СБОР, ОЧИСТКА И ПОВТОРНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЛИВНЕВЫХ ВОД НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ГИПЕРАРИДНОМ ПРИБРЕЖНОМ МАНГИСТАУ: КЕЙС-ИССЛЕДОВАНИЕ

Аннотация

В данном исследовании оцениваются эксплуатационная осуществимость и социально-экономическая эффективность сбора, управления потоком и очистки кратковременных ливневых стоков в гипераридном прибрежном регионе Мангистау на западе Казахстана. Регион сталкивается с острой нехваткой воды, полагаясь на энергоёмкое опреснение морской воды методом обратного осмоса и уязвимые трансграничные источники водоснабжения, одновременно подвергаясь климатически обусловленным ливневым паводкам. Для решения этой проблемы была разработана и смоделирована киберфизическая система интеллектуального управления ливневыми водами. Система объединяет периферийные датчики IoT, двухслойную сеть Long Short-Term Memory для прогнозирования стока, алгоритм Deep Q-Learning для автоматического управления затворами первичного стока и модульные подземные установки очистки. Результаты показывают, что система способна собирать до 82% годового городского ливневого стока, задерживать 94% начальной загрязняющей нагрузки и обеспечивать дополнительный источник воды, покрывающий 24–30% коммунального спроса на непитьевую воду. Энергопотребление снижается более чем на 85% по сравнению с региональным опреснением методом обратного осмоса (0,55 против      4,20 кВт·ч/м³), а прогнозируемый срок окупаемости составляет 5,2 года. Полученные результаты демонстрируют потенциал инфраструктуры на основе искусственного интеллекта для преобразования периодических ливневых стоков в ценный вторичный водный ресурс.