Digitalt urbant vand

Senest opdateret d. 11/4-2018
DHI
Resultatkontrakt 2019-2020 under temaerne Byggeri og anlæg og Klima og miljø

Digitale og datadrevne services til sikker og omkostningseffektiv styring af vandforsyningsnetværk, kloakker samt oversvømmelsesprognoser til danske smart cities.

Levering af rent vand samt afledning af regn og spildevand er essentielt for alle byer. Befolkningen har en forventning om, at vand er tilgængeligt i tilstrækkelige mængder og kvalitet, at beskidt vand og regnvand ledes bort og eventuelt renses, uden at det belaster miljøet, og - hvis uheldet er ude - at befolkningen i det mindste bliver varslet, således at skaderne kan minimeres. I Danmark er der i en del år blevet arbejdet på at udbygge og effektivisere driften af den urbane infrastruktur. Der er gjort gode fremskridt, men der er stadig potentiale til yderligere effektivisering. Dette kan opnås på basis af smarte og pålidelige IT-løsninger, som bliver udviklet under denne aktivitet.

Nøgleord

32 kommentarer

Herunder er indlæg og kommentarer fra interessenter på aktiviteter og aktivitetsforslag.

14175-
Onsdag d. 18/4-18 kl. 11:05

En integrering af ex DHI's hydrologiske og hydrodynamiske urbane modeller med recipient-modeller for stof- og hydraulisk belastning, vil muliggøre en mere intelligent styring af det urbane-afløb. Dette vil kunne frigøre anlægsmidler til ellers nødvendig kapacitetsmæssig og rensemæssig udbygning af de urbane afløbssystemer. Sideordnet vil man kunne udvikle en bedre risiko-styring og et bedre beredskab.

Lars Yde (DHI)
Fredag d. 20/4-18 kl. 13:04

Mange tak for kommentaren. Intelligent styring er et helt centralt element i vores forslag. Den intelligente styring skal kunne baseres på prognoser af hydraulisk forhold såvel som stof koncentrationer, ikke bare i netværket men også i recipienten og rensningsanlægget.

Jesper Kjelds (digitaliseringschef, Aarhus Vand)
Torsdag d. 26/4-18 kl. 15:56

Et i særdeleshed vigtigt og nødvendigt forskningsprojekt. En fokuseret indsats på dette område (der integrerer og bygger videre på de igangværende aktiviteter) vil være central til at samle og videreudvikle viden og metoder. Der er et stort behov hos vandforsyninger i Danmark men også internationalt – så det bør helt sikkert være et område hvor Danmark kan (Skal) tage et lederskab. Husk at få producenter (pumper, ventiler, sensorer, etc) med så de får instrumenteret (sensorer, IoT,…) aktuatorer
Er der behov for deterministiske modeller ? når vi har data (statiske, real time, online) kan vi så ikke lave præcise og lynhurtige predicitions med AL/ML både til off og on line styring ?
Der vil være et stort eksport potentiale i disse løsninger, så tænk løsningerne skalerbare og intuitive
vh Jesper

Lars Yde (DHI)
Mandag d. 30/4-18 kl. 09:42

Kære Jesper

Tusinde tak for dit indlæg. Med hensyn til dit spørgsmål om at Artificial Intelligent (AI) modeller helt kan erstatte deterministiske modeller vil jeg mene at svaret er nej. Hvert af disse type af modeller har deres styrke, men også svagheder. AI modeller er hurtige (vigtigt i urbane systemer hvor respons tiden er kort), generelt lette at sætte op og gode til at bearbejde store komplekse data sæt, men det vil for eksempel blive svært at benytte AI modeller til beregne effekten af udbygningen af et kloak netværk, noget som en deterministisk model kan klare. Så en kombination af disse typer af modeller må være løsningen.

Med Venlig Hilsen

Lars

Anders Refsgaard (Projektchef, COWI A/S)
Mandag d. 30/4-18 kl. 14:22

Det er godt at se, at projektforslaget fokuserer på at udnytte de stadig flere real time og andre data, der indsamles i forsyningsbranchen og omkring den urbane hydrologi. Brugen af ML og AI til at finde og modellere sammenhænge kan ligeledes speede simuleringerne op så oversvømmelser, afstrømninger og andre forhold kan bestemmes endnu hurtigere end med dagens modelværktøjer.

