Künstliche Intelligenz im Kanalsystem

Die Berlin­er Wasser­be­triebe und das Kom­pe­tenzzen­trum Wass­er Berlin haben ein Mod­ell­w­erkzeug entwick­elt, mit dem sich die Alterung von Abwasserkanälen simulieren lässt. Erst­mals haben Forsch­er bei­der Häuser daten­basierte sta­tis­tis­che Ver­fahren mit kün­stlich­er Intel­li­genz ver­bun­den. Mit dem Ergeb­nis lassen sich Investi­tio­nen deut­lich genauer steuern. Dafür wur­den sie nun mit dem renom­mierten Inno­va­tion­spreis des Ver­ban­des kom­mu­naler Unternehmen (VKU) ausgezeichnet.

Wenn etwas kaputt geht, was wir jeden Tag drin­gend brauchen, ist das ärg­er­lich, über­raschend, mitunter sog­ar katas­trophal. Meis­tens ist es aber vor allem eines: teuer. Das gilt auch für eine der unsicht­baren Leben­sadern unser­er Stadt: die mehr als 9.600 Kilo­me­ter lange Kanal­i­sa­tion. Zumal Schä­den am Kanal nicht sofort sicht­bar wer­den. Anhalt­spunk­te für Repara­turen oder Investi­tio­nen liefern bish­er sta­tis­tis­che Angaben zu Schä­den sowie Dat­en aus der Kamerainspektion.

Steuerung von Investitionen

Jet­zt – und das ist neu für die Branche – haben Forsch­er des Kom­pe­tenzzen­trums Wass­er Berlin und der Berlin­er Wasser­be­triebe aus der Kom­bi­na­tion und Weit­er­en­twick­lung sta­tis­tis­ch­er Mod­elle mit kün­stlich­er Intel­li­genz und vie­len echt­en Dat­en ein Prog­no­se­in­stru­ment für die Kanalal­terung entwick­elt: SEMA-Berlin. „Mit diesem neuen Tool kön­nen wir Investi­tio­nen und Instand­hal­tun­gen deut­lich bess­er steuern und den Zus­tand der Kanal­i­sa­tion langfristig erhal­ten oder gar verbessern“, erk­lärt Wasser­be­triebe-Finanzvor­stand Frank Bruck­mann, der sich sehr über den am 11. März ver­liehenen Inno­va­tion­spreis des VKU freut. Der Inno­va­tion­spreis zeich­net „her­aus­ra­gende Inno­va­tio­nen kom­mu­naler Unternehmen“ aus und wird alle zwei Jahre verliehen,

SEMA – ein Kürzel aus der englis­chen Über­set­zung von Kanalal­terungsmod­ell für Strate­gien des Asset-Man­age­ments – basiert auf mehr als 140.000 echt­en Berlin­er Daten­sätzen. Gefüt­tert mit Infor­ma­tio­nen über den Kanal selb­st wie Alter, Mate­r­i­al, Gefälle, Abwass­er- und Boden­typ, der Verkehrs­be­las­tung, der Nähe zu Bäu­men und noch ein paar weit­eren Ein­flussgrößen errech­net es sehr genau, wie sich der Zus­tand der einzel­nen Kanäle im Netz in den kom­menden Jahrzehn­ten entwick­eln wird und welche Sanierungslän­gen erforder­lich sind, damit es auch kün­ftig ordentlich funk­tion­iert. Damit geht es deut­lich über bish­erige sta­tis­tis­che Mod­elle hin­aus, die das Netz in sein­er Gesamtheit und nicht im Detail betrachten.

Schein­bar, so kön­nte man aus der puren Addi­tion der bish­er bekan­nten Dat­en schlussfol­gern, liegt der ide­ale, weil am wenig­sten geal­terte Kanal min­destens vier Meter tief im Span­dauer Sand­bo­den, ist gemauert, hat einen Innen­durchmess­er von einem Meter, führt Schmutzwass­er und über ihm wach­sen keine Bäume. Dieses auf Sta­tis­tik fußende Klis­chee stimmt im Großen und Ganzen, im Detail aber eben auch oft nicht. Hier set­zt SEMA-Berlin mit maschinellem Ler­nen auf. Bei der Vorher­sage auf Hal­tungsebene – das ist der oft zwis­chen 30 und 50 Meter lange Bere­ich eines Kanals zwis­chen zwei Schächt­en – erre­icht das Mod­ell schon jet­zt etwa 80 Prozent der Genauigkeit ein­er Kam­erain­spek­tion und kann den Zus­tand sanierungs­bedürftiger Hal­tun­gen in zwei von drei Fällen richti­grichtig prognostizieren.

Automatische Zustandsanalyse

Dafür wird der SEMA-Berlin-Pro­to­typ jet­zt bei den Berlin­er Wasser­be­trieben trainiert. Dabei wird das Mod­ell stetig klüger – auch weil es dank des Forschung­spro­jek­tes Auzu­ka mit immer präzis­eren Dat­en gefüt­tert wird. Auzu­ka schafft – wie sein Name sagt – die Voraus­set­zun­gen für eine automa­tis­che Zus­tand­s­analyse und Klas­si­fika­tion des Kanal­net­zes durch virtuelle Bege­hung. Unter Leitung der Berlin­er Wasser­be­trieben wurde dafür im Ver­bund mit neun Insti­tu­tio­nen eine den neuen Stand der Tech­nik definierende Tech­nik-Kette vom Kanalin­spek­tion­sro­bot­er bis zur automa­tis­chen Bild-Auswerte­soft­ware entwick­elt, die Kanalschä­den schneller, sicher­er, posi­tion­s­ge­nauer und eben auch uner­müdlich erken­nt und klas­si­fiziert. Und eben­so wie SEMA lernt auch Auzu­ka mit jedem neuen Daten­satz dazu.