Lekkasjer i vannnettet koster både vann og energi. Med trykkloggere, akustiske noder og digitale tvillinger kan kommuner finne og prioritere feil raskere – uten å grave i blinde.
Fra nattforbruk til sanntidsbilde
Tradisjonelt har lekkasjer blitt avdekket via nattforbruk og manuelle lytteaksjoner. Med sensorer i DMA-soner (District Metered Areas) får operatører kontinuerlig oversikt over trykk, flow og akustikk.
Avvik i signaturer oppdages tidlig og korreleres med ventiler, rørmateriale og historikk i GIS.
- DMA-soner med kantnært måleutstyr
- Trykk- og flowprofiler pr. time/minutt
- Akustiske noder for stedfesting
Korrelasjon og ML-modeller
Maskinlæring lærer «normalen» for hver sone og alarmerer på avvik. Kombinert med korrelasjon mellom sensorer kan systemet triangulere lekkasjepunktet.
Resultatet er færre utrykninger og mer presis graving.
Drift: fra alarm til tiltak
Alarmene graderes etter volumtap og kritikalitet. Operatør får forslag til ventilsekvenser og prioritering av mannskap.
Data brukes også til å optimalisere trykkstyring og pumpeprogram.
- Rullerende prioriteringslister
- Automatisk arbeidsordre til felt
- Læring tilbake til modellene
Gevinster og finansiering
Redusert vannTap kutter både energibruk og driftskostnader. Smartere planlegging gir færre akutte hendelser og bedre forutsigbarhet for innbyggerne.
- Lavere vannTap og energi
- Mindre graving og færre brudd
- Bedre rapportering mot myndigheter
Veien videre: digital tvilling og prediksjon
Digitale tvillinger vil simulere effekten av ventilstenginger og pumpeendringer før tiltak settes i verk. Prediktive modeller varsler risiko for brudd basert på alder, materiale og trafikkbelastning.