Das internationale Forschungsteam „Leakbusters“ hat den dritten Platz des BattLeDIM 2020, einem internationalen Wettbewerb zur Leckageerkennung und -lokalisierung in Wasserversorgungsnetzwerken, gewonnen. Gemeinsam mit Wissenschaftler*innen der Machine Learning Gruppe an der Technischen Universität Berlin und der North Carolina State University hatten die ECDF-Wissenschaftler Ivo Daniel und Prof. Dr. Andrea Cominola an dem Wettbewerb teilgenommen.

Wasserverluste sind eine der Hauptfolgen von Infrastrukturausfällen in Wasserversorgungsnetzwerken, die zum Teil größer als 50% ausfallen können. Methoden, die eine sofortige Erkennung und genaue Lokalisierung von Leckagen unterstützen, sind entscheidend, um Versorgungsunternehmen bei der rechtzeitigen Umsetzung von Abhilfemaßnahmen zu unterstützen und unnötige Wasserverluste und Zahlungsausfälle zu vermeiden.

Das Forschungsteam hat eine hochauflösende, druckbasierte Methode zur Leckageerkennung und -lokalisierung in WDNs entwickelt und anhand des Benchmark-Datensatzes, welcher für das "BattLeDIM" zur Verfügung gestellt wurde, getestet. „Unsere Methode besteht aus zwei Modulen, die sequenziell arbeiten. Das erste Modul führt die Leckageerkennung durch, indem es Druckdaten verarbeitet, die an verschiedenen Sensorknoten in einem WDN beobachtet wurden, und indem es Druckunterschiede zwischen Knotenpaaren analysiert“, berichtet Ivo Daniel.

Der erste Teil der Methode, das Modul zur Erkennung, wird anhand von Druckdaten trainiert, die über einen "normalen" Zeitraum beobachtet wurden, d.h. ohne vorhandene Leckageereignisse. „Der Rekonstruktionsfehler des Modells wird dann analysiert, um die Anomalien in einer Zeitreihe zu erkennen, die möglicherweise ein oder mehrere gleichzeitige Leckageereignisse enthält“, so Ivo Daniel.

Die identifizierten Leckageereignisse aus dem Identifikationsmodul werden dann vom zweiten Modul verwendet, um die Lokalisierung durchzuführen. Dazu werden zuerst die in Frage kommenden Rohre in einem Suchbereich um den am stärksten betroffenen Sensor auf Grundlage des von den Sensoren gemeldeten Druckabfalls ausgewählt. Danach wird die finale Lokalisation in einem Simulations-Optimierungs-Framework durchgeführt. „Vorläufige Experimente zeigen, dass die druckgesteuerte Methode die meisten der gekennzeichneten Leckageereignisse sofort erkennen und lokalisieren kann und für Echtzeitanwendungen geeignet ist“, berichtet Andrea Cominola.

//Weitere Informationen gibt Ivo Daniel in einem Video auf Youtube.