Güney İngiltere’deki vahşi yüzme noktaları ve plajlarda, yüzücülerin kirli suyla ilişkili potansiyel sağlık riskleri hakkında anında bilgi almasını sağlamak amacıyla gerçek zamanlı su kalitesi sensörleri devreye alınıyor.
Bu girişim, Bath yakınlarındaki Warleigh Weir’de yapılan ve yüksek bakteriyel seviyeleri tahmin etmede %87 doğruluk oranı gösteren yapay zeka tabanlı bir sistemin başarılı pilot çalışmasının ardından geliyor. Bu buluş, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve yapay zeka teknolojilerinin su kalitesi yönetiminde devrim yaratma potansiyelini gözler önüne seriyor.
Wessex Water, Dorset, Somerset ve Hampshire’daki üç tatlı su bölgesi ile Bournemouth’taki iki kıyı noktasına ileri düzey sensörler kurarak uygulamayı başlatıyor. Aynı zamanda Southern Water, Kent’teki Tankerton ve Hampshire’daki Langstone Limanı’nda alternatif bir izleme yaklaşımını test ediyor ve Hayling Adası’na genişletmeyi planlıyor.
Bu tür yenilikçi çözümler, mevcut su kalitesi izleme uygulamalarının sınırlamalarından kaynaklanıyor. Bu sınırlamalar, kürekçilerin E. coli enfeksiyonundan şüphelenilen hastalıkları ve İngiltere ve Galler’deki tüm su firmalarının kanalizasyon döküntüleri nedeniyle soruşturma altında olduğu haberlerinin ardından daha fazla inceleme altına alındı.
Birleşik Krallık su ve kanalizasyon düzenleyicisi Ofwat’ın Genel Müdürü David Black şöyle dedi:
“Ofwat’ın şu anda İngiltere ve Galler’deki 11 atık su şirketiyle birlikte uygulama davaları olması, sektörün çevresel performansından ne kadar endişe duyduğumuzu göstermektedir. Şirketlerin yükümlülüklerini ihlal ettiğini tespit ettiğimizde, harekete geçmeye devam edeceğiz – son yıllarda su ve atık su şirketlerine 300 milyon sterlinin üzerinde ceza ve ödeme uyguladık.
Bu, Ofwat’ın üstlendiği en büyük ve en karmaşık soruşturma. Ancak, Ofwat bu davaları mümkün olan en kısa sürede sonuçlandırmaya kararlıdır, böylece sektör, temiz nehirler ve denizler sağlamak için 88 milyar sterlinlik PR24 harcamalarını hayata geçirmeye odaklanabilir. Bu yatırım paketinin bir parçası olarak 10 milyar sterlin, fırtına taşmalarıyla başa çıkmak için ayrılmıştır ve fırtına taşmalarından kaynaklanan döküntülerin %44 oranında azaltılması hedeflenmiştir.”
Mevzuatlar, su şirketlerinin ve çevre düzenleyicilerinin kirlilik göstergelerini test etmelerini gerektirirken, belirlenmiş yüzme noktaları dışında zararlı fekal bakteriler olan E. coli ve bağırsak enterokoklarını kontrol etmeleri zorunlu değildir. Ayrıca, geleneksel su numunesi analizi genellikle haftalık gecikmelere yol açarak, kanalizasyon veya tarımsal akıntılardan kaynaklanan anlık riskleri değerlendirmeyi zorlaştırır.
IoT sensörlerinin entegrasyonu, su şirketlerinin fırtına taşmaları ve atık su arıtma deşarjlarının yukarı ve aşağı akışında bu tür cihazları kurmasını zorunlu kılan 2021 Çevre Yasası’nın gereklilikleriyle uyumludur.
Birleşik Krallık merkezli startup UnifAI Technology tarafından geliştirilen IoT destekli bir sistem, su kalitesi izlemeye yeni bir yaklaşım getiriyor. Doğrudan bakterileri ölçmek yerine, yukarı akışta yerleştirilen gerçek zamanlı sensörlerden gelen verileri analiz ederek yüksek E. coli veya enterokok seviyelerini tahmin etmek için yapay zekayı kullanır. Bu sensörler, pH, sıcaklık, bulanıklık, çözünmüş oksijen ve amonyak seviyeleri gibi çeşitli parametreleri izler.
Yapay zeka sistemi, sensör verisi kalıplarıyla bakteriyel seviyeleri ilişkilendirmeyi öğrenmek için altı aylık bir eğitim döneminden geçer. Operasyonel hale geldiğinde, her 30 dakikada bir mobil uygulama aracılığıyla su kalitesi hakkında halka uyarılar sağlar ve potansiyel yüksek bakteri seviyelerini işaret eder.
Wessex Water, bu IoT destekli teknolojiyi Farleigh Hungerford, Fordingbridge ve Poole Park lagünü, Bournemouth ve Boscombe iskeleleri dahil olmak üzere ek yüzme noktalarına genişletmeyi planlıyor. Bu yerler için gerçek zamanlı uyarıların 2025 yılına kadar kullanıma sunulması bekleniyor. Şirket ayrıca, güneybatı İngiltere’deki 20 bölgede arazi sahipleri ve nehir kullanıcıları ile daha fazla kurulum için görüşmelerde bulunuyor.
Bu IoT sensörlerinin ve yapay zeka teknolojilerinin yaygın olarak benimsenmesi, fırtına taşmaları ve diğer faktörlerin su kalitesini nasıl etkilediğine dair değerli bilgiler sunmayı vaat ediyor. Hatta, nehir sistemlerinin daha kapsamlı izlenmesi ve analizi için “dijital ikiz” yaratılabileceği bile öne sürülüyor.
Southern Water ayrıca, UnifAI’nin makine öğrenme modellerini kıyısal su verilerine uygulamayı araştırıyor. Bu araştırma, algoritmalar kullanarak ışık saçılması temelli bakteri seviyelerini tahmin etmeyi içeriyor, ancak teknoloji halen geliştirme aşamasında ve henüz halka sunulmuş değil.
River Action UK gibi çevre grupları, gerçek zamanlı kirlilik izleme sistemlerinin tanıtımını desteklerken, bunun kirliliğin temel nedenlerini ele almaktan sapmaması gerektiğini vurguluyor. River Action, kanalizasyon arıtma tesislerinin bakım ve yükseltilmesine yatırım yapmak için kirlilik yasalarının daha güçlü bir şekilde uygulanmasını savunuyor.
Bu arada, bu IoT destekli su kalitesi izleme sistemlerinin devreye girmesi, yüzücülerin güvenliklerini artırmak için gerçek zamanlı bilgi sahibi olmalarına yardımcı olacak. Sensörler ayrıca, su yönetiminin uzun vadeli iyileştirilmesine yardımcı olacak hayati veriler sağlayacak.
