По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

Применение искусственного интеллекта в системах опреснения и водоочистки: энергоэффективные и гибридные решения

В статье рассмотрены современные направления применения искусственного интеллекта в системах опреснения и водоочистки. Проанализированы методы машинного обучения, нейронных сетей и оптимизационных алгоритмов, используемые для повышения энергетической эффективности и надежности водоподготовительных установок. Показано, что внедрение ИИ позволяет улучшить качество воды, снизить энергопотребление и реализовать предиктивное техническое обслуживание. Отдельное внимание уделено интеграции ИИ с гибридными системами энергоснабжения на базе возобновляемых источников энергии и традиционных технологий опреснения. Отмечены ключевые ограничения и перспективы дальнейшего развития интеллектуальных водохозяйственных систем.

Литература:

1. Omer S. Global Water Crisis: Facts, FAQs, and How to Help. World Vision, 2025.

2. Darre N. C., Toor G. S. Desalination of Water: A Review. Current Pollution Reports, 2018, 4, 104–111.

3. Panagopoulos A., Haralambous K.‑J. Environmental Impacts of Desalination and Brine Treatment: Challenges and Mitigation Measures. Marine Pollution Bulletin, 2020, 161, 111773.

4. Soliman M. N. et al. Energy Consumption and Environmental Impact Assessment of Desalination Plants and Brine Disposal Strategies. Process Safety and Environmental Protection, 2021, 147, 589–608.

5. Herrera-León S. et al. Impact of Seawater Desalination and Wastewater Treatment on Water Stress and Greenhouse Gas Emissions. Science of the Total Environment, 2022, 818, 151853.

6. Lowe M., Qin R., Mao X. Machine Learning and Artificial Intelligence in Water Treatment and Monitoring. Water, 2022, 14, 1384.

7. Li L. et al. Artificial Intelligence for Nonlinear Analysis and Process Control in Drinking Water Treatment. Chemical Engineering Journal, 2021, 405, 126673.

8. Wang G. et al. Artificial Neural Networks for Water Quality Soft-Sensing in Wastewater Treatment. Artificial Intelligence Review, 2022, 55, 565–587.

9. Zhang J. et al. Evolutionary Computation Meets Machine Learning: A Survey. IEEE Computational Intelligence Magazine, 2011, 6, 68–75.

10. Walters G. A., Savic, D. A. Optimal Design of Water Systems Using Genetic Algorithms. Transactions on Ecology and the Environment, 1994, 7.

11. Pandey K. et al. ANN Optimized with Genetic Algorithms for Groundwater Level Prediction. Sustainability, 2020, 12, 8932.

12. Bahiraei M. et al. GA-Optimized Neural Networks for Solar Desalination Productivity Prediction. Powder Technology, 2020, 366, 571–586.

13. Di Martino M. et al. Optimization Framework for Reverse Osmosis Desalination under Food — Energy — Water Nexus. Desalination, 2021, 503, 114937.

14. AL-Rajabi M. M. et al. Capacitive Deionization for Water Desalination: Cost Analysis and Optimization. Journal of Water Process Engineering, 2024, 58, 104816.

15. Shin Y.‑U. et al. Energy Efficiency and Optimization of Flow-Electrode Capacitive Deionization. Desalination, 2021, 502, 114930.

16. Sayed E. T. et al. AI-Based Modeling and Optimization of Renewable-Powered Desalination Systems. Journal of Cleaner Production, 2023, 413, 137486.

17. Ai Z., Ishihama F., Hanasaki N. Global Mapping of Seawater Desalination Plants Using Machine Learning Models. Water Resources Research, 2022, 58, e2021WR031156.

Вода является основой жизни, однако быстрый рост населения и увеличение антропогенной нагрузки привели к острому дефициту безопасной питьевой воды. По данным Всемирного доклада ООН о развитии водных ресурсов за 2023 год, около 2 млрд человек, что составляет 26 % населения мира, не имеют доступа к безопасной питьевой воде. Традиционные методы водоочистки и опреснения частично решают эту проблему, однако характеризуются высоким энергопотреблением, значительными эксплуатационными затратами и негативным воздействием на окружающую среду. В связи с этим в отрасли активно развивается применение искусственного интеллекта (ИИ) как инструмента повышения устойчивости и эффективности водохозяйственных систем.

ИИ обладает значительным потенциалом для решения задач водоочистки и опреснения благодаря способности обрабатывать большие массивы данных, прогнозировать параметры процессов и оптимизировать сложные технологические системы. Несмотря на растущий интерес к данной тематике, исследования в области применения ИИ остаются фрагментированными и, как правило, рассматривают отдельные аспекты без комплексной оценки практических результатов и эффектов внедрения. Это затрудняет формирование целостного представления о роли ИИ в водохозяйственных технологиях.

Водоочистка и опреснение позволяют вовлекать в хозяйственный оборот морские и солоноватые воды, удаляя соли и примеси до уровня, пригодного для питьевого и технического использования. Наиболее распространенные технологии, такие как обратный осмос и дистилляционные методы, доказали свою эффективность, однако отличаются высокой энергоемкостью и стоимостью эксплуатации. Кроме того, они сопровождаются экологическими рисками, включая утилизацию концентрированных рассолов и выбросы парниковых газов.

Ограничения традиционных технологий стимулировали поиск более эффективных и экологически устойчивых решений, в числе которых ключевое место занимает искусственный интеллект. В водоочистке и опреснении ИИ применяется для предиктивного моделирования, оптимизации технологических режимов и раннего выявления неисправностей. Эти подходы позволяют снижать энергопотребление, продлевать срок службы оборудования и повышать надежность систем.

Для Цитирования:
Применение искусственного интеллекта в системах опреснения и водоочистки: энергоэффективные и гибридные решения. Водоочистка. 2026;1.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: