Ин таҳқиқот дистиллятори офтобии пассивиро, ки бо истифода аз қанотакҳои конусии мисии пуршуда бо қум таҳия шудааст, ва алгоритми гибридии квант-илҳомгирифтаи QI-HBEUA-RL-ро, ки барои оптимизатсияи бисёрҳадафаи тарҳи система пешниҳод шудааст, якҷо баррасӣ мекунад. Муҳаққиқон дар минтақаи El-Oued-и Алҷазоир ҳафт конфигуратсияи гуногуни дистилляторро дар маъракаи таҷрибавии се рӯз муқоиса карданд; баландтарин истеҳсоли рӯзонаи оби ширини ченшуда дар тарҳи CSD-CCF&S0 ба 7,75 L/m²/gün расид, ки дар он қанотакҳо ба тавре ҷойгир шуда буданд, ки ба ҳамдигар мерасиданд ва ҳар кадом 14 g қум дошт. Нисбат ба арзиши 4,80 L/m²/gün-и дистиллятори офтобии конусии анъанавӣ дар манбаъ %61,46 афзоиш гузориш шудааст; барои ҳамин конфигуратсия %61,9 самаранокии гармӣ ва %4,02 самаранокии эксергия гузориш шудааст. Бо вуҷуди ин, азбаски таҷриба танҳо се рӯз ва дар як шароити ягонаи саҳроии гарм-хушк иҷро шудааст, натиҷаҳо иҷрои мавсимӣ ё дарозмуддатро мустақим нишон намедиҳанд; ҳамчунин дар баъзе муодилаҳои алгоритмӣ ва ҳисобҳои ҳолатҳои иқтисодии мақола носозгориҳои муҳими дохилӣ мавҷуданд.

Таҳқиқот ду қабати ҷудогонаи илмӣ дорад. Қабати аввал аз таҷрибаҳои воқеии дистиллятори офтобӣ иборат аст. Ҳадаф ин аст, ки қанотакҳои конусии мисӣ сатҳи интиқоли гармиро зиёд кунанд ва қуме, ки дар дохили қанотакҳо ҷойгир шудааст, нигоҳдории гармии ҳисшавандаро таъмин намояд. Қабати дувум чаҳорчӯбаи оптимизатсияи бисёрҳадафа аст, ки ҳангоми зиёд кардани истеҳсоли оби ширин, самаранокии гармӣ ва самаранокии эксергия кӯшиш мекунад давраи бозпардохти иқтисодиро кам кунад. QI-HBEUA-RL; Bald Eagle Search (BES), Ukari Algorithm (UA), намоиши аҳолии квант-илҳомгирифта ва ҷузъҳои идоракунии мутобиқшаванда дар асоси Q-learning-ро муттаҳид мекунад.

Ибораи “квант-илҳомгирифта” дар ин ҷо маънои онро надорад, ки ҳисоббарорӣ дар компютери воқеии квантӣ анҷом дода шудааст. Таҳқиқот мафҳумҳое чун суперпозиция ва дарвозаи гардиши квантиро ҳамчун намоиши риёзии оптимизатсия дар компютери классикӣ истифода мекунад. Аз ин рӯ, иҷрои бадастомада набояд ҳамчун бартарии ҳисоббарории таъминшуда аз ҷониби сахтафзори квантӣ тафсир шавад.

Масъалаи асосии таҳқиқот чист?

Дистилляторҳои офтобӣ системаҳои нисбатан соддаанд, ки ба бухор кардани об бо энергияи офтобӣ ва сипас дубора конденсатсия кардани он барои истеҳсоли оби ширин асос меёбанд. Паст будан ё тамоман набудани ниёз ба барқи беруна махсусан барои минтақаҳои дур аз шабака як афзалияти муҳим медиҳад. Дар муқобил, масъалаи асосии дистилляторҳои офтобии пассивии анъанавӣ истеҳсоли пасти рӯзона ва самаранокии маҳдуди гармӣ мебошад.

Илова кардани қанотак метавонад майдони сатҳи гармеро, ки бо об дар тамос аст, зиёд кунад; аммо қанотакҳои аз ҳад зиёд ё дорои геометрияи нодуруст метавонанд нури офтобро соя кунанд ва як қисми фоидаи интизоршударо бозпас гиранд. Масъалаи тарҳи физикии таҳқиқот ба ҳамин дугонагӣ такя мекунад: ҳангоми зиёд кардани майдони интиқоли гармӣ сояафканиро чӣ гуна маҳдуд кардан ва як қисми энергияи офтобиро чӣ гуна захира кардан лозим аст, то ба соатҳои шом интиқол ёбад?

Бо ин мақсад дар таҳқиқот қанотакҳои конусии мисӣ интихоб шудаанд ва дар баъзе конфигуратсияҳо дохили қанотакҳо бо қум пур карда шудааст. Мис барои гузаронандагии баланди гармӣ ва қум ҳамчун маводи арзони нигоҳдории гармии ҳисшаванда истифода шудааст.

Ҳафт конфигуратсияи таҷрибавӣ чӣ гуна сохта шуд?

Диаметри ҳавзаи дастгоҳи таҷрибавӣ 36 cm ва чуқурии об 2 cm дода шудааст. Санҷишҳо дар рӯзҳои 16–18 Апрел 2024 анҷом дода шудаанд. Барои се рӯз энергияи рӯзонаи офтобӣ тақрибан дар фосилаи 7,82–7,89 kWh/m² ва арзиши миёна 7,85 kWh/m² гузориш шудааст. Ҳарорати миёнаи муҳит тақрибан 42,2 °C аст. Аз ин рӯ, муқоисаи физикӣ махсусан шароити дорои офтобнокии баланд ва гарм-хушкро ифода мекунад.

Фарқи байни ин ду арзиш дар манбаъ ҳамчун %61,46 афзоиши истеҳсол дода шудааст. CSD-CCF&S0 ҳамзамон бо %61,9 самаранокии гармӣ ва %4,02 самаранокии эксергия ҳамчун қавитарин конфигуратсияи физикии таҳқиқот гузориш шудааст.

Пуркунии қум чаро муҳим аст?

Мувофиқи механизме, ки таҳқиқот пешниҳод мекунад, қанотакҳои мисӣ интиқоли гармии гирифташуда аз офтобро ба оби ҳавза метезонанд, дар ҳоле ки қуми дохили қанотак рӯзона энергияро захира карда, ҳангоми кам шудани нури офтоб як қисми ин энергияро бармегардонад. Каҷхатҳои истеҳсоли соатӣ дар ҳамаи системаҳо дар атрофи нисфирӯзӣ боло рафта, сипас паст мешаванд. Муҳаққиқон гузориш медиҳанд, ки дар системаҳои пуршуда бо қум бинобар инерсияи гармӣ истеҳсол дар соатҳои шом муддати дарозтар идома меёбад. Дар манбаъ дар атрофи соати 19.00 барои CSD-CCF&S0 арзиши 0,13 L/m²/соат ва барои системаи анъанавӣ 0,09 L/m²/соат истеҳсол дода шудааст.

Алгоритми QI-HBEUA-RL чӣ кор мекунад?

Номи пурраи алгоритм ҳамчун Quantum-Inspired Hybrid Bald Eagle-Ukari Algorithm with Reinforcement Learning дода мешавад. Система панҷ тағйирёбандаи тарҳиро истифода мебарад: фосилаи қанотак, баландии қанотак, диаметри қанотак, массаи қум ба ҳар қанотак ва чуқурии об. Чор ҳадафе, ки оптимизатсия ҳамзамон баррасӣ мекунад, баланд бардоштани истеҳсоли оби ширин, самаранокии гармӣ ва самаранокии эксергия; инчунин кам кардани давраи бозпардохти иқтисодӣ мебошанд.

Оптимизатсия кадом ҳалро интихоб кард?

Дар таҳқиқот гузориш мешавад, ки 47 ҳалли Pareto-optimal, яъне ҳалҳое ба даст омадаанд, ки дар ҳамаи ҳадафҳо нисбат ба ҳамдигар ба таври ошкоро бартарӣ надоранд. Дар ҷойи аввал фосилаи қанотак 0 cm, баландии қанотак 2,0 cm, диаметри 4,0 cm, 14 g қум ба ҳар қанотак ва чуқурии об 2,0 cm қарор дорад, ки аз ҷиҳати таҷрибавӣ низ баландтарин истеҳсолро додааст.

Ҳадди муҳими тафсир: Давраҳои бозпардохт дар ҷадвал баромадҳои модели иқтисодии худи мақолаи манбаъ мебошанд. Бинобар носозгориҳои ҳисобии дохилӣ, ки дар поён шарҳ дода мешаванд, ин давраҳо набояд ҳамчун натиҷаҳои иқтисодии мустақилона тасдиқшуда арзёбӣ шаванд.

Алгоритм то чӣ андоза зуд наздик шуд?

Таҳлили аблятсионӣ кадом қисми алгоритмро муҳим мешуморад?

Муҳаққиқон BES, UA, гузариши гибридии динамикӣ, кодгузории квант-илҳомгирифта ва ҷузъҳои омӯзиши тақвиятиро марҳила ба марҳила илова карда, таҳлили аблятсионӣ анҷом додаанд. Арзиши гиперҳаҷм барои BES-only 0,642 ва барои UA-only 0,638 аст, дар ҳоле ки дар системаи пурраи QI-HBEUA-RL ба 0,782 мерасад.

Манбаъ таъкид мекунад, ки гузариши динамикии BES–UA бузургтарин қисми беҳбудии умумии алгоритмиро ташкил медиҳад ва кодгузории квант-илҳомгирифта бо модули RL онро боз ҳам пеш мебарад. Дар аблятсияи ҷудогонаи функсияи подоши RL низ вақте подоши “беҳбудӣ” бардошта мешавад, гиперҳаҷм аз 0,782 ба 0,698 паст мешавад.

Муқоиса бо усулҳои оптимизатсияи рақиб

Гуфта мешавад, ки алгоритмҳо бо андозаи аҳолӣ 100 ва буҷаи итератсия 500 дар 30 иҷрои мустақил муқоиса шудаанд. Манбаъ барои QI-HBEUA-RL %7,42 беҳбудӣ дар гиперҳаҷм, %29,35 коҳиш дар масофаи насли баръакс (IGD) ва %19,49 беҳбудӣ дар метрикаи spacing хабар медиҳад; дар муқоисаҳои Wilcoxon p<0,001 гузориш шудааст.

Дар ин ҷо як масъалаи хурд, вале муҳими истилоҳшиносии дохилиманбаъӣ вуҷуд дорад: ҳарчанд хулоса ибораи “дар муқобили шаш оптимизатори бисёрҳадафаи рақиб”-ро истифода мекунад, NSGA-II, MOEA/D, MOPSO, MOGWO ва MOHHO-ро ҳамчун панҷ алгоритми рақиб ном мебарад. Эҳтимол аст, ки дар матни асосӣ ибораи “шаш алгоритми намоянда” ҳамагӣ шаш алгоритмро бо шумули усули пешниҳодшуда дар назар дошта бошад; аммо манбаъ инро дар ҳама ҷо бо ҳамон дараҷаи равшанӣ баён намекунад.

Натиҷаҳои benchmark чӣ гуна бояд тафсир шаванд?

