تتسبب الأمطار الغزيرة في إرهاق شبكات الصرف الصحي القديمة. وبدلاً من بناء أنفاق جديدة مكلفة على الفور، تستخدم شركات المياه الذكاء الاصطناعي لوقف التسربات، والتنبؤ بالفيضانات، وزيادة سعة أنابيبها الموجودة تحت الأرض إلى أقصى حد.
تواجه شركات معالجة مياه الصرف الصحي مشكلة رياضية معقدة. فغزارة الأمطار تزداد، مما يُثقل كاهل شبكات الصرف الصحي المصممة لمناخ أكثر اعتدالاً. وفي الوقت نفسه، يواجه المشغلون تدقيقاً بيئياً صارماً وميزانيات رأسمالية محدودة للغاية. وعليهم إيجاد طريقة لتحسين أداء البنية التحتية القديمة تحت الأرض.
يُقدّم الذكاء الاصطناعي حلاً عملياً لهذه الفجوة في القدرات. فبدلاً من كونه مفهوماً تقنياً غامضاً، تُتيح النماذج الحاسوبية الآن للمشغلين رؤية واضحة للأمور، مما يسمح لهم بالتحرك مبكراً واستغلال كل جزء من سعة الأنابيب الحالية قبل أن يضطروا إلى إنفاق مليارات الدولارات على مشاريع مدنية ضخمة.
العوامل المؤثرة في سوق إدارة الصرف الصحي
تختلف وتيرة وشكل تبني الذكاء الاصطناعي باختلاف المنطقة، ويتشكل ذلك بفعل تحديات محلية متميزة تتراوح بين أهداف الامتثال الصارمة ومخاطر الطقس المتطرفة.
في المملكة المتحدة وأوروبا، تدفع القواعد البيئية الأكثر صرامة والقلق المتزايد بشأن جودة الأنهار شركات المرافق نحو إدارة أكثر تكاملاً للصرف الصحي. مراجعة الأسعار في المملكة المتحدة لعام 2024.
وعلى المستوى الأوروبي، يعزز قانون مياه الصرف الصحي الحضرية نفس التوجه من خلال مطالبة الدول الأعضاء بوضع خطط متكاملة لإدارة الصرف الصحي الحضري.
في أمريكا الشمالية، حيث يتسم قطاع المرافق العامة بتجزئة أكبر، غالباً ما يرتبط الاستثمار الرقمي بإنفاذ قوانين المياه والإجراءات التنفيذية. عملياً، يعني ذلك عادةً التركيز على تقليل تدفق المياه الداخلة وتسربها، وتأجيل توسيع محطات المعالجة، وخفض تكاليف الصيانة الطارئة.
في منطقة آسيا والمحيط الهادئ، غالباً ما يكون التكيف مع تغير المناخ ومقاومة الفيضانات أكثر أهمية. وتقوم شركة ووتر كير بتركيب 5000 جهاز استشعار في شبكة الصرف الصحي في أوكلاند، وذلك ضمن برنامج للشبكات الذكية بقيمة 12 مليون دولار نيوزيلندي.
التقدم المحرز في تنفيذ برنامج نمذجة الفيضانات الخاص بنا تتوقع الشركة إنجاز 70 مشروعًا للنمذجة قبل عام 2026، مع تمديد توقعات المناخ حتى عام 2100. في سنغافورة،
التنبؤ بالفيضانات ورصدها يجمع هذا النظام بين المراقبة في الوقت الفعلي والتنبؤ بهطول الأمطار باستخدام الرادار لتحسين القرارات التشغيلية قصيرة المدى.
كيف تعمل المجاري الذكية
تتطلب إدارة شبكات الصرف الصحي الذكية أكثر من مجرد منصة برمجية واحدة أو نوع واحد من أجهزة الاستشعار. فهي تعتمد على دمج تدفقات البيانات التي كان المشغلون يحتفظون بها منفصلة تمامًا في السابق.
