44 ИНФРАБИЛД 7'2024 питейната вода. BIMподобрява управлението наинформацията, свързана с етажнитепланове на сградите, и същотака улесняваинтегриранетонатриизмерни (3D) данни, задапредостави по-точни, подробни „карти“. BIM може да се използва за прецизно проектиране и планиране на водоразпределителните мрежи вътре в сградите чрез моделиране на водопроводните тръби, помпи, клапани и други компоненти, чрез симулации на водния поток и налягането, синхронизиране с други комунални услуги и сградни системи с цел избягване на конфликти. В процеса на експлоатация и поддръжка BIM подпомага управлението на водната инфраструктура чрез поддържането на цялостна база данни за всички активи, свързани с движението на водата, включително местоположения, спецификации и история на поддръжката. Роботизирани системи С напредъка на технологиите за автоматизация и роботизация се появяват автономни роботи, които играят ключова роля в поддръжката на водоснабдителните мрежи. Те са създадени, за да изпълняват задачи, които обикновено изискват значителни ресурси и сложни процедури – инспекция и ремонт на тръбопроводите, често в трудно достъпни или опасни за човешки екипи места. Водеща идея е роботите да бъдат внедрени директно в тръбопроводната мрежа, където могат да извършват мониторинг и диагностика без необходимост от изкопни дейности и прекъсване на водоснабдяването. Роботите за инспекция използват разнообразиеотсензори– визуални, акустични, инфрачервени и за налягане, които им позволяват да откриватпотенциални проблеми, включително корозия, пукнатини и течове. Например, чрез инфрачервена термография те могат да разпознават температурни аномалии, които често саиндикатори затечовеили структурни повреди. Някои модели са снабдени и с камери с висока резолюция, които осигуряватна инженерите в реално време образи на състоянието на вътрешните стени на тръбите. Тези роботи могат не само да идентифицират проблеми, но и да предприемат базови ремонтни дейности. С помощта намеханични „ръце“ и специализирани инструменти, някои оттях са в състояние да запълват пукнатини или да прилагатзащитни покрития върху участъци от тръбите, което значително намалява нуждата от спешни ремонтни екипи на място.Благодарениена тези способности се постигатзначителни икономии на ресурси и време, като същевременно се редуцира и рискът от аварии. Изкуствен разум на хоризонта С натрупването на големите обеми от данни от AMI, GIS, BIM и останалите системи за мониторинг и контрол на водопреносната мрежа стават потребни и технологиите за интелигентно анализиране. Машинното самообучение (ML) е едно от най-силните оръжия, особено за разкриване на аномалии. Трупайки и „следейки“ данни от сензори наред с историческа информация, алгоритмите могат да сигнализират за необичайни явления и тенденции в мрежата, които биха могли да са индикатор за проблем - например теч или замърсяване на водата. Пак чрез анализ на исторически данниML алгоритмите могат да предвидяткои участъци отинфраструктурата е вероятно да се повредят - и да препоръчат навременна поддръжка. Днес в индустрията обаче се говори за „дълбоко“ машинно обучение (DL). То се възприема катоеволюционно следващо, по-високо стъпало на машинното самообучение, крачка къмAI. DL използва невронни мрежи с много слоеве (дълбоки невроннимрежи) замоделиране на сложни модели в големи масиви от данни. Технологията има приложение в почти всеки аспект от градското управление на водите, обхващайки “ Измервателната инфраструктура е в основа на интелигентното управление на ВиК мрежите.
RkJQdWJsaXNoZXIy MTEyMTYwMw==