Perte d'eau en Asie
Perte d'eau Asie 2022
Water Loss Asia 2022Virtual Conference & Workshop08-10 novembre 2020. Derniers articles de blog et actualités par AitThemes.com.
Cette année, la conférence biennale Water Loss Asia (WLA 2022) revient à un format virtuel du 8 au 10 novembre. L'International Water Association (IWA), Water Loss Specialist Group, soutient WLA 2022. Cet événement de 3 jours rassemble des leaders et des experts de l'industrie de l'eau non facturée (NRW). Il se concentre sur le contrôle de l'eau non payante par des explorations approfondies de la technologie numérique et de l'intelligence artificielle disponibles aujourd'hui.
La pandémie a eu un effet dévastateur sur l'industrie de l'eau, provoquant des retards et des changements sans précédent dans les méthodes de travail. Elle a également accéléré la transformation numérique. Les prestataires de services d'eau sont confrontés à la fois à un défi et à une opportunité dans la reprise des activités commerciales et sociales. L'adoption des bonnes technologies numériques pour assurer la sécurité de l'eau à long terme peut aider à reconstruire un secteur de l'eau plus résilient et durable.
Parce que les fournisseurs de services préparés numériquement étaient plus à même de gérer la pandémie, les technologies numériques ont reçu beaucoup d'attention. La préoccupation croissante concernant la pénurie d'eau est encore exacerbée. Cette tendance est exacerbée par la préoccupation mondiale croissante concernant la pénurie d'eau. De nombreuses start-ups des économies émergentes créent des solutions numériques qui peuvent être moins chères et plus adaptées aux circonstances locales.
Les méthodes intelligentes basées sur les données pour détecter les pertes d'eau dans les réseaux publics gagnent rapidement en popularité. Ces solutions utilisent les techniques de l'Internet des objets (IoT) et de l'intelligence artificielle (IA) qui créent des ensembles de données de pression et de débit à grande échelle et en temps réel à partir de compteurs intelligents. L'apprentissage automatique est utilisé pour extraire des données, valider des modèles hydrauliques, identifier des modèles et mettre en évidence des anomalies.
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