как основа будущей системы дации по оптимальному времени для полива
водно-экологического регулирования // Водные в зависимости от прогнозируемых осадков и
ресурсы. – 2023. – T. 50. – № 3. – С. 353–364). состояния почвы. Это позволяет экономить
воду и повышать урожайность;
Оптимизация процессов водоочистки • прогнозирование объема сточных вод, посту-
Нейросетевые технологии применяются для пающих в систему после сильных дождей,
управления технологическими процессами: позволяет оперативно регулировать работу
• коагуляции и флокуляции; насосных станций и очистных сооружений,
• фильтрации (в т. ч. мембранной); чтобы избежать переполнения системы.

www.abok.ru 51