DOI: https://doi.org/10.1007/s12665-025-12750-y
تاريخ النشر: 2026-01-07
المؤلف: O. Kolditz وآخرون
الموضوع الرئيسي: الجيوديسيا التربة ورسم الخرائط
نظرة عامة
يوفر هذا القسم نظرة عامة على الدور التحويلي لعلوم البيانات، وخاصة من خلال الرقمنة والذكاء الاصطناعي، في مجالات متنوعة، بما في ذلك العلوم الأساسية والتطبيقية وكذلك الصناعة. تم التعرف عليها في البداية لفعاليتها في التطبيقات التي تتطلب بيانات كثيفة مثل معالجة الصور والتعرف على الأنماط، وقد عززت التطورات الأخيرة في طرق التعلم الآلي المستندة إلى البيانات والمستوحاة من الفيزياء بشكل كبير من المحاكاة العددية، خاصة في سياق إدارة النفايات النووية. إن دمج النماذج البديلة وتقنيات الواقع الافتراضي والحوسبة عالية الأداء يمثل تأثير علوم البيانات المتزايد.
تتمثل إحدى التحديات الرئيسية المحددة في الاستخدام الفعال للبيانات التجريبية وبيانات المراقبة جنبًا إلى جنب مع مفاهيم النماذج لتطوير التوائم الرقمية (DT) التي يمكن أن تعكس أو تتنبأ بدقة بأداء الأنظمة الفيزيائية وسير العمل. أدت الدعوة للمساهمات في المجموعة الموضوعية، التي أطلقها مجموعة متنوعة من أصحاب المصلحة في المشاريع الأوروبية مثل EURAD وPREDIS، إلى نشر أكثر من ثمانين مخطوطة. تؤكد هذه الأعمال على تطبيق التعلم الآلي في تقييم موارد التربة والمياه الجوفية، والهيدرولوجيا، واستخدام الأراضي، والانزلاقات الأرضية، وحماية المناخ، مع التأكيد على الموضوع المركزي لإدارة النفايات النووية.
مقدمة
تسلط مقدمة المجموعة الموضوعية حول رقمنة الجيولوجيات لحماية البيئة الضوء على تأثيرها الكبير، كما يتضح من أكثر من 240 تقديم مخطوطة خلال عامين، مما أدى إلى نشر أكثر من 80 مقالة. وقد حصلت المجموعة على مساهمات من مجموعة متنوعة من البلدان، حيث تتصدر الصين القائمة بـ 560 مؤلفًا، تليها الهند (124)، إيران (56)، والعديد من الدول الأخرى، مما يدل على اهتمام عالمي في هذا المجال البحثي.
المنهجية السائدة المستخدمة في هذه الدراسات هي التعلم الآلي، وخاصة في التطبيقات المتعلقة برسم الخرائط وتقييم العوامل البيئية مثل التربة، واستخدام الأراضي، وموارد المياه الجوفية. يبرز هذا التركيز الدور الحاسم للذكاء الاصطناعي في تعزيز جهود حماية البيئة من خلال تحسين تحليل البيانات وتفسيرها.
نقاش
تصنف قسم النقاش في الورقة المقالات البحثية إلى عدة مجالات رئيسية، بما في ذلك الجيوتقنية، والهيدرولوجيا، والانزلاقات الأرضية والزلازل، ورسم خرائط التربة، واستخدام الأراضي، والأنظمة الحضرية، والمناخ. من الجدير بالذكر أن المقالات تؤكد على أهمية الرقمنة في التطبيقات الجيوتقنية، وخاصة في تخزين CO2 الجيولوجي والتخلص العميق الجيولوجي (DGR) للنفايات المشعة. يبرز المؤلفون أهمية تقنيات التعلم الآلي، مثل الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)، لنمذجة خصائص الصخور الميكانيكية وانتشار الشقوق، والتي تعتبر حاسمة لتحليلات السلامة في DGRs. علاوة على ذلك، فإن دمج عمليات النقل التفاعلية وتطوير سير العمل البرمجي القابل للتشغيل المتبادل أمران أساسيان لتقييمات السلامة الشاملة.
