Автор: Nasridinov, Rustamjon Baxtiyorjon o‘g‘li

Аннотация: В данном исследовании взаимодействие поверхностных и грунтовых вод, а также процессы загрязнения были смоделированы в цифровом виде с использованием методов искусственного интеллекта на основе физики и математического моделирования. Был использован комплексный подход, объединяющий физическую модель MODFLOW–MT3DMS и модель искусственного интеллекта на основе физики нейронной сети (PINN). В качестве исследуемой территории была выбрана низменность долины Зеравшан, с упором на анализ уровня грунтовых вод, скорости потока, загрязнения нитратами и процессов биологической деградации. Результаты показали, что суррогатная модель на основе ИИ работает в 12–20 раз быстрее традиционной физической модели, сохраняя при этом уровень точности около 95%. Изменения интенсивности и температуры орошения существенно повлияли на динамику рассеивания загрязняющих веществ, ускоряя процессы инфильтрации и диффузии. Благодаря гибридному подходу ИИ+Физика стало возможным оценивать экологическую безопасность, выявлять зоны загрязнения и управлять водными ресурсами в режиме реального времени. Результаты данного исследования имеют как научное, так и практическое значение для управления водными ресурсами, мониторинга экологической безопасности и внедрения технологий цифровых двойников в гидрологические системы.

Ключевые слова: искусственный интеллект, физическое моделирование, подземные воды, поверхностные воды, загрязнение, адвекция–диффузия, суррогатная модель, PINN, цифровой двойник, экологическая безопасность.

Страницы в журнале: 106 - 121