مروری بر کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت و بهینه سازی تصفیه فاضلاب های صنعتی با رویکرد حکمرانی سبز

هدف و زمینه: فاضلاب صنعتی به عنوان یکی از مهم ترین منابع آلودگی محیط زیست چالشی اساسی برای تحقق حکمرانی سبز محسوب می شود. افزایش غلظت آلاینده هایی نظیر فلزات سنگین، ترکیبات آلی پایدار و مواد مغذی، نه تنها موجب تهدید زیست بوم های آبی می شود، بلکه هزینه های تصفیه و بازچرخانی را نیز افزایش می دهد. در سال های اخیر، مدل های داده محور از جمله الگوریتم های یادگیری ماشین و شبکه های عصبی به عنوان ابزارهای نوین تصمیم یار در حوزه مهندسی محیط زیست مطرح شده اند. هدف این مطالعه، مرور نظام مند پژوهش های انجام شده طی سال های ۲۰۱۹ تا ۲۰۲۵ در زمینه بهبود عملکرد تصفیه فاضلاب صنعتی با بهره گیری از مدل های داده محور و تحلیل نقش آن ها در تحقق حکمرانی سبز است. روش کار: این پژوهش از نوع مروری نظام مند است. جست وجوی منابع در پایگاه های بین المللی (Scopus، Web of Science، ScienceDirect و Google Scholar) و پایگاه های داخلی (SID و Civilica) با کلیدواژه های مرتبط با «تصفیه فاضلاب صنعتی»، «مدل سازی داده محور»، «هوش مصنوعی» و «حکمرانی سبز» انجام شد. از میان بیش از ۳۰۰ مقاله اولیه، ۷۸ پژوهش مرتبط انتخاب و تحلیل محتوایی بر اساس معیارهای نوع صنعت، روش تصفیه، نوع مدل و شاخص های عملکردی انجام گردید. یافته ها: مرور مطالعات نشان داد استفاده از مدل های داده محور در صنایع مختلف از جمله فولاد، پتروشیمی، غذایی و نساجی موجب افزایش راندمان حذف آلاینده ها (به طور میانگین ۱۵ تا ۳۰ درصد) و کاهش مصرف انرژی (۱۰ تا ۲۰ درصد) شده است. شبکه های عصبی مصنوعی و مدل های ترکیبی بر پایه الگوریتم های بهینه سازی، بیشترین دقت را در پیش بینی پارامترهای BOD، COD و TSS داشته اند. نتیجه گیری: به کارگیری مدل های داده محور، ضمن ارتقای کارایی سیستم های تصفیه، موجب بهبود نظارت محیط زیستی و تحقق مولفه های حکمرانی سبز می شود. با این حال، ضعف در زیرساخت های داده ای و هزینه های بالای پیاده سازی در صنایع کوچک، از چالش های اصلی توسعه این فناوری در ایران است. پیشنهاد می شود در سیاست های ملی، تقویت شبکه های داده محور محیط زیستی به عنوان بخشی از راهبرد حکمرانی سبز مورد توجه قرار گیرد.

کلیدواژه ها:

تصفیه فاضلاب صنعتی ، مدل های داده محور ، هوش مصنوعی ، حکمرانی سبز ، توسعه پایدار