Real Time Controlesysteem voor besturing rioolstelsel
Het optimaliseren van het Real Time Controlesysteem (RTC) dat de besturing van het rioolstelsel regelt als het hard gaat regenen, was in Almelo de start voor het maken van een simulatiemodel en machine-learningsysteem voor efficiënt rioolbeheer, vertelt beleidsadviseur Marcel Roordink. Hoever kan een gemeente gaan in het digitaliseren van het beheer? En in hoeverre zijn de resultaten van de gemeente Almelo ook bruikbaar voor andere gemeenten?
Door de redactie
Om te voldoen aan de Basisinspanning is er in Almelo een RTC aangelegd en zijn in het gehele rioolstelsel op diverse punten sensoren geplaatst in stuwputten. Dit levert nu veel voordelen op, zo blijkt als Marcel Roordink daarover gaat vertellen. Hij is vanaf 2005 werkzaam bij gemeente Almelo en verantwoordelijk voor de steeds verdergaande digitale aanpak om inzicht te krijgen en het stelsel beter te benutten en te beheren. Nu het Fieldlab Camino-project RTC Almelo twee jaar draait, kan hij vertellen over de eerste resultaten.
Roordink begint met de opmerking dat de sturing van het rioolstelsel in Almelo al jaren een hoofddoel is. “We zijn een klein en stabiel team dat verantwoordelijk is voor alle waterzaken in de gemeente, en we zijn nieuwsgierig en gedreven om de boel telkens te verbeteren. We hebben dus al vrij lang op allerlei plaatsen sensoren hangen. Die sensoren geven ons inzicht in waar in het rioolstelsel delen (te) vollopen bij een regenbui, zodat we sneller kunnen reageren door te gaan pompen op specifieke plekken of water juist vast te houden. Daardoor kunnen we het water zo optimaal mogelijk door het rioolstelsel richting uiteindelijk de afvalwaterzuivering laten stromen en bijvoorbeeld overstortingen of water op straat zoveel mogelijk voorkomen.”
Simulatiemodel
Het RTC draait goed, maar verbetering is altijd mogelijk, zo meent Roordink. “Veel is ingevuld met ervaringskennis, maar misschien kan het slimmer. Ook is er sprake van handwerk en menselijke inschattingen, terwijl een computer misschien wel slimmere keuzes kan maken. De gemeente Almelo en waterschap Vechtstromen zagen enkele jaren geleden dan ook kansen om nieuwe technologieën in de rioolwereld uit te proberen en besloten het Camino-project te starten. Met zeven organisaties wordt binnen dit project samengewerkt om via Artificial Intelligence de waterstromen, het onderhoud en het energieverbruik te optimaliseren op basis van een logaritme. We gebruiken hiervoor een simulatiemodel van het stelsel.”
Een simulatiemodel is alleen nuttig als het gevoed wordt met de juiste data en Roordink en zijn collega’s weten dan ook dat ze consequent en continu verschillende delen van het rioolstelsel en de sensordata moeten controleren. “In roulatie halen we steeds losse data eruit na een mooie bui. Die kijken we dan na door te controleren of de data wel kloppen, door de fouten eruit te halen en door te kalibreren en valideren. Daarmee verbeteren we de data en het inzicht in het stelsel van de stad. Door dit keer op keer te doen, krijgen we de data die we nodig hebben voor een goede simulatie die overeenkomt met de werkelijkheid. Bovendien is het voor een goed model ook belangrijk om de beheerdata op orde te hebben.”
Data controleren
Voor het simulatiemodel zijn uiteenlopende databronnen nodig, die allemaal goed geborgd dienen te zijn in de gemeente. “Het zijn alleen de databronnen waarvan de werkprocessen goed zijn,” zo licht Roordink toe, “zoals bijvoorbeeld beheerdata, kunstwerkendata, hydraulische data en ook de data van de aangesloten verharde oppervlakken. Die data dienen echter alsnog goed te worden gecontroleerd, want het kan zomaar zo zijn dat in een beheerpakket een overstortput net anders vermeld staat dan in werkelijkheid het geval is. Voor een beheerder maakt het niet uit hoe die muur er precies in zit (hoogte/dikte) en hoe schuin die hoek precies is. Maar om te rekenen is het wel van belang. Waar zit de muur, zit het voor één of twee leidingen en welk water loopt tegen de muur aan? Dat moesten we stapje voor stapje uitzoeken, want de details moeten kloppen.”
