Hoppa till huvudinnehåll

AI vattenledningsnät

Svenskt Vatten startar snart en testkörning av ett nytt AI-verktyg för stöd i åtgärdsplanering av vattenledningsnät.

Med hjälp av läckstatistik från hela Sverige och information om vattenledningsnätet kan prognoser göras var det är störst risk för läcka och vilka ledningar som i första hand behöver underhållas och förnyas. Det är målet med projektet som sker i nära samverkan med Stockholm Vatten och Avfall och VASS. 

Det finns idag ett stort fokus på att förbättra underhållsplaneringen av svenska VA-nät. Reinvestering i ledningsnäten kommer att behöva öka och då ökar behovet att välja förnyelseobjekt med god framförhållning utifrån en prioritering som ger mest nytta och långsiktig leveranssäkerhet för pengarna.

Digitalisering av de allmänna vattentjänsterna och befintliga VA-anläggningar är på olika plan en tydlig trend. Analys av mätningar och indata på mer raffinerade sätt är således en nödvändig utveckling som har potential att gynna samtliga VA-organisationer oavsett storlek och var i landet de befinner sig.

Ett AI-verktyg till alla VA-organisationer

Svenskt Vatten driver sedan hösten 2019 ett p,rojekt tillsammans med Stockholm Vatten och Avfall där målet är att tillgängliggöra ett AI-verktyg (en s.k. ANN-modell) till alla VA-organisationer i Sverige som ska stödja åtgärdsplanering inom rörnät. 

Inledningsvis kommer det handla om vattenledningsnät och modellen ska ge en beräknad ”poäng” för status på varje ledning. På så sätt belysa behov av åtgärd, såsom behov av renovering. Stockholm Vatten och Avfall (SVOA) har under en tid utvecklat en AI-modell för att matematiskt bearbeta en stor mängd indata (såsom driftstörningar, ledningsålder, rörmaterial och dimension) för att på bred front bedöma status, underhållsbehov och risk för framtida driftstörningar.

Att på detta sätt nyttja den stora mängden indata för att ”lära datormodellen” att i realtid (om man så vill) dra slutsatser som kan hjälpa underhållsplaneringen innebär mycket stora möjligheter och varianter av tillämpning. När väl AI-modellen trimmats kan beslutstödet erhållas med mycket liten insats och med successivt högre precision.

Syfte och målsättning

Ett syfte med projektet är att resultatet och nyttan av pilotförsöken i Stockholm ska spridas till flera och på detta sätt öka användbarhet, träffsäkerhet och vidareutveckling av modellen. 

Dom som vill av Svenskt Vattens medlemmar ska kunna mata in sin ledningsnätsstatistik (material, dimension, driftstörningar) och få en statusbedömning i retur från AI-modellen.

Preliminärt är målsättningen att datahantering och analys samordnas med VASS för att ha säker datahantering och ett verktyg som medlemmarna är bekant med.

Intresserad? Välkommen anmäla intresse att leverera data och få AI-beräknade resultat! Kontakta oss via svensktvatten@svensktvatten.se
För att delta i projektet kommer viss databearbetning och dataöverlämning till VASS enligt framtagna mallar att krävas.

Översiktlig information om projektet (pdf).