09:00 02.11.2023
(обновлено: 13:45 07.11.2023)
В России нашли способ спасти источники Кавказских Минеральных Вод
© Sputnik / Алексей Ковалев
МОСКВА, 2 ноя – РИА Новости. Интеллектуальную автоматизированную систему для бережного использования месторождений минеральной воды создают ученые СКФУ. По их словам, разработка позволит остановить на Северном Кавказе разрушение источников уникального природного ресурса. Результаты опубликованы в сборнике XXVI International Conference on Soft Computing and Measurements.
В 2021 году Росприроднадзор сообщил, что минеральные источники на Северном Кавказе находятся в угрожающем состоянии. Как отметили специалисты ведомства, добыча минеральной воды ведется с нарушениями и без комплексного плана, а верхний горизонт вод уже стал непригодным для питья.
Чтобы остановить потерю уникального природного ресурса, команда ученых Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) разрабатывает информационную систему, позволяющую гибко управлять состоянием месторождений.
«
"Наша разработка даст возможность бережно расходовать ресурс месторождений, избегая чрезмерной нагрузки. Алгоритм на основе сетей Байеса и методов прогнозирования оценивает объем воды, стабильно поступающей из источника, а также вероятность отклонения добычи от планируемых показателей", – рассказала доцент кафедры систем управления и информационных технологий СКФУ Карина Мартиросян.
Новая система, по словам создателей, учитывает осадки всех типов и различные экономические стимулы отбора воды, позволяя прогнозировать и корректировать устойчивость месторождения с учетом нужд потребителей.
"Стратегии рационального использования гидроминеральных ресурсов изучаются в нашем университете более 20 лет. Внедрение интеллектуальных технологий эксплуатации гидроминеральной базы – одна из актуальных задач устойчивого развития Северного Кавказа", – отметила Мартиросян.
Следующим этапом проекта, как объяснили ученые, должна стать разработка интерфейса новой системы, который позволит в автоматическом режиме управлять состоянием месторождений. Исследование выполнено в рамках программы "Приоритет-2030" национального проекта "Наука и университеты", участником которой является СКФУ.
