Розробка інтегрованого підходу до аналізу та прогнозу гідрографічних та батиметричних даних водойм та хвостосховищ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.299130

Ключові слова:

радіокерований роботизований комплекс, моніторинг, хвостосховища, ехолокаційний пристрій, прогнозування, нейронні мережі

Анотація

Існує потреба в ефективному моніторинговому рішенні для контролю якості води в хвостосховищах і прилеглих водоймах з метою запобігання забрудненню навколишнього середовища. У цій статті підкреслюється важливість моніторингу та спостереження за якістю води для запобігання забрудненню. Пропонується розробити мобільний роботизований комплекс, оснащений датчиками для моніторингу водойм і хвостосховищ, який також здатний вимірювати підводні топографічні дані. Об’єктами дослідження були хвостосховище та водойми.

Проаналізовані існуючі рішення технічного моніторингу, спроектували та розробили роботизований комплекс, ехолокаційний пристрій, випробували їх на конкретних майданчиках (хвостосховище Жайремського гірничо-збагачувального комбінату та р. Ішим), провели лабораторний аналіз проб води, класифікували результати. Крім того, було отримано 2D і 3D карти дна і внесли всі зібрані дані в розроблену базу даних і програмне забезпечення.

Розроблений комплекс продемонстрував високу точність руху (похибка близько 0,2 м по осі x і 0,1 м по осі y) і здатність реєструвати такі параметри середовища, як температура, вологість, PH. Аналіз даних за 2021–2023 роки показав значний надлишок оборотної води, що скидається у басейн випарника, що підкреслює важливість моніторингу та управління водними ресурсами.

Дослідження застосовує моделі ARIMA, нейронні мережі для прогнозування параметрів водойми. Отримані результати свідчать про високу ефективність розробленого роботизованого комплексу та методів аналізу даних про водні ресурси. Ці методи можна використовувати в промисловості, наукових дослідженнях та екологічних проектах для регулярного моніторингу якості води та вживання заходів щодо її захисту

