Optimalizace provozu čistíren odpadních vod

Konsorcium expertů, které zahrnuje technologické integrátory a akademickou sféru, představuje nové inovativní řešení pro čistírny odpadních vod (ČOV) – inteligentní algoritmus nazvaný WaterScan Toolbox. Tento software slouží k predikci nátoku na ČOV, kde neuronová síť vypočítává kvalitu odpadní vody a na základě vypočítaných hodnot navrhuje obsluze přijetí provozních opatření.  

Čistírny odpadních vod se v současnosti potýkají s celou řadou výzev, jako je navyšování kapacity nebo přísnější limity, které vedou ke značnému nárůstu provozních nákladů. Kromě toho infrastruktura čistíren stárne; i to s sebou nese poptávku po nových spolehlivých technologiích, jež zajistí stabilní kvalitu odtoku z čistíren odpadních vod.

Projektový tým, který spolupracuje na řešení s využitím umělé inteligence k predikci průtoků odpadních vod a souvisejících provozních opatření, se skládá ze společností VDT Technology a.s., Vysoké školy chemicko-technologické v Praze (VŠCHT Praha), Českého vysokého učení technického (ČVUT), Technologické agentury ČR (TA ČR) a provozovatele pražské vodohospodářské infrastruktury PVK a. s.

Řešení využívá technologie cloud computingu a strojového učení založeného na hloubkové analýze dat o odpadních vodách, kvalitativních a kvantitativních údajů, opakujících se událostí, předpovědí srážek a chování měst (dny v týdnu, hodiny ze dne). Neuronová síť je schopná na několik hodin předpovídat úroveň přicházejícího znečištění a zatížení čistíren odpadních vod (ČOV) s přihlédnutím k opakujícím se i jednorázovým faktorům. Zpracování obrovského množství dat a generování přesných informací umožní lepší rozhodování a plánování, což v konečném důsledku povede ke zlepšení kvality odtoku z čistíren odpadních vod. S sebou to přináší úsporu značných provozních nákladů, jak v materiální, tak v energetické oblasti. Až do nedávna se riziko znečištění často řešilo předimenzováním technologických prvků, což způsobuje zbytečné náklady v porovnání s reálnou potřebou.

(Zdroj: VDT technology)*

Foto archiv/Shutterstock