کالیبراسیون غیرحضوری کنتورهای الکترومغناطیسی آب با رویکرد هیدروانفورماتیک و هوش مصنوعی

بحران آب و افت بی سابقه منابع آب زیرزمینی در استان خراسان رضوی، ضرورت پایش دقیق برداشت از چاه های کشاورزی و صنعتی را بیش از پیش آشکار ساخته است. کنتورهای الکترومغناطیسی، به دلیل عدم وجود قطعات متحرک و توانایی اندازه گیری با دقت بالا، به طور گسترده در این حوزه به کار می روند. خطاهای تدریجی ناشی از شرایط محیطی، کیفیت نصب و فرسودگی تجهیزات، لزوم کالیبراسیون های دوره ای را اجتناب ناپذیر می سازد؛ فرآیندی که در عمل هزینه بر، زمان گیر و در مناطق فاقد پوشش مخابراتی با چالش های جدی مواجه است. در این پژوهش، با بهره گیری از رویکرد هیدروانفورماتیک و شبکه های عصبی مصنوعی (ANN)، یک روش نوآورانه برای کالیبراسیون غیرحضوری کنتورهای الکترومغناطیسی توسعه داده شده است. این رویکرد در دو بستر متمایز پیاده سازی می شود: (۱) بستر آنلاین مبتنی بر سامانه کنترل نظارتی و گردآوری داده ها (SCADA) و زیرساخت اندازه گیری پیشرفته (AMI) برای کنتورهای مجهز به قابلیت قرائت از راه دور، و (۲) بستر آفلاین مبتنی بر پردازش لبه (Edge AI) برای کنتورهای فاقد پوشش مخابراتی. در هر دو سناریو، مدل ANN با استفاده از داده های برداشت شده از کنتور و متغیرهای محیطی آموزش یافته و به صورت خودکار، خطاهای اندازه گیری را اصلاح می کند. نتایج اولیه حاکی از آن است که به کارگیری این روش می تواند خطای اندازه گیری دبی را به میزان قابل توجهی کاهش داده و نیاز به اعزام میدانی را به حداقل برساند. علاوه بر این، قابلیت به روزرسانی مستمر مدل بر اساس داده های جدید، امکان انطباق آن با شرایط متغیر محیطی را فراهم می آورد. ویژگی های مذکور، این رویکرد را به ابزاری کارآمد برای بهبود مدیریت منابع آب در مناطق بحرانی تبدیل می کند.

Keywords:

هیدروانفورماتیک , هوش مصنوعی , کنتور الکترومغناطیسی , کالیبراسیون غیرحضوری , مدیریت منابع آب , MATLAB