Повсеместное использование удаленных датчиков, интеллектуальных устройств, спутников и машинного обучения изменит то, как водоканалы принимают решения на основе данных для более эффективного управления своими активами

Вместе с проблемами приходят инновации, и именно это происходит в секторе водоснабжения в Австралии. Несмотря на то, что водоканалы являются консервативными организациями, на которые распространяется регулирование, они внедряют новые технологии для принятия решений на основе данных и более эффективного управления своими активами перед лицом постоянных угроз водной безопасности.

Чтобы понять будущие проблемы водного сектора в Австралии и какие технологии будут использоваться для управления водными ресурсами в 2030 году, SpiralData взяла интервью у профессора Грэма Денди, почетного профессора гражданской и экологической инженерии Университета Аделаиды и члена Австралийской академии. технических наук и техники.

По словам профессора Денди, изменение климата (будь то засуха или наводнение) по-прежнему будет главной проблемой для управления водными ресурсами в обозримом будущем. Это происходит наряду с растущим давлением на поставщиков, чтобы они стали углеродно-нейтральными и активно вносили свой вклад в экономику замкнутого цикла за счет повторного использования сточных вод и сбора ливневых вод. Эти экологические проблемы напрямую влияют на способность предприятий водоснабжения удовлетворять признанное Организацией Объединенных Наций право человека на чистую воду и санитарию, требуя полной интеграции спроса, предложения, качества воды и экологических соображений.

Однако интересная задача, связанная с инновациями, заключается в том, чтобы понять, что делать с огромным объемом данных, которые будут собираться с помощью различных устройств и новых сетей интеллектуальных данных в режиме реального времени. «Водоканалы будут сталкиваться как с проблемой, так и с возможностью увеличения объема данных, которые будут доступны в результате их деятельности. Возможность здесь заключается в том, чтобы лучше понять поведение потребителей и операционную эффективность, а также принимать более обоснованные решения и прогнозы на основе данных», — говорит профессор Денди.

Так как же новые технологии и анализ данных будут использоваться для управления водными ресурсами в 2030 году? Хотя в этом секторе уже происходит ряд новых разработок, некоторые решения станут основными благодаря снижению затрат на внедрение и появлению новых специалистов. Примеры включают удаленные датчики и интеллектуальные устройства, спутники, программное обеспечение и автоматизацию машинного обучения.

«В 2030 году у каждого потребителя будет умный счетчик воды с отслеживанием потребления в режиме реального времени. Удаленные датчики будут использоваться для сетевых инструментов, диагностических проверок, очистки воды и прогнозирования», — прогнозирует профессор Денди. «Например, хотя у SA Water уже есть некоторые приборы в Аделаиде, они будут усилены и распространены по сети штата для мониторинга потоков воды, качества и спроса в режиме реального времени».

Экологические аспекты также будут регулироваться с помощью новых технологий, от водосбора до повторного использования воды. «Хотя Бюро метеорологии уже предоставляет данные о прогнозах погоды и уровне запасов воды, новые спутники размером с коробку для завтрака смогут отслеживать конкретные аспекты водосбора, такие как цветение водорослей, соленость и влажность почвы», — говорит профессор. Денди. Интеллектуальное программное обеспечение автоматизирует аспекты анализа качества воды, такие как выявление патогенов, вирусов или вредных химических веществ. Это сделает оборотную воду более дешевой и безопасной для использования в промышленных и бытовых целях.

Эти технологии будут генерировать еще больше данных, которые необходимо хранить, обрабатывать и анализировать разумным образом. Решение, по словам генерального директора SpiralData Кейла Нидхэма, заключается в переходе от разрозненных датчиков с фрагментированной архитектурой поставщиков к общему организационному озеру данных. «В течение следующих 10 лет водоканалы будут требовать лучшего принятия решений, повышения производительности, оптимизации затрат и снижения рисков, связанных с их данными. Ценность наличия общего озера данных заключается в мониторинге в режиме реального времени с использованием сложных алгоритмов оптимизации и обнаружения аномалий», — говорит Нидхэм.

Одним из примеров использования машинного обучения для обнаружения аномалий в водоканалах является сотрудничество SpiralData с SAGE Automation. Используя статистические тесты и алгоритмы прогнозирования глубокого обучения, две южноавстралийские компании разработали автоматизированное решение, которое может обнаруживать дроссели в насосной сети водоканала.

«Деятельность по техническому обслуживанию водоканалов изменится с профилактической на предупредительную и, в конечном итоге, предписывающую. Чтобы это произошло, внутренние и внешние эксперты тщательно изучат проблему, используя ценные данные из их общего озера данных и сложные алгоритмы в режиме реального времени», — говорит Кейл Нидхэм.

Широкомасштабное использование интеллектуальных устройств и аналитика данных в режиме реального времени для управления водными ресурсами принесет пользу как поставщикам, так и потребителям. К ним относятся экономия средств за счет более эффективных операций, улучшенного качества обслуживания, меньшего количества сбоев, более точных прогнозов и качества воды. Не говоря уже об экологических преимуществах, от минимизации потребления энергии до увеличения использования оборотной воды. Эти технологии будут применяться не только крупными предприятиями водоснабжения, но и в меньших масштабах в различных географических регионах.

По мере того, как автоматизация становится все более широко используемой, заменят ли технологии людей? Ответ, по мнению профессора Денди, отрицательный. Точно так же, как алгоритмы оптимизации не заменяют инженера, а для анализа качества воды требуются химик и микробиолог, эти новые инструменты по-прежнему будут полагаться на людей с многолетним опытом для понимания и интерпретации измерений, выходящих за пределы нормального диапазона. Вместо этого технология сэкономит время и выполнит множество рутинной, повторяющейся работы, предоставляя операторам полезную информацию, которая поможет лицам, принимающим решения, выполнять свою работу.

Перед лицом текущих проблем, с которыми сталкивается водохозяйственный сектор, дальнейшие разработки по сбору, анализу и предоставлению информации операторам и лицам, принимающим решения, в режиме реального времени помогут им разрабатывать и эксплуатировать более совершенные системы — в интересах поставщиков, потребителей и окружающая обстановка.

О SpiralData:

SpiralData — это агентство по анализу данных с полным спектром услуг, предоставляющее стратегии данных, корпоративные технологии, науку о данных и индивидуальные решения в области искусственного интеллекта для организаций любого размера, стремящихся принимать решения на основе данных. SpiralData входит в комиссию Ассоциации местных органов власти Южной Австралии (LGAP) по схемам управления сточными водами в сообществах (CWMS) в качестве предпочтительного поставщика для анализа данных. Узнайте больше о том, как SpiralData помогает создавать более разумные организации с помощью анализа данных: spiraldatagroup.com.au