LIFE RESEAU på IAHR Europe i Lissabon: Forbedring af byspildevands modstandsdygtighed
Som vi annoncerede via denne hjemmeside og vores netværk, var vores kolleger fra ITG, Míriam Timiraos og Juan Luis Sobreira, i Lissabon fra den 3. til den 6. juni for at præsentere hovedtrækkene i LIFE RESEAU og deltage i den anden workshop for interessenter i Water4All-partnerskabet inden for rammerne af IAHR Europe 2024.

Følgende artikel opsummerer de vigtigste resultater og konklusioner, som vores kolleger diskuterede under disse arrangementer.

Byområder, især dem med kombinerede kloaknet (CSN), står over for betydelige udfordringer på grund af aldrende infrastruktur og klimaforandringer. LIFE RESEAU-projektet har til formål at løse disse problemer ved at udvikle en eftermonteringsløsning, der kan forbedre byspildevandsinfrastrukturens modstandsdygtighed i regioner med kraftig nedbør. Dette er de vigtigste udfordringer, den metode og de vigtigste resultater, som LIFE RESEAU indtil videre har opnået, og som ITG fremviser i den mundtlige præsentation “ADVANCING COMBINED SEWER NETWORK MANAGEMENT: DET SMARTE SYSTEM TIL STYRING AF INFILTRATION/FLOW”

Vigtige udfordringer

I byområder med CSN fører forringelse af infrastrukturen til:

  • Revner og brud.
  • Øget tilstrømning og infiltration (I/I)
  • Overbelastede netværk, der ikke er korrekt dimensioneret til øgede strømme.
  • Ubehandlet vand løber over.

Klimaforandringerne forværrer disse problemer ved at intensivere I/I, hvilket kræver innovative løsninger for at håndtere disse påvirkninger effektivt.

 

Metodologi

Det primære mål med LIFE RESEAU er at udvikle et robust system til at opdage og kvantificere I/I. Dette indebærer:

  1. Indsamling af data:
    • Udnyttelse af eksisterende systemer som SCADA’er, GIS og tredjepartskilder som f.eks. vejrudsigter.
  2. Beregningsmotor:
    • Implementering af modeller baseret på kunstig intelligens (AI) og hybridteknikker ved hjælp af data fra sensorer og andre kilder.
  3. Visualiseringsgrænseflade:
    • Analyse af I/I, intelligent forvaltning af aktiver og modellering af klimaforandringsscenarier ved hjælp af hydrauliske, hybride og AI-modeller.

Systemets effektivitet bliver demonstreret på rigtige demonstrationssteder i Spanien og Danmark, der er kendetegnet ved CSN’er, kraftige regnhændelser og begrænset hydraulisk kapacitet i spildevandsrensningsanlæg (WWTP’er).

SiiMS-kapaciteter

SiiMS-platformen tilbyder flere nøglefunktioner, som blev fremhævet under præsentationen:

  • I/I-analyse:

Kvantificering og lokalisering af I/I ved hjælp af sensorer, vejrdata, maskinlæringsalgoritmer og hydrauliske modeller.

  • Optimering af drift og vedligeholdelse (O&M):

Identificere de mest effektive områder at reparere, eftermontere eller udskifte for at reducere I/I.

  • Scenarier for klimaforandringer:

Evaluering af de forventede indvirkninger på netværk og rensningsanlæg.

 

Resultater af implementering

LIFE RESEAU-projektet har opnået betydelige resultater, hvoraf følgende blev introduceret:

  • Registrering og kvantificering af I/I:

Udvikling af en kode til analyse af flowhastighedsvariationer over tid ved hjælp af Decomposition Flow Model. Dens største fordel er at bestemme, i hvilke områder forholdet mellem infiltration og flow er højere, så man kan prioritere indgreb.

  • Saltvandsindtrængning:

Identificering af øget elektrisk ledningsevne i kystområder for at identificere steder i netværket, der er berørt af dette problem, som underminerer spildevandsrensningen.

  • Hydrauliske simuleringer:

Udviklingen af hydrauliske modeller har vist, at årstidsvariationer kan fordoble spildevandsstrømmene og øge overløbene med en størrelsesorden i de vådeste måneder.

 

AI og hybride modeller

Projektet indeholder også avancerede forudsigelsesmodeller til specifikke formål, som overordnet set har til formål at justere driftsindstillingerne under hensyntagen til prognoser for nøgleparametre, herunder:

  • Forudsigelser om overløb:

Brug af Temporal Fusion Transformer (TFT)-modeller

  • WWTP Inlet Flow Predictions:

Forudse tilstrømning til rensningsanlæg

  • Forudsigelser om vandkvalitet:

Forudsigelse af ændringer i vandkvaliteten

  • Hybride modeller:

Integration af forsinkede regn- og flowtidsserier sammen med SWMM-flowforudsigelser som modelinputparametre for at forbedre modelresultaterne ved at kombinere fordelene ved begge teknikker.

Projektet vakte interesse hos deltagerne i konferencesessionen. Præsentationen af de første resultater understregede vigtigheden af denne forskning for at forberede byernes spildevandssystemer på fremtidige klimapåvirkninger og sikre større modstandsdygtighed og bæredygtighed.