Neues KI-gestütztes Leckenerkennungssystem übertrifft bisherige Methoden
Wasser ist ein knappes Gut, das jedes Jahr durch Lecks in Wasserverteilungsnetzen (WDN) erheblich verloren geht. Um diesen Verlust zu minimieren, ist ein zuverlässiges und effektives Leckenerkennungssystem unerlässlich…
- Wasser ist ein knappes Gut, das jedes Jahr durch Lecks in Wasserverteilungsnetzen (WDN) erheblich verloren geht.
- Um diesen Verlust zu minimieren, ist ein zuverlässiges und effektives Leckenerkennungssystem unerlässlich.
- In einer kürzlich veröffentlichten Studie wurde ein völlig datengetriebenes Verfahren vorgestellt, das ausschließlich auf Druckmessungen an einer Reihe von Knotenpunkten…
Wasser ist ein knappes Gut, das jedes Jahr durch Lecks in Wasserverteilungsnetzen (WDN) erheblich verloren geht. Um diesen Verlust zu minimieren, ist ein zuverlässiges und effektives Leckenerkennungssystem unerlässlich.
In einer kürzlich veröffentlichten Studie wurde ein völlig datengetriebenes Verfahren vorgestellt, das ausschließlich auf Druckmessungen an einer Reihe von Knotenpunkten eines WDNs basiert. Das System nutzt lediglich die Topologie des Netzes und eine Reihe von Druckdaten, die ohne Lecks erfasst wurden.
Der Ansatz kombiniert einen Feature-Extractor mit einer One-Class-Support-Vector-Machine (SVM), die auf Daten ohne Lecks trainiert wird. Lecks werden dadurch als Anomalien erkannt, ohne dass ein Modell für jede mögliche Leckart benötigt wird.
Die Tests auf dem Modena-Wasserverteilungsnetz haben gezeigt, dass das neue Verfahren die Leistung aktueller Methoden deutlich übertrifft und damit einen wichtigen Fortschritt im Bereich der Wasserleckenerkennung darstellt.
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