Det nævnes i projektforslaget, at man vil hjælpe med at effektivisere vandforsyningen. Der bliver dog ikke peget på konkrete forhold, men i relation til at der installeres flere og flere on-line vandmålere kan man overveje om data f.eks. kan bruges intelligent til brud-detektering, muligheden for tidsligt varierende vandtryk mv.

Lars Yde (DHI)
Tirsdag d. 1/5-18 kl. 14:28

Kære Anders

Detektering af brud og optimal styring hvor der holdes et tidsvarierede tryk i netværket er helt sikkert noget vi gerne vil inkludere i de services der bliver udviklet.

Med Venlig Hilsen

Lars

Kjartan Ravn (Ejer, Kjartan Ravn Consult ApS)
Tirsdag d. 1/5-18 kl. 14:57

Jeg beskæftiger mig primært med afløbssystemer i byområder, men også vandløb og klimatilpasning ved ekstremregn.
Afløbsmodeller i byområder kan forbedres på nogle væsentlige punkter:
1. Afstrømning under kraftige regn og vandveje på terræn.
2. Afstrømning fra grønne områder, hvornår begynder de at bidrage?
3. Afstrømning i langvarige, våde perioder med tilhørende høj grundvandsstand.
4. Koblinger mellem afløbssystem og vandløb.
Der findes en del værktøjer i MIKE URBAN til at modellere overstående, men det er forholdsvis svært at sætte op.
Vil det være en idé at se nærmere på de gratis data som findes, fx højdemodel, strømningsveje og lavninger, areal anvendelse, matrikelskel etc. Hvordan integrerer man nemmest disse data i en MIKE URBAN model? Selve rørsystemet kan komme fra forsyningernes ledningsdatabase, men forstil dig hvis du ved tryk på en knap kunne importere en datapakke til din model. Højdemodel, oplandsinddeling ud fra matrikler, forslag til befæstelsesgrad ud fra arealanvendelse, grønne områder som hælder mod en brønd i modellen og strømningsveje på overfladen som en 1D beskrivelse. Det samme gælder nedbørsdata fra SVK regnmålersystemet. Vandløbsdata kan være lidt mere besværlig, men vandløb kan sådan set godt være en del af denne pakke. Alt dette er noget som i dag skal findes forskellige steder og skal stykkes sammen.
For at få en fornuftig overløbsmængde på årsbasis er den hydrologiske beskrivelse ofte meget vigtig. I MIKE 11 findes en autokalibreringsfunktion til NAM oplande, kan den ikke inkluderes i MIKE URBAN RDII ? Det er næsten umuligt at kalibrere et NAM opland uden.
Med flere niveaumålere i afløbssystemet kan det blive interessant at indarbejde data assimilation i MIKE URBAN. Jeg tænker på den funktion som findes i MIKE 11 FF, det vil være et stærkt værktøj ved online modeller og vil også være med til at udpege steder hvor modellen rammer godt/dårligt.

Lars Yde (DHI)
Mandag d. 7/5-18 kl. 13:28

Kære Kjartan

Tusinde tak for dit indlæg. Let integration af tilgængelig GIS data er en godt forslag. Som du selv skriver eksisterer der i dag en række redskaber i MIKE URBAN der kan håndtere dette, men et integreret redskab vil gøre det let for brugeren at sætte præcise oversvømmelse modeller op.
Data assimilering har høj pilotering, og børe inkluderes i online modellering.

Med Venlig Hilsen

Lars

Troels Pedersen (Økonomichef, KOMMUNEQARFIK SERMERSOOQ)
Onsdag d. 9/5-18 kl. 10:56

I Grønland er vi som alle andre steder i gang med en digitalisering og det lyder spændende, at kunne digitalisere vandaktiviteter også. Det som bliver udviklet kan det også have relevans for grønlandske forhold og er der gjort nogle tanker om, hvad og hvor meget man kan opnå ved digitaliseringen i forhold til effektiviteten?

Lars Yde (DHI)
Fredag d. 11/5-18 kl. 09:06

Kære Troels Pedersen

De services der bliver udviklet er generiske og vil også kunne bruges i Grønland samt mange andre steder i verden. Uden at have detaljeret kendskab til Grønlandske forhold vil jeg forvente at specielt services til ”Sikker og omkostningseffektiv styring af vandforsyning” og ”Sikker og omkostningseffektiv styring af separat- samt fælleskloakerede systemer” vil kunne benyttes.

