هوش مصنوعی برای مهندسان آب

6 Episodes
Subscribe

By: Ehsan M. Pajooh

Every episode takes one real water or wastewater engineering task, like a tender, an aeration calculation, a specification, SCADA data or an O&M manual. We try it with AI and report honestly what worked, where it broke and what it saved. No hype and no AI news. A real task, a real attempt, a real result. AI output is always a draft for a qualified engineer to check. Made for process engineers, design consultants, plant operators, utility staff and engineering students. Episodes in English, Deutsch, Español, Français, فارسی , العربية. New episode every week. Tell us in the comments which task we should

✂️ Clip this podcast
E06: SCADA مشکلات پنهان در یک سال دادهٔ
E06: SCADA مشکلات پنهان در یک سال دادهٔ episode artwork
#6
10/04/2026

تصفیه‌خانه‌ها حجم بسیار زیادی داده جمع‌آوری می‌کنند؛ اما بخش بزرگی از این اطلاعات هرگز به‌طور عمیق تحلیل نمی‌شود.

در این قسمت، یک سال دادهٔ مصنوعی ساعتی SCADA را به AI می‌دهیم که داخل آن مشکلات مختلفی پنهان شده‌اند: خرابی سنسور، توقف تجهیزات، تغییر واحد، ریست کنتور انرژی، پیک‌های کالیبراسیون و مشکل تغییر ساعت.

سؤال اصلی این است: آیا AI می‌تواند یک insight واقعی عملیاتی را از دادهٔ خراب تشخیص دهد؟


E05: آیا هوش مصنوعی در این ۱۰ تلهٔ واحد گرفتار می‌شود؟ | تست مهندسی فاضلاب
E05: آیا هوش مصنوعی در این ۱۰ تلهٔ واحد گرفتار می‌شود؟ | تست مهندسی فاضلاب episode artwork
#5
10/04/2026

یک محاسبه می‌تواند کاملاً منطقی به نظر برسد ولی فقط به خاطر یک واحد، ممیز یا فرض پنهان کاملاً اشتباه باشد.

در این قسمت، AI را با ده تله شامل تبدیل دبی، بار آلودگی، نیتروژن و فسفر، جمعیت معادل، گالن، فشار، ممیز اعشاری و تغییر ساعت آزمایش می‌کنیم.

بعضی موارد نیاز به محاسبه دارند؛ در بعضی موارد جواب درست این است که AI متوقف شود و سؤال بپرسد.


E04: آیا هوش مصنوعی می‌تواند دستورالعمل جدید فاضلاب اتحادیه اروپا را رمزگشایی کند؟ | ساخت فهرست تعهدات
E04: آیا هوش مصنوعی می‌تواند دستورالعمل جدید فاضلاب اتحادیه اروپا را رمزگشایی کند؟ | ساخت فهرست تعهدات episode artwork
#4
10/04/2026

دستورالعمل جدید فاضلاب شهری اتحادیه اروپا الزامات، محدودیت‌ها و زمان‌بندی‌های مهمی را برای تصفیه‌خانه‌ها ایجاد می‌کند.

در این قسمت بررسی می‌کنیم که آیا AI می‌تواند Directive (EU) 2024/3019 را به یک فهرست عملی تعهدات تبدیل کند: چه کاری باید انجام شود، برای چه تصفیه‌خانه‌ای، از چه ظرفیتی، تحت چه شرایطی و تا چه تاریخی.

قسمت مهم‌تر بعد از آن شروع می‌شود: بررسی اینکه آیا AI واقعاً ماده قانونی، ظرفیت و تاریخ درست را استخراج کرده است.


E02: AIآیا هوش مصنوعی می‌تواند اشتباه‌های محاسبات هوادهی را پیدا کند؟ | مهندس در برابر
E02: AIآیا هوش مصنوعی می‌تواند اشتباه‌های محاسبات هوادهی را پیدا کند؟ | مهندس در برابر episode artwork
#2
10/03/2026

محاسبات هوادهی مجموعه‌ای از فرضیات، تبدیل واحدها و روابط مختلف است و به همین دلیل گزینه بسیار خوبی برای آزمایش هوش مصنوعی است.

در این قسمت، AI محاسباتی شامل نیاز اکسیژن، AOTR، SOTR و دبی هوا را انجام می‌دهد و سپس محاسبه‌ای را بررسی می‌کند که چند خطا عمداً در آن قرار داده شده است.

آیا خطاها و فرضیات اشتباه را تشخیص می‌دهد یا با اطمینان محاسبه را با اعداد غلط ادامه می‌دهد؟


E01: آیا سؤال‌های مناقصه‌ای را که هوش مصنوعی نوشته واقعاً می‌فرستید؟ | تست عملی در تصفیه فاضلاب
E01: آیا سؤال‌های مناقصه‌ای را که هوش مصنوعی نوشته واقعاً می‌فرستید؟ | تست عملی در تصفیه فاضلاب episode artwork
#1
10/03/2026

آیا هوش مصنوعی می‌تواند اسناد یک مناقصه تصفیه‌خانه فاضلاب را بخواند و تشخیص دهد که یک مهندس قبل از ارائه پیشنهاد چه سؤال‌هایی باید بپرسد؟

در این قسمت، هوش مصنوعی را روی یک مناقصه عمومی سیستم هوادهی آزمایش می‌کنیم تا اطلاعات طراحی گمشده، تناقض‌ها، ارجاعات نامشخص و انحرافات احتمالی را پیدا کند.

اما مرحله مهم‌تر بعد از تولید سؤال‌ها شروع می‌شود: بررسی تک‌تک نقل‌قول‌ها، شماره صفحات و ادعاهای فنی توسط مهندس


E03: Specification آیا هوش مصنوعی می‌تواند از یادداشت‌های مهندس یک مشخصات فنی دیفیوزر بنویسد؟ | تست
E03: Specification آیا هوش مصنوعی می‌تواند از یادداشت‌های مهندس یک مشخصات فنی دیفیوزر بنویسد؟ | تست episode artwork
#3
10/03/2026

اگر چند یادداشت مهندسی را به هوش مصنوعی بدهیم و از آن بخواهیم یک مشخصات فنی برای مناقصه بنویسد چه اتفاقی می‌افتد؟

در این قسمت، ده یادداشت طراحی مصنوعی درباره سیستم دیفیوزر حباب‌ریز به یک مشخصات فنی شامل شرایط طراحی، متریال، گارانتی، تست و نصب تبدیل می‌شوند.

نکته اصلی این است که ببینیم آیا هر الزام واقعاً به تصمیم مهندس یا یک منبع معتبر قابل ردیابی است، یا AI خودش اطلاعات جدیدی وارد متن می‌کند.