توفر نظم المعلومات الجغرافية تخطيط الشبكة وتحديد مواقع الأصول. وتضيف بيانات كاميرات المراقبة معلومات حول حالة الهياكل. وتساهم أجهزة الاستشعار الميدانية في توفير قياسات شبه فورية للعمق والتدفق والمستوى وحالة المضخات. وتضيف أنظمة التحكم الإشرافي وجمع البيانات (SCADA) بيانات التشغيل من محطات الضخ ونقاط التحكم الأخرى. وتوفر بيانات الطقس وتوقعات الرادار نظرة عامة على ما قد تضطر الشبكة إلى استيعابه قريبًا.
تظهر الميزة التشغيلية الحقيقية عندما تندمج هذه المدخلات المتميزة في رؤية موحدة واحدة.
بمجرد دمج بيانات الحقل، ومدخلات نظام التحكم الإشرافي وجمع البيانات (SCADA)، وتوقعات الطقس ضمن منصة مشتركة، يمكن لشركات المرافق استخدام النماذج الهيدروليكية جنبًا إلى جنب مع أدوات التعلم الآلي. وهذا يساعدها على تجاوز مجرد الإنذارات البسيطة التي يتم تشغيلها عند عتبات ثابتة.
يصبح من الممكن تحديد الحالات الشاذة في وقت مبكر، وتحديد أولويات الأحداث بشكل أكثر فعالية، وفي الإعدادات الأكثر تقدماً، دعم التحكم الديناميكي في الشبكة.
وبهذا المعنى، لا يُعد الذكاء الاصطناعي مجرد طبقة رقمية إضافية، بل أصبح جزءًا من كيفية تفسير شركات المرافق لحالة الأصول، وفهم السلوك الهيدروليكي، وتحديد متى يلزم التدخل.
مكاسب الكفاءة: الفحص والترميز الآلي
يمثل فحص الأنابيب أحد أكثر التطبيقات نضجاً للذكاء الاصطناعي في عمليات معالجة مياه الصرف الصحي.
تقليديًا، كانت عمليات مسح كاميرات المراقبة تتطلب من مشغلين مدربين مراجعة ساعات طويلة من اللقطات يدويًا. هذه العملية بطيئة وقد تكون غير متسقة، خاصةً عندما يؤثر الإرهاق على كيفية تحديد العيوب أو ترميزها. أما تقنية رؤية الحاسوب فتجعل معالجة مخرجات الفحص أسرع وأسهل في التوحيد القياسي.
هذا واضح بالفعل في عمليات نشر المرافق.
في شركة "غريتر ويسترن ووتر"، استخدمت شركة "فابار" الأسترالية المتخصصة في فحص شبكات الصرف الصحي نظام "أل-سبورت" للمساعدة في تحسين تخطيط رأس المال، حيث أشارت مواد المشروع المنشورة إلى تحسين تقدير برنامج الأولويات الأولي بحوالي مليوني دولار أسترالي. وفي شركة "يونايتد يوتيليتيز"، أدى نشر نظام منفصل إلى تقليل أوقات معالجة المسح من 10 أيام إلى يومين، أي بتحسن قدره 80%.
ويمكن ملاحظة اتجاه مماثل في أمريكا الشمالية.
يغطي ملخص مشروع SewerAI لمنطقة شمال غرب المحيط الهادئ 132 مسحًا و29748 قدمًا طوليًا من عمليات فحص الدوائر التلفزيونية المغلقة. تُظهر النتائج المُبلغ عنها أن التقييم القائم على الذكاء الاصطناعي حدد 32.99% من الحالات أكثر من المسوحات اليدوية، وأغفل 90.13% من الحالات، مع الحفاظ على هامش خطأ أقل من 10%.
تُثبت هذه الأدوات أيضاً فائدتها في حالات الطوارئ، حيث تُحوّل البيانات إلى إجراءات لتسريع عملية إعادة تأهيل شبكة الصرف الصحي بعد حرائق هاواي.
في هذه المرحلة، تكون القيمة المضافة واضحة نسبياً. إذ تحصل شركات المرافق على رؤية أسرع وأكثر اتساقاً لحالة الأصول، مما يوفر أساساً أقوى لتخطيط الصيانة وتحديد أولويات رأس المال.
إدارة الأحداث: تصفية الإنذارات لمنع تجاوز السعة
إلى جانب تقييم السلامة الهيكلية، يجب على المشغلين مراقبة كيفية تصرف شبكاتهم فعلياً في ظل التدفق النشط.