Effektiviseringen afhænger af lokale specifikke forhold og det er svært at give et generelt estimat. Men som nævnt i projekt beskrivelsen, har analyser har vist, at smarte løsninger kan være betydeligt mere omkostningseffektive end fx traditionel udbygning, idet samme effekt i gunstige tilfælde kan opnås ved blot 10-15% af tilsvarende investeringer i traditionelle løsninger.

Med Venlig Hilsen

Lars

Svend-Erik Jepsen (Seniorchefkonsulent, Dansk Industri)
Mandag d. 14/5-18 kl. 16:36

Digitalisering og udnyttelse af data, er meget "hypet" for tiden. Det er virtigt, at der kommer grundig viden om, hvad der kan lade sig gøre, og hvordan vi bedst bruger de tilgængelige muligheder. Forskning i og udnyttelse af de forskellige modellers data, er et område, hvor der er stort behov for at finde de gode løsninger - som i sidste ende kan medvirke til en bedre, og mere sikker håndtering af vadnforsyning, rensning og klimatilpasning. Det kansamtidig bidrage til at Danmark også fremadrettet har de nye innovative løsninger der kan sælges i hele verden .

Lars Yde (DHI)
Onsdag d. 16/5-18 kl. 08:58

Kære Sven Erik

Du er helt korrekt, det er vigtigt at begrænse digitalisering til områder hvor indsatsen giver et godt resultat. DHI har mange års erfaring i udvikling og anvendelse af information teknologi, og denne erfaring er bag grunden for dette projektforslag. Der er et stort potentiale til effektivisering drift af vandforsyning og afløbssystemer som kan opnås på basis af smarte og pålidelige IT-løsninger, services der bliver udviklet i det forslået projekt.

MvH

Lars

Morten Borup (Adjunkt, DTU Miljø)
Tirsdag d. 15/5-18 kl. 10:55

Spændende forslag. Jeg er helt enig i at vi i fremtiden kommer til at arbejde med en række forskellige typer modeller og ikke blot de deterministiske som i dag. En ting jeg godt kunne tænke mig i forslaget er fokus på realtidsvisualisering og diagnosticering. Ofte reagerer vores systemer ikke som de burde pga. tilstoppede rør, fejlindstillede ventiler, forkert registreret niveau af overløbskanter, fejlforbindelser etc, hvilket begrænser hvor langt vi kan komme med styringsoptimeringer. Efterhånden som mængden af sensorer stiger bliver det muligt at detektere mange af disse ting automatisk ved at analysere afvigelser mellem model og målinger. Dette bliver i dag typisk gjort manuelt men efterhånden som antallet af målepunkter stiger er det nødvendigt at computerne overtager arbejdet.

Lars Yde (DHI)
Onsdag d. 16/5-18 kl. 09:06

Kære Morten

Diagnosticering af fejl situationer er en service vi har tænkt os der skal understøttes. Som du nævner, kan dette gøres på basis af sammenligning imellem resultat af model simulering og måle værdier, men hvis sensor netværket er tilstrækkeligt tæt forventer vi også at dette kan gøres på en ren analyse af måledata.

MvH

Lars

Bent Hansen Sass (Chefkonsulent , DMI)
Lørdag d. 19/5-18 kl. 00:07

Bent Hansen Sass , DMI:
Ved DMI har vi haft et meget konstruktivt samarbejde med DHI i projekter omkring nedbør som input til
hydrologien i Danmark. Med DMI's store prioritering på at forbedre nøjagtigheden
af nedbørsprognoser , deterministisk og probabilistisk, ville det være spændende om der
fortsat vil kunne være et ambitiøst samarbejde omkring vand, særligt i bymiljøer, med DHI og dets samarbejdspartnere
Bent Hansen Sass
Forskning og Udvikling , DMI

Lars Yde (DHI)
Søndag d. 20/5-18 kl. 10:39

Nedbør er en helt central drivende kraft i mange af DHI’s services og vi ser frem til at fortsætte det gode samarbejde med DMI omkring forkast af nedbør samt fastlægge den stedlige variation af nedbør.

