Optimalisatie plaatsing druksensoren

Samen met KWR heeft Brabant Water gezocht naar oplossingen voor dit probleem met behulp van numerieke optimalisatietechnieken zoals geïmplementeerd in Gondwana.

Iteratief proces

Om in het Noord-Brabantse gebied Seppe tot een optimale plaatsing van druksensoren in het waterleidingnet te komen, doorliepen KWR en Brabant Water in 2019 een iteratief proces.

Hierin bestond de eerste stap uit het verzamelen van verschillende invoergegevens zoals een representatief hydraulisch model van het netwerk en in aanmerking komende sensorlocaties. In de tweede stap werd het optimalisatieprobleem gedefinieerd. In een cyclus van ontwerpsessies werden verschillende mogelijkheden in het formuleren van het optimalisatieprobleem, inclusief de keuze van doelstellingen, randvoorwaarden en parameterinstellingen, zoals lekgrootte, uitgebreid besproken. In elke cyclus werd het optimalisatieprobleem verder aangepast, met de best beschikbare oplossing-op-maat als resultaat. Na een paar maanden leidde het proces tot een geoptimaliseerd sensornetwerk en inzichten hoe waterbedrijven gebruik kunnen maken van numerieke optimalisatietechnieken om problemen te helpen oplossen.

Brabant Water leverde kennis van het systeem en KWR de ervaring in optimalisatietechnieken; een waardevolle combinatie voor een succesvol project. Naast het belang van de experimenten hielp de voorlopige resultatenanalyse het waterbedrijf in het ontwikkelen van een bewustzijn over de complexiteit en gevoeligheid van de parameters die van invloed zijn op de locatie van druksensoren in het leidingnet.

Een optimaal sensornetwerk voor lekdetectie

Het aantal sensoren dat uit de oplossingen naar voren komt varieert tussen 10 – overeenkomstig het huidige aantal geïnstalleerde sensoren – en 30: het maximaal aantal sensoren dat Brabant Water met het beschikbare budget kan installeren. Met de momenteel geïnstalleerde sensoren dekt het drinkwaterbedrijf 26,5% van de totale aansluitingen (43.143). Door 20 extra sensoren toe te voegen kan deze dekking worden verhoogd tot 53,2%.

Een totale dekking van de optredende lekkages met sensoren kan niet worden gegarandeerd, omdat voor de beschouwde lekwaarde de drukval vaak te laag is om een lek te detecteren. Bovendien zijn in sommige gebieden van het netwerk geen locaties aanwezig die in aanmerking komen voor plaatsing van sensoren, zelfs als de drukval voldoende is om een lek te detecteren. Er blijven dus altijd blinde vlekken in het netwerk. De belangrijkste toegevoegde waarde wordt verkregen door tussen de 11 en 18 sensoren toe te passen. Het aantal afgedekte aansluitingen neemt met elke toegevoegde sensor ongeveer 2-3% toe. Vanaf 19 sensoren vlakt de grafiek af en begint de dekkingsbijdrage per sensor te dalen van 1% tot 0,2%.

Om het voordeel van elke geïnstalleerde sensor voor een toename in lekdetectie duidelijk te illustreren zijn kaarten gemaakt (figuur 1). Deze dekkingskaarten maken het mogelijk om voor elke oplossing te visualiseren waar de sensoren zich bevinden. Verschillende kleuren tonen de leidingen waarin tussen twee knooppunten de gesimuleerde lekkages worden gedetecteerd. De grijze leidingen vallen buiten het bestek van de toegepaste oplossing.

Hoewel de huidige druksensoren vanwege andere redenen zijn geïnstalleerd, blijkt uit de simulatie dat zes van de tien effectief zijn in lekdetectie. Slechts één hiervan is zichtbaar in afbeelding 1a. Uit afbeeldingen 1b en 1c blijkt voorts dat een verschillend aantal sensoren (respectievelijk 24 en 25 stuks, waarvan in beide gevallen slechts 16 sensoren zichtbaar zijn) tot een andere ruimtelijke configuratie kan leiden: d.w.z. dat de sensorlocaties in de oplossing met 25 sensoren niet gelijk is aan de locaties van de oplossing met 24 sensoren, plus een nieuwe locatie, maar dat meerdere sensoren een nieuwe locatie krijgen. Vanuit het perspectief van een geleidelijke investering die nodig is voor het installeren van nieuwe sensoren, moet de eindconfiguratie dus vooraf worden bepaald. Hierin moet rekening worden gehouden met het feit dat de prestaties tot het moment waarop de volledige set van sensoren is geïnstalleerd nog niet optimaal zijn.

Geleerde lessen en blik op de toekomst

Samenvattend zijn verschillende lessen in het project geleerd. Zo is het belangrijk om als eerste stap na te denken over het beoogde doel, welke benodigde gegevens beschikbaar zijn of nog ontbreken, en met welke beperkingen rekening moet worden gehouden. Ook is het nodig gebruik te kunnen maken van een tool die werkt met een evolutionair algoritme, zoals Gondwana. Daarnaast moet de mogelijkheid bestaan om samen te werken met experts van het drinkwaterbedrijf, zodat zij het optimaliseringsproces kunnen ondersteunen. En tot slot noemen we het belang om voorafgaand aan het traject voldoende testen op te zetten om te begrijpen of het uiteindelijke gedrag van de sensoren is zoals verwacht, en of de gekozen parameters geschikt zijn voor het uiteindelijke doel. Rekening houdend met al deze factoren moet het voor elk drinkwaterbedrijf mogelijk zijn om op een vergelijkbare manier druksensoren in te zetten bij het opsporen van lekken.

Om met de woorden van een betrokken expert van Brabant Water te spreken heeft dit project: “al met al niet veel tijd in beslag genomen, veel onverwachte vragen en antwoorden opgeleverd, veel inzicht gegeven in het hydraulisch systeem en geleid tot een verbazingwekkend geoptimaliseerd resultaat voor de locaties van onze nieuwe sensoren.”

Als vervolg op het project gaat Brabant Water in de komende maanden verder met de aanschaf en installatie van druksensoren en wordt de toegepaste methode naar andere gebieden uitgebreid.