論文の概要: A Feed-Forward Artificial Intelligence Pipeline for Sustainable Desalination under Climate Uncertainties: UAE Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10609v1
• Date: Sun, 13 Jul 2025 08:07:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.775656
• Title: A Feed-Forward Artificial Intelligence Pipeline for Sustainable Desalination under Climate Uncertainties: UAE Insights
• Title（参考訳）: 環境不確実性下における持続的脱塩のためのフィードフォワード人工知能パイプライン:UAE Insights
• Authors: Obumneme Nwafor, Chioma Nwafor, Amro Zakaria, Nkechi Nwankwo,
• Abstract要約: 本研究では,パイプライン化された2段階予測モデルアーキテクチャを提案する。 第1段階は、衛星由来の時系列と気象データを用いてエアロゾル光学深度(AOD)を予測する。 第2段階では、予測されたAODやその他の気象要因を使用して、脱塩性能効率の損失を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The United Arab Emirates (UAE) relies heavily on seawater desalination to meet over 90% of its drinking water needs. Desalination processes are highly energy intensive and account for approximately 15% of the UAE's electricity consumption, contributing to over 22% of the country's energy-related CO2 emissions. Moreover, these processes face significant sustainability challenges in the face of climate uncertainties such as rising seawater temperatures, salinity, and aerosol optical depth (AOD). AOD greatly affects the operational and economic performance of solar-powered desalination systems through photovoltaic soiling, membrane fouling, and water turbidity cycles. This study proposes a novel pipelined two-stage predictive modelling architecture: the first stage forecasts AOD using satellite-derived time series and meteorological data; the second stage uses the predicted AOD and other meteorological factors to predict desalination performance efficiency losses. The framework achieved 98% accuracy, and SHAP (SHapley Additive exPlanations) was used to reveal key drivers of system degradation. Furthermore, this study proposes a dust-aware rule-based control logic for desalination systems based on predicted values of AOD and solar efficiency. This control logic is used to adjust the desalination plant feed water pressure, adapt maintenance scheduling, and regulate energy source switching. To enhance the practical utility of the research findings, the predictive models and rule-based controls were packaged into an interactive dashboard for scenario and predictive analytics. This provides a management decision-support system for climate-adaptive planning.
• Abstract（参考訳）: アラブ首長国連邦(UAE)は、飲料水需要の90%以上を海水淡水化に依存している。 脱塩プロセスは非常にエネルギー集約的であり、UAEの電力消費量の約15%を占め、同国のエネルギー関連CO2排出量の22%以上を占める。 さらにこれらのプロセスは、海水温度の上昇、塩分濃度、エアロゾル光深度(AOD)など、気候の不確実性に直面しているため、重大な持続可能性課題に直面している。 AODは、太陽光発電による脱塩システムの運用と経済性に大きな影響を与える。 本研究では,衛星由来の時系列および気象データを用いてAODを予測し,予測されたAODやその他の気象要因を用いて脱塩性能効率の低下を予測する,パイプライン化された2段階予測アーキテクチャを提案する。 このフレームワークは98%の精度を達成し、SHAP(SHapley Additive exPlanations)を用いてシステム劣化の重要な要因を明らかにした。 さらに,AODの予測値と太陽効率に基づく脱塩システムに対するダストアウェアルールに基づく制御法を提案する。 この制御ロジックは、脱塩プラントの給水圧の調整、メンテナンススケジューリングの適応、エネルギー源の切り替えの調整に使用される。 研究成果の実用性を高めるため,予測モデルとルールベースの制御を対話型ダッシュボードにパッケージし,シナリオと予測分析を行った。 これは気候適応計画のための経営決定支援システムを提供する。

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