ФОРС ИНЖИНИРИНГ

Отрасль

Японские исследователи предсказали коррозию канализации по ДНК бактерий в сточных водах

Исследователи Университета Тохоку (Япония) разработали модель искусственного интеллекта, которая оценивает коррозию канализационных труб по концентрации определённых бактерий в сточной воде.

29.10.2026 · Георг Бауге

Японские исследователи предсказали коррозию канализации по ДНК бактерий в сточных водах

Исследователи Университета Тохоку (Япония) разработали модель искусственного интеллекта, которая оценивает коррозию канализационных труб по концентрации определённых бактерий в сточной воде. Работа опубликована в Journal of Environmental Management.

Какая бактерия оказалась главным биологическим предиктором

Команда сначала измерила ДНК сульфатредуцирующих бактерий в канализации. Эта группа известна вкладом в коррозию труб. Из всех изученных микроорганизмов самую тесную связь с износом трубы показал Desulfobulbus, и его взяли основным микробным предиктором для модели.

Профессор Дайсукэ Сано с кафедры гражданской и экологической инженерии университета рассказал, что исследователей удивила полезность Desulfobulbus для прогноза: «Среди всех протестированных биологических факторов он оказался самым сильным предиктором, уступая только возрасту трубы».

Как строили и проверяли модель

Дальше применили экологическое моделирование и машинное обучение, чтобы оценить, где эти бактерии встречаются чаще. Так выявили участки труб с повышенным риском сильной коррозии.

Для проверки точности отобрали пробы сточной воды из 40 колодцев жилой канализационной сети и измерили в них ДНК нужных бактерий. Эти данные объединили с уклоном трубы и площадью застройки выше по течению. Получилась карта потенциальной среды обитания бактерий по всей сети.

Оценки среды обитания затем соединили с возрастом, диаметром и уклоном труб в модели машинного обучения Random Forest. Её сверили с записями инспекций по 3498 участкам труб. Микробные данные улучшили способность модели находить сильно корродированные трубы.

Что говорят авторы

Сано, автор-корреспондент статьи, пояснил: «Объединив ДНК из сточных вод с экологическим моделированием, мы превратили невидимые биологические сигналы в понятные географические карты». По его словам, это поможет муниципалитетам эффективнее расставлять приоритеты инспекций и выявлять зоны высокого риска до дорогостоящих отказов.

По оценке команды Тохоку, физический осмотр труб остаётся золотым стандартом. Модель же позволяет направить ограниченные ресурсы инспекции на участки с большим риском и устранять проблемы до серьёзных аварий.

Источник — The Engineer

Похожая задача на вашем объекте?

Свяжитесь с нами!