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HERAtech e Injenia usano ML e streaming analytics per migliorare la disinfezione della rete idrica

Pensato per la multi-utility italiana che opera nei settori ambiente, idrico ed energia, il progetto si propone di contenere l'uso eccessivo di risorse ed energie dovute ad allarmi non pertinenti e quindi limitare gli interventi delle squadre operative solo quando effettivamente necessario

Il progetto “HERAtech: Il machine learning per migliorare la rete idrica”, risultato finalista ai Digital360 Awards 2020 nella categoria Machine Learning e Intelligenza Artificiale, nasce per contenere il drenaggio di risorse ed energie di innumerevoli allarmi non pertinenti, ovvero evitare ore di lavoro di squadre operative chiamate a verificare ipotetici scenari che non necessitano di un intervento immediato, distogliendo l’attenzione dagli eventi degni di considerazione.

Nell’arco di 16 mesi e dopo il PoC su 6 impianti nelle province di Padova e Trieste, HERAtech, cuore tecnologico del Gruppo HERA, tra le principali multi-utility italiane che opera nei settori ambiente, idrico ed energia, in collaborazione con Injenia, fornitore di soluzioni informatiche, ha realizzato uno strumento finalizzato a presidiare il parametro dell’entità dell’iniezione di prodotto atto a garantire la disinfezione dell’acqua.

La descrizione completa del progetto la trovate qui.

ML e streaming analytics abbattono i falsi positivi

Per riconoscere gli allarmi attendibili, sono stati applicati algoritmi di Machine learning, il che ha consentito di migliorare logiche e algoritmi tradizionali, estendendo l’osservazione di più misure. Il modello è stato addestrato attraverso l’apprendimento supervisionato analizzando le situazioni di rientro allarme senza intervento degli operatori rispetto a quelle per cui è stato necessario l’intervento.

Per l’elaborazione di dati in real-time, è stata implementata una piattaforma di streaming analytics in grado di: acquisire dati storici dei sensori; identificare valori di cloro nell’acqua in modo automatico e in real-time; analizzare centinaia di valori dai sensori; identificare i falsi allarmi. Infine, è stata creata una nuova interfaccia front end che facilita il monitoraggio dei livelli di cloro e permette di condividerli in modo trasparente con operatori, manutentori, telecontrollo, laboratori di analisi. La piattaforma è stata integrata con il sistema di gestione allarmi in essere (SCADA, Supervisory Control And Data Acquisition).

Meno falsi positivi limitano gli interventi sul campo

L’elaborazione in real time di centinaia di dati, l’aumento della capacità predittiva dei sistemi di allarme e il maggiore controllo da parte degli operatori ottimizzano i processi di gestione degli impianti promuovendo la riduzione di tempi, costi e delle risorse di gestione con la diretta conseguenza di minori interventi in campo per allarmi non veritieri e quindi maggiore focalizzazione degli operatori su allarmi reali.

Il progetto ha ottenuto un abbattimento dei falsi positivi molto elevato, mediamente superiore dell’85% ed è caratterizzato da una massima scalabilità che ne consente l’estensione a tutti i territori coperti da HERA che, mediante il suo Centro di Telecontrollo, gestisce oltre 6.700 impianti. Il vantaggio per i cittadini consiste nell’ottimizzazione del servizio di erogazione acqua potabile, grazie a una disinfezione ottimale che garantisce la qualità dell’acqua.

 

EVENTO - 4 NOVEMBRE 09:30
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Immagine fornita da Shutterstock.

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