Intelligente Online
Leckage-Erkennung
Über intelligente Online Leckage Erkennung
Mit iOLE entwickeln wir eine neue, effiziente und robuste Methode der intelligenten Online Leckageerkennung durch die Kombination zweier Ansätze — dem modellbasierten DualModel und dem datenbasierten LILA Algorithmus.
Zur Unterstützung der Betreiber von Trinkwassernetzwerken bei der frühzeitigen Leckagedetektion legen wir einen Fokus auf die Vereinfachung der Bedienbarkeit und Auswertung. Unser Ziel ist die langfristige Nutzbarkeit des Leckagedetektionstools durch geschulte Anwendung - für alle Versorgungsunternehmen.
~25%
des bereitgestelltem Trinkwasser werden durch Leckagen in Europa verschwendet.
Die Stadt Hamburg erfasst beispielsweise 360 Rohrbrüche pro Jahr.
120 Mrd. m³
Wasser werden jährlich durch globale Leckagen verschwendet.
Das verursacht globale Kosten von $39 Mio pro Jahr.
Offene Daten
Bisher gibt es viele Fall-spezifische Studien, aber bislang keine öffentlich verfügbaren Datensätze.
PROJEKT UPDATES
PROJEKT UPDATES
WDSA CCWI Conference
1-4 Juli 2024
Ferrera, Italien
Unser Beitrag iOLE – Human-Centered Software Design for Leakage Detection in Water Distribution Networks“ für die WDSA-CCWI 2024 Konferenz Proceedings (von Ivo Daniel, David Steffelbauer, Ella Steins, Jonas Schorr, Sophie Persigehl, Enrique Campbell, Johannes Koslowski, Jens Kley-Holsteg, Bernd Lindemann, Andrea Cominola) wurde akzeptiert. Wir konnten vor Ort sein und unsere neuesten Ergebnisse und Fortschritte zum Projekt präsentieren.
TEILNAHMEN
London Tech Week
10-12 Juni 2024
London, UK
Auf der führenden Messe für Technologien mit Schwerpunkt KI und Nachhaltigkeit konnte das Projektteam neue Kontakte zu nationalen Stakeholdern in der Wasserwirtschaft schließen und die Marktanalyse zu bestehenden Produkten und Services vertiefen.
Das iOLE Projektteam war Teil einer Berliner Delegation zur London Tech Week, vertreten durch Urban Impact und der Technischen Universität Berlin.
EGU24 General Assembly
14-19 April 2024
Wien, Österreich
Das EGU24 General Assembly war ein großer Erfolg und konnte insgesamt 20.979 registrierte Teilnehmer begrüßen. Davon reisten 18.388 Teilnehmer aus 116 Ländern nach Wien, während sich 2.591 Teilnehmer aus 109 Ländern online zuschalteten. Das Event umfasste 18.896 Präsentationen in 1.044 Sitzungen, wobei 57% der Abstracts von Early Career Scientists (ECS) stammten.
Unser Projekt iOLE wurde vor Ort erfolgreich vorgestellt und wir konnten wertvolle Einblicke gewinnen. Wir freuen uns darauf, auch in Zukunft in Kontakt zu bleiben und die Neuigkeiten der EGU im Laufe des Jahres zu verfolgen.
Digital GreenTech Konferenz
12 -13 November 2024
Berlin, Deutschland
Im November stellten wir den aktuellen Stand unseres Projektes bei der jährlichen Digital GreenTech Konferenz in Berlin vor und konnten uns mit anderen geförderten Projekten austauschen.
iOLE Lösungen
Das iOLE-Projekt vereint zwei bereits in der Wissenschaft preisgekrönte Leckageerkennungsalgorithmen, die durch die Abdeckung verschiedener Anforderungen eine unterschiedliche Genauigkeit bei der Ortung von Leckagen erzielen können.
Die TU Berlin bringt mit LILA einen KI-basierten Algorithmus ein, der ausschließlich die gemessenen Daten von Drucksensoren für die Leckageerkennung nutzt, somit bei der Ortung auf die Positionen der Sensoren begrenzt ist.
Andererseits besteht durch die Einbindung eines hydraulischen Netzwerkmodells in Dual Model des Kompetenzzentrum Wasser Berlin die Möglichkeit, Leckagen bis auf das Niveau eines einzelnen Rohres zu orten.
Projektziele
Für eine weitreichende Implementierung unserer Leckageerkennungstechnologie bei Wasserversorgungsunternehmen ist jedoch die Nutzbarkeit seitens Bedien- und Instandhaltungspersonal von entscheidender Bedeutung.
Hierzu soll durch eine umfassende und intuitive Visualisierung mit Hilfe der Integration von GIS-Daten eine erhöhte Zugänglichkeit geschaffen werden, um das verantwortliche Personal bei der Entscheidungsfindung intelligent zu unterstützen.
Durch die Integration unserer etablierten Algorithmen wird sowohl auf technologischer Ebene eine breitere Anforderungspalette abgedeckt als auch durch die ganzheitliche Softwareentwicklung ein hoher Grad an Automatisierung und Robustheit bereitgestellt.
Automatisierung
Integration und kombinierte Robustheit
Benutzerfreundlichkeit
Services
Stakeholder Einbindung
Wir bieten Schulungs-Workshops für Versorgungsunternehmen der Wasserwirtschaft an, um für die Anwendung von iOLE einen optimalen Einsatz sicherzustellen.
Werkzeuge und Publikationen
Wir stellen weitere Informationen zu iOLE und relevanten Publikationen zu Verfügung.
Projektpartner
Gefördert vom
iOLE ist ein vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördertes Digital GreenTech Forschungsprojekt.
