특히 AI와 전기 자동차를 비롯한 경제 혁신으로 인해 물에 대한 산업 수요가 증가하고 있습니다. “첨단 제조와 기술이 변화하는 방식을 살펴보면 더 많은 양의 초순수가 필요합니다. [UPW]. 이것이 산업용수 시장의 큰 원동력입니다.”라고 Simm은 말합니다. AI, 컴퓨팅, 전기차 산업은 모두 엄청난 양의 열을 발생시키며 정교한 냉각과 청소가 필요합니다. 반도체 생산용 실리콘 웨이퍼 제조에는 복잡한 세척 공정이 필요하며 최대 500만 갤런의 고품질 실리콘 웨이퍼가 필요합니다. 매일 UPW. 반도체에 대한 수요가 증가함에 따라 폐기물을 방지하기 위해서는 수처리 및 재사용 개선이 필수적입니다.
데이터 기반 산업용 물 관리 기술은 기업이 보존과 지속 가능성에 접근하는 방식을 혁신하고 있습니다. 이들은 센서, 데이터, 클라우드 기반 플랫폼을 계층화하여 물리적 물 시스템을 최적화하고 산업 사용자와 인간 사용자가 물 접근을 공유할 수 있도록 함으로써 디지털 혁신의 힘을 활용하고 있습니다. AI의 통합, 머신러닝(ML), 데이터 분석, 사물인터넷(IoT) 및 센서, 디지털 트윈, 소셜 미디어를 통해 빠른 데이터 분석이 가능할 뿐만 아니라 제조업체는 수질을 세밀하게 측정하고 수요 예측을 통해 예측할 수 있으며, 지속가능성 목표를 달성합니다.
재사용, 산업 공생 및 산업 물 관리 솔루션을 포함한 보다 통합된 산업 물 관리 솔루션 제로 액체 방전 (ZLD)는 신개발 산업 프로젝트가 물 재사용을 지향함에 따라 모두 중요할 것입니다. Simm은 “물은 산업 공정에 투입되는 필수품이며, 폐수는 해당 물질을 다시 공정으로 재활용할 수 있는 기회를 제공합니다.”라고 말합니다.
소중한 자원을 다루다
물 여과 시스템은 지난 세기 동안 특히 농업과 산업 분야에서 발전해 왔습니다. 저압 막여과, 역삼투압 등의 공정은 부스팅 인간과 산업 사용자 모두를 위한 물 접근. 멤브레인 기술예를 들어 계속 진화하는 는 지난 10년 동안 담수화 비용을 절반으로 줄였습니다. 새로운 담수화 방법 친환경 전력으로 운영되며 물 생산량이 극적으로 증가하고 있습니다.
AI, 데이터 처리, 클라우드 컴퓨팅의 발전으로 물 접근에 새로운 장을 열 수 있습니다. 그만큼 이것이 허용하는 자동화 보다 빠르고 정확한 의사결정이 가능해집니다. 자동화되고 사전 설정된 매개변수를 사용하면 시설을 위험 없이 최대 용량으로 운영할 수 있습니다. 슈나이더 일렉트릭의 글로벌 비즈니스 개발 이사인 Vincent Puisor는 “디지털 기술과 데이터는 물 혁신을 위한 기술 개발, 자원 관리 개선, 처리 프로세스 최적화, 유통 효율성 향상에 중요한 역할을 합니다.”라고 말했습니다.
이 콘텐츠는 MIT Technology Review의 맞춤형 콘텐츠 부문인 Insights에서 제작했습니다. MIT Technology Review의 편집진이 쓴 것이 아닙니다.