Philip Binning (Dekan, DTU)
Lørdag d. 19/5-18 kl. 16:01

The proposed research is both needed and very relevant. The changing climate means that much of Denmark's storm water infrastructure is under-dimensioned. To address this challenge, it is important to have access to accurate modelling tools that can be used to deliver well designed solutions. Integration of both weather prognoses and current monitoring data (real time data assimilation) will provide additional opportunities for the design of intelligent storm water management systems, where system elements can be adjusted continuously based on the most current data. To achieve this, a suite of models, such as those proposed will be needed: some need to be fast like the surrogate models, and others need to be detailed deterministic models which can include all storm water elements.
Philip Binning, Dean of Graduate Studies and Professor in Environmental Modelling, DTU

Lars Yde (DHI)
Søndag d. 20/5-18 kl. 10:56

The respond time in urban storm water system is often short, so fast (and off course reliable tools) is essential in this context. Surrogate models, which continuously are updated with measurements or deterministic models is a possibility, but data driven models based on artificial intelligent (AI) could also be solution.

Carsten Thirsing (Procesingeniør, BIOFOS A/S)
Tirsdag d. 22/5-18 kl. 11:07

BIOFOS har i de seneste år sammen med forsyningsselskaberne i renseanlæggenes oplande arbejdet på at få etableret en sikker og mere omkostningseffektiv drift at vores fælles infrastruktur, dette med det formål at sikre, at kapaciteten i afløbssystemet og på renseanlægget nu og i fremtiden imødekommer kravene til serviceniveau og udlederkrav, fastsat af myndighederne. Samtidigt skal man også understøtte en optimal og robust drift af det samlede system, hvor ejerne får mest for pengene.
Det er for at kunne løse disse udfordringer vigtigt at ’datasiloerne’ brydes ned, og det bliver lettere at dele data (både onlinedata og offline data) på tværs af de aktører som deltager i samarbejdet om at etablere en mere sikker og omkostningseffektiv drift af det samlede system bestående af kloaksystem og renseanlæg.
BIOFOS kan derfor kun tilslutte os til at der fokuseres og udvikles services der fokuserer på at der kan etableres en ’sikker og omkostningseffektiv styring af separat- samt fælleskloakerede systemer’. Online datamængderne bliver i fremtiden kun større, vi får flere sensorer, flere data bliver til rådighed, så data mining og læring af disse data på baggrund af AI og machine learning vil være en vigtig fremtidig disciplin. Ligesom data og tilhørende datakvalitet vil være en større og større fokus, således at de sikres at kun valide data benyttes. Et vigtigt input til optimering af det samlede system vil også være at der bliver tilknyttet usikkerheder på de nedbørs forecasts (både radar og vejrmodel data) som benyttes som input til bl.a. de hydrauliske afløbsmodeller og til online optimering af driften af kloaksystem og renseanlæg. Vi håber, at vi får mulighed for at samarbejde om at løse disse udfordringer.

Lars Yde (DHI)
Mandag d. 28/5-18 kl. 18:18

Kendskab til nedbør, stedlig fordeling såvel som prognose, er meget vigtig ved styring af afløbssystemer. I den nærmeste fremtid er det nok urealistiske at forstille sig, at vi kan perfekte prognoser, så usikkerhed på denne er, som du nævner også helt essentielt. Vi ser frem til at arbejde samme med jer om dette.

Mia Hagelin (Civilingeniør, Ejendomscenteret Gladsaxe kommune)
Onsdag d. 23/5-18 kl. 21:21

Det lyder spændende med aktiviteter omkring digitalt urbant vand - det er jo noget, der berør os alle.

Der lyder som, der er gjort rigtig mange gode tanker omkring de tekniske løsninger, men i hvor høj grad har man også fokus på, hvordan det bliver indarbejdet i kommunens planer for rekreative områder. Arbejder man også med risikoanalyser for de områder der kan blive oversvømmet - fx i forbindelse med hvor længe det varer før man sikkert kan opholde sig på de områder igen?

Det er ganske dyrt at installere forsinkelsesbassiner, så det er jo meget interessant at optimere på den eksisterende infrastruktur.

Mvh
Mia

Lars Yde (DHI)
Mandag d. 28/5-18 kl. 18:24

Optimalt drift er i fokus i dette projektforslag. Erfaringer viser at der ofte er kapacitet (volumen) der ikke bliver udnyttet i et kloaksystem. Styring og udnyttelse af disse områder kan være et alternativ til at bygge dyre regnbassiner.