Таҳқиқот алгоритмро дар масъалаҳои озмоишии оилаҳои ZDT ва DTLZ низ арзёбӣ мекунад. Аммо ҳарчанд ибораи “ZDT1-6, DTLZ2, DTLZ7” дар бахши хулоса ҳамчун ҳафт масъала пешниҳод шудааст, дар муқоисаи муфассал ZDT1, ZDT2, ZDT3, ZDT4, ZDT6, DTLZ2 ва DTLZ7 дида мешаванд; ZDT5 дар рӯйхат нест. Аз ин рӯ, таърифи дурусти маҷмӯи benchmark бояд бар асоси ҷадвалҳои муфассал хонда шавад.

Аз нигоҳи Туркия чӣ маъно дорад?

Дар минтақаҳои дорои офтобнокии баланди Туркия дистиллятсияи офтобии пассивӣ метавонад равиши муҳандисии шоистаи таҳқиқ бошад, махсусан барои татбиқҳои хурдҳаҷм ё дур аз шабака. Аммо ин таҳқиқот дар Туркия таҷриба анҷом надодааст, барои иқлимҳои Туркия тасдиқи саҳроӣ иҷро накардааст ва нархи маҳаллии об, хароҷоти мавод, химияи об ё шароити нигоҳдориро наомӯхтааст. Аз ин рӯ, истеҳсоли 7,75 L/m²/gün дар Алҷазоир ё давраҳои бозпардохти чандрӯзаи дар манбаъ додашуда ба Туркия мустақим интиқол дода намешаванд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Дар шароити таҷрибавии се рӯзи гарм-хушк нишон дода шудааст, ки қанотакҳои конусии мисии пуршуда бо қум метавонанд нисбат ба дистиллятори офтобии конусии анъанавӣ истеҳсоли бештари оби ширин таъмин кунанд.
• Дар байни конфигуратсияҳои санҷидашуда CSD-CCF&S0 баландтарин истеҳсоли рӯзонаро додааст.
• Дар системаҳои пуршуда бо қум инерсияи гармии равшантаре мушоҳида шудааст, ки то соатҳои шом идома меёбад.
• Дар масъалаи оптимизатсияе, ки манбаъ таъриф кардааст, метрикаҳои гузоришшудаи алгоритми гибридӣ аз вариантҳои якҷузъаи BES ва UA беҳтаранд.
• Натиҷаҳои аблятсия нишон медиҳанд, ки гузариши гибридии динамикӣ, намоиши квант-илҳомгирифта ва ҷузъҳои RL ба иҷрои оптимизатсияи гузоришшуда алоҳида саҳм мегузоранд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад ё ҳанӯз исбот накардааст

• Таҷрибаи се рӯз истеҳсол ва устувории яксола ё бисёрсолаи системаро исбот намекунад.
• Як майдони ягонаи гарм-хушк нишон намедиҳад, ки ҳамин иҷро дар иқлимҳои гуногун ба даст меояд.
• Муваффақияти алгоритми квант-илҳомгирифта маънои бартарии сахтафзори воқеии квантиро надорад.
• Сенарияҳои ҳолатии таҳқиқот далеле нестанд, ки системаҳои воқеии деҳа, саноат ё кӯмаки башардӯстона дар саҳро кор кардаанд.
• Давраҳои хеле кӯтоҳи бозпардохти иқтисодии дар манбаъ гузоришшуда ҳамчун тасдиқи мустақили иқтисоди саҳроӣ қабул шуда наметавонанд.
• Даъвои “бепараметр” будани алгоритм бинобар бисёр собитҳо ва гиперпараметрҳое, ки дар манбаъ ошкоро таъриф шудаанд, калима ба калима дастгирӣ намешавад.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Шароити таҷриба

Таҷрибаҳо дар майдони University of El-Oued дар Алҷазоир дар рӯзҳои 16–18 Апрел 2024 иҷро шудаанд. Фосилаи нурбории офтобӣ дар рӯзҳои таҷриба тақрибан 290–1001 W/m² гузориш шудааст; миёнаи серӯзаи энергияи умумии рӯзонаи офтобӣ 7,85 ± 0,04 kWh/m² дода шудааст. Ҳарорати миёнаи муҳит тақрибан 42,2 ± 0,36 °C аст. Дар таҳқиқот гузориш мешавад, ки коэффитсиентҳои такроршавандагӣ барои параметрҳои муҳими TCSD-и анъанавӣ аз %0,7 поёнтаранд.

