Digitaal water
Foto: TU Delft
Ook onder de grond kent Nederland grote wateruitdagingen. Met menselijke kracht alleen kunnen we dat niet oplossen, zegt professor Zoran Kapelan. Daarom schakelt hij de hulp in van kunstmatige intelligentie en machine learning.
Wateroverlast in stedelijk gebied, leidingen in verslechterde staat en plastic vervuiling. Mede door klimaatverandering groeit in de stad het aantal uitdagingen op het gebied van water. Voor het aanpakken van deze opgaven kunnen we niet meer alleen leunen op menselijke kracht en bestaande modellen en methodes, zegt Zoran Kapelan, hoogleraar Urban Water Infrastructure. Volgens hem zijn de uitdagingen daar te omvangrijk en te complex voor. Zoals het signaleren van scheurtjes en kleine lekkages in ondergrondse pijpleidingen. Die zijn met het blote oog nauwelijks waar te nemen, maar kunnen uiteindelijk wel grote schade veroorzaken.
Volgens Kapelan is daarom ‘digitale watertechnologie’ nodig, zoals kunstmatige intelligentie en machine learning. Sensoren zouden kunnen helpen om de problemen nauwkeurig in beeld te brengen, door alle data te verzamelen. Met behulp van machine learning kunnen die data vervolgens worden verwerkt en de relevante informatie eruit worden gefilterd. Uiteindelijk moet dat weer leiden tot slimme tools en technologie om de uitdagingen mee aan te gaan.
Eén van die slimme technologieën biedt een efficiënte manier om barsten en lekken in drinkwatersystemen op te sporen. In het Verenigd Koninkrijk, waar deze technologie vandaan komt, gaat soms wel 20 procent van het water verloren voordat het een gebruiker bereikt heeft. Kapelan: ‘Voordat we dit systeem hadden werden barsten en lekken vaak door mensen aan het waterbedrijf gemeld, meestal met aanzienlijke vertraging. Bovendien bleven sommige kleinere lekkages weken of maanden onopgemerkt omdat het water niet aan de oppervlakte verscheen. Het huidige systeem maakt gebruik van AI en machine learning om realtimegegevens te verzamelen en te verwerken. En het slaat automatisch alarm, wat weer door een waterbedrijf kan worden gebruikt.
Een andere slimme technologie detecteert leidingfouten in rioolsystemen. In tegenstelling tot de vorige gebruikt deze technologie AI en machine learning om camerabeelden te verwerken en zo scheuren en verschoven voegen in het riool op te sporen. Kapelan: ‘Vóór deze innovatie moest iemand urenlang turen naar de beelden die door een camera in de pijp werden gemaakt. Dat is een zeer arbeidsintensief proces en vaak blijven storingen onopgemerkt, wat soms ernstige gevolgen kan hebben, zoals overstromingen en vervuiling.’
De inzet van slimme technologie voor het oplossen watervraagstukken wordt ook wel smart water of digital water genoemd. Ondanks het toenemend gebruik van smart technology in de watersector zijn er volgens Kapelan hier nog flinke digitale stappen te zetten. ‘Er is nu vaak sprake van DRIP: data rich, information poor. Er wordt wel veel data verzameld, maar daar gebeurt vervolgens weinig mee. Daarnaast is de watersector van oudsher vrij risicomijdend en conservatief. Veel waterbedrijven stonden lange tijd niet te springen om nieuwe technologie. Gelukkig zien ze nu steeds vaker de voordelen en staan ze er meer voor open.’