С ежегодным ростом антропогенной нагрузки на природные экосистемы проблема загрязнения водных ресурсов приобретает критический характер. Традиционные методы мониторинга, которые основываются на точечных и периодических замерах (не чаще двух-трех раз в сутки), не позволяют в режиме времени близком к реальному оценивать масштабы и динамику распространения загрязняющих веществ, а также оперативно определять источники сбросов и их вклад в общее загрязнение водного объекта. Внедрение технологии цифрового двойника (ЦД и искусственного интеллекта (ИИ) кардинально меняет подходы к экологическому контролю, трансформируя его из реактивного в предиктивный и адаптивный.
Цифровой двойник – это виртуальная копия физического объекта, процесса или системы, которая с определенной точностью отражает их характеристики, поведение и взаимодействие с окружающей средой. Он состоит из двух ключевых компонентов: «цифровой тени» (данных с датчиков и сенсоров) и математической модели, способной воспроизводить поведение объекта.
Данные дистанционного зондирования Земли из космоса и показания стационарных датчиков интегрируются с цифровой моделью водного объекта, и осуществляется в автоматизированном режиме детектирование акватории водоема по спутниковым и картографическим снимкам с точным определением его морфометрических характеристик – формы, площади, длины и извилистости береговой линии. На основе этих данных и с учетом технических параметров датчиков (к примеру, радиуса действия) специально разработанный алгоритм рассчитывает оптимальную конфигурацию сети мониторинговых станций. Это позволяет минимизировать количество систем контроля при максимальном охвате акватории, обеспечивая высокую экономическую эффективность системы.
Система «ЦД-ИИ» визуализирует поля концентраций и моделирует распространение загрязнений. В режиме, близком к реальному времени, строятся тепловые карты распределения приоритетных показателей (таких как хлор, фосфаты, нитраты, нитриты и др.) на основе поступающих с датчиков данных. Визуализация превышений предельно допустимых концентраций (ПДК) позволяет наглядно оценить экологическую обстановку.
Более того, отмеченная выше система способна моделировать распространение загрязнения от установленных источников сброса, учитывая гидрологические факторы – течение, мощность выброса, направление выброса, температуру воды, сезонные колебания и прочие параметры.
Наиболее инновационным элементом системы является алгоритм решения обратной задачи. В случае обнаружения превышения концентраций по какому-либо параметру, относительно установленных для данного водного объекта ПДК, система анализирует данные о рассеивании вещества и параметры всех потенциальных источников. На основе этих расчетов и ретроспективном анализе полей концентраций определяется вероятностный вклад каждого источника-нарушителя в то или иное загрязнение. Этот функционал сможет кардинально повысить эффективность контрольно-надзорных мероприятий в природоохранной деятельности, позволяя целенаправленно выявлять виновников негативного воздействия на окружающую среду.
В настоящее время прототип рассмотренной выше системы «ЦД-ИИ» апробирован при решении задачи экологического контроля на водохранилищах рыбохозяйственного назначения в Щелковском районе и Богородском городском округе Московской области. В качестве объектов мониторинга выступили водоемы, характеризующиеся сложной морфометрией береговой линии, и испытывающие значительную антропогенную нагрузку. Для сбора данных в режиме онлайн применялись стационарные многопараметрические зонды, измеряющие ключевые физико-химические показатели (температура, водородный показатель, электропроводность, концентрации хлора, нитратов, нитритов, фосфатов, растворенного кислорода, мутности, химического потребления кислорода, аммиачного азота). С помощью искусственного интеллекта решается ряд прогнозных задач, в том числе и задача выявления наиболее вероятных источников негативного влияния на окружающую природную среду.
Предварительные расчеты свидетельствуют, что внедрение рассмотренной выше системы «ЦД-ИИ» позволит повысить оперативность выявления и идентификации источников загрязнения не менее чем на 80% и уменьшить затраты на организацию мониторинговых наблюдений не менее чем на 45% при решении задачи контроля за загрязнением природных водных экосистем за счет оптимизации сети постов и автоматизации анализа данных.
Под научным руководством профессора кафедры «Безопасность жизнедеятельности Финансового университета при Правительстве РФ, д.т.н. Шахраманьяном М.А. аспирантом кафедры экологии и природоохранной деятельности РГСУ Гусевым А.В. проводится комплекс работ по развитию и внедрению рассмотренных выше технологий в систему природоохранной деятельности.
Таким образом, совместное использование таких технологий, как цифровой двойник и искусственный интеллект, позволит существенно повысить эффективность мероприятий природоохранной деятельности.