Big Data Analysen verändern die Welt – doch was können sie für die Wasserwirtschaft tun?

Forschungsprojekt zu optimierten Datenauswertungen in der Wasserwirtschaft

Die Wasserwirtschaft steht aktuell vor einer Vielzahl von Herausforderungen, die innovative Lösungsansätze verlangen. Die gestiegenen Anforderungen und immer bessere Sensortechnik ermöglichen eine zunehmend bessere Überwachung von Prozessen, wobei eine wachsende Zahl an Daten und Informationen anfällt. Für die zielgerichtete Umsetzung von Optimierungsstrategien müssen diese Informationen ganzheitlich aufbereitet und ausgewertet werden.

Viele Wasserversorger sind hierbei allerdings mit der Schwierigkeit konfrontiert, dass Daten nicht zentral, sondern fachbereichsbezogen gespeichert sind oder dass der Überblick fehlt, diese integrativ auszuwerten. Wasserversorger hatten noch nicht genug Zeit, alle erforderlichen Kompetenzen zur Auswertung aufzubauen und es fällt ihnen schwer, den Nutzen von Projekten in diesem Bereich zu quantifizieren. Diese Schwierigkeiten betreffen insbesondere kleinere und mittelgroße Wasserversorger.

Um diese zu unterstützen, untersucht das IWW in einem von innogy SE geförderten Forschungsprojekt, wie sich Ansätze für Big Data Auswertungen auf die Wasserbranche übertragen lassen. Dabei soll der Status Quo der Dateninfrastruktur von repräsentativen Versorgern erfasst und darauf aufbauend mögliche Anwendungsfelder für Datenanalysen erarbeitet und Optimierungsansätze präsentiert werden. Die drei Versorger NEW NiederrheinWasser GmbH, Wasserversorgung Zürich und RWW Rheinisch-Westfälische Wasserwerksgesellschaft mbH stellen sich gemeinsam mit IWW dieser Herausforderung und untersuchen drei Praxisfallstudien in den Gebieten Grundwassergewinnung, Wasserverteilung und Kundenmanagement. Das Projekt startete im April 2019 mit einer Gesamtlaufzeit von 30 Monaten.

 

Fallstudie Grundwassergewinnung – Optimierung des Grundwassermonitorings

Die NEW AG betreibt zahlreiche Grundwassermessstellen, um das Dargebot und die Qualität des Grundwassers im Einzugsgebiet der Förderbrunnen zu überwachen. Ziel des Monitorings ist es, bereits frühzeitig den Eintrag von Schadstoffen oder eine Veränderung der Grundwasserstände festzustellen und geeignete Maßnahmen zum Schutz des Grundwassers einzuleiten. In Abhängigkeit von der Lage und Verfilterung der Messstelle können ganz unterschiedliche Informationen gewonnen werden.

In dem Forschungsprojekt wird eine Methodik entwickelt, anhand derer die Informationsdichte und -qualität des Grundwassermonitorings ausgewertet wird. Dazu werden Untersuchungsumfang und Probenahmerhythmus analysiert und in Zusammenhang mit Flächendaten, u. a. zur Landnutzung, ausgewertet. Ziel ist es, das bestehende Monitoring hinsichtlich eines Mehraufwandes oder aber Informationslücken zu prüfen, um so eine kostenoptimale Überwachungsstrategie zu erarbeiten.

 

Fallstudie Trinkwasserverteilung – Überwachung der Trinkwasserqualität im Leitungsnetz

Heutige Sensoren erlauben eine Überwachung der Wasserqualität in Echtzeit und können dazu beitragen, Gefahren frühzeitig zu erkennen und zu handeln. Während die historischen Daten zur Wasserqualität als Ganglinie bereits wertvolle Informationen liefern, bestehen darüber hinaus deutlich mehr Auswertungsmöglichkeiten.

Die Stadt Zürich hat sich zum Ziel gesetzt, dieses Datenpotenzial vollständig nutzbar zu machen und im Wassernetz zehn Sonden verbaut, die zweiminütig bis zu sieben unterschiedliche Parameter messen können. Darauf aufbauend soll ein Frühwarnsystem entstehen, das nicht nur ausschlägt, wenn die Qualität problematisch wird, sondern auch, wenn sie nicht dem üblichen Verlauf entspricht (sogenannte „Kontextanomalie“). Um solche Auffälligkeiten zu erkennen, werden von IWW Ansätze aus dem Bereich Machine Learning und insbesondere der Neuronalen Netze angewandt, die auch sehr komplexe Problemstellungen meistern können.

 

Fallstudie Kundenmanagement – Kostentreiberanalyse in der Kundeninteraktion

RWW bietet Kunden die Möglichkeit, bei Bedarf über verschiedene Kommunikationskanäle, wie Email oder Telefon, Kontakt aufzunehmen. Jede Interaktion verursacht allerdings Kosten, die vom Unternehmen zu refinanzieren sind. Um die Probleme und Informationsbedürfnisse der Kunden besser zu verstehen und die zielgruppenspezifische Kommunikation zu optimieren, analysiert RWW im Rahmen dieser Fallstudie gemeinsam mit IWW historische Kundeninteraktionsdaten. Über explorative Datenanalysen soll das Projekt unter anderem Aufschluss über Schlüsselfaktoren geben, die zu einer vermehrten Kontaktaufnahme von Seiten des Kunden führen.

 

Ihre Ansprechpartnerin zum Projekt ist Kristina Wencki.