Тағйирёбандаҳои оптимизатсияи бисёрҳадафа

Манбаъ чор функсияи асосии ҳадафро таъриф мекунад: максимализатсияи истеҳсоли оби ширин, самаранокии гармӣ ва самаранокии эксергия ва минимализатсияи давраи бозпардохти иқтисодӣ. Ҳангоме ки оптимизатсияи Pareto чаҳорчӯбаи асосии ҳадафҳои сершуморро ташкил медиҳад, барои подоши RL ва пешниҳоди як ҳалли ягона вазнҳои Раванди Иерархияи Таҳлилӣ (AHP) низ истифода шудаанд. Дар манбаъ гуфта мешавад, ки барои истеҳсол 0,35; барои самаранокии гармӣ 0,25; барои эксергия 0,15; барои ҳадафи иқтисодӣ 0,25 вазн дода шудааст ва ин вазнҳо ба арзёбии панҷ коршиноси соҳа асос ёфтаанд.

Носозгориҳои муодилаҳо, ки дар манбаъ дида мешаванд

Гарчанде қисми муҳими мақола ба формулбандии оптимизатсияи риёзӣ бахшида шудааст, баъзе муодилаҳо дар манбаъ бо шарҳҳои худ мувофиқат намекунанд. Verianla ба ҷойи он ки ин муодилаҳоро хомӯшона “ислоҳ” кунад, онҳоро ба ҳамон шакле, ки дар манбаъ навишта шудаанд, сабт мекунад.

1. Табдил дар муодилаи истеҳсоли оби ширин

Дар манбаъ функсияи ҳадаф ба ин шакл навишта шудааст:

\[ f_1(x) = -\left[\frac{\dot{m}_{fw}\cdot24\cdot3600}{A_{basin}}\right] = -\left[\frac{24\dot{m}_{fw}}{A_{basin}}\right] \]

Дар ҳамон ҷо барои \(\dot m_{fw}\) воҳиди kg/s дода мешавад. Омили 3600, ки дар ифодаи аввал мавҷуд аст, дар баробарии дувум гум мешавад. Шарҳи матнӣ бошад мегӯяд, ки омили 24 арзиши соатиро ба рӯзона табдил медиҳад. Аз ин рӯ, муодила аз нигоҳи воҳиди додашудаи тағйирёбанда ва табдили вақти шарҳдодашуда дар дохили худ пурра мувофиқат намекунад.

2. Баробарӣ дар функсияи ҳадафи эксергия

Дар манбаъ баробарии зерин ҷой дорад:

\[ f_3 = -\frac{\dot{Ex}_{dest}}{\dot{Ex}_{in}}\times100 = -\frac{\dot{Ex}_{out}}{\dot{Ex}_{in}}\times100 \]

Нобудшавии эксергия (\(Ex_{dest}\)) ва баромади эксергия (\(Ex_{out}\)) як бузургии физикӣ нестанд. Манбаъ шарҳ намедиҳад, ки чаро ин ду ифода ба ҳамдигар баробар навишта шудаанд. Аз ин рӯ, метрикаи эксергияе, ки ҳамчун %4,02 гузориш шудааст, бояд бо назардошти таърифи ҳисоббарории додаи манбаъ бо эҳтиёт арзёбӣ шавад.