Біографії авторів

Makpal Zhartybayeva, L. N. Gumilyov Eurasian National University

PhD, Assistant Professor

Department of Computer and Software Engineering

Nurzhan Serik, KazZinc

Master of Technical Sciences

Project Group

Aizhan Nurzhanova, L. N. Gumilyov Eurasian National University

Master of Technical Sciences, Senior Lecturer

Department of Computer and Software Engineering

Ruslan Rakhimov, L. N. Gumilyov Eurasian National University

PhD

Department of Technical Service

Symbat Tulegenova, Karaganda Buketov University

PhD, Assistant Professor

Department of Botany

Посилання

  1. Melo, M., Mota, F., Albuquerque, V., Alexandria, A. (2019). Development of a Robotic Airboat for Online Water Quality Monitoring in Lakes. Robotics, 8 (1), 19. https://doi.org/10.3390/robotics8010019
  2. Araujo, F., Taborda-Llano, I., Nunes, E., Santos, R. (2022). Recycling and Reuse of Mine Tailings: A Review of Advancements and Their Implications. Geosciences, 12 (9), 319. https://doi.org/10.3390/geosciences12090319
  3. Matinde, E. (2018). Mining and metallurgical wastes: a review of recycling and re-use practices. Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy, 118 (8). https://doi.org/10.17159/2411-9717/2018/v118n8a5
  4. Le, T. M. K., Dehaine, Q., Musuku, B., Schreithofer, N., Dahl, O. (2021). Sustainable water management in mineral processing by using multivariate variography to improve sampling procedures. Minerals Engineering, 172, 107136. https://doi.org/10.1016/j.mineng.2021.107136
  5. Le, T. M. K., Miettinen, H., Bomberg, M., Schreithofer, N., Dahl, O. (2020). Challenges in the Assessment of Mining Process Water Quality. Minerals, 10 (11), 940. https://doi.org/10.3390/min10110940
  6. Agboola, O., Babatunde, D. E., Isaac Fayomi, O. S., Sadiku, E. R., Popoola, P., Moropeng, L. et al. (2020). A review on the impact of mining operation: Monitoring, assessment and management. Results in Engineering, 8, 100181. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2020.100181
  7. Zhartybayeva, M., Muntayev, N., Tulegenova, S., Oralbekova, Z., Lamasheva, Z., Iskakov, K. (2023). Monitoring and Forecasting of Water Pollution by Heavy Metals. IEEE Access, 11, 1593–1602. https://doi.org/10.1109/access.2022.3233298
  8. Handa, B. K. (1964). Modified classification procedure fro rating irrigation waters. Soil Science, 98 (4), 264–269. https://doi.org/10.1097/00010694-196410000-00008
  9. Ubah, J. I., Orakwe, L. C., Ogbu, K. N., Awu, J. I., Ahaneku, I. E., Chukwuma, E. C. (2021). Forecasting water quality parameters using artificial neural network for irrigation purposes. Scientific Reports, 11 (1). https://doi.org/10.1038/s41598-021-04062-5
  10. Franks, D. M., Stringer, M., Torres-Cruz, L. A., Baker, E., Valenta, R., Thygesen, K. et al. (2021). Tailings facility disclosures reveal stability risks. Scientific Reports, 11 (1). https://doi.org/10.1038/s41598-021-84897-0
  11. Olmedo, N. A., Lipsett, M. G. (2016). Design and field experimentation of a robotic system for tailings characterization. Journal of Unmanned Vehicle Systems, 4 (3), 169–192. https://doi.org/10.1139/juvs-2015-0034
  12. Kucharczyk, M., Hugenholtz, C. H. (2021). Remote sensing of natural hazard-related disasters with small drones: Global trends, biases, and research opportunities. Remote Sensing of Environment, 264, 112577. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112577
  13. Sørensen, A. J., Ludvigsen, M. (2018). Underwater Technology Platforms. Encyclopedia of Maritime and Offshore Engineering, 1–11. https://doi.org/10.1002/9781118476406.emoe323
  14. Zhang, Y., Zhang, F., Wang, Z., Zhang, X. (2023). Localization Uncertainty Estimation for Autonomous Underwater Vehicle Navigation. Journal of Marine Science and Engineering, 11 (8), 1540. https://doi.org/10.3390/jmse11081540
  15. Corrigan, B. C., Tay, Z. Y., Konovessis, D. (2023). Real-Time Instance Segmentation for Detection of Underwater Litter as a Plastic Source. Journal of Marine Science and Engineering, 11 (8), 1532. https://doi.org/10.3390/jmse11081532
  16. Zhou, H., Qiu, J., Lu, H.-L., Li, F.-F. (2023). Intelligent monitoring of water quality based on image analytics. Journal of Contaminant Hydrology, 258, 104234. https://doi.org/10.1016/j.jconhyd.2023.104234
  17. Kaizu, Y., Iio, M., Yamada, H., Noguchi, N. (2011). Development of unmanned airboat for water-quality mapping. Biosystems Engineering, 109 (4), 338–347. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2011.04.013
  18. Oralbekova, Z., Khassenova, Z., Mynbayeva, B., Zhartybayeva, M., Iskakov, K. (2021). Information system for monitoring of urban air pollution by heavy metals. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 22 (3), 1590. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v22.i3.pp1590-1600
  19. Oralbekova, Z., Zhukabayeva, T., Iskakov, K., Zhartybayeva, M., Yessimova, N., Zakirova, A., Kussainova, A. (2021). A New Approach to Solving the Problem of Atmospheric Air Pollution in the Industrial City. Scientific Programming, 2021, 1–12. https://doi.org/10.1155/2021/8970949
