Wasserverteilungsnetze – Schadstoffquellen auf der Spur

Zuverlässiges Werkzeug lokalisiert Ort der Verunreinigung

Wasserverteilungsnetze in Deutschland gelten als sehr sicher, wobei diese komplexe Infrastruktur unter unsicheren Bedingungen arbeitet und unkontrollierten externen Ereignissen ausgesetzt ist. So ist es auch hierzulande schon zu Verunreinigungen gekommen, die das Wasser für eine Zeit lang ungenießbar machten. In diesem Zusammenhang ist die Resilienz des Wassernetzes, also seine Fähigkeit, sich nach einem störenden Ereignis schnell zu erholen, für die öffentliche Sicherheit von größter Bedeutung.

Verunreinigungen im Rohrleitungsnetz

Dringen schädliche Verunreinigungen zufällig oder absichtlich in das Rohrleitungsnetz ein, muss die Schadstoffquelle so schnell wie möglich gefunden werden. Diese Aufgabe ist aufgrund des komplexen Netzwerkverhaltens, knapper Daten und unvermeidbarer Unsicherheiten bei der Prozessmodellierung und -überwachung eine große Herausforderung in der Ingenieurpraxis. Forschende des Instituts für Risiko und Zuverlässigkeit an der Leibniz Universität Hannover haben daher eine neue Methode entwickelt, die den Eintrittsort der Verunreinigung anhand der verfügbaren Messungen und des Systemwissens identifiziert.

Sensordaten statistisch auswerten

Hierzu wendet das Forschungsteam die Bayes'sche Statistik an. Im Fokus steht die Aussage, an welchem Ort im Wasserverteilungsnetz die Schadstoffe am wahrscheinlichsten eingedrungen sind. Auf Grundlage der verfügbaren Sensormessungen wird für jeden potenziellen Ort ein Plausibilitätsgrad (posteriore Wahrscheinlichkeit) als Wichtung ermittelt. Die Berechnungen dieser Wichtung erfolgen mittels neuester Simulationstechnik in Verbindung mit einer hydraulischen Analysesoftware. Der Ansatz stellt mögliche Schadstoffquellen unter Berücksichtigung aller mit dem Erkennungsprozess verbundenen Unsicherheiten flexibel und realistisch dar.

Wirksames und effizientes Werkzeug

Die Wirksamkeit und Leistungsfähigkeit des entwickelten Werkzeuges demonstrieren die Forscherinnen und Forscher anhand eines simulierten Netzwerks aus 92 Knoten und 117 Rohren. Trotz sich ständig ändernder Strömungsverhältnisse im Netz war das Verfahren in der Lage, eine Schadstoffquelle zuverlässig zu identifizieren. Selbst bei relativ seltenen und verrauschten Messungen wies es dem tatsächlichen Injektionsknoten eine Wahrscheinlichkeit von fast 100 Prozent und dem Rest eine Wahrscheinlichkeit von nahe Null zu. Der gesamte Identifizierungsprozess dauerte etwa 40 Minuten auf einem Hochleistungsrechner. Das Team plant weitere Entwicklungen, um die Resilienz kritischer Infrastrukturnetzwerke zu verbessern.