Um Lecks in Fernwärmeleitungen schnell lokalisieren zu können, setzt die Ostfalia Hochschule in Kooperation mit den Stadtwerken München, der Uni Bremen und der Uni Magdeburg verschiedene Verfahren der künstlichen Intelligenz ein.

Aus einer Leckage resultieren laut einer Mitteilung der Hochschule Druckwellen, die sich mit etwa Schallgeschwindigkeit durch das gesamte Fernwärmenetz ausbreiten. Wissenschaftler der Ostfalia wenden hierfür verschiedene Methoden der Datenanalyse an, zum Beispiel Zeitreihen- und Korrelationsanalyse. Anhand der Messdaten können sie den Zeitpunkt des Druckeinbruchs ermitteln und damit den Ort des Lecks sehr schnell eingrenzen. Um nun den Ort der Leckage möglichst genau zu treffen, entwickeln sie komplexe Verfahren der künstlichen Intelligenz, die sowohl die Ausbreitung der Druckwelle als auch den stationären Zustand auswerten.

Vorhandene Sensoren nutzen

Im Fernwärmenetz wird idealerweise nur das von der Leckage betroffene Gebiet abgetrennt. Aktuell werten Mitarbeiter dafür die Nachspeisemenge aus und trennen das Sperrgebiet manuell ab, heißt es dazu in einer Mitteilung der Hochschule. Ziel des Verbundvorhabens sei es, noch genauere Ergebnisse zu erhalten, um Lecks effektiver zu lokalisieren. „Für die zu entwickelnden Verfahren ist es vorteilhaft, neben der Nachspeisemenge auch die bereits vorhandenen Druck- und Durchflusssensoren zu nutzen. Herausfordernd hierbei ist, dass die Sensoren aktuell nicht gleichmäßig im Netz verteilt sind und sie unterschiedliche Reaktionszeiten aufweisen“, erläutert Projektleiter Frank Klawonn in der Mitteilung. (amo)