Früherkennung von Anomalien in Abwasserpumpwerken

Ausgangssituation

Die Berliner Wasserbetriebe (BWB) versorgen Berlin mit Trinkwasser und behandeln das Abwasser mit modernster und innovativer Technik. Ihr besonderes Augenmerk gilt dem gleichermaßen ökologisch, ökonomisch und sozial nachhaltigem Management des Wasserkreislaufs. In diesem Zusammenhang initiieren und unterstützen die BWB kontinuierlich Forschungsprojekte, um die technischen Prozesse hinsichtlich Ressourceneinsatz, Energieeffizienz und vor allem der Anlagenverfügbarkeit zu optimieren. Datengetriebene Analysemethoden stellen dabei einen erfolgversprechenden Ansatz zur Anomalieerkennung und Datenplausibilisierung dar und sollen im Rahmen dieses Quick-Checks auf Anwendbarkeit für drei betriebliche Fragestellungen untersucht werden.

Problemstellung

Allgemein behandelt der QuickCheck die Früherkennung von Anomalien in Abwasserpumpwerken. Konkret geht es um:

1. die Früherkennung von anbahnenden Pumpenverstopfungen,
2. die Analyse / Mustererkennung von Betriebszuständen mit hohen Schallemissionen und Vibrationen in umliegender Bebauung,
3. und die Plausibilisierung der Tagesgänge des ankommenden Abwassers.

Im Rahmen des Quick-Checks soll anhand eines exemplarischen Pumpwerks erarbeitet werden, welche dieser Zielstellungen perspektivisch mittels datengetriebener Analysemethoden mit relativ geringem Aufwand erreicht werden können.

Lösungsansatz

Zur Bearbeitung des Quick-Checks hat BWB Messdatensätze von ca. sechs Monaten eines Pumpwerks in Berlin sowie Informationen zum Aufbau des Pumpwerks, der Anlagentechnik (z. B. Pumpenkennlinien) und zur Steuerung des Pumpwerks bereitgestellt. Weiterhin wurden Protokolle von Störungen im Pumpwerk zur Verfügung gestellt (wie z. B. Pumpenverstopfungen oder starke Vibrationen). Zunächst wurden die Messdaten der acht Pumpen importiert, aufbereitet und geplottet (insgesamt 54 Messstellen). Die Störungsmeldungen wurden mit Zeitstempel und Fehlermeldung maschinenlesbar importiert und in Plots zusammen mit den Pumpen-Betriebsdaten visualisiert. Basierend auf der Geometrie das Wasser-Sammelbeckens, dem Pegelstand und den Pumen-Abfluss wurden Zufluss-Volumenströme berechnet. Im Rahmen eines Vor-Ort-Termins in Berlin konnten sich CC-KING Mitarbeitende einen Eindruck vom Aufbau des Pumpwerks und der Steuerung der Pumpen verschaffen. Aufgrund der Komplexität der Anlage und der übermittelten Daten war der Vor-Ort-Termin sehr hilfreich.

Quick-Check-Ergebnisse

Zu Ziel 1) Früherkennung von anbahnenden Pumpenverstopfungen:

Anhand der Analyse der generierten Zeitreihen-Plots und 3D-Histogrammen konnten grobe Kennlinien (zu erwartende Wertebereiche) von Vibrationen in Abhängigkeit der Pumpendrehzahl generiert werden. Es erscheint als aussichtsreich, dass darauf aufbauend ein Verstopfungs-Frühwarnsystem implementiert werden kann.

Zu Ziel 2) Analyse / Mustererkennung von Betriebszuständen mit hohen Schallemissionen und Vibrationen in umliegender Bebauung:

Anhand der Analyse der generierten Zeitreihen-Plots, in welchen die von Anwohner*innen gemeldeten hohen Schallemissionen bzw. Vibrationen eingetragen waren, ergaben sich nur schwache Korrelationen mit den Betriebsdaten der Pumpen (insbesondere Vibrationen/Schallpegel-Daten der Pumpen). Somit erscheint es als nicht aussichtsreich, dass diese Events automatisiert und frühzeitig erkannt und behoben werden können.

Zu Ziel 3) Plausibilisierung der Tagesgänge des ankommenden Abwassers:

Aus den berechneten Wasser-Zuflussdaten wurden Tagesprofile generiert (mit Stunden-Mittelwerten). Dabei wurde dabei versucht, den Regeneinfluss zu berücksichtigen. Es zeigte sich, dass die Tagesprofile starke Variationen aufweisen, so dass eine Anomalie-Detektion nur basierend auf den Zuflussdaten vermutlich nicht mit geringem Aufwand möglich ist. Es wurden weiterhin die integrierten Zufluss-Wassermengen analysiert. Diese weisen deutlich geringere Variationen auf, so dass eine Anomalie-Detektion basierend auf den Wassermengen realisierbar sein könnte.