هنا يُطبَّق الذكاء الاصطناعي على بيانات التدفق والمستوى والأحداث لتحسين تخطيط الصيانة والحد من الانسكابات التي يمكن تجنبها. إحدى المشكلات الشائعة في غرف التحكم هي كثرة الإنذارات. تُصدر الأنظمة تنبيهات متكررة أثناء هطول الأمطار، لكن العديد من هذه التنبيهات تعكس سلوكًا هيدروليكيًا متوقعًا وليس أعطالًا طارئة.
دراسة حالة: شركة ويسيكس ووتر - نظام حصاد العواصف. خلال تجربة استمرت ثلاثة أشهر، رصد النظام أكثر من 60 انسدادًا ناشئًا في الوقت الفعلي. وتشير النتائج المنشورة أيضًا إلى أنه تم توليد 4,500 إنذار خلال الفترة التجريبية في ظل النهج الحالي، بينما كان النهج القائم على الذكاء الاصطناعي سيقلل من تنبيهات غرفة التحكم بنسبة 97%، ليتبقى 138 تنبيهًا فقط.
يمكن استخدام نفس النهج التحليلي لتحديد فقدان السعة الخفي. شركة أنجليان ووتر - معالجة التدفقات الداخلة والتسرب في شبكة الصرف الصحي. وقد أسفرت النتائج عن تدخلات موجهة بقيمة 2.4 مليون جنيه إسترليني، وانخفاض بنسبة 20% في التدفق الناتج عن التسربات الداخلة والتسربات، وتقليل وقت تشغيل محطات الضخ بما يقارب 600 ساعة.
تُستخدم أساليب مماثلة لإدارة مخاطر الفيضانات والقدرة الاستيعابية. ويتم دمج بيانات الصرف الصحي ومياه الأمطار لتحسين فهم أداء شبكة الصرف الصحي التابعة لشركة مياه أيرلندا الشمالية والمخاطر التي تواجهها ، حيث أظهرت حوالي 85% من المواقع المحددة نتائج مؤكدة. وعلى نطاق أوسع، تُقدم المنصة تحذيرات من الفيضانات قبل حدوثها بمدة تصل إلى 48 ساعة.
تقدم شركة مياه الجنوب الغربي مثالاً آخر على كيفية تطبيق هذا النهج. وتقول الشركة إنها تمتلك الآن حوالي 12,000 جهاز استشعار ذكي تعمل كأجهزة مراقبة لمستويات الصرف الصحي في جميع أنحاء المنطقة، كما أفادت بشكل منفصل أن حوادث التلوث انخفضت إلى النصف في الأشهر الثمانية المنتهية في أغسطس 2025، بينما انخفضت حوادث فيضان مياه الأمطار بنسبة تقارب 50% خلال العام الماضي.
لا تكمن الأهمية العملية في التنبؤ كقدرة مجردة، بل في توجيه الانتباه إلى المواقع والأحداث التي من المرجح أن تتطلب اتخاذ إجراء، حتى تتمكن الفرق الميدانية والمشغلون من التدخل في وقت مبكر وبشكل أكثر انتقائية.
تحسين الأصول: استخلاص القيمة من البنية التحتية الحالية
إن الاستخدام الأكثر تقدماً للذكاء الاصطناعي في إدارة المجاري والفيضانات يتجاوز التشخيص والتنبؤ إلى التحكم في الوقت الفعلي.
في هذه المرحلة، يتمثل الهدف في تشغيل الشبكة الحالية بشكل أكثر ديناميكية. يمكن لشركات المرافق توقع هطول الأمطار، وضبط المضخات والبوابات مسبقًا، وتوجيه التدفقات بشكل أكثر ذكاءً بحيث يتم استخدام سعة التخزين والنقل المتاحة بشكل كامل قبل بناء بنية تحتية جديدة.
