論文の概要: Applying XAI based unsupervised knowledge discovering for Operation modes in a WWTP. A real case: AQUAVALL WWTP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05958v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 10:34:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.428658
• Title: Applying XAI based unsupervised knowledge discovering for Operation modes in a WWTP. A real case: AQUAVALL WWTP
• Title（参考訳）: WWTPにおける運用モードに対するXAIに基づく教師なし知識発見の適用 : 実例:AquaVALL WWTP
• Authors: Alicia Beneyto-Rodriguez, Gregorio I. Sainz-Palmero, Marta Galende-Hernández, María J. Fuente, José M. Cuenca,
• Abstract要約: 淡水がより需要の高い商品である場合、水の再利用が重要なポイントである。 WWTPは、目標を達成するために最善を尽くす必要がある複雑な施設である。 WWTPは主に監視されており、時間とともに機能する歴史データの巨大なデータベースを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Water reuse is a key point when fresh water is a commodity in ever greater demand, but which is also becoming ever more available. Furthermore, the return of clean water to its natural environment is also mandatory. Therefore, wastewater treatment plants (WWTPs) are essential in any policy focused on these serious challenges. WWTPs are complex facilities which need to operate at their best to achieve their goals. Nowadays, they are largely monitored, generating large databases of historical data concerning their functioning over time. All this implies a large amount of embedded information which is not usually easy for plant managers to assimilate, correlate and understand; in other words, for them to know the global operation of the plant at any given time. At this point, the intelligent and Machine Learning (ML) approaches can give support for that need, managing all the data and translating them into manageable, interpretable and explainable knowledge about how the WWTP plant is operating at a glance. Here, an eXplainable Artificial Intelligence (XAI) based methodology is proposed and tested for a real WWTP, in order to extract explainable service knowledge concerning the operation modes of the WWTP managed by AQUAVALL, which is the public service in charge of the integral water cycle in the City Council of Valladolid (Castilla y Le\'on, Spain). By applying well-known approaches of XAI and ML focused on the challenge of WWTP, it has been possible to summarize a large number of historical databases through a few explained operation modes of the plant in a low-dimensional data space, showing the variables and facility units involved in each case.
• Abstract（参考訳）: 水再利用は、淡水がより需要の高い商品である場合に重要なポイントであるが、それもまたますます利用されつつある。 また、自然環境への浄水も義務付けられている。 したがって、これらの深刻な課題に焦点をあてた政策において、排水処理プラント(WWTP)は不可欠である。 WWTPは、目標を達成するために最善を尽くす必要がある複雑な施設である。 現在、それらは主に監視されており、時間とともに機能する歴史データの巨大なデータベースを生成する。 これら全ては、植物管理者が同化、関連付け、理解しがちな大量の組込み情報を意味しており、言い換えれば、植物がいつでもグローバルに運用されていることを知っていなければならない。 この時点で、インテリジェントで機械学習(ML)アプローチは、そのニーズをサポートし、すべてのデータを管理し、WWTPプラントがどのように動いているのか、管理可能で解釈可能で説明可能な知識に翻訳する。 ここでは、バラドリッド市議会(スペイン語: Castilla y Le\'on, スペイン語: Castilla y Le\'on)における統合水循環を担当する公務員であるAQUAVALLが管理するWWTPの運用モードに関する説明可能なサービス知識を抽出するために、実際のWWTPに対してeXplainable Artificial Intelligence(XAI)ベースの方法論を提案し、試験した。 WWTPの課題に焦点をあてたXAIとMLのよく知られたアプローチを適用することで、低次元データ空間におけるプラントの動作モードを解説し、各ケースに関わる変数と設備ユニットを示すことで、多数の歴史的データベースを要約することが可能となった。

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