3. Кунҷи гардиши квантии мутобиқшаванда

Дар манбаъ бузургии гардиш чунин навишта шудааст:

\[ |\Delta\theta_{ij}(t)| = \Delta\theta_{base} \left(\frac{t}{T_{max}}\right) \frac{|x_{best,j}-x_{ij}|}{x_{U,j}-x_{L,j}} \]

Матн мегӯяд, ки ин як истилоҳи “iteration decay” аст, ки бо пешрафти итератсия аз %100 ба %0 коҳиш меёбад. Аммо \(t/T_{max}\) аз нигоҳи риёзӣ баръакс аз 0 ба 1 боло меравад. Ҳамчунин дар мисолҳои дода барои 100/500 итератсия 0,8 ва барои 450/500 0,1 истифода мешавад. Ин мисолҳо на аз истилоҳи навишташудаи \(t/T_{max}\), балки аз истилоҳе ба шакли \(1-t/T_{max}\) баромада метавонанд. Азбаски дар манбаъ муодила тағйир дода нашудааст, дар ин ҷо низ ҳеҷ ислоҳи хомӯшона анҷом нашудааст.

Дар ҳамон бахши навсозии квантӣ низ дида мешавад, ки баъзе ифодаҳои тригонометрӣ ду маротиба ба шакли “coscos” ва “sinsin” навишта шудаанд. Инҳо эҳтимолан хатоҳои чопӣ мебошанд; аммо аз нигоҳи бозтатбиқшавии алгоритм ҷузъиёте ҳастанд, ки бояд дар манбаи аслӣ ислоҳ шаванд.

4. Таърифи ҳолати Q-learning ва Q-ҷадвал

Таҳқиқот ҳолати RL-ро ҳамчун вектори пайвастаи панҷҷузъа \(s_t \in R^5\) таъриф мекунад, дар ҳоле ки фазои амалро ҳамчун шаш амал ифода менамояд. Дар бахши баъдии харҷи ҳисоббарорӣ бошад Q-ҷадвал ҳамчун “5 × 6 = 30 вуруд” арзёбӣ мешавад. Азбаски панҷ хусусияти пайвастаи ҳолат худкор маънои панҷ ҳолати дискретиро надорад, механизми зарурии дискретсозӣ ё харитасозии ҳолат барои татбиқи Q-learning-и ҷадвалӣ ба таври муфассал дода нашудааст. Ин вазъ бозтавлиди мустақили алгоритмро маҳдуд мекунад.

Ҳадди ибораи “алгоритми бепараметр”

Манбаъ дар баъзе бахшҳо QI-HBEUA-RL-ро бо ибораҳое чун “truly parameter-free” ва “zero manual tuning” тавсиф мекунад. Дар муқобил, арзишҳои зиёде аз қабили кунҷи асосии гардиши алгоритм, суръати омӯзиши RL, омили тахфиф, ҳадҳои epsilon, вазнҳои подош, остонаҳои гуногунӣ, ҳадҳои фаза, параметрҳои BES ва нисбатҳои гузариши гибридӣ пешакӣ дар шакли ҷадвалҳо муайян шудаанд.

Аз ин рӯ, тафсири дурусттар ва вафодор ба манбаъ ин аст, ки алгоритм кӯшиш мекунад баъзе параметрҳои ҷустуҷӯро дар ҷараёни кор ба таври мутобиқшаванда танзим кунад; хулосаи он ки алгоритм аз нигоҳи риёзӣ бепараметр аст, аз таърифи манбаъ барнамеояд.

Харҷи ҳисоббарории ченшудаи алгоритм

Дар манбаъ дар арзёбии мураккабии назариявӣ тақрибан \(2,2\times10^7\) амал ва барои CPU-и муосир 0,022 сония вақти корӣ тахмин карда мешавад; гуфта мешавад, ки сарбории иловагии квантӣ ва RL ночиз аст. Аммо дар ченкунии баъдии профили воқеӣ, кори пурраи QI-HBEUA-RL дар Intel i7-11800H 22.412 ± 425 ms, яъне тақрибан 22,4 сония давом мекунад.