  20. Krolczyk, R. G. (1990). Pat. No. US5042411A. Collapsible catamaran sailboat. Available at: https://patents.google.com/patent/US5042411
  21. Elder, Q. J. (1987). Pat. No. 4813366 US. Methods and apparatus for providing an improved sailboat and hull structure therefor. Available at: https://www.freepatentsonline.com/4813366.html
  22. Chang, H. (1987). Pat. No. US4796555A US. Knockdown type inflatable sailboat. Available at: https://patents.google.com/patent/US4915047A/en
  23. Doublehanded Knockdown. Available at: https://www.sailmagazine.com/cruising/double-handed-knockdown
  24. Roberson, R. F. (1988). Pat. No. US4823717A US. Deck connection system for a boat. Available at: https://patents.google.com/patent/US4823717A/en
  25. Lindstrom, A. K., Kirkham, J. R. (1998). Pat. No. US6216622B1 US. Boat hull with center V-hull and sponsons. Available at: https://patents.google.com/patent/US6216622B1/en
  26. Shinn, G. P., Melvin, P. (2019). Pat. No. US20200361579A1 US. Rotatable hull and multidirectional vessel. Available at: https://patents.google.com/patent/US20200361579A1/en
  27. Grall, S. (2019). Pat. No. US20210237838A1 US. System for deploying and recovering an autonomous underwater device, method of use. Available at: https://patents.google.com/patent/US20210237838A1/en
  28. Zhartybayeva, M., Ibragim, A., Oralbekova, Z., Muntayev, N. (2021). Development of a Mockup of a Mobile Radio-Controlled Swimming Apparatus for Environmental Monitoring. 2021 IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies (SIST). https://doi.org/10.1109/sist50301.2021.9465894
  29. Yan, Z.-L., Qin, L.-L., Wang, R., Li, J., Wang, X.-M., Tang, X.-L., An, R.-D. (2018). The Application of a Multi-Beam Echo-Sounder in the Analysis of the Sedimentation Situation of a Large Reservoir after an Earthquake. Water, 10 (5), 557. https://doi.org/10.3390/w10050557
  30. Van Liefferinge, B., Pattyn, F. (2013). Using ice-flow models to evaluate potential sites of million year-old ice in Antarctica. Climate of the Past, 9 (5), 2335–2345. https://doi.org/10.5194/cp-9-2335-2013
  31. Fujita, S., Mae, S. (1994). Causes and nature of ice-sheet radio-echo internal reflections estimated from the dielectric properties of ice. Annals of Glaciology, 20, 80–86. https://doi.org/10.3189/1994aog20-1-80-86
  32. Pasanisi, F., Tebano, C., Zarlenga, F. (2016). A Survey near Tambara along the Lower Zambezi River. Environments, 3 (1), 6. https://doi.org/10.3390/environments3010006
  33. Sotelo-Torres, F., Alvarez, L. V., Roberts, R. C. (2023). An Unmanned Surface Vehicle (USV): Development of an Autonomous Boat with a Sensor Integration System for Bathymetric Surveys. Sensors, 23 (9), 4420. https://doi.org/10.3390/s23094420
  34. Niethammer, U., James, M. R., Rothmund, S., Travelletti, J., Joswig, M. (2012). UAV-based remote sensing of the Super-Sauze landslide: Evaluation and results. Engineering Geology, 128, 2–11. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2011.03.012
  35. Temiz, F., Durduran, S. S. (2016). Monitoring Coastline Change Using Remote Sensing and GIS Technology: A case study of Acıgöl Lake, Turkey. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 44, 042033. https://doi.org/10.1088/1755-1315/44/4/042033
  36. Mohsan, S. A. H., Othman, N. Q. H., Li, Y., Alsharif, M. H., Khan, M. A. (2023). Unmanned aerial vehicles (UAVs): practical aspects, applications, open challenges, security issues, and future trends. Intelligent Service Robotics. https://doi.org/10.1007/s11370-022-00452-4
  37. McKinney, W. (2010). Data Structures for Statistical Computing in Python. Proceedings of the 9th Python in Science Conference. https://doi.org/10.25080/majora-92bf1922-00a
  38. McKinney, W. (2017). Python for Data Analysis. O'Reilly, 522. Available at: https://inprogrammer.com/wp-content/uploads/2023/02/Wes-McKinney-Python-for-Data-Analysis_-Data-Wrangling-with-Pandas-NumPy-and-IPython.pdf
  39. VanderPlas, J. (2016). Python Data Science Handbook. O'Reilly, 548. Available at: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
  40. Sanjay Kumar, S., Giridharadhayalan, M. (2023). Web Application Using HTML, CSS, Java script and Java. International Journal of Innovative Research in Engineering, 124–127. https://doi.org/10.59256/ijire.2023040363
  41. Ishim-and-Zhayrem. Available at: https://github.com/makkenskii/Ishim-and-Zhayrem
Розробка інтегрованого підходу до аналізу та прогнозу гідрографічних та батиметричних даних водойм та хвостосховищ

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-02-28

Як цитувати

Zhartybayeva, M., Serik, N., Nurzhanova, A., Rakhimov, R., & Tulegenova, S. (2024). Розробка інтегрованого підходу до аналізу та прогнозу гідрографічних та батиметричних даних водойм та хвостосховищ. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(10 (127), 36–46. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.299130

Номер

Том 1 № 10 (127) (2024): Екологія

Розділ

Екологія

Ліцензія

Авторське право (c) 2024 Makpal Zhartybayeva, Nurzhan Serik, Aizhan Nurzhanova, Ruslan Rakhimov, Symbat Tulegenova

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.