Project

FATtracker

Deze pagina is bijgewerkt op October 27, 2020
Startdatum
01/01/2020
Einddatum
31/12/2020
Label
Slim meten en handelen
Contact

Deltares
Antonio Moreno Rodenas
Francois Clemens

Betrokken partijen
  • Ingenieursbureau Rotterdam

Een veelvoorkomende oorzaak voor het falen van pompstations in de riolering is dat zich hierin oliën en vetten afzetten. Om de noodzakelijke operaties hiervoor te kunnen inplannen en mitigerende alternatieven te ontwerpen is het essentieel om te begrijpen hoe de transport- en accumulatiepatronen van deze oliën en vetten in elkaar zitten.

In dit project ontwikkelen we voor de benodigde monitoring een nieuwe detectiemethode op basis van CCTV-camerabeelden met een geautomatiseerde verwerking: de FATtracker. Ook wordt een prototype ontwikkeld voor implementatie van deze tool in een opzichzelfstaande behuizing.

Technologie

In pompstations vormen de bodemuitlaten van pompen geen garantie dat drijvend materiaal wordt afgevoerd naar verwerkingsfaciliteiten. Daarom hopen olie- en vetafzettingen zich vaak op in pompreservoirs en ontstaan hiervan dikke toplagen. Als gevolg van chemische en fysische transformaties verhardt het schuimmateriaal en is periodieke reiniging nodig. Het handmatig verwijderen van olie- en vetafzettingen is een onwenselijke situatie omdat dit leidt tot hoge operationele kosten en gezondheidsrisico’s voor het betrokken personeel.

In dit project testen we de bruikbaarheid van CCTV-camera’s voor het monitoren van dynamische olie- en vetverschijnselen. In een opzichzelfstaande behuizing – de FATtracker genoemd – vindt geautomatiseerde beeldacquisitie plaats, opslag en nabewerking. De gecomprimeerde informatie wordt naar een gecentraliseerde server gestuurd. Zo kan bijna real-time met een analyse van de waargenomen processen fundamentele kennis over olie- en vetdynamica worden verkregen.

Een prototype van de FATtracker wordt ontwikkeld en getest. Het apparaat bestaat uit een camera; een op Linux gebaseerde microcomputer; een lichtsysteem; een gegevensopslageenheid (bijv. HDD, SD met hoge capaciteit); een systeem voor gegevensoverdracht (bijv. Gprs, 3G-gegevensverbinding of LoRa-radioverbindingen); een voedingseenheid (externe voeding) en een omhullende doos met een externe stroombron (netaansluiting of batterij). Controle van oliën en vetten vindt plaats bij pompstations die zijn aangesloten op verschillende karakteristieke stedelijke afwateringsstroomgebieden (bv. gecombineerde en scheidende rioolstelsels en verschillende beheerstrategieën).

Het FATtracker-apparaat zal dagelijks verwerkte gegevens verzenden, bestaande ​​uit verschillende variabelen: i) FAT-Water gebiedsdekking, ii) waterpeil, iii) waterturbulentie-proxy, iv) een gecomprimeerde versie van een van de afbeeldingen (voor verificatiedoeleinden). De gegevens worden opgeslagen in een centrale database voor later gebruik. Onbewerkte afbeeldingen worden op het apparaat opgeslagen zodat deze later zijn op te halen.

Na het testen en valideren van de stabiliteit van een FATtracker-prototype worden hiervan minimaal drie extra eenheden geproduceerd. Deze units worden geïnstalleerd op verschillende recentelijk gereinigde pompstations van gemeentelijke stedelijke afwateringssystemen in Nederland. De observatieperiode en frequentie worden bepaald op basis van beschikbare middelen en systeemgedrag.

Uitdaging

Huidige kennis over transport- en accumulatiepatronen van oliën en vetten in pompstations is schaars, aangezien discrete waarnemingen hiervan beperkt beschikbaar zijn. Toch is begrip van de patronen waarmee oliën en vetten zich verspreiden en ophopen van groot belang om de juiste ingrepen te kunnen doen en mitigerende alternatieven te kunnen inzetten. Daar komt bij dat het meten van processen in het riool flinke uitdagingen met zich meebrengt vanwege de ongunstige omgeving die onder andere zorgt voor corrosie en verstopping van sensoren. De FATtracker is bedoeld om met het generaliseren van een detectiealgoritme voor oliën en vetten de gewenste oplossing te bieden.

Voordeel van deze aanpak is dat het om een indirect detectiesysteem gaat, waardoor het niet vatbaar is voor verstopping of corrosie. Wel is het handmatig verwerken van de data die uit de waarnemingen voortkomen een kostbare aangelegenheid. De inzet van camera’s levert grote datasets op, omdat het gaat om zowel korte- (< 5 minuten) als langetermijnprocessen (enkele maanden).

Om de kosten te drukken is bij Deltares geëxperimenteerd met geautomatiseerde algoritmen die grote datasets kunnen nabewerken van beelden waarop in bovenaanzicht is te zien hoe in het pompstation oliën en vetten op het wateroppervlak liggen. Op deze manier is beoordeling van de evolutie van het olie- en vetoppervlak realtime mogelijk. Bovendien is deze geautomatiseerde observatie van de bedrijfsomstandigheden van de pomp inzetbaar voor realtime regelsystemen en bij besluitondersteuning voor pompbeheer (bijv. reinigingsschema, defecte pomp, vortexregeling). Zo vormt deze technologie een mogelijk interessante optie in het afvalwaterbeheer.

Het FATtracker-detectiealgoritme voor verwerking en nabewerking van grote beelddatasets is samengesteld door een op maat opgeleid Convolutioneel Neuraal Netwerk (CNN). Momenteel is dit vooraf getraind om olie- en vetoppervlakken te detecteren bij een gemaal van de Gemeente Rotterdam. Verdere generalisatie van het algoritme omvat het verzamelen van nieuwe beelden van verschillende pompstations en omscholing, zodat algemene kenmerken van de olie- en vetpompstructuur kunnen worden afgeleid. Bovendien produceert een computer vision-script relevante statistieken van de CNN-outputs (vet/water-verhouding, waterpeilproxies, vorticiteitsniveaus, snelheidsmeting enz.).

Oplossing

Dit project beoogt met een combinatie van de modernste computervisietechnologie fundamentele kennis te genereren die nog niet beschikbaar is in de wetenschappelijke of technische literatuur. Een beter begrip van de transportomstandigheden van oliën en vetten is mogelijk door vragen te beantwoorden als:

  • Welke factoren zijn van invloed op olie- en vettransportsnelheden (bijv. temperatuurgestuurd, afhankelijk van stormstroom, turbulente energie)?
  • Welke invloed hebben de bedrijfsomstandigheden van de pomp op olie- en vetaccumulatie?
  • Hoe snel ontwikkelt de vetlaag zich op verschillende locaties?

Het aanpakken van bovengenoemde vragen is zeer relevant voor het beter plannen van reinigingsactiviteiten en strategieën voor het beheer van watersystemen, die van industrieel en wetenschappelijk belang zijn.

De volgende resultaten zijn voorzien tijdens dit project:

  • Rapport met details over de prototyping en FATtracker-fabricage.
  • Open access database voor olie- en vetdynamiek in verschillende stedelijke afwateringsstroomgebieden.
  • Wetenschappelijke publicaties in open access high-impact factor tijdschriften.
Beeldopname van drijvende oliën en vetten in pompstation, met de wijze waarop deze met de FATtracker worden geanalyseerd.
Deel op