Discovering leaks in water supply systems base on parameters monitoring

Discovering leaks in water supply systems base on parameters monitoring

Currently project description available in Russian only. Translated version will be published soon...

Специалистами нашей компании совместно с кафедрой Водоснабжение и водоотведение Самарского государственного технического университета и некоторыми профильными организациями Самарского региона разработаны прототипы систем, выполняющих регистрацию утечек воды в системе водоснабжения. Факт утечки прогнозируется искусственной нейронной сетью, обрабатывающей в режиме реального времени данные о гидравлическом режиме из SCADA системы. Прототипы в настоящее время проходят опоробацию и опытную эксплуатацию.

 

Располагая формализованными классами гидравлических режимов системы, фиксация аномалий, представляющих собой отклонение системы от одного из выведенных режимов, может свидетельствовать о наличии какой-либо аварии в системе и, в частности, утечки воды через порыв. Подобный подход позаимсотвован у коллег из Нидерландов, озвученный на на глобально значимом мероприятии для данной отрасли форуме и выставке "Акватэк" в Амстердаме (https://www.aquatechtrade.com/amsterdam/) и SWAN Forum (https://www.swan-forum.com/).

Диаграмма, позаимствованная из материалов докладчиков форума, показывает корреляцию между некоторыми параметрами системы водоснабжения (расход и давление) и формально выделенный класс гидравлического режима работы системы.

Комплиментарным подходом детекция утечек выполняется путем обучения искусственной нейронной сети на выборке данных, составленной из примеров динамики изменений параметров работы гидравлической системы в моменты до и после известных порывов трубопроводов. На основании данной выборки обученная искусственная нейронная сеть может предсказывать возможные порывы, исходя из выявленной ею в процессе обучения обобщенной динамики параметров при возникновении порывов. Подобный подход был опробирован специалистами рабочей группы СамГТУ при прогнозировании выходов из строя технических объектов в других отраслях промышленности и показали хорошие результаты при опробировании для контроля систем водоснабжения.

Данные подходы для выявления порывов трубопроводов являются комплиментарными к методам, основанным на аналитических гидравлических моделях, выявляющих утечки. Это связано как с тем, что в основе этих подходов лежат разные по сути методики обработки данных, так и с тем, что, в частности, эти методы могут применяться для контроля систем в различных масштабах времени. Первая группа методик хорошо проявила себя при поиске утечек, имевших место на протяжении некоторого продолжительного промежутка времени. Системы на основе нейросетевых алгоритмов используются при мониторинге системы в режиме реального времени для интеллектуального отслеживания возникновения порывов или утечек путем фиксации типичных для них изменений параметров работы DMA (District Metered Area).

В настоящее время ведутся работы по расширению перечня решаемых задач с использованием нейросетевых алгоритмов. Среди находящихся в настоящее время в разработке:

  • краткосрочный прогноз нагрузки на систему водоснабжения
  • система прогнозирования точек порывов
  • контроль технического состояния узлов насосных агрегатов по термограммам с использованием конволюционных искусственных нейронных сетей

 


Print   Email