Verbundprojekt iOLE (intelligente Online-Leckage-Erkennung)

Abstract

Neben Wasserverlusten verursachen Leckagen in Wasserversorgungsnetzen auch zusätzliche Energie- und Betriebskosten und können Schäden an der Infrastruktur nach sich ziehen. Obwohl in der Forschung leistungsfähige digitale Verfahren zur Leckageerkennung entwickelt wurden, werden in der Praxis weiterhin häufig personalintensive, gerätegestützte Methoden eingesetzt. Ein wesentlicher Grund dafür ist, dass viele digitale Ansätze bislang umfangreiches Fachwissen, manuelle Einstellungen oder sehr spezifische Daten- und Modellgrundlagen voraussetzen. Das Verbundprojekt iOLE – intelligente Online-Leckageerkennung setzte genau an dieser Lücke zwischen Forschung und praktischer Anwendung an. Die Technische Universität Berlin und das KWB Kompetenzzentrum Wasser Berlin entwickelten zwei komplementäre Ansätze weiter: den datengetriebenen Leakage Identification and Localization Algorithm (LILA), der ohne detailliertes hydraulisches Modell eingesetzt werden kann, und das modellbasierte Dual Model, das bei guter Modell- und Datengrundlage zusätzliche Informationen für die räumliche Eingrenzung einer Leckage liefert. Die Arbeiten konzentrierten sich auf drei Kernbereiche: (1) Integration & Automatisierung, (2) Robustheit, sowie (3) Human-centered Design. (1) Für beide Verfahren wurden automatisierte Abläufe zur Datenverarbeitung, Modellanwendung, Detektion und Visualisierung der Ergebnisse geschaffen und in einer gemeinsamen Softwarearchitektur zusammengeführt. (2) Ein weiterer Schwerpunkt lag auf der Frage, unter welchen Bedingungen die Verfahren zuverlässig funktionieren. Umfangreiche Robustheits- und Sensitivitätsanalysen zeigten insbesondere, dass nicht allein die Menge vorhandener Messdaten entscheidend ist, sondern auch Anzahl und Genauigkeit der Drucksensoren. Damit liefert iOLE konkrete Hinweise dazu, welche Voraussetzungen Wasserversorgungsunternehmen für den Einsatz digitaler Leckageerkennung schaffen sollten und wann datenbasierte beziehungsweise modellbasierte Ansätze besonders geeignet sind. (3) Dafür wurde eine grafische, kartenbasierte Benutzeroberfläche entwickelt, die parallele Leckagehinweise der beiden Detektionsmodelle und zugrunde liegende Messsignale auf intuitive und nutzerorientierte Weise darstellt. Anforderungen und Rückmeldungen von Wasserversorgungsunternehmen wurden über Befragungen, Interviews und Nutzungstests direkt in die Entwicklung einbezogen. So wurde die technische Weiterentwicklung gezielt mit Fragen der Bedienbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Einbindung in bestehende Arbeitsabläufe verknüpft. Mit iOLE wurden damit zwei wissenschaftliche Ausgangsmethoden deutlich in Richtung einer robusten, automatisierten und anwenderorientierten Gesamtlösung weiterentwickelt und integriert. Die wesentlichen Methoden und Softwarekomponenten wurden quelloffen veröffentlicht und stehen für die weitere Nutzung in Forschung und Praxis zur Verfügung. Der nächste zentrale Schritt ist die umfassende Erprobung des integrierten iOLE-Losungs unter realen Betriebsbedingungen in einem Wasserversorgungsnetz mit geeigneter Messinfrastruktur.