أحد أشهر الأمثلة يأتي من ساوث بيند، إنديانا . تشير المعلومات المنشورة عن المشروع من شركة زايلِم إلى أن برنامج الصرف الصحي الذكي في المدينة قضى على فيضانات مياه الصرف الصحي في الطقس الجاف، وخفض أحجام فيضانات مياه الصرف الصحي المختلطة بأكثر من 80%، وساعد في تأمين خطة تحكم طويلة الأجل معتمدة من وكالة حماية البيئة تتطلب استثمارًا في البنية التحتية أقل بنسبة 60% مما كان مقدرًا في الأصل، مما وفر حوالي 400 مليون دولار من النفقات الرأسمالية.
يظهر مبدأ مماثل في غراند رابيدز بولاية ميشيغان ، حيث ساعدت المراقبة الرقمية والنمذجة في إثبات أنه يمكن معالجة مشكلة تدفق المياه وتسللها في المدينة مقابل 30-50 مليون دولار بدلاً من التقدير الأصلي البالغ مليار دولار، وفقًا لشركة Xylem.
يشير نظام الصرف الحضري المتقدم من شركة سويز إلى الاتجاه نفسه. ويُقدّم هذا النظام على أنه يجمع بين المراقبة الآنية والتنبؤات الجوية والنمذجة الهيدروليكية لدعم التحكم الآلي الذي يزيد من استخدام التخزين، ويحد من الفيضانات، ويقلل من مخاطرها.
كما تصف معلومات المشروع المنشورة النظام بأنه يعمل في العديد من المدن الأوروبية، ويدعم نظام AQUADVANCED® Urban Drainage عمليات نظام الصرف الصحي في سنغافورة.
تتجلى القيمة التشغيلية للذكاء الاصطناعي بوضوح في هذه المرحلة. لم تعد الأدوات الرقمية تقتصر على تحليل الأحداث الماضية أو التنبؤ بالمخاطر المستقبلية، بل إنها في أكثر التطبيقات تطوراً تؤثر بشكل مباشر على كيفية إدارة المشغلين للشبكة تحت ضغط مستمر.
ما وراء الفيضان: رؤية مترابطة للصرف الصحي الحضري
على الرغم من كل التقدم المحرز، لا يزال توسيع نطاق هذه الأنظمة عبر منطقة خدمة المرافق بأكملها أمراً صعباً.
تعتمد برامج التنبؤ بشكل كبير على بيانات تاريخية دقيقة وأجهزة استشعار مادية متينة قادرة على تحمل الظروف القاسية تحت الأرض لسنوات. علاوة على ذلك، يحتاج مشغلو غرف التحكم إلى وقت ونتائج مثبتة لبناء الثقة في التوصيات الآلية قبل التخلي عن الإشراف اليدوي التقليدي. على الرغم من هذه التحديات، يتجه مديرو المياه بثبات نحو إدارة شبكات الصرف الصحي كنظام متكامل، بدلاً من مراقبة الأنابيب المنفصلة.
لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل البنية التحتية المتقادمة بمفرده، ولكنه يوفر القدرة التشغيلية اللازمة لزيادة كفاءة شبكات الصرف الصحي الحالية إلى أقصى حد. ومع تزايد الضغوط غير المسبوقة على شبكات الصرف الصحي الحضرية نتيجةً للظروف الجوية القاسية، ستكون أكثر المرافق مرونةً هي تلك التي تجمع بين الهندسة الفيزيائية والبرمجيات التنبؤية. وفي نهاية المطاف، يمنح إتقان هذه الطبقة الرقمية المشغلين القدرة على التنبؤ الدقيق الذي يحتاجونه لتوجيه المياه بأمان وحماية مجتمعاتهم حتى قبل هطول الأمطار.
مع مواجهة شبكات الصرف الصحي الحضرية لضغوط مزدوجة تتمثل في تقادم البنية التحتية وظواهر المناخ المتطرفة، باتت الإدارة الذكية للصرف الصحي عنصراً أساسياً في بناء مدن قادرة على الصمود. إن مستقبل الصرف الصحي الحضري لا يعتمد على استبدال البنية التحتية المادية بأدوات رقمية، بل على دمج الاثنين معاً، وذلك باستخدام البيانات والذكاء التنبؤي والتحكم الفوري لجعل الشبكات القائمة تعمل بكفاءة أكبر، وتستجيب بشكل أسرع، وتتحمل تقلبات الطقس المتزايدة.
