Smart water solutions

De watersector staat voor grote uitdagingen op het gebied van waterkwantiteit en -kwaliteit. Waterbedrijven en afvalwaterbedrijven moeten omgaan met nieuwe verontreinigingen, de effecten van klimaatverandering, strengere lozingslimieten en regelgeving en duurzaamheidsdoelstellingen, zoals klimaatneutraliteit bereiken of hun CO2-voetafdruk verkleinen.

Methoden, hulpmiddelen en producten

Bij KWR ontwikkelen we Smart Water Solutions, slimme wateroplossingen die het ontwerp, beheer en de prestaties van watersystemen verbeteren.  We bieden expertise in proces- en mechanistische modellering, kunstmatige intelligentie (AI), optimalisatie, onzekerheidsstudies, real-time regeling en gegevensvisualisatie. Door onze grondige expertise in het waterdomein te combineren met faciliterende digitale technologieën, bieden we innovatieve en slimme wateroplossingen die helpen uitdagingen op te lossen en bijdragen aan optimaal waterbeheer, nu en in de toekomst.

Smart monitoring

KWR voert geavanceerde slimme monitoringcampagnes uit met IoT-sensoren en online analysers, aangevuld met een robuust cloud-gebaseerd data-acquisitiesysteem, om moeilijk meetbare variabelen te registreren, zoals de uitstoot van stikstofoxide (N2O) uit afvalwaterzuiveringsinstallaties. Deze unieke gegevens zijn essentieel voor het kwantificeren van N2O-emissies – een krachtig broeikasgas – en ondersteunen onderzoek met modellen om mitigatiemaatregelen te bedenken. Daarnaast ontwikkelen we op maat gemaakte, geavanceerde visualisatie- en beslissingsondersteunende systemen voor eindgebruikers die gebruikmaken van online sensordata en data-analyse. We hebben bijvoorbeeld een gebruiksvriendelijk beslissingsondersteunend systeem ontwikkeld om de efficiëntie van de waterrecirculatie in de glastuinbouw te verhogen.

Toepassingen in de hele watercyclus

We bieden slimme wateroplossingen voor de hele watercyclus:

• Procesgebaseerde en mechanistische modellering voor drinkwaterzuiveringsstappen, zoals coagulatie, actieve kool en geavanceerde oxidatie.
• Ontwerp van leiding- en sensornetwerken voor robuuste en toekomstbestendige distributie van drinkwater.
• Biokinetische procesmodellering voor de behandeling van actief slib in afvalwaterzuiveringsinstallaties – met name ook aandacht voor opkomende uitdagingen zoals verwijdering van organische microverontreinigingen en vermindering van N2O-emissies.

Datagestuurde aanpak en AI

Daarnaast ontwikkelt KWR datagestuurde benaderingen en toepassingen van kunstmatige intelligentie voor scala aan toepassingen rond water en afvalwater. We gebruiken machine learning voor het identificeren en tellen van microplastics in monsters. We passen ook machine learning toe om de vorming van N2O beter te begrijpen en emissies te voorspellen. AI-toepassingen, gekoppeld aan proceskennis, worden ontwikkeld om controle- en mitigatiemaatregelen te ondersteunen en te implementeren waarmee de N2O-uitstoot omlaag kan worden gebracht. KWR doet ook onderzoek naar het gebruik van machine learning modellen voor het voorspellen van de vraag naar water en het ontwikkelen van methodologieën voor reinforcement learning ter ondersteuning van een flexibeler ontwerp van stedelijke waterdistributiesystemen.

AquaPriori

Regelmatig duiken nieuwe stoffen op in de watercyclus die moeten worden geïdentificeerd en verwijderd. Hiervoor zijn een snelle beoordelingsmethoden nodig die helpen bepalen of en hoe deze stoffen kunnen worden verwijderd. Onze tool AquaPriori is op maat gemaakt voor deze taak en biedt een veelzijdige webapplicatie voor verschillende drinkwater- en afvalwaterzuiveringstechnologieën.

Numerieke optimalisatie van drinkwaterdistributiesystemen

Met het softwareplatform Gondwana kunnen drinkwaterbedrijven drinkwaterdistributiesystemen optimaliseren.

• Voorbeelden van toepassingsmogelijkheden Gondwana zijn:
  het ontwerp van streefstructuren en transities van huidige configuraties naar streefstructuren, met als doelstellingen lage kosten en goede prestaties. Prestaties kunnen worden bepaald door o.a. de mate van leveringszekerheid, gewenste druk, waterkwaliteit, energieverbruik en aantal storingen;
• het bepalen van optimale DMA’s (District Metered Areas), om met zo min mogelijk volumestroommeters de detecteerbaarheid van lekken en andere afwijkingen te maximaliseren;
• het bepalen van optimale afsluiterconfiguraties, met als doelstellingen lage ondermaatse leveringsminuten (OLM) en goede spuibaarheid van secties;
• het bepalen van optimale locaties van waterkwaliteitssensoren of monsternames, met als doelstellingen het minimaliseren van de detectietijd, het maximaliseren van de pakkans of dekkingsgraad, het faciliteren van bronbepaling en meer;

In alle toepassingen kan rekeningen worden gehouden met verschillende scenario’s, zoals veranderingen in de watervraag, storingen en besmettingen.