Troels Balmer Christensen (R&D Engineer, Foss Analytical)
Onsdag d. 23/5-18 kl. 21:40

Når i fremhæver "datadrevne services" hvilke data lægger i vægt på? Når fremtidens vandforsyningsprojekter skal designes og konceptualiseres hvad er da de største udfordringer?
Mvh Troels

Lars Yde (DHI)
Mandag d. 28/5-18 kl. 18:44

Ved drift af vandforsynings netværk er de primære måledata tryk og flow. De primære objektive ved drift af vandforsynings netværk er at lever den efterspurgte mængde vand af god kvalitet, ved et tilstrækkeligt tryk, men ikke for stort tryk da dette øger risiko for lækage og brud, ved et minimalt energiforbrug.

Anders Lynggaard-Jensen (Fagchef Automation og Procesoptimering, Aarhus Vand AS)
Mandag d. 28/5-18 kl. 02:26

Aarhus Vand drifter et samstyringssystem for afløb og renseanlæg og er ved at implementere samme koncept på vandforsyning. Gennem udviklingsprojekter på samstyringssystemet og nu også på vandforsyningssiden, er det blevet klart at en styring baseret på realtidsmodellering – således at en anvendelse af fremskrivning af eksempelvis nedbør/afstrømning bliver mulig - kræver at deterministiske modeller kombineres med en mere datadrevet tilgang og surrogatmodeller og/eller maskinlæring (AI). Denne kombination er præcist hvad denne aktivitetsplan beskriver, og jeg er således helt enig i at dette er vejen frem mod yderligere effektivisering af driften infrastrukturen, og Aarhus Vand deltager (fortsat) meget gerne – herunder med fuldskala afprøvninger.
Der er dog et par udfordringer undervejs.
1) Når vi taler egentlig realtidsstyring af infrastrukturen er det vigtigt at holde sig for øje at denne ingenlunde er statisk, hvilket vil sige at en brugbar anvendelse af AI til dette kræver at ”genoptræning” bliver lettilgængelig.
2) Implementering i forsyningens SRO-system – her handler det om sikkerhed, hvor standarden ”IEC 62443 Industrial Communication Networks – Network and System Security” sandsynligvis bliver central for forsyningerne. Heri foreskrives allerede på næstlaveste niveau, at netværket med realtidsstyring af maskiner, mv. adskilles fysisk fra resten af forsyningens netværk – eller lidt firkantet sagt – en direkte styring af eksempelvis pumper fra en cloud-service ned i en PLC er pt. ”no go”.

Lars Yde (DHI)
Mandag d. 28/5-18 kl. 18:50

Vi tager dine to synspunkter ad nota.

Der er selvfølgelig vigtigt at der er let at ”gentræne” AI moduler da ingen systemer er statiske.

Krav givet i ”IEC 62443 Industrial Communication Networks – Network and System Security” skal selvfølgelig overholdes.

Ole Larsen (Sektionsleder, Hofor)
Onsdag d. 30/5-18 kl. 09:28

Det er et meget interessant forslag - en overordnet målsætning om at styre vores urbane infrastruktur bedre og mere effektivt har utvivlsomt en meget stor samfundsmæssig værdi. Jeg har dog 5 kommentarer/spørgsmål til projektet som jeg tillader mig at samle i dette ene kommentar felt:
1) I skriver at den nye ydelse skal leveres som en cloud service. Hvordan løser I udfordringer med data der jo i dag ligger spredt hos de forskellige aktører?
2) Der er nok mange forsyninger som ikke er klar til at ligge data i skyen og styre deres forretningskritiske systemer på en fremmed platform selvom dette formentlig er både mere sikkert og robust end lokale IT systemer. Vil det til sådanne brugere være muligt at anvende jeres nye løsninger i 2020 på lokal platform?
3) En væsentlig fordel i digitalisering i dag ligger i sammensmeltningen af de fysiske og intelligente lag i infrastrukturen. Således udvikles smarte pumper, ventiler og andre enheder der i real-tids og alarm situationer. Er denne udvikling og datastrøm tænkt ind i jeres udvikling?
4) Brugen af deterministiske modeller er uomtvistelig i dag, medens fremtiden peger mod bla. machine learning, ANN etc. Netop i planlægningsscenarier er stochastisk modellering internationalt set meget vigtigt - er sådan en udvikling i gang på DHI?
5) Udgangspunktet for styring af afløbssystemet er god prognose for og måling af nedbør. De seneste års skybrud har entydigt peget i retningen af at stationsbaseret målenet i mange tilfæde ikke beskriver den rumlige og tidslige udvikling af nedbør tilstrækkelig nøjagtigt. Vil jeres løsning være i stand til at udnytte fremtidige bedre målesystemer og arbejder I selv i denne retning?