Бинобар ин, ибораҳои “%67 коҳиш дар харҷи ҳисоббарорӣ” ва “сарбории иловагии ночиз”, ки дар бахши аввали манбаъ ҷой доранд, бо профили вақти воқеии баъдӣ мувофиқат намекунанд. Мувофиқи ченкунии худи манбаъ, алгоритми пурра нисбат ба NSGA-II тақрибан %13,05 бештар вақти ҳисоббарорӣ истифода кардааст.

Назорати арифметикӣ дар таҳқиқоти ҳолатии иқтисодӣ

Қисме, ки дар манбаъ бояд бо эҳтиёти бештар маҳдуд карда шавад, сенарияҳои татбиқи ҷаҳони воқеӣ мебошанд. Инҳо системаҳои пурраи саҳроӣ нестанд, ки таҷрибавӣ сохта шуда бошанд; балки сенарияҳоеанд, ки аз натиҷаҳои таҳқиқот ҳосил шудаанд. Илова бар ин, арифметикаи асосии баъзе ҷадвалҳо бо иддаоҳои матн мувофиқат намекунад.

Дар мисоли деҳа 150 нафар × 50 L/нафар/gün = 7500 L/gün ниёз таъриф шудааст. Системаи 44 m²-и пешниҳодшудаи манбаъ бошад бо фарзияи истеҳсоли 6,90 L/m²/gün 303,6 L/gün медиҳад. Ин арзиш танҳо тақрибан %4,05-и талабот аст. Бо ҳамин истеҳсоли воҳидӣ, барои 7500 L/gün ҳатто бе илова кардани захираи бехатарӣ тақрибан 1087 m² майдони самараноки дистиллятор лозим мешавад. Аз ин рӯ, натиҷаи %100 худкифоӣ бо системаи 44 m² аз арифметикаи худи додаҳои манбаъ барнамеояд.

Дар мисоли кӯмаки фавқулода, агар истеҳсоли 2580 L/gün ва харҷи оби мошини боркаш 200 DZD/L мустақим зарб карда шавад, ҷавоби умумии солона тақрибан 188,34 миллион DZD мешавад. Дар ҷадвали манбаъ бошад сарфаи солона 187.766 DZD гузориш шудааст; фарқ тақрибан се дараҷаи бузургӣ мебошад. Ба ҳамин сабаб давраи бозпардохти 8,6 солае, ки дар ҷадвал дода шудааст, низ бо истеҳсоли рӯзона, нархи об ва харҷи сармояи зикршуда мустақим мутобиқ карда намешавад.

Ин носозгориҳо натиҷаи таҷрибавиро, ки дистиллятори офтобӣ бештар об истеҳсол кардааст, аз байн намебаранд; аммо нишон медиҳанд, ки иддаоҳои иқтисодӣ ва татбиқи калонҳаҷми манбаъ ба тасдиқи мустақил ниёз доранд.

Манбаъ дар бораи иҷрои дарозмуддат чӣ мегӯяд?

Мақола мавзӯъҳои нигоҳдорӣ, аз ҷумла кристаллшавии намак, оҳакбандӣ, оксидшавии мис, вайроншавии рӯйпӯши сиёҳ, ифлосшавии шиша ва пиршавии мӯҳрро муҳокима мекунад. Аммо аксари онҳо мушоҳидаҳои таҷрибавии дарозмуддат нестанд, балки арзёбиҳоеанд, ки ба адабиёт ва фарзияҳои муҳандисӣ такя мекунанд. Муҳаққиқон дар бахши натиҷа ошкоро эътироф мекунанд, ки давомнокии таҷрибаи се рӯз барои арзёбии тағйироти мавсимӣ ва фарсудашавии дарозмуддати мавод кофӣ нест ва таҳқиқоти 12-моҳаи кори пайвастаро ҳамчун ниёзи таҳқиқоти оянда пешниҳод мекунанд.

Аз ин рӯ, таҳқиқот устувории 10-солаи мавод ё харҷи воқеии нигоҳдориро таҷрибавӣ тасдиқ накардааст.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Навъи манбаъ: Мақолаи таҳқиқотии маҷаллаи доваришуда.