Bij de zoektocht naar de juiste invulling van het model, kwamen Roordink en zijn collega’s op compartimentering uit, met behulp van de GWSW-standaard. “Daarmee konden we goed beschrijven hoe alles hydraulisch in elkaar steekt. Op zich een goede oplossing dus, alleen was het beheerpakket GBI van Antea hier nog niet helemaal op ingericht. Dus dat kostte nog even om het goed te krijgen. Het fijne was dat Antea al in gesprek was met Stichting RIONED over het inbouwen van de standaard. Zij wilden in ons project meedenken en kunnen voor hun software de puntjes op de ‘i’ zetten. Daardoor is binnenkort hun beheerpakket geschikt om data voor modellering conform het GWSW te leveren. Het mooie is natuurlijk ook dat wat wij hier in Almelo ontwikkelen, dankzij de GWSW-standaard ook elders gebruikt kan worden. De software kan in principe met elke rioleringsdataset op basis van de standaard werken.”
Kalibratie en validatie
Momenteel werkt de gemeente Almelo aan de laatste fase van het project, waarbij met name kalibratie en validatie centraal staan. “Daarbij wachten we op een geschikte regenbui, die niet te veel en niet te weinig neerslag brengt, en die bootsen we dan na met het simulatiemodel zodat we de uitkomsten kunnen vergelijken met wat we zien en meten in het echt”, zo legt Roordink uit. Hij merkt daarbij op dat de eindfase kon worden bereikt doordat het Sobek-systeem van Deltares is gekoppeld aan het besturingssysteem. “Die koppeling was ook voor Deltares nieuw, dus dat was een interessante actie, maar daarmee weten we nu wel zeker dat voor de werkelijkheid en de theorie dezelfde besturingsregels worden gebruikt. Dat kostte nog wel wat extra ontwikkeltijd, maar in de handleiding van Sobek is dit nu opgenomen met Almelo als voorbeeld. Dat is toch leuk. Ik durf nu wel te zeggen dat we het project voor de zomer 2021 moeten kunnen opleveren. Dan hebben we het RTC-besturingssysteem weer een stuk verder verbeterd. Daarna moeten we besluiten of we de machine-learningtool nog verder gaan ontwikkelen, zodat we die wellicht in de toekomst ook kunnen gebruiken.”
Periodiek leren
De data en de koppeling RTC-model waren nodig om met kunstmatige intelligentie tot een zelflerend systeem te komen. Dat systeem kan de sturing overnemen bij grote regenbuien. Roordink legt uit hoe het werkt: “We hebben gekozen voor een aanpak waarbij we het systeem niet continu laten ‘leren’, maar periodiek. Niet in de praktijk, maar in een simulatiemodel. In dat model hebben we alles goed in de hand en kunnen we veel verschillende situaties en ook extreme gebeurtenissen doorrekenen, zonder afhankelijk te zijn van wat er in het echte stelsel en met het weer gebeurt. Dat is natuurlijk heel handig, maar vereist wel dat het simulatiemodel bijzonder goed moet overeenkomen met de werkelijkheid. Eerdergenoemde kalibratie en validatie zijn dus echt essentieel binnen het geheel.”
“We hebben gekozen op het model een algoritme te zetten dat leert op basis van terugkoppeling, een soort beloon- en bestrafconstructie. In het model wordt een groot aantal wijzigingen in sturingsparameters uitgeprobeerd en beoordeeld op de effecten. Waren die goed, dan krijgt het systeem bonuspunten. Pakten ze negatief uit, dan zal het algoritme dat voortaan minder makkelijk doen. Het is bij deze aanpak uiteraard ook weer heel belangrijk om goed na te denken wat er precies wordt beloond, zodat de computer weet waar deze op moet letten. Is dat niet goed gedaan, dan kan het zomaar de verkeerde kant op gaan met het systeem.”
