شناسایی منابع انتشار آلودگی با استفاده از شبیه سازی CFD

دینامیک سیالات محاسباتی شاخه ای از علم مکانیک سیالات است که از تحلیل عددی و الگوریتم های ریاضی برای حل و تجزیه و تحلیل مسائل مربوط به جریان سیالات استفاده می کند. در زمینه کیفیت هوای شهری، شبیه سازی CFD  با نرم افزار هایی مثل انسیس فلوئنت می‌تواند نحوه حرکت ذرات و گازهای معلق در هوا در شهرها، تعامل با ساختمان‌ها، پوشش گیاهی و عوامل مختلف محیطی را به صورت عددی مدل کند. یکی از اولین گام ها در کاهش آلودگی هوای شهری، شناسایی منابع آن است. انجام پروژه های شبیه سازی CFD می تواند به طور موثر انتشار گازهای گلخانه ای از وسایل نقلیه، فعالیت های صنعتی و سایر منابع را مدلسازی کند تا نحوه پراکندگی این آلاینده ها در چشم انداز شهری برای مهندسین مجسم شود. با مشخص شدن مناطق شهرها با غلظت بالای آلودگی،  تلاش های کاهش آلودگی همان مناطق در اولویت قرار میگیرد. مهندسین میتوانند با استفاده از شبیه سازی سی اف دی  ، یک منطقه بزرگ شهری تاثیر افزایش گزینه های حمل و نقل عمومی را بررسی کنند. با ارزیابی کیفیت هوا با کاهش ترافیک وسایل نقلیه، برنامه ریزان شهری می توانند برای سرمایه گذاری در راه حل های حمل و نقل پایدار تصمیمات آگاهانه ای بگیرند. به عنوان مثال، یک شهر می تواند از دینامیک سیالات محاسباتی  برای ترسیم انتشار گازهای گلخانه ای از سیستم های اگزوز خودروها در تقاطع های شلوغ استفاده کند. داده‌های علمی به‌دست‌آمده به برنامه‌ریزان شهری اجازه می‌دهد تا تشخیص دهند که کدام جاده‌ها را اصلاح کنند، مانند نصب چراغ‌های راهنمایی برای کاهش ازدحام و انتشار گازهای گلخانه‌ای . دینامیک سیالات محاسباتی  به مقامات شهری اجازه می دهد تا سناریوهای متعددی را برای ارزیابی تأثیر تغییرات احتمالی در زیرساخت های شهری اجرا کنند. این راهکارهای فناورانه شامل موارد زیر میتواند باشد:

1. فضاهای سبز: ارزیابی اینکه چگونه پارک های جدید یا پوشش گیاهی می توانند به جذب آلاینده ها کمک کنند.

2. طراحی ساختمان: شبیه سازی عددی جریان هوا در اطراف ساخت و سازهای جدید برای به حداقل رساندن حفره های راکد هوا که در آن آلودگی می تواند انباشته شود.

3. مدیریت ترافیک: آزمایش اثرات تغییر جریان ترافیک بر پراکندگی آلودگی در اطراف مناطق پر تراکم.

تقویت شبیه سازی CFD با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی می تواند به طور قابل توجهی دقت و کارایی شبیه سازی های CFD را بهبود ببخشد. الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند مقادیر زیادی از داده ها را برای شناسایی الگوها و بهینه سازی مدل ها تجزیه و تحلیل کنند. این هم افزایی بین دینامیک سیالات محاسباتی  با هوش مصنوعی امکان پیش‌بینی دقیق‌تر نحوه پراکندگی آلاینده‌ها در محیط‌های شهری را با در نظر گرفتن عواملی که مدل‌های سنتی ممکن است نادیده بگیرند، می‌دهد. هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های بلادرنگ را از منابع مختلف  مانند شبکه‌های حسگر، داده‌های هواشناسی و گزارش‌های ترافیک  پردازش کند و این اطلاعات را در مدل‌های CFD تغذیه کند. این ادغام دیدگاهی پویا از کیفیت هوا ارائه می دهد و برنامه ریزان شهری و تنظیم کنندگان محیط زیست را قادر می سازد تا سطوح فعلی آلودگی را درک کرده و شرایط آینده را پیش بینی کنند.

