Neuronová síť by mohla ochránit vodní toky před znečištěním

Úzce s nimi souvisí i výkyvy v kvalitě odpadní vody vypouštěné z tuzemských čistíren do řek a okolního prostředí. Reakcí na tento problém je nový inteligentní IT systém, který v horizontu tří let umožní včasnou předpověď úrovně znečištění a jeho změn v městských stokových sítích a pomůže v reálném čase zvolit taková technologická opatření, která rizika znečištění vodního ekosystému eliminují.

Na projektu, jehož poskytovatelem je Technologická agentura ČR, pracuje konsorcium expertů na životní prostředí, hydrologii a informační technologie pod vedením Vysoké školy chemicko-technologické v Praze

„Moderní analytické metody dnes umožňují sledovat kvalitu a kvantitu odpadních vod a generují gigabyty dat, které je možné zpracovat v hodnotné informace. Pomocí dlouhodobých datových řad tak můžeme pozorovat vývoj ve stěžejních ukazatelích přítoku a odtoku z čistíren odpadních vod,“ vysvětluje Ing. Petr Dolejš z Ústavu technologie vody VŠCHT Praha s tím, že neustále roste tlak na dodržování přísných emisních limitů. To s sebou nese poptávku po nových spolehlivých technologiích, jež zajistí stabilní kvalitu odtoku z čistíren odpadních vod (ČOV) i během nepříznivých provozních událostí, jako jsou přívalové deště nebo extrémní sucho.

V současné praxi se na riziko znečistění okolního prostředí během těchto událostí reaguje naddimenzováním technologických prvků (vyšší dávky srážedla nebo vyšší výkon dmychadel atp.) oproti reálné potřebě v daném čase. To s sebou nese nemalé provozní náklady – materiální i energetické.

„Náš nový softwarový nástroj Water Scan Toolbox bude podle předem definovaných provozních scénářů radit technologovi ČOV, jak zvýšit efektivitu čistírenského procesu na základě unikátní znalosti predikovaných informací o kvalitě a kvantitě odpadní vody. Vytvořená neuronová síť navíc bude schopna posuzovat nejen odpadní vodu přitékající na ČOV, ale i například kvalitu i množství odlehčených vod, tedy těch, které ve větších městech za deště odtékají přímo do životního prostředí bez předčištění,“ upozorňuje inženýr Dolejš. „O jejich kvalitě víme dosud velmi málo a jejich vzorkování je v praxi velmi problematické. K tomuto nám mohou pomoci moderní výpočetní metody, založené na strojovém učení,“ dodává.

Originalita navrhovaného řešení spočívá právě ve využití posledních poznatků z oboru informačních technologií, jako jsou hloubková analýza dat, tvorba neuronové sítě a strojové učení, v jinak poměrně konzervativním oboru správy vodohospodářské infrastruktury měst a obcí.