به گزارش خبرنگار مهر؛ رشد شتابان جمعیت و گسترش شهرنشینی، همراه با اثرات فزاینده تغییرات اقلیمی و کاهش چشمگیر منابع آب تجدیدپذیر، فشار بی‌سابقه و چندوجهی بر منابع آب شهری ایران وارد کرده است. این فشار به دلیل خشکسالی‌های مکرر، کاهش محسوس بارندگی، افت سطح آب‌های زیرزمینی و بهره‌برداری بیش از حد از سفره‌های آب زیرزمینی، به وضعیتی بحرانی رسیده است.
بر اساس برآوردهای صورت گرفته، پیامد این شرایط، کاهش تاب‌آوری سامانه‌های تأمین آب شهری و افزایش آسیب‌پذیری در برابر شوک‌های اقلیمی و کمبودهای ناگهانی است. در چنین بستری، بازیافت و بازاستفاده از پساب و فاضلاب به عنوان یکی از راهکارهای کلیدی و استراتژیک برای تأمین پایدار آب شهری مطرح می‌شود، زیرا این امر می‌تواند فشار بر منابع آب شیرین را کاهش داده و چرخه مصرف آب را به سمت پایداری هدایت کند. با این وجود، فرآیندهای سنتی تصفیه و بازیافت پساب، به‌ویژه در مقیاس شهری، ماهیتی انرژی‌بر، پرهزینه و نیازمند زیرساخت‌های پیچیده و سرمایه‌بر دارند و در بسیاری از موارد با محدودیت‌های فنی و اقتصادی مواجه هستند.
شهرها روزانه مقادیر عظیمی از آب را برای مصارف شرب، صنعتی، خدماتی و حتی فضای سبز مصرف می‌کنند که بخش قابل‌توجهی از آن پس از استفاده به‌صورت پساب دفع می‌شود. این حجم از پساب اگر بدون تصفیه و بازیافت رها شود، نه‌تنها فشار مضاعفی بر منابع آب شیرین کشور وارد می‌کند، بلکه آلودگی‌های شیمیایی و میکروبی قابل‌توجهی را به رودخانه‌ها، تالاب‌ها و سفره‌های زیرزمینی منتقل می‌سازد و کیفیت اکوسیستم‌های آبی را تهدید می‌کند. بازیافت این پساب، علاوه بر کاهش برداشت از منابع محدود آب شیرین، می‌تواند به شکل مستقیم اثرات منفی زیست‌محیطی ناشی از دفع فاضلاب را کاهش دهد و حتی در برخی موارد به ترمیم منابع آلوده کمک کند.
در چنین شرایطی، ورود فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به این حوزه، چشم‌اندازی نوین و تحول‌آفرین برای ارتقای بهره‌وری، کاهش هزینه‌های عملیاتی، بهینه‌سازی مصرف انرژی و تضمین مستمر کیفیت آب بازیافتی فراهم کرده و زمینه‌ساز حرکت به سمت مدیریت هوشمند و پایدار منابع آب شده است.
نقش هوش مصنوعی در بهبود بازیافت پساب
خبرنگار مهر در این نوشتار کوتاه به مرور اهم محورهای نقش هوش مصنوعی در بهبود بازیافت منابع آب می‌پردازد:
نگهداری پیش‌بینانه و بهینه‌سازی فرآیند
تأسیسات تصفیه فاضلاب دارای تجهیزات مکانیکی، الکتریکی و کنترلی بسیار پیچیده‌ای هستند که هرگونه خرابی یا اختلال در عملکرد آن‌ها می‌تواند منجر به توقف کامل عملیات، افزایش هزینه‌های تعمیرات اضطراری و حتی افت شدید کیفیت آب خروجی شود. هوش مصنوعی با اتکا بر تحلیل پیشرفته داده‌های حاصل از شبکه گسترده حسگرها و به‌کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین، قادر است الگوهای رفتاری تجهیزات را شناسایی کرده، علائم اولیه خرابی را در مراحل بسیار زودهنگام تشخیص دهد و برنامه‌های نگهداری پیشگیرانه را به‌صورت هوشمند پیشنهاد دهد.
این رویکرد که نمونه‌های موفق آن در اروپا و ایالات متحده آمریکا به کار گرفته شده است، علاوه بر کاهش زمان از کارافتادگی سامانه‌ها، باعث افزایش طول عمر مفید تجهیزات و کاهش مصرف قطعات یدکی می‌شود. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل پیوسته پارامترهایی مانند نرخ جریان، میزان مصرف مواد شیمیایی، فشار و دمای عملیاتی و روش‌های فیلتراسیون، فرآیند را به‌صورت بلادرنگ بهینه‌سازی کند تا کیفیت خروجی، بهره‌وری انرژی و پایداری عملکرد به حداکثر برسد.
پایش کیفی لحظه‌ای و کنترل دقیق
یکی از مهم‌ترین چالش‌ها در بازیافت پساب، تضمین پیوسته کیفیت آب خروجی و انطباق آن با استانداردهای بهداشتی و زیست‌محیطی است. سیستم‌های هوش مصنوعی با تحلیل مداوم داده‌های چندمنبعی حاصل از سنسورها، از جمله اندازه‌گیری پارامترهایی مانند «pH»، کدورت، غلظت اکسیژن محلول، هدایت الکتریکی، دما و شناسایی طیفی از آلاینده‌های شیمیایی و میکروبی، می‌توانند تغییرات ظریف و تدریجی یا نوسانات ناگهانی را تشخیص دهند.
