一个智能决策支持系统用于地下水供应管理和电机基础设施控制

科学领域:

• 环境科学 环境科学
• 水文学的水文学
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 对可持续地下水管理的日益增长的需求需要先进的数据解释工具.
• 在地下水资源管理中,理论模型和实际应用之间存在差距.
• 需要复杂的系统来分析大量的数据,以便做出明智的决策.

研究的目的:

• 开发一个智能决策支持系统 (DSS),以弥合地下水管理中的理论-实践差距.
• 为了实现地下水设施的精确,实时监测和优化.
• 整合机器学习和专家知识,以加强地下水管理.

主要方法:

• 从六个井收集了远程测量数据 (流量,压力,电流),以建立一个全面的数据库.
• 进行统计分析以确定水压和电流的临界值.
• 开发了一个软传感器,使用随机森林 (RF) 机器学习算法进行实时变量预测.
• 综合专家运营知识使用经典德尔菲 (CD) 技术.

主要成果:

• 关键地下水抽水参数的确定的值.
• 开发了一个强大的机器学习模型,用于实证监测井和的健康状况.
• 通过结合遥测数据和专家见解,为可持续的地下水设施监测创建了一个数据驱动的框架.
• 实现了高精度的在线洞察力,以优化地下水管理.

结论:

• 开发的DSS有效地弥合了地下水管理中的理论-应用差距.
• 该系统利用数据分析和专家知识来优化决策.
• 这种创新方法提高了地下水资源利用的可持续性和效率.