Toekomst
In eerste instantie heeft de gemeente Almelo zich met het Real Time Controlesysteem gericht op sturing van het water. Daar zal het niet bij blijven, want voor de toekomst hebben de samenwerkingspartners nog genoeg plannen en ideeën. Roordink noemt om te beginnen de optimalisatie van energieverbruik, maar zou bijvoorbeeld ook wel willen weten wat er gebeurt bij wijzigingen in het systeem, bijvoorbeeld als er een aantal grotere buizen of extra bergingen worden toegevoegd op bepaalde plekken. Wat is het gevolg van afkoppelen? Waar zou een interne stuwput kunnen helpen? Als er dan toch een overstorting moet plaatsvinden omdat de bui zo extreem is, welke locatie is daar dan het meest geschikt voor en levert de minste overlast op? En wat gebeurt er als het gemaal vaker of juist minder vaak aangaat? Hoe is het te voorkomen dat gemalen tegen elkaar in pompen? Is een flexibele overstort wellicht een goed idee? “Met ons model kunnen we voorspellen welke oplossingen het systeem wel of niet verbeteren. Als we ze daarna in de praktijk implementeren, kunnen we vervolgens weer nieuwe metingen doen en daarmee het model verbeteren. Zo kunnen we stapje voor stapje het systeem verbeteren.”
Drie lessen
Kijkend naar het project denkt Roordink drie belangrijke lessen te hebben geleerd tijdens het opzetten van het Real Time Controlesysteem. De eerste is dat het belangrijk is om na te denken over de beheerlocatie van onderdelen. “Dat is niet alleen belangrijk voor buizen, putten en meetsystemen, maar ook voor data en modellen”, zo licht de beleidsadviseur toe. “Wanneer beheerdata als hydraulische data samen in één pakket zitten en dat pakket wordt gebruikt door iemand die geen of weinig kennis van hydraulische analyse heeft, is er altijd het risico dat de gebruiker per ongeluk iets verandert wat fouten veroorzaakt bij die analyse. Wij hebben daarom vanaf het begin af aan ervoor gekozen om de hydraulische data niet in het beheerpakket op te nemen, maar in het telemetrie-systeem. Die keuze is overigens gemaakt voordat we wisten dat met GWSW een beheerbestand óók als rekenbestand kan functioneren. Dat geeft dus aan dat het belangrijk is om de ontwikkelingen goed bij te houden, omdat deze op enig moment tot bijsturing van de opzet kunnen leiden.”
Een andere wijze les die Roodink noemt, is dat een nieuw systeem aan bestaande werkprocessen moet worden gekoppeld. Ten slotte benadrukt hij dat goede documentatie van het systeem en het proces van groot belang is. “Dat klinkt heel logisch, maar ik wil toch graag benadrukken hoe belangrijk het is dat alles wordt vastgelegd in een handleiding, zodat anderen er ook mee kunnen werken en begrijpen hoe het in elkaar steekt. Uiteindelijk kan een organisatie niet afhankelijk zijn van datgene wat bepaalde medewerkers in hun hoofd hebben zitten.”
Data steeds belangrijker
Met het benoemen van de geleerde lessen geeft Roordink een voorzet voor organisaties die een vergelijkbaar systeem willen introduceren. Hij waarschuwt daarbij wel voor al te hooggespannen verwachtingen met betrekking tot de snelheid waarmee het systeem tot stand kan komen. “We hebben er meerdere jaren over gedaan, dus geïnteresseerden moeten niet denken dat het een snelle invoering betreft. Zelf zijn we nu bijna zo ver dat we als het ware met één druk op de knop automatisch een nieuw rioolmodel kunnen opbouwen, maar dat heeft lang geduurd. Daarbij hebben we gezien dat data steeds belangrijker worden, dus de eerste vereiste is dat data van objecten, verharding, regenmeters en sensoren op orde zijn. Daarna zijn de kaarten al aan de beurt en dat is goed te doen, want dat proces hebben wij al uitgewerkt. De datachecker die wij met Nelen en Schuurmans hebben ontwikkeld, kunnen andere gemeenten ook gebruiken. De instrumenten en processen, kunnen ze in principe van ons krijgen. De GWSW-standaard regelt Stichting RIONED, en de BGT-inlooptabel en een automatische tool om de toewijzing van BGT-vlakjes te maken, komen er ook aan. Het zou dan ook mooi zijn als andere partijen deze manier van werken oppakken, want dan kunnen wij in Almelo vervolgens weer leren van anderen.”