این فناوری‌های عمدتاً مبتنی بر هوش مصنوعی قادر هستند در صورت مشاهده انحراف از حدود مجاز، بلافاصله هشدار دقیق صادر کرده و حتی به صورت خودکار فرمان‌های اصلاحی برای تنظیم فرآیند را ارسال کنند. چنین قابلیتی به‌ویژه زمانی حیاتی است که کیفیت ورودی متغیر بوده یا تحت‌تأثیر رویدادهای ناگهانی مانند بارندگی شدید یا ورود پساب صنعتی قرار گیرد، زیرا امکان واکنش سریع، کاهش ریسک آلودگی و جلوگیری از ورود آب نامطلوب به چرخه مصرف را فراهم می‌کند.
خودکارسازی مراحل تصفیه آب
هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از داده‌های بلادرنگ، کنترل دقیق و خودکار تمامی مراحل تصفیه، از جمله فیلتراسیون چندمرحله‌ای، ته‌نشینی ثقلی و شیمیایی و گندزدایی فیزیکی یا شیمیایی را بر عهده گیرد. این سیستم‌ها می‌توانند بر اساس اطلاعات لحظه‌ای حسگرهای کیفیت آب، دمای محیط، فشار و نرخ جریان، به‌طور پویا تنظیمات تجهیزات را تغییر دهند تا فرآیند در شرایط بهینه باقی بماند.
برای مثال، در صورت شناسایی افزایش ناگهانی غلظت آلاینده‌ها یا بروز تغییر در بار آلودگی ورودی، سامانه به‌طور خودکار دوز مواد گندزدا، زمان ماندن آب در واحدهای مختلف یا سرعت فیلتراسیون را تغییر می‌دهد تا کیفیت نهایی تضمین شود. افزون بر این، خودکارسازی فرایند مذکور می‌تواند با بهینه‌سازی همزمان مصرف انرژی و مواد شیمیایی، هزینه‌های عملیاتی را کاهش داده و پایداری زیست‌محیطی فرآیند را تقویت کند. استفاده از چنین سامانه‌هایی در تأسیسات مدرن تصفیه، نشان داده است که علاوه بر ارتقای کیفیت و یکنواختی آب خروجی، امکان کاهش قابل‌توجه نیروی انسانی موردنیاز و بهبود سرعت واکنش در شرایط بحرانی را نیز فراهم می‌آورد.
بهینه‌سازی بازیافت آب و بهره‌برداری از منابع جانبی
هوش مصنوعی قادر است با تحلیل داده‌های تاریخی، شرایط عملیاتی جاری و سناریوهای پیش‌بینی‌شده، بهترین شرایط برای حداکثرسازی بازیافت آب از پساب را شناسایی و مدل‌سازی کند. این تحلیل‌ها می‌توانند شامل ترکیب داده‌های کیفیت آب، بار آلودگی، ظرفیت تجهیزات و شرایط اقلیمی باشند تا بهینه‌ترین ترکیب پارامترهای فرآیند برای بالاترین راندمان بازیافت تعیین شود.
علاوه بر این، این فناوری امکان شناسایی و استخراج منابع باارزش موجود در پساب، مانند نیتروژن و فسفر به‌عنوان کود کشاورزی، یا استفاده از پسماند تولیدی فرایند تصفیه برای تولید بیوگاز و انرژی تجدیدپذیر را فراهم می‌سازد. چنین رویکردی فرآیند تصفیه را از یک عملیات صرفاً هزینه‌بر به یک چرخه اقتصادی پایدار و درآمدزا تبدیل می‌کند که علاوه بر تأمین آب، انرژی و نهاده‌های کشاورزی نیز تولید می‌کند. این مدل، به‌ویژه در ایران که همزمان با بحران آب با نیاز رو به رشد به انرژی مواجه است، می‌تواند ارزش‌افزوده چندجانبه ایجاد کرده و نقش مهمی در تحقق اقتصاد چرخشی و کاهش اثرات زیست‌محیطی ایفا کند.
جمع‌بندی
به عقیده بسیاری از کارشناسان، کاربرد هوش مصنوعی در بازیافت پساب و فاضلاب، نه‌تنها گامی اساسی در جهت ایجاد سیستم‌های هوشمند، پایدار و کارآمد مدیریت آب شهری محسوب می‌شود، بلکه بستری برای تحول رویکردهای سنتی مدیریت آب به سمت مدل‌های پیش‌بینانه و تطبیقی فراهم می‌آورد. برای کشور ایران که با محدودیت‌های شدید منابع، فرسودگی زیرساخت‌ها و بحران‌های اقلیمی روبه‌روست، به‌کارگیری این فناوری می‌تواند نقشی حیاتی در کاهش وابستگی به منابع آب شیرین، افزایش تاب‌آوری شهرها و ارتقای امنیت آبی ملی ایفا کند.
در نهایت، می‌توان نتیجه گرفت که تحقق این گام بلندپروازانه، مستلزم سرمایه‌گذاری هدفمند در زیرساخت‌های دیجیتال پیشرفته، توسعه و آموزش نیروی انسانی متخصص در حوزه تحلیل داده، مدل‌سازی فرآیندها و تدوین چارچوب‌های نظارتی، حقوقی و فنی برای تضمین کیفیت، پایداری و ایمنی آب بازیافتی است. با چنین رویکردی، می‌توان آینده‌ای ترسیم کرد که در آن مدیریت آب شهری نه‌تنها به مقابله با کم‌آبی بپردازد، بلکه به ایجاد یک اقتصاد چرخشی، مقاوم در برابر تغییرات اقلیمی و همسو با اصول توسعه پایدار کمک کند.
