Потеря воды в Азии

Потеря воды в Азии

From November 08, 2022 until November 10, 2022

Опубликовано Canton Fair Net

[электронная почта защищена]

https://www.waterlossasia.com/

Категории: Экологические услуги

Теги: Artificial Intelligence, Вода, Интеллекта

Число просмотров: 5985


Потеря воды в Азии 2022

Water Loss Asia 2022 Виртуальная конференция и семинар 08–10 ноября 2020 г. Последние сообщения в блогах и новости от AitThemes.com.

В этом году проводимая раз в два года конференция Water Loss Asia (WLA 2022) возвращается в виртуальный формат 8-10 ноября. Международная водная ассоциация (IWA), Группа специалистов по потерям воды, поддерживает WLA 2022. Это трехдневное мероприятие объединяет лидеров и экспертов в области некоммерческого водоснабжения (NRW). Он фокусируется на контроле недоходной воды за счет глубоких исследований цифровых технологий и искусственного интеллекта, доступных сегодня.

Пандемия оказала разрушительное воздействие на водное хозяйство, вызвав беспрецедентные задержки и изменения в методах работы. Это также ускорило цифровую трансформацию. Поставщики услуг водоснабжения сталкиваются как с проблемой, так и с возможностью возобновления коммерческой и социальной деятельности. Внедрение правильных цифровых технологий для обеспечения долгосрочной водной безопасности может помочь перестроить водный сектор, сделав его более устойчивым и устойчивым.

Поскольку поставщики услуг, подготовленные к цифровым технологиям, были более способны справиться с пандемией, цифровым технологиям было уделено большое внимание. Растущая озабоченность по поводу нехватки воды еще больше усугубляется. Эта тенденция усугубляется растущим глобальным беспокойством по поводу нехватки воды. Многие стартапы в странах с развивающейся экономикой создают цифровые решения, которые могут быть более дешевыми и более подходящими для местных условий.

Интеллектуальные методы обнаружения потерь воды в сетях общего пользования, основанные на данных, быстро набирают популярность. В этих решениях используются методы Интернета вещей (IoT) и искусственного интеллекта (ИИ), которые создают крупномасштабные наборы данных о давлении и расходе в режиме реального времени с помощью интеллектуальных счетчиков. Машинное обучение используется для извлечения данных, проверки гидравлических моделей, выявления закономерностей и выделения аномалий.