Case Lahti Aqua

Datenzentriertes Kanalnetzmanagement ist in Lahti Bestandteil der täglichen Arbeitsroutine

Der Ver- und Entsorger der Europäischen Umwelthauptstadt 2021, Lahti Aqua, hat seit kurzem das Bestreben, seinen Fokuspunkt auf die Fremdwasserproblematik im Kanalnetz zu legen. Dafür verwendet Lahti Aqua den Kanalnetzmanagement- Service von Neuroflux und hat damit neueste Machine Learning Technologien in ihr Software-Toolkit aufgenommen. Es war schnell klar, dass die Serviceleistung nicht nur für die Detektierung von Fremdwasser in der Kanalisation hilfreich ist, sondern auch um andere Schwachstellen im System frühzeitig zu lokalisieren.

Als der Service von Neuroflux von Lahti Aqua im Januar 2021 übernommen wurde war das Hauptanliegen die Fremdwassermengen im Kanalnetz zu analysieren und besonders gefährdete Gebiete zu lokalisieren. Für die Nutzer wurde der Service schnell zu einem automatischen Bestandteil ihrer täglichen Routine: Es stellte sich heraus, dass die Möglichkeit, Echtzeit-Messungen mit Hilfe von maschinellem Lernen im Auge zu behalten, ebenfalls ein intuitiver Weg ist, um weitere Probleme in der Kanalisation zu entdecken.

Die gut durchdachte Visualisierung ermöglicht es, Daten schneller aufzubereiten: „Neuroflux ist im Vergleich zu vielen anderen Systemen sehr zugänglich: niemand will hunderte Zeilen in einer Excel-Datei durchforsten. Es ist weitaus schöner, sich die Daten in Form von übersichtlichen Grafiken anzusehen„, schildert der Netzingenieur Mikael Bragge von Lahti Aqua, welcher innerhalb des ersten Jahres für die Überwachung der Pumpstation verantwortlich war.

Automatisierte Alarme wurden Bestandteil der täglichen Arbeitsroutine

Herr Bragge erklärt, dass das Öffnen des Neuroflux Serviceprogramms zu einem selbstverständlichen Bestandteil seiner täglichen Routine wurde. „Ich hatte bemerkt, dass ich beinahe zufällig jeden Morgen die Alarme überprüfte. Wenn dabei etwas unstimmig erscheint, schauen wir es uns direkt vor Ort an.“ Die Alarme ermöglichen, automatische Benachrichtigungen über Messwerte zu erhalten, welche vom prognostizierten Verhalten abweichen. Die langjährige Erfahrung von Herrn Bragge mit dem Kanalnetz von Lahti kommt ihm bei der Interpretation der Daten zugute.

Die Alarme haben dabei geholfen, Probleme zu detektieren: „Wir haben Verstopfungen in ihren Anfangsstadien an Standorten gefunden, welche bisher nur schwer auszumachen waren. Beispielsweise haben wir Kanalnetzpunkte, an denen drei Freigefällekanäle zusammenfließen, und in diesem speziellen Fall tendierte einer der Kanäle zu verstopfen. Andere Systeme haben diese Problematik nicht zwangsläufig aufgegriffen, da weiterhin Abwasser aus den beiden anderen Richtungen zufloss. Mit der Hilfe von Neuroflux haben wir bereits eine Reihe dieser Fälle lokalisiert.“

Fokussierung auf Fremdwassereinträge

Im Herbst 2021 starteten der Ver- und Entsorger und Neuroflux ein gemeinsames Projekt, bei welchem die Abwassermenge an den Pumpstationen zuerst untersucht und anschließend in ihre einzelnen Komponenten zerlegt wurde. Die Komponenten zeigen das Mengenverhältnis der verschiedenen Wassertypen in der Kanalisation auf und setzen sich zusammen aus der abgerechneten Trinkwassermenge, der Niederschlagswassermenge und dem Basisabfluss. Das zentrale Anliegen war es herauszufinden, wie in den verschiedenen Bereichen Fremdwasser in das Kanalnetz eindringt.

Die erste Projektphase fokussierte sich auf die Qualitätsprüfung der Daten, um zuverlässige Analyseergebnisse zu gewährleisten. „Wenn es um die Niveaumessungen im Behälter geht, gibt es immer diesen Zweifel im Hinterkopf.“, schildert Mikael Bragge. Die Datenqualitätsanalyse hat jedoch gezeigt, dass die Niveaumessungen im Behälter gut unter verschiedenen Bedingungen funktionieren. Um die Zuverlässigkeit der Niveaumessungen beurteilen zu können und Verbesserungsmöglichkeiten zu ermitteln, wurde die Datenqualitätsanalyse mit Hilfe der Durchflussmessungen aller Pumpstationen durchgeführt.

Das Hauptanliegen von Lahti Aqua ist es, den Fremdwasseranteil im Kanalnetz weiter zu verringern. „Wir haben das Bestreben, uns um alles so gut wie möglich zu kümmern. Je höher der Fremdwasseranteil, umso mehr Chemikalien und Elektrizität werden auf der Kläranlage für den Reinigungsprozess benötigt, was schlussendlich zu höheren Kosten führt.“

Es wird erwartet, dass die Lokalisierung und die Reparatur der Schwachstellen im Kanalnetz ebenfalls einen positiven Effekt auf die Kennzahlen des Ver- und Entsorgungsunternehmens haben werden. „Fremdwasser in der Kanalisation ist eine Herausforderung: die Einzugsgebiete sind groß und Regenwasser kann z.B. durch winzige Risse durchsickern. Der endgültige Betrag kann schlussendlich recht hoch ausfallen. “ Um einen Überblick über das Netzwerk zu behalten und zur Priorisierung des Renovierungs- und Instandhaltungsbedarfs, verwendet Lahti Aqua seine Messdaten auf vielfältige Weise. Die Abwasserkomponenten bieten somit ein neues Kriterium für die Bewertung ihrer Arbeit.

Vermehrt präventive Wartung

Auf Nachfrage zu den wichtigsten Merkmalen des Neuroflux-Service bringt Herr Bragge die Alarmfunktion zur Sprache: „Für mich ist es die Möglichkeit, Verstopfungen frühzeitig zu lokalisieren. Dadurch war keine Zeit, dass sie sich ausreichend entwickeln konnten, sodass sie eine Belastung für unsere Kunden darstellten oder eine Überschwemmung verursachten. Es hat uns geholfen, präventiv zu reagieren.“

Als weiteres Merkmal erwähnte Herr Bragge die Möglichkeit der Aufschlüsselung der Abwasserkomponenten mit dem Verweis, dass dies noch eine neue Funktion in ihrem System ist. Ihr Ziel wird es sein, auch diese Möglichkeit zu nutzen, um die Gebiete ausfindig zu machen, welche ergänzende Nachforschungen bezüglich der

Thematik Fremdwassereinträge benötigen. „Es wird hierfür sicherlich viel Verwendung in unserem Abwasserbereich geben.“

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Tuomas Koskinen
CEO

Tuomas Koskinen
tuomas.koskinen@neuroflux.fi
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