Das Vorhaben SEMA-Berlin geht in die zweite Phase. Zwei ausgewählte Modellansätze, die den Zustand der Kanalisation mit besonders hoher Genauigkeit wiedergeben können, sollen weiterentwickelt und in die Praxis überführt werden.
Studien zur Entwicklung der Abwasserinfrastruktur in Deutschland zeigen, dass die derzeitigen Investitionen nicht ausreichen, um die fortschreitende Alterung der Kanalisation aufzuhalten. Um Prognosen zur zukünftigen Entwicklung des baulichen Zustands machen und daraus Investitionsentscheidungen ableiten zu können, wurden im Rahmen des Forschungsvorhabens SEMA-Berlin verschiedene Alterungsmodelle für die lokalen Gegebenheiten getestet und hinsichtlich ihrer Genauigkeit bewertet. Mit diesen Modellen kann der Zustand nicht inspizierter Haltungen simuliert und die zukünftige Entwicklung des Netzzustandes prognostiziert werden. Diese Modelle berücksichtigen Ergebnisse von mehr als hunderttausend Kamerabefahrungen sowie Daten zu individuellen Kanaleigenschaften und Umgebungsfaktoren der Stadt Berlin.
In einer zweiten Projektphase sollen nun zwei ausgewählte Modellansätze, die den Zustand der Kanalisation mit besonders hoher Genauigkeit wiedergeben können, weiterentwickelt und in die Praxis überführt werden. Zwei Anwendungsgebiete stehen hierbei im Mittelpunkt:
Die Unterstützung der bedarfsgerechten Planung von Kanalinspektionen und
die Unterstützung der langfristigen Kanalsanierungs- und Investitionsplanung.
Für den ersten Anwendungsfall werden mit Hilfe von „Maschinellem Lernen“ prioritäre Haltungen und Gebiete identifiziert und visualisiert. Die Modellergebnisse werden in die bisherige Praxis der Inspektionsplanung integriert. Für den zweiten Anwendungsfall werden mit Hilfe eines statistischen Alterungsmodells langfristige Prognosen zur Zustandsentwicklung des Kanalnetzes unter Berücksichtigung verschiedener Investitionsszenarien erarbeitet. Dabei werden auch mögliche Synergien zu anderen Infrastrukturen, z.B. das Trinkwasser- oder Fernwärmenetz, untersucht. Weiterhin werden Unsicherheiten in Daten und Modellen quantifiziert. Durch die Weiterentwicklung der Modelle und die Berücksichtigung zusätzlicher Inspektionsdaten soll zudem die Vorhersagegenauigkeit weiter erhöht werden.
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