Aplikacije z umetno inteligenco varujejo vodne vire v južni Evropi

Javno komunalno podjetje EMAYA upravlja vodni cikel za mesto Palma de Mallorca, priljubljeno turistično destinacijo, ki vsako leto privabi milijone obiskovalcev.

Podnebne spremembe, hitro rastoča turistična industrija in nadaljnji razvoj otoka so med dejavniki, ki še dodatno povečujejo pomanjkanje vode.

Od leta 2021 je vodni oddelek podjetja EMAYA začel projekt uvedbe pametnih števcev z namenom, da bi celotno Palmo opremili s pametnim merjenjem porabe vode. Rešitev SIWA Meter Data Analytics spremlja ta prehod.

Sprva je bila rešitev napolnjena s podatki skoraj 100.000 vodomerov z dvomesečnimi odčitki. Vključeni so bili tudi zgodovinski podatki ter ključne značilnosti posameznega vodomera, kot so velikost, tip, datum namestitve in aktivnost.

Med analizo je orodje prepoznalo znamko vodomerov, ki je beležila nižje vrednosti od povprečja. Delovanje 11.280 zamenjanih vodomerov so spremljali v obdobju desetih mesecev, da bi potrdili, da lahko napredni algoritmi umetne inteligence v prihodnje podprejo prehod na pametno merjenje.

V manj kot treh letih je SIWA Meter Data Analytics zmanjšal merilno napako za 23 % (z 3,9 % na 3 %). Poleg tega rešitev optimizira načrtovanje zamenjave vodomerov: zamenjave, izvedene na podlagi analitičnih kriterijev, so prinesle osemkrat več prihodkov kot zamenjave, ki so temeljile zgolj na starosti – kar je bil prejšnji pristop.

SIWA Meter Data Analytics je podjetju EMAYA pomagal tudi pri oblikovanju uspešnega načrta prehoda na pametno merjenje.

Ena ključnih komponent vode brez prihodka so fizične izgube vode, predvsem puščanja v vodovodnem distribucijskem sistemu. Gre za vodo, ki se preprosto izgubi na poti do uporabnikov. Po poročanju španskega časnika El País v nekaterih krajih izgube presegajo 60 % celotne dobave.

Javno podjetje Servicios de Txingudi, odgovorno za oskrbo z vodo v severnošpanskih občinah Irun in Hondarribia, za zmanjševanje izgub uporablja aplikacijo SIWA Leak Finder.

Gre za programsko rešitev za odkrivanje in predhodno lociranje puščanj v sistemih za transport in distribucijo vode, ki uporablja umetno inteligenco za analizo podatkov o pretoku v realnem času. Orodje omogoča operaterjem hitro zaznavanje in odpravljanje puščanj ob hkratnem zmanjševanju lažnih alarmov.

Poleg tega sistem s pomočjo umetne inteligence prepoznava sezonske vzorce, na katere vplivajo turizem in vremenske razmere.

SIWA Leak Finder je bil v manj kot enem mesecu uveden v celotno omrežje, ki obsega 285 kilometrov cevovodov, ter naučen na podlagi tritedenskega nabora podatkov.

Hitra implementacija je bila mogoča, ker so bili senzorji že nameščeni – podjetje Servicios de Txingudi je bilo eno prvih v Španiji, ki je uvedlo pametne vodomere. Orodje obdeluje podatke iz merilnikov pretoka, senzorjev tlaka, senzorjev klora in drugih virov, vključno z dnevnimi odčitki vodomerov pri uporabnikih. Tako je mogoče hitro prepoznati puščanja na podlagi ključnih kazalnikov uspešnosti za posamezna območja distribucije.

Od uvedbe sistema SIWA Leak Finder januarja 2017 je bilo zaznanih in rešenih več kot 10.000 dogodkov, vključno s puščanji, težavami s tlakom, odstopanji v vsebnosti klora, okvarami senzorjev, težavami pri prenosu podatkov in krajo.

Sistem prav tako upošteva sezonske spremembe v porabi, kar omogoča dinamično prilagajanje ob povečanem številu prebivalcev v poletnih mesecih.