Följden av COVID-19 har människor blivit mer medvetna om bakterier och virus som lurar på sina telefonskärmar, dörrhandtag och andra ytor. Som en följd av detta har olika våtservetter och pappershanddukar blivit mycket populära, vilket har lett till en ökning av avloppsblockeringarna. Till skillnad från toalettpapper bryts dessa produkter inte ner i avloppet utan bildar i stället fasta blockeringar som vattenverken sedan måste hantera. Även om den först prioriteten är att i förebygga genom utbildning,så är den andra att vattenverk hittar lämpliga verktyg för att upptäcka blockeringar i deras ledningsnät, och om möjligt, göra det medan du arbetar på distans.
Om en blockering inte upptäcks i tid resulterar det i avloppsbräddning. I praktiken betyder en bräddning att det finns avloppsvatten rinner till platser där det inte bör finnas: I floder, sjöar, på stränder, i källare eller garage. En enda blockering kan orsaka miljö- och materiella skador, för att inte tala om hjärtesorg vid översvämmad egendom. Avloppsvatten är fullt av föroreningar som vi behöver se flöden i ett vattenreningsverk, inte flyta omkring i vår livsmiljö.
Avloppsblockering detekterad med pumpstationens data.
Genom att kombinera flera datakällor kommer fram ny information.
Digitalisering och avloppsblockering har inte alltid associerats med varandra. Men vågen av digitalisering inom alla sektorer, vattenverk också, ger nya utvecklingsmöjligheter. Insamlingen av data är ingenting nytt för vattenindustrin: Det finns bland annat mätare på plats för att mäta flödet av vatten och pumparnas drift. Möjligheten ligger dock i att dra nytta av alla data tillsammans. Att jämföra realtidsmätningar med historiska data är informativt, men ännu mer värde fås genom att kombinera dem med andra datakällor såsom väderförhållanden eller havsnivå.
Hur använder vi data på ett användbart sätt? Datan i sig själv berättar inte ett vattenverk särskilt mycket. Blockeringsrisker kan hanteras genom att använda intelligent analys på stora mängder data. Neuroflux metod är att använda AI för att bilda modeller av tidigare data som sedan jämförs med realtidsmätningar automatiskt. AI-systemet använder data från flera datakällor såsom väderradar, verktygets styrsystem och GIS-plattformar, vilket gör detekteringsprocessen ännu mer tillförlitlig. När en avvikelse upptäcks, signalerar AI en varning, vilket ger vattenverket besättningen en möjlighet att reagera snabbt.
Vi på neuroflux från förta början utveckla våra system tillsammans med experter inom vatteninsdustrin, och blockeringar var en av de första sakerna vi började upptäcka genom dataanalys. Vår erfarenhet är att de bästa lösningarna kommer när du kombinerar expertis från olika områden. Om blockeringar har orsakat problem inom ditt område, diskuterar vi gärna om hur er data kan på bästa sätt användas.