کاربردها فناورانه در برنامه ریزی و سیاست شهری

اطلاع رسانی تصمیمات خط مشی: ترکیب هوش مصنوعی و شبیه سازی CFD می تواند به عنوان یک ابزار حیاتی برای سیاست گذاران عمل کند. برنامه ریزان شهری با شبیه سازی سناریوهای مختلف - مانند تاثیر مقررات جدید ترافیکی یا معرفی فضاهای سبز - می توانند تصمیمات آگاهانه ای برای کاهش موثر آلودگی هوا اتخاذ کنند.

طراحی شهرهای پایدار: تجزیه و تحلیل شبیه سازی CFD مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند به طراحی زیرساخت‌های شهری که کیفیت هوای بهتری را ارتقا می‌دهد کمک کند. به عنوان مثال، شبیه‌سازی‌ها می‌توانند مکان‌یابی استراتژیک درختان و پارک‌ها را برای بهینه‌سازی فیلتراسیون طبیعی آلاینده‌ها راهنمایی کنند، یا به طراحی استراتژی‌های تهویه برای ساختمان‌ها برای کاهش آلودگی هوای داخلی کمک کنند.

ابتکارات شهر هوشمند: شهرهایی مانند سنگاپور و بارسلون شروع به ادغام هوش مصنوعی و CFD در فرآیندهای طراحی شهری خود کرده‌اند. با ایجاد مدل‌هایی ریاضی مبتنی بر حرکت سیالات که جریان هوا و الگوهای پراکندگی آلودگی را شبیه‌سازی می‌کنند، آن‌ها توانسته‌اند نقاط ماکزیمم آلودگی را شناسایی کرده و مداخلات هدفمندی مانند اصلاح جریان ترافیک یا تقویت کریدورهای سبز را توسعه دهند.

استراتژی های واکنش اضطراری: در شهرهایی که با رویدادهای حاد آلودگی مواجه هستند، ترکیب این فناوری های علمی امکان واکنش های سریع و موثر را فراهم می کند. به عنوان مثال، نظارت در زمان واقعی و پیش‌بینی‌های ایجاد شده توسط هوش مصنوعی می‌تواند شهروندان را در مورد سطوح بالای آلودگی آگاه کند و مقامات را قادر می‌سازد تا اقدامات اضطراری مانند محدودیت‌های موقت ترافیک را اجرا کنند.

چالش ها و جهت گیری های آینده برای رفع آلودگی هوای تهران

در حالی که مزایای بالقوه استفاده از هوش مصنوعی و دینامیک سیالات محاسباتی قابل توجه است، چالش‌ها همچنان وجود دارد. نگرانی در مورد حریم خصوصی داده ها و دقت مدل های هوش مصنوعی نیاز به بررسی دقیق دارد. شفافیت در روش‌شناسی و اعتبارسنجی مستمر در برابر داده‌های دنیای واقعی برای حفظ اعتماد عمومی ضروری است. برای به حداکثر رساندن اثربخشی این فناوری‌ها، تحقیقات و همکاری بیشتر در بین رشته‌ها مانند علوم محیطی، برنامه‌ریزی شهری و فناوری اطلاعات  بسیار مهم است. تلاش‌های مشترک می‌تواند به چارچوب‌های قوی‌تری برای مدیریت کیفیت هوای شهری منجر شود و شهرهای بزرگ ایران و جهان را برای همه ساکنان سالم‌تر کند.

نتیجه گیری

ادغام هوش مصنوعی و دینامیک سیالات محاسباتی نوید بزرگی برای چاره اندیشی بحران آلودگی هوای شهر تهران را دارد. این فناوری‌ها با ارائه قابلیت‌های تحلیلی پیشرفته و ادغام داده‌های سریع، برنامه‌ریزان شهری و سیاست‌گذاران را برای طراحی مداخلات مؤثر توانمند می‌سازند. با پیشروی بیشتر به قرن بیست و یکم، استفاده از هوش مصنوعی و CFD می‌تواند نقشی اساسی در ایجاد محیط‌های شهری پایدار داشته باشد و در نهایت منجر به فضایی پاک‌تر و بهبود سلامت عمومی و کیفیت زندگی شود.