Современные системы водоснабжения и водоотведения испытывают возрастающую нагрузку, обусловленную ростом городского населения, изменением климатических условий и постепенным износом инженерной инфраструктуры. Усложнение гидравлических режимов, увеличение объёмов потребления и частота экстремальных природных явлений требуют перехода от традиционного, реактивного управления к прогнозным и адаптивным методам, основанным на анализе больших данных.
Водохозяйственный комплекс сегодня не может эффективно функционировать только за счёт классических методик планирования и традиционных инженерных расчётов. Появление развитой датчиковой инфраструктуры, технологии IoT, потокового мониторинга качества воды и возможности интеграции разнородных источников данных создали условия для внедрения методов искусственного интеллекта, способных выявлять скрытые закономерности, недоступные при ручном анализе.
В системах водоснабжения, водоочистки и водоотведения используются несколько классов нейросетевых моделей, каждая из которых решает специфические инженерные задачи.
• RNN / LSTM-модели
Применяются для прогнозирования временных рядов: суточных и часовых графиков водопотребления, сезонных колебаний, пиковых нагрузок на сети, притока сточных вод к очистным сооружениям. LSTM-архитектуры позволяют учитывать задержки, инерционность систем и влияние внешних факторов (температуры, осадков, событийной активности населения).
• CNN-модели (сверточные нейросети)
Используются для анализа изображений и спектральных данных. На основе сигнатур с оптических датчиков, спектрофотометров или камер видеонаблюдения CNN-модели способны определять мутность, цветность, наличие взвешенных веществ, органических соединений, а также фиксировать аномалии в работе сооружений.
• GNN-модели (графовые нейросети)
Наиболее перспективны для анализа и управления разветвлёнными водопроводными и канализационными сетями, представляемыми в виде графов. GNN-архитектуры учитывают пространственную взаимосвязь узлов и ветвей, что делает их эффективными для задач обнаружения утечек, аномального поведения участков сети, оптимизации гидравлических режимов и диагностики зон риска.