Waterbedrijven gebruiken District Metering Analysis (DMA) als een fundamenteel instrument voor het bewaken en beheren van waterdistributienetwerken. DMA houdt in dat het netwerk wordt opgedeeld in kleinere districten of zones en dat er debietmeters worden geïnstalleerd om de waterstroom in en uit elke zone te meten. Door de debietgegevens van DMA te analyseren, kunnen nutsbedrijven lekken opsporen, waterverbruikspatronen beoordelen en gefundeerde beslissingen nemen over infrastructuurverbeteringen en de toewijzing van middelen.
Wanneer waterbedrijven DMA gebruiken in combinatie met AI, kunnen ze extra voordelen behalen en de veerkracht van het waternetwerk verbeteren. AI kan de gegevens die via DMA worden verzameld, benutten en geavanceerde analyses en voorspellende mogelijkheden bieden, zodat nutsbedrijven proactieve beslissingen kunnen nemen en de netwerkactiviteiten kunnen optimaliseren.
Analyse en planning van de vraag
DMA levert waardevolle gegevens over waterverbruikspatronen binnen elk district. Nutsbedrijven kunnen de gegevens analyseren om inzicht te krijgen in piekvraagperioden, trends te identificeren en de toekomstige vraag in te schatten. Deze informatie helpt bij de capaciteitsplanning, investeringen in infrastructuur en het optimaliseren van de netwerkprestaties. Het zorgt ervoor dat nutsbedrijven efficiënt aan de vraag naar water kunnen voldoen, zelfs tijdens piekperiodes of in tijden van verhoogde druk op het systeem.
Beheer waterbalans
Met DMA kunnen nutsbedrijven de waterbalans binnen elk district berekenen. Door het water dat een district binnenkomt te vergelijken met het verbruik en de verliezen, kunnen nutsbedrijven afwijkingen identificeren. Dit helpt ervoor te zorgen dat water dat aan een bepaalde zone wordt geleverd, nauwkeurig wordt gemeten en verantwoord, waardoor waterverlies door onnauwkeurige metingen of ongeoorloofd gebruik wordt beperkt.
Reactie op incidenten
Met DMA kan snel worden gereageerd op incidenten zoals lekken, barsten of storingen in apparatuur. Door de gegevens continu te controleren, kunnen nutsbedrijven afwijkingen en ongebruikelijke stromingspatronen detecteren, wat wijst op mogelijke problemen. Door de debietgegevens van DMA te analyseren, kan AI vroegtijdige tekenen van lekken, barsten of abnormaal verbruik detecteren, waardoor nutsbedrijven onmiddellijk actie kunnen ondernemen voordat de situatie escaleert. Deze proactieve aanpak helpt waterverliezen te beperken, schade aan de infrastructuur te voorkomen en een ononderbroken waterservice te garanderen.
Voorspellend onderhoud
AI kan de kans op storingen aan apparatuur of verslechtering van leidingen voorspellen door historische gegevens van DMA en andere relevante bronnen te analyseren. Door rekening te houden met factoren zoals debieten, drukschommelingen en omgevingsfactoren, kunnen AI-modellen inzicht verschaffen in wanneer en waar onderhoudsactiviteiten prioriteit moeten krijgen. Nutsbedrijven kunnen proactief onderhoud plannen om stilstand te minimaliseren en de toewijzing van middelen te optimaliseren.
Optimale werking van het netwerk
Waterbedrijven kunnen AI-algoritmen gebruiken om het beheer van hun distributienetwerken te optimaliseren met behulp van realtime gegevens van DMA. AI houdt rekening met factoren als vraag, leveringscapaciteit en energiekosten. Door pompoperaties, klepinstellingen en waterdebietdistributie dynamisch aan te passen op basis van real-time DMA-gegevens, kunnen nutsbedrijven zorgen voor efficiënte en veerkrachtige netwerkprestaties en tegelijkertijd de operationele kosten verlagen.
Scenarioanalyse en -planning
Met de DMA-oplossing van InfoTiles kunnen waterbedrijven verschillende scenario's simuleren en de impact op het waternetwerk beoordelen. Door DMA-gegevens te combineren met voorspellende modellen kunnen nutsbedrijven de impact beoordelen van veranderingen in de infrastructuur, bevolkingsgroei of extreme weersomstandigheden. Deze informatie helpt bij langetermijnplanning, het identificeren van kwetsbaarheden en het implementeren van veerkrachtmaatregelen.
Beslissingsondersteuning
Door complexe gegevens van DMA, weersvoorspellingen en andere bronnen te analyseren, kunnen waterbedrijven in realtime geïnformeerde beslissingen nemen met aanbevelingen voor operationele aanpassingen, strategieën voor noodmaatregelen en de toewijzing van middelen. Hierdoor kunnen nutsbedrijven snel reageren op veranderende omstandigheden, dienstonderbrekingen minimaliseren en de veerkracht van het waternetwerk garanderen.
Terwijl DMA de basis vormt voor het beheer van waternetwerken, versterkt de integratie van AI de mogelijkheden ervan door de introductie van geavanceerde analyses, voorspellende mogelijkheden en real-time beslissingsondersteuning. AI verbetert de detectie van afwijkingen, voorspellend onderhoud, netwerkoptimalisatie en planning, waardoor uiteindelijk de veerkracht van het waternetwerk wordt verbeterd, waterverliezen worden teruggedrongen en de operationele efficiëntie van waterbedrijven wordt verbeterd.