Lars Yde (DHI)
Onsdag d. 30/5-18 kl. 11:36

Tusinde tak for det konstruktive indlæg. Med hensyn til dine 5 punkter:

Ad 1) En cloud service kan godt hente data fra flere forskellige data kilder, så det forventer vi ikke bliver kritisk

Ad 2) Ja, det er planlagt at vi i det nødvendige omfang vil understøtte services på lokal platforme. Ander Lyngaard fra Aarhus vand har for eksempel påpeget krav givet i ”IEC 62443 Industrial Communication Networks – Network and System Security” som selvfølgelig skal opfyldes.

Ad 3) Ja vores nye service vil være i stand til at udnytte og blive integreret med intelligente lokale elementer som for eksempel intelligente pumper o.s.v. Dette er vigtigt.

Ad 4) Inden for det urbane område er det begrænset hvor meget vi har arbejdet med stokastisk modellering, men det et område vi har planlagt at styrke.

Ad 5) Nedbør er meget vigtigt i de fleste af vores service. Vores planlagte aktiviteter bliver i stand til at udnytte forbedret beskrivelse af den stedlig variation i nedbøren (for eksempel radar og verprognose modeller).

Henryk Stawicki (Seniorkonsulent, Dansk Standard)
Onsdag d. 30/5-18 kl. 12:50

Dansk Standard finder forslaget yderst relevant. Digitalisering vil gennemsyre samfundet og kan betyde store omvæltninger i forhold til, hvad der skaber en succesfuld forretningsmodel. At forestå denne udvikling vil derfor være essentiel for mange virksomheder. Dette gælder ikke mindst forsyningsbranchen. Der er nok en bevidsthed om, at området er vigtigt, men det er meget svært for forsyningsbranchen at få hold på hvad dette betyder af konkrete udfordringer og muligheder for den enkelte virksomhed. Derfor er dette forslag velkomment.
Dansk Standard mener at GTS’erne har en vigtig strategisk og operationel rolle i at deltage aktivt i udvikling af internationale/europæiske standarder på områder som er af afgørende interesse for dansk erhvervsliv. Gennem internationale standarder kan GTS’erne effektivt opbygge og formidle teknologiske kompetencer til dansk erhvervsliv.
GTS’erne er ofte i en unik situation, hvor deres brede kendskab til danske virksomheders behov og udfordringer, sætter dem i stand til at varetage danske interesser, når der udvikles nye internationale standarder. Ved at deltage i udviklingen af internationale standarder kommer GTS’erne samtidig på forkant med markedskravene inden for de områder de arbejder med. Denne viden kan de bruge til at give danske virksomheder en bedre rådgivning

Lars Yde (DHI)
Onsdag d. 30/5-18 kl. 15:55

Tusinde tak for indlægget. Nogle af de forslået teknologiske løsninger (for eksempel machine learning og kunstig intelligens) bliver i dag sjældent eller måske mere korrekt aldrig brugt af forsynings selskaberne i dag. Forsynings selskaberne har vist stor interesse for teknologien, og et af de primære formål med projektet er at eftervise at disse innovative teknologier kan benyttes til at styre et urban infrastruktur netværk på et optimalt måde og støtte dansk eksport

Marianne Skov (Flood Risk Specialist, Rambøll)
Onsdag d. 30/5-18 kl. 23:03

Rambøll støtter udviklingen og aktiviteter der sætter fokus på teknologi optimering, effektivisering og præcisering af services, for at øge beslutningsgrundlaget.

Lars Yde (DHI)
Torsdag d. 31/5-18 kl. 14:12

Tusinde ta. Målet med vores forslag er netop at optimere og effektivisere drift af vand forsynings netværk samt kloaker.