Обеспечение высокого качества питьевой воды для жителей Петербурга – приоритетная задача ГУП «Водоканал Санкт-Петербурга». Для этого организована надежная многоступенчатая система контроля качества воды на всем пути ее движения, начиная от забора из водоисточника, далее – по этапам очистки и на выходе питьевой воды со станций, а также в распределительной водопроводной сети города.
Источник: шаблонКачество и безопасность питьевой воды во многом зависит от состояния источника водоснабжения. Для Санкт-Петербурга главным источником водоснабжения служит река Нева. Нева и Ладожское озеро - часть общей водной системы бассейнового округа Северо-Запада «Белое море – Онежское озеро – озеро Ильмень – Ладожское озеро – р. Нева – Финский залив», а значит качество воды в источнике водоснабжения во многом зависит от взаимного влияния водных объектов, а также общих источников техногенной нагрузки, которая с каждым годом все сильнее сказывается на состоянии водных объектов. Для принятия оперативных мер на стадии забора воды и водоподготовки очень важно иметь актуальные данные по качеству воды на истоке и на всем протяжении пути до точки забора.
ГУП «Водоканал Санкт-Петербурга» выступил с предложением по созданию единой системы онлайн мониторинга качества воды в водной системе река Нева-Ладожское озеро. Это позволит не только отслеживать качество источника по всему пути воды, но и прогнозировать изменение состояния водных объектов в режиме реального времени. Современные технологии онлайн контроля качества воды с помощью новейших промышленных анализаторов позволяют вывести на более высокий уровень оценку состояния водных объектов.
Одним из приоритетных направлений в области повышения безопасности централизованного водоснабжения можно считать задачу построения мониторинговых систем, способных прогнозировать, своевременно идентифицировать и предотвращать ситуации ухудшения качества обрабатываемой, хранимой и транспортируемой потребителю воды.
Следующим направлением должна стать разработка программ, которые способны обработать большой массив информации, полученной в результате мониторинга, и выдавать рекомендации оперативному персоналу, например, в случае неблагоприятного прогноза ухудшения качества водоисточника, и, кроме того, генерировать инструкции по преодолению неблагоприятных ситуаций в случае фиксации опасных событий. Следующим этапом в развитии этого направления должны стать системы искусственного интеллекта, способные принимать решения без участия человека.
Реализованные и перспективные мероприятия по созданию современных мониторинговых автоматизированных систем, совершенно очевидно, минимизируют риск снижения уровня безопасности питьевого водоснабжения во всех аспектах.