Project Description
Doba řešení projektu: 05/2020 – 12/2022
Na projektu se podílí 4 subjekty: VŠCHT Praha, ČVUT, Pražské vodovody a kanalizace a.s., VDT Technology a.s.
Cílem projektu je vytvořit inteligentní algoritmus pro predikci kvality a kvantity odpadní vody
přitékající na čistírnu odpadních vod. Predikce těchto dat v řádu hodin až dní umožní navrhnout
provozní opatření snižující riziko emise znečištění včetně simulačních scénářů a analýzy rizik.
Algoritmus bude využívat cloud-computing a strojové učení. Na základě hloubkové analýzy
dostupných dat o odpadní vodě (kvalitativní a kvantitativní data, opakované události tj. dny v
týdnu, roční období, atp. spolu s předpovědí srážek) bude vytvořena neuronová síť schopná
předpovídat kvalitu přitékající odpadní vody. Tato znalost umožní vytvořit databázi scénářů
provozních opatření na ČOV, simulovat efekt jejich provedení a tím eliminovat riziko nedodržení
emisních limitů do vodních ekosystémů.
The aim of the project is to create an intelligent algorithm for predicting the quality and quantity
of wastewater entering the wastewater treatment plant. Predicting these data over a period of
hours to days will make it possible to design operational measures to reduce the risk of pollution
emissions, including simulation scenarios and risk analysis. The algorithm will use cloud-
computing and machine learning. Based on an in-depth analysis of available data on wastewater
(qualitative and quantitative data, recurring events, ie days of week, season, etc. along with
weather forecasts), a neural network capable of predicting the quality of incoming wastewater
will be created. This knowledge will make it possible to create a database of scenarios of
operational measures at WWTPs.