Алгоритм обеспечивает работу системы раннего предупреждения о загрязнении подземных вод | Gearmix
16.08.2018 12:27

Алгоритм обеспечивает работу системы раннего предупреждения о загрязнении подземных вод

Источник перевод для gearmix ()

Загрязнение подземных вод считается самой широко распространённой проблемой окружающей среды. Наиболее важное направление действий часто связано с долгосрочным мониторингом. Но каков наиболее эффективный с точки зрения затрат способ мониторинга, когда загрязняющие шлейфы являются большими по площади, сложными по рельефу и долгосрочными в плане действия? К тому же они зачастую подверженные таким неожиданным событиям, как, например, шторм, который может вызвать внезапные изменения уровней загрязнений.

Учёные из Национальной лаборатории Лоуренса Беркли и Национальной лаборатории реки Саванна разработали недорогой метод мониторинга загрязняющих веществ в реальном времени с использованием недорогих общедоступных датчиков.

«Обычные методы мониторинга включают взятие проб воды каждый год или каждый квартал и их анализ в лаборатории, — сказала Харуко Уэйнрайт, исследователь из лаборатории Беркли, которая возглавляла исследование. — Если имеются аномалии или произошло экстремальное событие, можно пропустить изменения, которые могут увеличить концентрацию загрязняющих веществ или создать потенциальный риск для здоровья. Наша методология позволяет проводить постоянный мониторинг на месте с использованием технологии прокси-измерений, поэтому мы можем отслеживать движение шлейфов в реальном времени».

Подпись к изображению: Место проведения исследования на реке Саванна

«Анализ автономных данных, полученных на месте, может быть быстро проведён удалённо с использованием методов машинного обучения, — добавила она.  — Этот анализ может действовать как система раннего предупреждения — можно обнаруживать внезапные изменения уровней загрязнений. Эти изменения могут указывать на необходимость более или менее адекватного вмешательства с точки зрения стратегии восстановления, что в идеале ведет к улучшению, а также к более экономичной очистке».

Новый подход реализуется с помощью системы датчиков для отслеживания переменных показателей воды. Для целей этого исследования учёные отслеживали уровни трития и урана-238 в подземных водах на протоке реки Саванны, бывшем участке производства ядерного оружия в Южной Каролине.

Для целей мониторинга учёные измеряли уровни кислотности (рН) и удельную проводимость воды; эти переменные были определены как надёжные показатели для концентраций трития и урана-238. Затем данные от системы датчиков подавались на фильтр Калмана для оценки концентраций загрязняющих веществ. Фильтр Калмана не является физическим фильтром, а скорее математическим алгоритмом, который может интегрировать и анализировать смешанные данные временного ряда для вероятностной оценки. Он широко используется в различных областях, таких как прогнозирование трафика или дистанционное зондирование.

Используя исторические данные о реке Саванна, исследователи установили, что их технология обеспечивала достоверную информацию о поведении шлейфов за последние 20 лет. Это свидетельствует о том, что новый подход имеет большое значение в качестве долгосрочной стратегии мониторинга для быстрой оценки устойчивости шлейфов загрязняющих веществ. Другим преимуществом по сравнению с традиционными подходами является то, что он может уменьшить частоту ручной выборки грунтовых вод и их лабораторный анализ и, следовательно, снизить затраты на мониторинг.



ПОХОЖИЕ ЗАПИСИ


© Gearmix 2013
Права на опубликованный перевод принадлежат владельцам вебсайта gearmix.ru
Все графические изображения, использованные при оформлении статьи принадлежат их владельцам. Знак охраны авторского права распространяется только на текст статьи.
Использование материалов сайта без активной индексируемой ссылки на источник запрещено.

Комментарии запрещены.