Inicio / Detección y localización de anomalías habilitadas para gemelos digitales de alta fidelidad en Singapur
Proyecto
Organización/Empresa

PUB, Agencia Nacional del Agua de Singapur

Título del proyecto

Detección y localización de anomalías habilitadas para gemelos digitales de alta fidelidad en Singapur

Categorías de premios

Agua y aguas residuales

Bentley Year in Infrastructure 2024
Ubicación
Singapur
Software utilizado 

iTwin, OpenFlows

Crédito de la imagen: PUB, Agencia Nacional del Agua de Singapur
Resumen del proyecto

Como parte de su programa Smart Water Grid (SWG) para monitorear más de 6000 kilómetros de tuberías de Singapur, PUB inició un proyecto de detección y localización de anomalías de red para el análisis casi en tiempo real de los datos de monitoreo de SWG y la detección y localización de eventos de anomalías. Si bien los sensores permanentes ofrecen monitoreo 24/7, las prácticas de detección de anomalías y fugas aún requerían mediciones de red semestrales costosas y laboriosas. Para hacer que su práctica de detección de anomalías y fugas fuera más rentable, PUB buscó un enfoque basado en datos y aprendizaje automático.

Aprovechando las aplicaciones iTwin y OpenFlows de Bentley con IA y aprendizaje automático, PUB desarrolló una solución tecnológica integrada de detección de fugas de anomalías, empleando modelos hidráulicos recalibrados diariamente con datos de monitoreo para generar un gemelo digital de alta fidelidad. Desde enero de 2024, ha llevado a la detección de dos fugas subterráneas considerables, alertando al equipo de detección de fugas de PUB y localizando las fugas a menos de un kilómetro. La solución inteligente de gemelos digitales cambió el cronograma de vigilancia de red basada en tiempo de PUB a aquella basada en datos, lo que redujo los costos totales de la fuerza de trabajo, impulsó los procesos proactivos y redefinió el concepto de gemelos digitales de alta fidelidad para redes hídricas inteligentes.

Map showing a water pipeline network with sensor locations, pressure data, and potential leak points marked. Legend and inset map detail areas of concern.

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