Маҷалла: AI

Ношир: MDPI

Сол / ҷилд / рақами мақола: 2026, 7, 145

DOI:10.3390/ai7040145

Муаллифон: Mohamed Loey, Mostafa Elbaz, Hanaa Salem Marie ва Heba M. Khalil.

Муаллифони масъул: Mohamed Loey ва Hanaa Salem Marie.

Муассисаҳо: A’Sharqiyah University; Benha University; Kafrelsheikh University; Delta University for Science and Technology.

Ҷадвали вақти нашр: 2 Март 2026 қабул шудааст, 27 Март 2026 бознигарӣ шудааст, 10 Апрел 2026 пазируфта шудааст ва 17 Апрел 2026 нашр шудааст.

Иҷозатнома: Creative Commons Attribution (CC BY).

Маблағгузорӣ: Дар таҳқиқот дастгирии A’Sharqiyah University Internal Publication Support (IPS) Program гузориш шудааст.

Дастрасии додаҳо: Муҳаққиқон изҳор мекунанд, ки додаҳое, ки натиҷаҳои таҳқиқотро дастгирӣ мекунанд, аз муаллифони масъул дар асоси дархости оқилона дастрас шуда метавонанд.

Ихтилофи манфиатҳо: Муаллифон гузориш додаанд, ки манфиатҳои рақобаткунанда вуҷуд надоранд.

Кумитаи ахлоқ / розигии огоҳона: Дар манбаъ “татбиқнопазир” гуфта шудааст.

Ёддошти муҳими таҳрирӣ аз нигоҳи вафодорӣ ба манбаъ

Дар ин мақолаи Verianla зиддиятҳои илмӣ ё таҳририе, ки дар манбаъ дида мешаванд, хомӯшона ислоҳ нашудаанд. Аз ҷумла, дар байни табдили вақт/воҳид дар функсияи ҳадафи истеҳсол, баробарии Ex_dest–Ex_out дар функсияи ҳадафи эксергия, истилоҳи итератсияи кунҷи гардиши квантӣ, таърифи ҳолат/Q-ҷадвали Q-learning, ибораи “бепараметр” алгоритм, вақтҳои ҳисоббарории назариявӣ ва ченшуда, номгузории рӯйхати масъалаҳои benchmark ва ҳисобҳои иқтидор–талаб–иқтисод дар таҳқиқоти ҳолатии ҷаҳони воқеӣ носозгориҳои дохилиманбаъӣ мавҷуданд.

Бинобар ин мушкилот, натиҷаҳои таҷрибавии ченшудаи истеҳсоли об ва ҳарорат/самаранокӣ бо тафсирҳои алгоритмӣ ё иқтисодии муаллифон набояд дар як сатҳи далел арзёбӣ шаванд. Хусусан бозпардохти иқтисодии 5,8 рӯз, %100 худкифоии об барои деҳа, баъзе нисбатҳои хароҷат-фоида ва сенарияҳои татбиқи калонҳаҷм бо рақамҳои дигари додашуда дар манбаъ пурра созгор карда намешаванд.

Метрикаҳои оптимизатсияи гузоришшудаи QI-HBEUA-RL нисбат ба алгоритмҳои рақиб қобили таваҷҷуҳанд; аммо норӯшаниҳо дар ҷузъиёти формула ва татбиқ талаб мекунанд, ки бе бозтавлиди мустақил бартарии алгоритмӣ ҳамчун натиҷаи умумӣ қабул нашавад.

Ҳамчунин истеҳсоли 7,75 L/m²/gün-и CSD-CCF&S0 дар таҷрибаи се рӯз ҳамчун натиҷаи воқеии ченкунӣ гузориш шудааст; аммо таҳқиқот таҷрибавӣ нишон надодааст, ки ин натиҷа ба мавсимҳо, иқлимҳо, миқёсҳо ё корбарии чандинсола ба ҳамон шакл интиқол меёбад.