論文の概要: HydroSphere: A Framework for Governed, Self-Healing Wastewater Infrastructure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.08819v1
• Date: Thu, 24 Sep 2026 17:18:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-11 16:33:44.543582
• Title: HydroSphere: A Framework for Governed, Self-Healing Wastewater Infrastructure
• Title（参考訳）: HydroSphere: 肥大化した自己修復型排水インフラのためのフレームワーク
• Abstract要約: HydroSphereは、リアルタイム水質モニタリング、予測、処理最適化、障害復旧のための、管理されたデータ駆動フレームワークである。 このフレームワークは、これらの機能と、より安全で適応的な水インフラをサポートするために、結合したガバナンス、決定論的安全境界、人間の監視を組み合わせる。
• 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: Rapid industrialization and urban growth are increasing pressure on water quality and wastewater treatment systems, while conventional treatment plants often rely on static monitoring and control strategies that cannot easily adapt to changing pollutant conditions. This paper presents HydroSphere, a governed, data-driven framework for real-time water quality monitoring, forecasting, treatment optimization, and fault recovery. HydroSphere is evaluated using 2.82 million water-quality measurements collected between 1940 and 2023. The framework integrates three main components. First, a hybrid TCN-LSTM model performs multi-step forecasting across seven water-quality parameters, achieving an RMSE of 0.1417, MAE of 0.1047, and R2 of 0.3596. Second, the Adaptive Dosage Optimization Module uses PPO reinforcement learning to adjust chemical dosing, achieving a mean step reward of 1.059 compared with 1.017 for a fixed-dose baseline. The results also show that unconstrained reward optimization can lead to excessive dosing, demonstrating the need for explicit operational safeguards. Third, the SHADE anomaly detection module uses a deep autoencoder to identify sensor and process anomalies, achieving an F1 score of 0.651 under controlled fault injection. HydroSphere combines these capabilities with tiered governance, deterministic safety bounds, and human oversight to support safer and more adaptive water infrastructure. The framework provides a scalable foundation for intelligent wastewater management and supports the objectives of UN Sustainable Development Goals 6 and 13.
• Abstract（参考訳）: 急速な工業化と都市化が水質や排水処理システムに圧力を与えているのに対し、従来の処理工場は汚染条件の変化に適応できない静的なモニタリングと制御戦略に依存していることが多い。 本稿では,リアルタイム水質モニタリング,予測,処理最適化,障害復旧のためのデータ駆動型フレームワークであるHydroSphereを提案する。 ハイドロスフェアは1940年から2023年の間に収集された282万の水質測定を用いて評価されている。 このフレームワークは3つの主要なコンポーネントを統合している。 まず, ハイブリッドTN-LSTMモデルを用いて水質パラメータの多段階予測を行い, RMSEが0.1417, MAEが0.1047, R2が0.3596となる。 第二に、Adaptive Dosage Optimization ModuleはPPO強化学習を用いて化学量を調整する。 結果はまた、制約のない報酬最適化が過剰な量化につながる可能性を示し、明示的な運用上の保護の必要性を示している。 第3に、SHADE異常検出モジュールは、ディープオートエンコーダを使用してセンサーを特定し、異常を処理し、制御された障害注入下でF1スコアが0.651に達する。 HydroSphereは、これらの機能と、より安全で適応的な水インフラをサポートするために、階層的なガバナンス、決定論的安全性境界、人間の監視を組み合わせる。 このフレームワークはインテリジェントな排水管理のためのスケーラブルな基盤を提供し、国連持続可能な開発目標6と13の目標をサポートする。

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