Det intelligenta ledningsnätet

Vi ska inte längre låta ledningsnätet ligga nedgrävt i fred tills det ger upp. Vi ska lyssna på det, samarbeta med det och låta det berätta för oss hur det mår. Med hjälp av onlinesensorer får vi veta var höga bakteriehalter plötsligt uppstår just nu, med hjälp av flödesmätare i kombination med AI-modeller får vi reda på var det just uppstått en tidig läcka och genom att analysera befintliga data får vi reda på vilka ledningar som är i sämst skick och bör bytas först. Det intelligenta ledningsnätet ligger inte still.

Det proaktiva arbetssättet

VA-branschen har historiskt sett arbetat reaktivt. Det har tagit sig uttryck genom att exempelvis gräva ner avlopps-, dagvatten- och dricksvattenledningar och låta dem vara ifred till dess att man får anledning att ta fram spaden igen. Det kan vara på grund av en plötslig läcka, akut försämrad vattenkvalitet eller återkommande problem med översvämningar och bräddningar. Ibland håller ledningen i 150 år, ibland i 15 år – det har varit svårt att veta på förhand.

Digitaliseringen har nu på allvar börjat göra sitt intåg i VA-branschen och ledningsnäten är en av de första anhalterna. Även om sånt som artificiell intelligens (AI) har funnits sedan 1960-talet och trådlösa nätverk sen ett par decennier, är det först under senare år som datorkraften blivit så kraftfull och samtidigt så pass mycket mindre i storlek och pris att det blivit rimligt att implementera på bred front. Det ger plötsligt VA-branschen en rejäl skjuts på traven i möjligheterna att utveckla ett proaktivt arbetssätt.

Vad gör Sweden Water Research på området?

Trots att varken digitalisering eller VA-verksamhet är nya företeelser, är kombinationen det. Det finns mycket begränsat med forskning på området. Utvecklingsinsatserna är desto fler med en rad nya tjänster och produkter som nått eller försöker nå marknaden. Här finns allt från famlande och fromma förhoppningar till avskalade och genomtänkta lösningar. Att som traditionell VA-verksamhet försöka navigera rätt bland dessa kryddat med årets modeord är inte lätt – Big Data övergår till Internet of Things för att senare ersättas av fokus på AI och Machine Learning och liknande.

För Sweden Water Research och våra VA-bolag är det av stor vikt att sålla agnarna från vetet, och inte minst förstå hur vi själva ska arbeta med frågan så att fokus bibehålls på behovet och inte fastnar på verktyget. Vårt uppdrag är här att stötta våra VA-bolag att bli påklädda i det nya normala – ett ledningsnät som levererar mer nytta till växande städer samtidigt som det förbrukar mindre resurser.

Den proaktiva VA-organisationen

Digitalisering av ledningsnäten kan ge unika möjligheter för VA-organisationerna att ställa om från ett reaktivt till ett mer proaktivt förhållningssätt i sin verksamhet. Det finns dock inget givet svar på hur detta ska ske utan de måste här först förstå vilken data de redan har för att i nästa vända kunna ta reda på hur den ska användas och vilken data som behöver kompletteras.

Vattenkvalitet i ledningsnätet

Det sker intensiv provtagning av dricksvatten vid reningsverken innan vattnet skickas ut på ledningsnätet. Man har likaså god kontroll av vattenkvaliteten hos kund men det finns idag liten kunskap om hur vattnet förändras längs vägen. Det kan ta veckor från det att vattnet lämnar reningsverket till dess att det når de ytterst belägna kunderna på ledningsnätet. Det gör också att det med nya sensorer och onlinemätning skulle vara möjligt att snabbt bli varse en plötslig försämring och hinna agera, styra om, innan otjänligt vatten når kund.

Planeringsverktyg och beslutsstödsystem

Ledningsnäten hänger ihop från vattentäkt via reningsverk, distributionsnät ut till kund och därefter vidare i avloppsnät mot avloppsreningsverk. Därför behöver beslut och daglig styrning ta hänsyn till allt från klimat och väder till kundbeteenden. Med hjälp av digitalisering och hopkoppling av dessa olika kedjor kan VA-systemet drivas mer optimalt och leverera högre kvalitet. En underkategori utgörs av så kallade blågröna lösningar – hur man i staden kan hantera ett ojämnare flöde av regnvatten genom att fördröja och planera vattnets väg så att översvämningar och bräddningar undviks.

Statusbedömning av ledningar

Förenklat uttryckt – vilken ledning kommer att springa läck i morgon? Här handlar det om att öka tillgången på nya metoder för tillämpning. Det kan handla om metoder som undersöker ledningen, till exempel sonder eller kameror, men också om metoder som analyserar ledningen genom till exempel ljudvågor. På senare tid tittar man mer mot metoder som genom bedömningar av befintliga data kan räkna ut vilket skick en ledning sannolikt är i. Läcksökning är en underkategori där man försöker hitta de ledningar som sprang läck igår, men även den kan göras med nya metoder som AI-modeller eller med hjälp av satellit.

Mål för fokusområdet

År 2025 ska vi ha

Påbörjat implementering av automatisk optimering för distribution av dricksvatten och uppsamling av spill- och dagvatten
Skapat en förståelse för hur datainsamling, -kvalitet och -struktur kan driva arbetet med intelligent nyinvestering, reinvestering, drift och underhåll
Utvecklat en digital testbädd som tillhandahålls för verksamhetsutveckling, produktutveckling, forskning och innovation