民間人の安全は、世界中のあらゆる政府の基本的な責任です。 2001 年 9 月 11 日のテロ攻撃で何千人もの罪のない命が奪われて以来、インフラストラクチャの脆弱性が脚光を浴びるようになりました。世論の圧力と大量のメディア報道の下で、当時の米国大統領は、国土の安全の重要なニーズに関する大統領指令を発行し、責任ある組織に必要な措置を順守し、手配するよう命じました。
重要なインフラストラクチャの 1 つであり、おそらく最も脆弱なインフラストラクチャは、配水システム (WDS) です。 WDS は、安全な飲料水を消費者に 24 時間 365 日提供するように構築されており、アクセスは基本的人権と見なされています。 WDS パイプラインは、都市の境界の内外で文字通りあらゆる場所に拡張されており、そのようなインフラストラクチャは特に破壊行為やテロに対して脆弱になっています。通り、路地、正面玄関の下を通過し、壁のウェブを流しの蛇口とバスルームに続くパイプラインは、WDS のほんの一部にすぎません。
さらに、WDS はほぼどこからでもアクセスできます。ターミナル、公衆トイレ、ホテル、学校、通りの公共の蛇口、公園など、リストは続きます。地面を掘っても、わずか数フィートの深さでパイプラインが通過している可能性が高いです。顧客に水を届ける WDS の機能は単純に見えるかもしれませんが、貯水池、タンク、またはその他のシステムを介して WDS に流入する水は、数十から数百のパイプやジャンクションを通過して数百または数千マイルも移動してから、顧客に届けられます。消費者。毒水が事故や破壊工作によって白龍会に侵入すると、白龍会全体が実際に汚染されるため、これは驚異的であるだけでなく恐ろしいことでもあります。
WDS を通じて供給される汚染された水は、国家的な大惨事を引き起こす可能性があり、歴史にはそのような事件のかなりの数が残っています。たとえば、2000 年 5 月、カナダのオントリオ州ウォーカートンで飲料水が汚染され、2,300 人が深刻な影響を受け、7 人の命が奪われました。しかし、どの程度の毒がダメージを与えるのでしょうか?いくつかのヒ素化合物は、この文脈で良い例として役立ちます。ヒ素は安価で、広く入手でき、液体で、無色で、水に溶けても特有のにおいはありません。この化合物は非常に有毒であるため、ヒ素の入った炭酸飲料のボトルは最大 4,000 万人に深刻な影響を与え、そのうちの 1,000 万人をわずか 1 日から数日で殺すことができます。これはニューヨークの人口の 2 倍以上です。
WDS の範囲が広いため、予防措置は現実的ではありませんが、水質汚染による大規模な大惨事を回避する唯一の方法は、ハイテクで非常に敏感な技術によって WDS の水質をリアルタイムで監視することです。 、および非常に高価なセンサー。このセンサーのネットワークは通常、汚染警告システム (CWS) と呼ばれます。理想的ではありますが、WDS のすべてのジョイントにセンサーを配置することは現実的ではありません。そのような WDS の設置と保守のコストは、都市全体の予算よりもさらに多くの年間予算を必要とするからです。また、このようなハイテク機器には、特定の温度、湿度、さらには振動条件が必要です。前述のように、汚染された水は、ほぼすべてのパイプラインと WDS のジャンクションを通過します。では、数個のセンサーで数千の仕事を完璧にこなすことができるのに、どこにでもセンサーを配置することに何の意味があるのでしょうか?唯一の問題は、使用するセンサーの数と配置場所です。
2000 年代初頭以来、この問題は研究者の注目を集め、多くの研究の対象となりました。最初は簡単そうに見えましたが、次第にエンジニアリング コミュニティにとって困難な作業であることが明らかになりました。数万から数千の方法が提案されており、その多くは異なる基盤に基づいています。 2008 年には、エンジニアとアルゴリズムの設計課題としての水ネットワーク センサーの戦いでさえ、最適な普遍的な方法を見つけるために導入されました。
最適化ベースの方法が最善の解決策として浮上しましたが、戦いは勝者を宣言するまでには至りませんでした。理由の 1 つは、一意の最適な方法がないということです。汚染がいつ、どこで、どのように発生するかに関連する不確実性により、ある方法が他の方法よりも優れた性能を発揮することが妨げられます。 「提案されたモデルは不確実性をどのように処理しますか?」選択したモデルのアキレス腱です。 WDS の水の流れは複雑であり、前述の不確実性があるため、シミュレーションはすべての最適化モデルにおいて避けられない部分です。しかし、シミュレーションはいくつ必要ですか?答えは、より多くのシミュレーションが確実に、より堅牢で信頼できる安全な CWS 設計になるということです。何百万もの汚染シナリオをシミュレートする必要があると言う人もいるかもしれません。ただし、これにより、大規模な WDS は言うまでもなく、小規模な WDS で数ギガからテラバイトのデータが得られ、CWS の設計のために繰り返し分析する必要があります。小都市の WDS であっても、CWS を設計するには、非常に高価なスーパー コンピューター、かなりのレベルの専門知識、および長い実行時間が必要になります。さらに、データが非常に大きくなると、グローバルに最適な CWS を見つける可能性が低下し、実行時間が急増します。
計算負荷に対処するために、研究者は伝統的にシミュレーションの数を制限し、センサーを配置できる場所の数を制限してきました。これにより、導出されたソリューションの精度と客観性が損なわれる可能性があります。ジャーナル Water Research の「情報理論を使用した配水ネットワークにおけるセンサーの最適かつ客観的な配置」というタイトルの最近の論文 CWS 設計が高価で不正確であるという問題に取り組みます。 Value of Information (VOI) と Transinformation Entropy (TE) の概念を使用することで、モデル シミュレーション数の制限とセンサー位置の事前割り当てが不要であり、実際にシナリオ シミュレーション数を増やすことができることを示しました。 CWS 設計の堅牢性をさらに高めます。さらに興味深いことに、これらはすべて通常のパソコンを使用して実行できます。どちらのインフォマティクス手法 (VOI と TE) も、シミュレーションから得られた特大データを数バイトのデータに変換します。 VOI 値と TE 値の最適点は最適な CWS に関連付けられており、データのサイズが小さいため、その最適点を見つけることはかなり高速で簡単です。
提案された情報理論的アプローチにより、拡張された検索領域、つまりより多くの汚染シナリオが可能になり、従来のモデルと比較して提案されたモデルの精度が向上します。このホワイト ペーパーでは、提案したモデルを、米国環境保護庁 (EPA) によって開発されたセンサー配置問題に対して最も実績があり、広く受け入れられ、高く評価されているソフトウェアである TEVA-SPOT と比較することによって、この主張を証明しました。この比較の興味深い発見は、提案されたモデルの精度が TEVA-SPOT と比較してわずかに改善されている一方で、TEVA-SPOT と比較してはるかに高速であり、特定の機器を必要としないことです。
これらの調査結果は、ジャーナル Water Research に最近掲載された、情報理論を使用した配水システムにおけるセンサーの最適かつ客観的な配置というタイトルの記事で説明されています。 この作業は、シラーズ大学のモハマド S. コルシディとモハマド レザ ニコー、ボイシ州立大学のモジタバ サデフによって実施されました。
