تحسين مواقع أجهزة الاستشعار للكشف عن فيضانات الصرف الصحي

التحدي

كان الهدف من المشروع هو التحقق من صحة تقنية لاختيار مواقع وأوقات المراقبة التي تقلل بشكل أفضل من احتمالية وعواقب فيضانات الصرف الصحي.

من الناحية الفيزيائية، تمثل المشكلة حركة أجهزة مراقبة المستوى فوق الصوتية عبر مواقع منفصلة في شبكة الصرف الصحي. تتحرك أجهزة المراقبة في كل من المسافة والاتجاه وفقًا لقواعد يحددها خوارزمية البحث.

أثناء تحرك أجهزة المراقبة، تتغير حالتها، والتي تُحدد بـ"رقم أولوية المخاطر" (RPN). تعمل أجهزة المراقبة بشكل فردي ولكن يجب تحسين رقم أولوية المخاطر الجماعي الخاص بها. الهدف هو أن تبحث أجهزة المراقبة عن "النقاط الساخنة" في البيئة حيث يكون رقم أولوية المخاطر أعلى. من المعروف أن أرقام أولوية المخاطر تتجمع داخل البيئة كما هو موضح أدناه. تشير الألوان البنفسجية الأعمق إلى أعلى تجمعات لرقم أولوية المخاطر. القطع الخطية الحمراء هي مؤشر إضافي لارتفاع رقم أولوية المخاطر.

كان الهدف الرئيسي هو إنشاء أداة باستخدام AnyLogic لتحديد معاملات المشكلة وتوفير طريقة سهلة ونظيفة لتطوير أفضل خوارزمية تحسين.

الحل

تم استيراد البيانات من ملفات GIS وتنظيفها باستخدام R. تم تصدير البيانات المنظفة إلى ملف Excel لاستخدامه مباشرة بواسطة AnyLogic. كان استخدام R في هذه الحالة أسهل وأسرع من معالجة البيانات باستخدام ShapeFile وJAVA مباشرة في AnyLogic. من الجيد عمومًا معالجة البيانات قبل استخدامها في AnyLogic.

يمكن لأجهزة المراقبة التحرك بطرق مختلفة اعتمادًا على خوارزمية التحسين المختارة. كانت الفكرة هي تحسين خوارزمية التلدين المحاكى ومقارنتها بثلاث خوارزميات أخرى:

• النسخة الأساسية من خوارزمية التلدين المحاكى
• الخوارزمية الجشعة
• البحث التسلسلي

تُظهر الخريطة غرف التفتيش مع الخصائص المختلفة لمعاملات البحث (أجهزة المراقبة، النقاط الساخنة، غرف التفتيش ونطاق البحث) والرسوم البيانية لتطور دالة الهدف من تكرار إلى آخر. تم إنشاء الخريطة باستخدام الإحداثيات الإقليدية حيث أن ملف الأشكال المقدم من العميل لم يحتوِ على الموقع الجغرافي لغرف التفتيش، بل كان يحتوي على تحويل إلى الفضاء الإقليدي.

في هذا المشروع، كان العميل مشاركًا بشكل كبير ومهتمًا بإجراء معظم التحليل بنفسه، لذلك تركز العمل بشكل رئيسي على تطوير أدوات داخل نموذج المحاكاة لمساعدة العميل في إجراء تلك التحليلات. تعلم العميل كيفية استخدام نموذج المحاكاة بشكل شامل. ثم عملنا معًا لتحسين خوارزمية التلدين المحاكى المحسنة.

النتائج

كان النموذج مفيدًا جدًا للعميل لفهم الخصائص المختلفة للنظام واستخدام المعاملات المتنوعة اللازمة لإنشاء النقاط الساخنة وتحديد الموضع الأولي لأجهزة المراقبة في العالم الحقيقي. كان من المفيد أيضًا للعميل إيجاد طريقة لتحسين الخوارزمية من خلال اختبار عدد من مجموعات المعاملات والتعديلات الصغيرة لتحسين خوارزمية التلدين المحاكى. عملنا خطوة بخطوة مع إجراء تغييرات صغيرة تدريجيًا حتى وجدنا حلاً جيدًا يلبي الاحتياجات الأولية.

خصائص المشروع

• الصناعة: مياه الصرف الصحي
• النموذج: قائم على الوكلاء
• المدة: 11 شهرًا