Вода из-под крана кажется чистой, но за этим стоит сложная система фильтрации. Если фильтры на станциях очистки выходят из строя, качество воды падает, а ремонт требует остановки работы и долгих проверок. Ученые из Университета Карнеги-Меллона и Circular Water Solution LLC нашли способ находить поломки быстро и без разборки оборудования — с помощью 3D-сканирования и анализа данных с датчиков.

Результаты опубликованы в издании Smart Construction.

Раньше для проверки фильтров приходилось вскрывать их, тратить часы на осмотр и надеяться, что дефект не пропустят. Теперь достаточно лазерного сканера, который фиксирует малейшие изменения поверхности фильтра после промывки, и программы, анализирующей показатели давления, мутности и скорости потока.

Мы предположили, что если внутри фильтра есть проблема — например, засор или разрушение гравийной подушки, — это отразится и на форме поверхности, и на данных датчиков, — объясняет профессор Пинбо Тан.

Метод уже протестировали на станции очистки воды в Пенсильвании. Сканеры зафиксировали неровности на поверхности, а алгоритм выделил аномалии в работе:

• Фильтр №2 выдавал повышенную мутность, дольше промывался и пропускал меньше воды.
• 3D-моделирование подтвердило, что под поверхностью скопились иловые шарики, нарушающие равномерность потока.

Теперь мы можем находить дефекты без остановки работы, — говорит исследователь Цзинхуа Сяо. — Это экономит время и снижает риски для качества воды.

Технологию можно применять не только в водоочистке, но и для проверки труб, промышленных фильтров и даже мостов — везде, где важно вовремя заметить скрытые повреждения.

Главное преимущество — снижение эксплуатационных рисков. Если фильтр работает с дефектами, в воду могут попасть опасные частицы. Метод позволяет выявлять проблемы до того, как они станут критическими.

Экономия ресурсов:

• Не нужно останавливать систему для проверки.
• Меньше трудозатрат — вместо бригады техников достаточно сканера и ПО.
• Можно точечно ремонтировать только поврежденные фильтры.

Перспективы:

• Интеграция с IoT для автоматического мониторинга.
• Адаптация для других отраслей, например, контроля состояния нефтепроводов.

Метод требует дорогостоящего оборудования (3D-сканеры) и сложного ПО. Для небольших станций очистки это может быть нерентабельно. Кроме того, алгоритм пока тестировали только на одной станции — нужны испытания в разных условиях.

Ранее мы опубликовали 10 инновацонных трендов в сфере очистки сточных вод.