Mangel på pålitelige data hindrer SGDs fremgang innen avløpsrensing

Rapporten om avløpsvannrensing i 2024 er bekymringsfull og tankevekkende lesning. Nedenfor oppsummerer vi diskusjonen i rapporten og gir kommentarer til hvorfor det fortsatt er mangler, og hvilken rolle dataanalyseselskaper kan ha nå og i fremtiden.

Hovedfunn

Avløpsvannrensing er avgjørende for å oppnå bærekraftsmål 6 (SDG 6), som har som mål å sikre tilgang til og bærekraftig forvaltning av vann og sanitærforhold for alle innen 2030. Nøyaktig datarapportering er kjernen i dette arbeidet, men FN-rapporten for 2024 har fremhevet en bekymringsfull trend: en merkbar nedgang i rapporteringen av avløpsvanndata globalt.

Selv om det er gjort visse fremskritt, mangler det fortsatt et konsistent og pålitelig datagrunnlag for avløpsvann, noe som hindrer oss i å overvåke, analysere og iverksette tiltak i renseprosessene på en effektiv måte.

Rapporten viser at selv om hyppigheten av data om avløpsvann som landene rapporterer til OECD/Eurostat/UNSD, generelt har vært stabil, har det vært en merkbar nedgang de siste årene.

I 2022 rapporterte for eksempel 107 land avløpsvannstatistikk, noe som tilsvarer 73 % av verdens befolkning. Andelen av det totale avløpsvannet som fikk en viss grad av rensing (76 %), kunne imidlertid bare beregnes for 73 land (42 % av verdens befolkning), og andelen av det totale avløpsvannet som ble "trygt" behandlet (60 %), kunne bare beregnes for 42 land (12 % av befolkningen).

Denne merkbare nedgangen de siste årene utgjør en betydelig utfordring for den globale innsatsen for å forbedre håndteringen av avløpsvann.

Hva kan årsaken være?

Det er flere faktorer som bidrar til mangelen på pålitelige data om avløpsvann, blant annet

1. Inkonsekvente metoder: Ulike land og regioner bruker ofte ulike metoder for datainnsamling og rapportering. Denne inkonsekvensen kan gjøre det vanskelig å sammenligne data på tvers av ulike områder. FN-rapporten viser for eksempel at bare 38 % av industrielt avløpsvann ble rapportert som renset, og at bare 27 % ble behandlet på en sikker måte i de 22 landene som leverte data.
2. Mangel på standardisering: Uten standardiserte protokoller kan dataene som samles inn, variere mye når det gjelder nøyaktighet og pålitelighet. Standardisering er avgjørende for å sikre at data fra ulike kilder kan sammenlignes og aggregeres på en meningsfull måte.
3. Menneskelige feil: Manuell dataregistrering og -behandling er utsatt for feil, noe som kan påvirke den generelle datakvaliteten betydelig. Menneskelige feil kan oppstå på ulike stadier, fra datainnsamling til rapportering, noe som kan føre til unøyaktigheter og mangler.
4. Aldrende infrastruktur: Eldre avløpsrenseanlegg kan mangle moderne overvåkings- og datainnsamlingssystemer. Dette kan resultere i utdaterte eller ufullstendige data, ettersom disse anleggene kanskje ikke er utstyrt for å fange opp all relevant informasjon på en nøyaktig måte.

AI-drevne løsninger for å tette hull i avløpsvanndata

Utfordringene med datainnsamlingen krever langsiktig planlegging og regionalt/globalt samarbeid. I mellomtiden kan kunstig intelligens bygge bro over disse hullene ved hjelp av anomalideteksjon, datastandardisering og prediktiv analyse, noe som forbedrer den generelle datanøyaktigheten og påliteligheten.

Denne situasjonen understreker den kritiske rollen dataanalyseselskaper som InfoTiles kan spille i avløpssektoren ved å tilby avanserte verktøy for å tette datahull, forbedre overvåkingen og gi innsikt i sanntid.

#PipeFusion: Med over 99 % nøyaktige data gjør PipeFusion det mulig for forsyningsselskapene å ta bedre og mer informerte beslutninger. Korrekte og validerte data er avgjørende for å forbedre nettverkseffektiviteten og sikre pålitelighet i avløpsvannshåndteringen. Ved å levere presise data gjør PipeFusion det mulig for nettselskapene å optimalisere systemene sine og minimere risikoen.

#SewerIntelligence: SewerIntelligence er en spesialisert løsning som er utviklet for å redusere innstrømning og infiltrasjon (I&I), og hjelper forsyningsvirksomheter med å redusere risikoen for utslipp og overløp, samtidig som driftskostnadene senkes. Gjennom forenkling og automatisering av datakonsolidering, kombinert med sanntidsanalyser, gir InfoTiles vannverk og myndigheter innsikt som kan brukes til å forbedre avløpssystemene deres og forbedre beslutningsprosessene.

‍