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Die eskalierenden globalen Bedenken hinsichtlich Nicht-Einnahmen-Wasser (NRW) erfordern einen Paradigmenwechsel in den Strategien des Wassermanagements, und innovative Anwendungen von Maschinenlernen (ML) treten als transformative Lösung hervor. Dieses Papier untersucht die Schnittstelle von ML und NRW-Management und erkennt den dringenden Bedarf an, Wasserverluste aufgrund von Lecks, Diebstahl und Ungenauigkeiten zu reduzieren. Während Wasserwerke mit den wirtschaftlichen und ökologischen Folgen von NRW kämpfen, erforscht dieses Papier das Potenzial von ML-Algorithmen, wie prädiktiven Analysen, um traditionelle Ansätze zu revolutionieren. Die Diskussion umfasst die komplexe Landschaft der Herausforderungen, einschließlich Probleme mit der Datenqualität, Modellinterpretierbarkeit und die inhärente Komplexität der Implementierung. In Anerkennung der multidisziplinären Natur dieser Herausforderungen betont die Zeitschrift die notwendigen kollaborativen Anstrengungen, um technologische Innovationen mit praktischer Umsetzung in Einklang zu bringen. Angesichts der weltweiten Notwendigkeit, Wasserressourcen zu optimieren, behauptet dieses Papier, dass innovative ML-Anwendungen eine entscheidende Gelegenheit darstellen, um nicht nur die Genauigkeit und Effizienz des NRW-Managements zu verbessern, sondern auch eine nachhaltigere und widerstandsfähigere Wasserinfrastruktur zu fördern. Durch ein umfassendes Verständnis der Herausforderungen und eine proaktive Verfolgung von Lösungen können Interessengruppen nachhaltige, widerstandsfähige und gerechte Wassermanagementsysteme etablieren. Dieses Papier dient als wertvolle Referenz und bietet eine detaillierte Diskussion, die Europa, China, Japan, Südkorea und spezifische Staaten in Malaysia umfasst, mit einem besonderen Fokus auf Systeme für Nicht-Einnahmen-Wasser (NRW).
Din et al. (Do,) untersuchten diese Frage.