تناقش الورقة أيضًا المشاركة الكبيرة مع المجموعة الموضوعية، كما يتضح من أكثر من 50,000 تحميل، مما يدل على اهتمام قوي بالرقمنة ضمن علوم الأرض. يدعو المؤلفون إلى تقييم دقيق لأساليب الذكاء الاصطناعي، مؤكدين على الحاجة إلى مزيج من التعلم الآلي والنهج المستندة إلى الفيزياء لتعزيز موثوقية وملاءمة النتائج عبر مجموعات بيانات متنوعة. يتم التأكيد على الجهود المستمرة لإنشاء توائم رقمية لإدارة النفايات المشعة، حيث يهدف مشروع DITOCO2030 إلى سد الفجوات في البحث والتطوير وإقامة معايير للتشغيل المتبادل وحوكمة البيانات. من المتوقع أن تعزز هذه المبادرة اتخاذ قرارات أفضل ومشاركة أصحاب المصلحة في إدارة النفايات المشعة.
DOI: https://doi.org/10.1007/s12665-025-12750-y
Publication Date: 2026-01-07
Author(s): O. Kolditz et al.
Primary Topic: Soil Geostatistics and Mapping
Overview
The section provides an overview of the transformative role of Data Science, particularly through Digitalization and Artificial Intelligence, in various fields, including fundamental and applied sciences as well as industry. Initially recognized for its effectiveness in data-intensive applications like image processing and pattern recognition, recent advancements in data-driven and physics-inspired machine learning methods have significantly enhanced numerical simulations, particularly in the context of nuclear waste management. The integration of surrogate models, virtual reality techniques, and high-performance computing exemplifies the expanding influence of data sciences.
A key challenge identified is the effective utilization of experimental and monitoring data alongside model concepts to develop Digital Twins (DT) that can accurately reflect or predict the performance of physical systems and workflows. The call for contributions to the Topical Collection, initiated by various stakeholders in European projects such as EURAD and PREDIS, resulted in the publication of over eighty manuscripts. These works emphasize the application of machine learning in assessing soil and groundwater resources, hydrology, land use, landslides, and climate protection, while underscoring the central theme of nuclear waste management.
Introduction
The introduction of the Topical Collection on the digitisation of geospheres for environmental protection highlights its significant impact, evidenced by over 240 manuscript submissions within two years, resulting in more than 80 published articles. The collection has garnered contributions from a diverse range of countries, with China leading with 560 authors, followed by India (124), Iran (56), and several others, indicating a global interest in this research area.
The predominant methodology employed in these studies is machine learning, particularly in applications related to mapping and assessing environmental factors such as soil, land use, and groundwater resources. This focus underscores the critical role of artificial intelligence in advancing environmental protection efforts through enhanced data analysis and interpretation.
Discussion
The discussion section of the paper categorizes the research articles into several key areas, including geotechnics, hydrology, landslides and earthquakes, soil mapping, land use, urban systems, and climate. Notably, the articles emphasize the significance of digitalization in geotechnical applications, particularly in geological CO2 storage and the deep geological disposal (DGR) of radioactive waste. The authors highlight the importance of machine learning techniques, such as convolutional neural networks (CNN), for modeling rock mechanical properties and crack propagation, which are critical for safety analyses in DGRs. Furthermore, the integration of reactive transport processes and the development of interoperable software workflows are essential for comprehensive safety assessments.
The paper also discusses the substantial engagement with the Topical Collection, evidenced by over 50,000 downloads, indicating a strong interest in digitalization within geosciences. The authors advocate for a careful evaluation of AI methods, emphasizing the need for a combination of machine learning and physics-based approaches to enhance the reliability and applicability of findings across various datasets. The ongoing efforts to create digital twins for radioactive waste management are underscored, with the DITOCO2030 project aiming to bridge R&D gaps and establish standards for interoperability and data governance. This initiative is expected to foster improved decision-making and stakeholder engagement in the management of radioactive waste.