토토 사이트 학습: 주요 산불이 수질에 미치는 영향 예측

기후 변화가 심화됨에 따라 주요 산불이 미국 서부와 전 세계의 기타 건조한 지역의 더 넓은 지역을 파괴하고 있습니다. 생명, 재산 및 생태계를 위협하는 것 외에도 이러한 재난은 화재 후 비가 내리면 퇴적물, 재 및 기타 독성 물질이 지표수로 씻겨 나가기 때문에 지역 식수 공급원도 오염시켰습니다.

이러한 조건에서 수처리장의 성능을 최적화하기 위해 토토 사이트는 오레곤의 EWEB(Eugene Water and Electric Board)와 협력하여 산불 후 수질에 미치는 영향을 예측하는 기계 학습 도구를 성공적으로 적용했습니다.

토토 사이트는 2020년 9월에 시작되어 오레곤주 윌라멧 국유림의 약 200,000에이커를 태운 Holiday Farm 화재 전후에 수집된 수질 및 운영 데이터를 사용하여 기계 학습 도구를 만들었습니다. 화재는 185,000명에게 서비스를 제공하는 EWEB의 80MGD Hayden Bridge 정수장(WTP)에 물을 공급하는 McKenzie River 유역의 20%에 영향을 미쳤습니다. EWEB는 침식 통제 조치 및 재녹화와 같은 수질 영향을 최소화하는 시기적절한 조치를 시행했지만 그럼에도 불구하고 폭풍 발생 중에 금속, 영양분, 고형물, 박테리아 및 유기 탄소의 농도가 증가한 것으로 기록되었습니다.

토토 사이트 학습 도구를 만들기 위해 팀은 고급 분석을 사용하여 화재 발생 전 측정된 매개변수와 처리 성능 간의 연관성을 식별했습니다. 이러한 결과는 머신러닝 모델에 정보를 제공하여 WTP 성능이 언제 어떻게 영향을 받을지 예측합니다.

토토 사이트 학습은 최근 수처리 공장의 성능을 예측하고 운영을 최적화하는 데 유용한 도구임이 입증되었습니다. 오늘날 대부분의 수처리 시설에는 지속적으로 데이터를 수집하는 센서가 장착되어 있습니다. 수집된 원시 데이터를 분석하는 과정은 어렵고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 토토 사이트는 방대한 양의 데이터를 분석하고 알고리즘을 사용하여 다양한 매개 변수와 치료 과정에 미치는 영향 간의 복잡한 관계를 모델링할 수 있습니다. 머신러닝을 사용하면 보다 효과적인 수처리 프로세스를 만들고 문제를 조기에 감지할 수 있습니다.

EWEB 모델은 토토 사이트가 수처리 공정에 기계 학습 도구를 성공적으로 적용한 것이 처음이 아닙니다. 우리는 이전에 캘리포니아의 Woodland Davis WTP에 대한 예측 신경 모델을 사용하여 화학적 응고를 최적화하는 파일럿 프로젝트를 완료했습니다. 업계 최초복제 디지털 트윈의싱가포르 PUB 창이 물재생 플랜트또한 토토 사이트 학습 기능을 활용합니다.

예측 분석과 토토 사이트 학습은 우리 디지털의 핵심입니다원워터제이콥스에 접근합니다. 우리는 전체 물 순환을 전체적으로 살펴보고 고객 운영을 최적화하고 물 부문의 디지털 전환을 가속화하는 디지털 도구를 적용합니다. 

주요 산불로 인한 치료 영향을 예측하기 위한 기계 학습 적용은 American Water Works Associations의 기술 세션에서 마스터 계획 및 응용 디지털 도구 분야의 토토 사이트 글로벌 기술 리더인 Kim Ervin이 발표했습니다.ACE22 컨퍼런스이번 달에는 텍사스주 샌안토니오에서. 우리 업계가 새롭고 복잡한 식수 품질 문제에 직면함에 따라 토토 사이트 팀은 6월 13일부터 15일까지 개최된 컨퍼런스 중 일련의 기술 세션에서 통찰력을 공유했습니다.^일– 다음과 같은 주제를 다룹니다.리드 규정 준수, PFAS그리고 미세플라스틱.