Desilting 4.0: A Sky–Land–Water–AI Digital-Twin Framework for Low-Emission Multi-Contaminant Co-Solidification and Machine-Learning Foresight in El Niño-Ready Andean Rivers and Lagoons
यह विधि लेख एक कम-उत्सर्जन, एआई-संचालित डिजिटल-ट्विन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पेरू के एंडियन नदियों और लैगूनों में प्रत्याशित अल नीनो घटनाओं से पहले बहु-संदूषक तलछटों के स्केलेबल सह-ठोसीकरण (co-solidification) को सक्षम करने के लिए कंपोजिट बाइंडर्स, मशीन-लर्निंग पूर्वानुमान और रिमोट सेंसिंग को एकीकृत करता है, जो प्रलेखित चीनी उपचार प्रथाओं पर आधारित है जबकि पायलट-स्केल सत्यापन को महत्वपूर्ण अगले चरण के रूप में पहचानता है।