В настоящее время в мире наблюдается растущий дефицит пресной воды -одного из самых ценных ресурсов нашей планеты.
Являясь одним из самых ценных и жизненно важных источников воды в мире, подземные воды являются неотъемлемой частью многих аспектов человеческой жизни, включая производство продуктов питания, экономический рост и безопасную питьевую воду. Тем не менее, неконтролируемая урбанизация и растущее бремя человеческой деятельности для водных систем угрожают окружающей среде, изменяя существующий механизм пополнения и качество подземных вод. Огромный рост и неравномерное распределение населения, плохие методы орошения, индустриализация, быстрая урбанизация, повсеместная вырубка лесов, нерациональные методы землепользования и климатические изменения повлияли на количество и качество подземных водных ресурсов.
Россия обладает огромными запасами подземных вод, но их эксплуатация распределена очень неравномерно: по данным Росгеолфонда и Росстата, в России ежегодно добывается около 10-11 км³ подземных вод, из них для целей питьевого водоснабжения примерно 5.5 - 6.5 км³/год. Это составляет около 45-50% от общего объема хозяйственно-питьевого водоснабжения страны. Более 70% всей добычи подземных вод в России приходится на Европейскую часть страны, где сосредоточено основное население и промышленность. На многих месторождениях, особенно в густонаселенных районах (Подмосковье, Кавказ), наблюдается устойчивая тенденция к снижению уровней в скважинах на 0.5 - 2 метра в год. Данное обстоятельство подчеркивает важность и актуальность эффективного управления подземными водными ресурсами.
Для эффективного управления ресурсами подземных вод и их сохранения крайне важно понимать влияние гидрологических и метеорологических переменных на подземные воды. Однако точное описание затруднено из-за нелинейных изменений этих переменных, которые затрудняют эффективное управление подземными водами. В связи с этим использование новых методов, таких как искусственные нейросети представляется важным и весьма перспективным направлением.
Существующие методы управления подземными водными ресурсами основаны на физико-математических моделях, которые требуют точных данных о свойствах подземных пластов, граничных условиях и т.д.
Как показывает мировой опыт применения искусственного интеллекта( ИИ) для управления подземными водными ресурсами, наиболее эффективно с его помощью решаются задачи прогнозирования уровня грунтовых вод : ИИ учится на исторических данных (уровни воды, осадки, температура, забор воды), и предсказывает будущие изменения уровня.
Другой важной проблемой, с которой эффективно справляется ИИ является проблема наиболее оптимального распределения подземного водного ресурса в течении длительного времени. При этом решаются задачи определения оптимального расположения и производительности скважин, создание карт уязвимости загрязнения (например, с помощью методов кластеризации), оптимизация работы системы скважин для минимизации просадки уровня или предотвращения проникновения морской соленой воды.
Преимущество ИИ по сравнению с традиционными методами, использующие физико-математические модели состоит в том, что ИИ может улавливать сложные, нелинейные зависимости, даже если физические процессы до конца не ясны.
Наиболее эффективная форма использования ИИ является его интеграция с физическими моделями в виде цифрового двойника-виртуальной копии реального объекта, которая постоянно обновляется данными с датчиков.
При этом ИИ помогает быстро и точно подобрать параметры сложной модели (гидравлическая проводимость, водоотдача), что вручную занимает недели.
Полноценные физические модели требуют огромных вычислительных ресурсов. Нейросеть можно обучить имитировать поведение сложной модели, но работать она будет в тысячи раз быстрее. Это позволяет проводить многовариантные расчеты и анализ неопределенностей практически мгновенно.
Опыт применения ИИ для управления подземными водными ресурсами показал его следующие преимущества: прогнозы и расчеты занимают секунды или минуты вместо часов и дней в случае применения классических методов.
После обучения модель ИИ может прогнозировать уровни грунтовых вод, качество воды или последствия откачки за доли секунды. Это позволяет создавать системы в реальном времени для оперативного управления. Например, получив данные с датчиков за последний час, ИИ-модель мгновенно корректирует прогноз и рекомендует изменить режим работы насосных станций, чтобы предотвратить переосушение или загрязнение.
ИИ может находить скрытые паттерны в данных, которые не описываются классическими уравнениями; не требуется априорного знания всех физических параметров системы.
В приведенной ниже таблице приведены сравнительные характеристики ИИ и традиционных методов при решении различных задач управления подземными водными ресурсами.
Исходя из вышеизложенного можно констатировать, что искусственный интеллект значительно превосходит традиционные методы в оперативности, и в задачах краткосрочного прогнозирования, работая с огромными массивами данных. Традиционные физико-математические модели остаются незаменимыми для долгосрочного стратегического планирования, понимания фундаментальных процессов, и моделирования сценариев, выходящих за пределы исторических данных.
Современный подход заключается в объединении сильных сторон ИИ и традиционных методов. Так, например, ИИ обучается на результатах тысяч запусков медленной физической модели. После обучения быстрая ИИ-мета-модель с высокой точностью эмулирует исходную сложную модель, позволяя проводить множество сценариев за секунды. Алгоритмы ИИ и оптимизации используются для быстрого и эффективного подбора параметров традиционной модели под исторические данные.
В настоящее время под научном руководством профессора кафедры «Безопасность жизнедеятельности» Финансового университета при Правительстве РФ д.т.н. Шахраманьяна М.А. проводятся исследования по проблеме жизнеобеспечения населения в зонах чрезвычайных ситуаций в условиях острого дефицита запасов питьевой воды за счет привлечения подземных вод на основе рассмотренных в статье подходов.
Таким образом, исходя из вышеизложенного можно сделать вывод, что наиболее перспективным направлением в задачах управления подземными водными ресурсами являются разработка гибридных моделей, где скорость и способность к обобщению искусственного интеллекта сочетается с физической достоверностью и предсказательной силой традиционных методов для сложных сценариев.
