下水道泛濫、塑料垃圾和水管漏水……荷蘭和全世界都面臨著地面以下和地面以上的水資源挑戰(zhàn)。佐蘭·卡佩蘭（zoran kapelan）教授說，僅僅依靠人類的努力還不足以解決這個問題。這就是為什么他一直在使用#人工智能#和機器學習。

 

 

氣候變化是城市地區(qū)與水有關(guān)的挑戰(zhàn)增加的部分原因，包括洪水、惡化的管道和塑料污染。城市水基礎(chǔ)設(shè)施教授佐蘭·卡佩蘭說，為了解決這些問題，我們不能僅僅依靠人類的努力和現(xiàn)有的模型和方法我們面臨的挑戰(zhàn)太多太復雜。比如，我們可以想象一下，在地下管道上檢測到的裂縫是如此之小，肉眼幾乎看不見，但最終可能造成巨大的破壞。

 

卡佩蘭認為，答案在于人工智能和機器學習等數(shù)字水技術(shù)傳感器可以通過收集相關(guān)數(shù)據(jù)幫助確定問題的嚴重程度。然后可以使用機器學習對其進行處理并提取有用的信息。這將最終導致智能工具和技術(shù)的發(fā)展，以應對這些挑戰(zhàn)。

 

 

其中一項智能技術(shù)提供了一種檢測飲用水系統(tǒng)爆裂和泄漏的有效方法。在這項技術(shù)的發(fā)源地英國，有時多達20%的水在到達用戶之前就會流失?？ㄅ逄m說：“在我們安裝這個系統(tǒng)之前，人們經(jīng)常向自來水公司報告爆裂和泄漏情況，這通常是在相當長的時間內(nèi)完成的。此外，一些較小的爆發(fā)數(shù)周或數(shù)月都沒有被發(fā)現(xiàn)，因為水不會出現(xiàn)在表面上。目前的系統(tǒng)使用人工智能和機器學習技術(shù)來收集和處理來自壓力和流量傳感器的實時數(shù)據(jù)。它會自動發(fā)出警報，然后供供水公司使用?！?/p>

 

另一種智能技術(shù)檢測下水道系統(tǒng)中的管道故障。與之前的技術(shù)不同，這項技術(shù)使用人工智能和機器學習來處理攝像頭圖像，以檢測下水道中的故障，如裂縫和移位的接縫?？ㄅ逄m說：“在這項創(chuàng)新之前，有人必須花費數(shù)小時觀察管道中攝像機拍攝的圖像。這是一個非常費力的過程，故障往往無法被發(fā)現(xiàn)，有時可能會造成嚴重后果，如洪水和污染?！?/p>

 

 

應用智能技術(shù)應對與水相關(guān)的挑戰(zhàn)被稱為智能水或數(shù)字水?？ㄅ逄m說，盡管智能技術(shù)在水工程領(lǐng)域興起，但仍有很長的路要走：“我們目前的情況往往是數(shù)據(jù)豐富，信息貧乏。你最終得到了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)幾乎沒有被使用。幸運的是，傳統(tǒng)上相當保守、對風險不利的水務部門正逐漸意識到使用基于人工智能的新技術(shù)的優(yōu)勢?！?/p>

 

代爾夫特理工大學的聲譽及其豐富的水相關(guān)技術(shù)歷史吸引卡佩蘭于2018年來到荷蘭繼續(xù)他的研究。他堅信，水資源部門和科學應該聯(lián)合起來，我們正與水務部門的合作伙伴密切合作，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息和應用程序。

 

卡佩蘭目前正在開發(fā)兩個智能水項目，其中一個與kwr和waternet合作其目的是改善廢水處理廠的實時運行和控制，從而控制未來溫室氣體（n20）的排放。另一個項目是與rijkswaterstaat和初創(chuàng)公司noria合作的，重點是開發(fā)新技術(shù)來監(jiān)測、檢測和量化城市水道中的塑料。我們將與noria和rijkswaterstaat一起開發(fā)新的方法和知識，最終轉(zhuǎn)化為實用的軟件工具。

 

可以肯定地說，卡佩蘭是人工智能和機器學習應用于水工程領(lǐng)域的先驅(qū)。從高中時代起，編程和編碼軟件就讓他著迷那是在20世紀80年代，當時數(shù)字技術(shù)還處于初級階段。20世紀90年代中期，我開始在學術(shù)層面上研究人工智能。到那時，它已經(jīng)取得了一些進步，但它仍然主要是以研究為基礎(chǔ)的。直到最近10到15年，人工智能和機器學習才在水利部門得到實際應用。我們希望，與我們的合作伙伴一起，我們將能夠支持未來的水行業(yè)數(shù)字化。

 

文章來源：magiciandoctor