Projekt

Motivation

Wir möchten die Wasserwege digitalisieren, ein Monitoring mittels Sensorik, das Transparenz schafft, ermöglichen und mit einer dezentralen und KI-gesteuerten Verteilung der Wassermengen im Kanalnetz (Aktorik) folgende Ziele erreichen:

 

Eine geringere Umweltbelastung im Regelbetrieb und bei Starkregen.

Verminderte Auswirkungen von Extremwetterereignissen mit Starkregen, die zu Hochwasserkatastrophen führen können.

Wirtschaftliche, wissenschaftliche und technologische Zielstellung

Neben unserer Motivation haben wir verschiedene Ziele definiert, die uns wirtschaftlich, wissenschaftlich und technologisch voranbringen und Städten und Kommunen zukünftig eine wertvolle Unterstützung beim Monitoring ihrer Unterwasserstraßen sind.

RIWWER soll als »Best Practice«-Beispiel zeigen, wie durch Smart City Anwendungen aktiver Umweltschutz betrieben werden kann

 

Wirtschaftliche Ziele

  • Ziele der Wasserrahmenrichtlinie der EU erreichen
  • Umweltschädliche Mischwassereinleitungen bei Regen und Starkregen soweit wie möglich zu reduzieren
  • Unternehmen wettbewerbsfähiger machen
  • Standortsicherung, Arbeitsplatzsicherung und -schaffung
  • Offene Standards und Open Source-Lösungen sollen generiert werden
  • Geschäftsmodelle entwickeln, um die Projektergebnisse ökonomisch tragfähig zu transferieren

 

Wissenschaftliche und technologische Ziele

Realisierung eines Systems in den drei Funktionsebenen:

  • Cloud
    • Beinhaltet das Kontrollzentrum
    • Nimmt Daten aus Edge entgegen und sendet Befehle
    • Abbildung der großskaligen Systemprozesse
    • Trainingsgrundlage für die Edge
  • Edge
    • Lokale Teilsysteme, in Form von wasserwirtschaftlichen Zentral- und Sonderbauwerken
    • Drahtlose Anbindung an das Kontrollzentrum (Cloud)
  • Feld
    • Sensoren, die ein verändertes Systemverhalten über eine Steuerungsoptimierung empfehlen können
    • Sensoren zur Erfassung des Wasserstands und der Wasserqualität in Kanalnetzen und Überlaufbecken sowie Niederschlag
    • drahtlose Anbindung an das Teilsystem (Edge)

Betrieb:

  • Regelbetrieb/Normalgebiet
  • Datenübertragung von Sensor zur Cloud
  • Visualisierung im Dashboard
  • Plausibilitätsprüfung und Fehlerdetektion
  • Ermittlung von abgeleiteten Größen (z. B. aus der Trübheit die Schadstoffbelastung)
  • Mustererkennung, die einfache Proxy-Messungen in komplexere Messwerte übersetzt
  • Notbetrieb
    • Kommunikation kann aufrechterhalten werden: Kontrolle bleibt im Kontrollzentrum
    • Kommunikation ist unterbrochen: Lokale Entscheidungsfindung auf Basis eines erlernten Risikomodells