Der Anstieg des Durchschnittsalters der Wasserleitungen

Im Jahr 1854 stellte John Snow den Zusammenhang zwischen der Qualität des Trinkwassers und Cholera-Infektionen in London fest. Dieses Wissen beschleunigte den Bau von zentralen Trinkwasseraufbereitungsanlagen und die Trinkwasserverteilung über Rohrleitungen. Im Jahr 1853 wurde die erste Wasserleitung der Niederlande in Betrieb genommen, die sicheres und sauberes Dünenwasser aus den Kennemer Dünen in die Stadt brachte. Von diesem Moment an wurde die riesige unterirdische Trinkwasserinfrastruktur gebaut, die noch heute in Betrieb ist. In den meisten Trinkwasserversorgungsunternehmen steigt das Durchschnittsalter der Rohre, während die technische Lebensdauer der Rohre gleich bleibt oder sogar sinkt. Das bedeutet, dass wir eine kostspielige Ersatzmaßnahme an künftige Generationen weitergeben, während die Aufgabe immer größer wird. Ist die dezentrale Wasserversorgung eine Alternative? Noch nicht, denn es ist teurer und weniger sicher. Lassen Sie uns also an einer optimalen Ersatzstrategie arbeiten.

Räumliche Einsicht

Spatial Insight ist ein niederländisches datenwissenschaftliches Beratungsunternehmen, das sich auf die Verwaltung von unterirdischen Anlagen spezialisiert hat. Wir kombinieren das Fachwissen von GIS, Vermögensverwaltung und Datenwissenschaft. Wir glauben an eine datengesteuerte Vermögensverwaltung, um optimale, objektive und reproduzierbare Lösungen zu erzielen. Wir helfen auch den Betreibern unterirdischer Infrastrukturen, die Unannehmlichkeiten für die Bürger zu begrenzen und durch die Abstimmung ihrer Aktivitäten Kosten zu sparen.

SI-Regression, die Grundlage der Rohrbruchanalyse

Umfassende Musteranalysen im Rahmen der Verwaltung unterirdischer Anlagen haben gezeigt, dass undichte Rohre ein höheres Risiko haben, in Zukunft wieder undicht zu werden. Jeder Zuverlässigkeitsingenieur ist bestrebt, von der kurativen Instandhaltung über die präventive Instandhaltung zur ‘vorausschauenden Instandhaltung’ überzugehen. Wir haben gesehen, dass der proaktive Austausch von Rohrleitungen die Wahrscheinlichkeit ähnlicher Ausfälle erheblich verringert.

Ein entscheidender Teil der vorausschauenden Instandhaltung ist die Beziehung zwischen dem Alter der verschiedenen Rohrtypen und der Ausfallwahrscheinlichkeit. SI-Regression berechnet diese Kurven aus Anlagendaten und historischen Ausfalldaten. Abbildung 1 zeigt ein Ergebnis von vier möglichen Anpassungslinien, die die Ausfallwahrscheinlichkeit für ein PVC-Rohr mit einem bestimmten Durchmesser angeben.

SI-Regression in der Praxis

Bei der risikobasierten Vermögensverwaltung wird häufig der Zyklus “Planen, Tun, Prüfen, Handeln” befolgt. SI Regression passt sehr gut zu diesem Thema. Niederländische Wasserversorgungsunternehmen verwenden dieses Produkt zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten in den Phasen “Planen, Prüfen” und “Handeln” im Rahmen des Risikomanagements gemäß der Norm ISO31000. Indem die Wahrscheinlichkeitsberechnungen einheitlich und objektiv gestaltet werden, können auch interne und externe Beteiligte gut mit den Ergebnissen arbeiten.

Abbildung 2 zeigt die Auswirkungen der SI-Regression. Die blaue Linie zeigt, dass Rohre, die eine hohe Ausfallrate aufweisen, ersetzt werden. Die rote Linie zeigt das Verhältnis zwischen Ausfällen und Ausfallverhalten zwei Jahre später. Die Zahl der Lecks pro Jahr ist um 25 bis 75 % zurückgegangen. Die SI-Regression kann daher zur objektiven Bestimmung der Auswirkungen von Investitionen in den Austausch von Rohrleitungen verwendet werden.

Voraussetzungen

Für jedes Modell sind ausreichende Daten in ausreichender Qualität erforderlich. Für die SI-Regression benötigen wir einen möglichst vollständigen Anlagendatensatz und eine Reihe von Jahren mit Rohrbruchdaten. Wenn das Data Warehouse ADI (Asset Data Integrator) von Spatial Insight installiert ist, ist die Datenaufbereitung sofort in Ordnung.

Reduzierung des CO2-Fußabdrucks

Spatial Insight zielt darauf ab, die Treibhausgasemissionen zu reduzieren. Aus diesem Grund versuchen wir, unsere Reisebewegungen einzuschränken und unsere Dienstleistungen so weit wie möglich aus der Ferne zu erbringen.

Nächste Schritte

Wir hoffen und vertrauen darauf, dass SI-Regression einen wertvollen Beitrag zum datengesteuerten Asset Management Ihrer Organisation leisten wird. Wir würden gerne herausfinden, wie wir SI-Regression in Ihrer Organisation einsetzen können.

Weitere Informationen

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Abbildung 1. Ergebnis der SI-Regression für ein PVC-Rohr: Ausfallhäufigkeit im Vergleich zum Alter und Anpassungslinien.

Abbildung 2. Auswirkungen der SI-Regression. Die Ausfallhäufigkeit von 150-mm-PVC ist nach zwei Jahren gezielten Rohraustauschs deutlich zurückgegangen (rote Linie nach dem Austausch im Vergleich zur blauen Linie vor dem Austausch).