Der digitale Zwilling

Die Trinkwasserversorgung steht vor gewaltigen Herausforderungen. Dazu zählen neben der Überalterung der Leitungsnetze, Betriebsingenieure und Netzmeister auch die Folgen des Klimawandels, der sich auf die zeitliche und örtliche Verfügbarkeit von Trinkwasser und damit auf die Versorgungssicherheit auswirkt. Flexible Lösungen sowohl in der Planung als auch im Betrieb von Trinkwasserversorgungssystemen, die zur Erhöhung der Resilienz und des Automatisierungsgrades beitragen, gewinnen zunehmend an Bedeutung. Welchen Beitrag die Digitalisierung dazu leisten kann, wird derzeit vielfältig diskutiert. Die heute zur Verfügung stehende Sensorik, schnelle und flächendeckende Datenanbindung sowie Softwaresysteme zur Simulation und Optimierung von Prozessen bieten grundsätzlich die Voraussetzungen für die Implementierung innovativer, echtzeitfähiger Managementsysteme zur Überwachung und Steuerung der Anlagen.
Eng verbunden mit dem Thema Digitalisierung sind die Begriffe Industrie 4.0 oder hier Wasser 4.0, die für die Vernetzung von Anlagen, Sensoren, Diensten und Prozessen stehen. Diese Vernetzung findet im Internet der Dinge (IoT) statt und mündet in die Entwicklung eines sogenannten Cyber-Physikalischen Systems (CPS). Das CPS setzt sich aus den Komponenten der realen Welt sowie deren virtuellen Kopien zusammen. Eine solche Kopie wird häufig als Digitaler Zwilling (DZ) bezeichnet. Das Konzept des DZ stammt aus dem Product Lifecycle Management und wurde erstmalig im Jahr 2002 von Michael Grieves [1] vorgestellt. In den folgenden Jahren wurden unterschiedliche Termini verwendet, bis sich schliesslich etwa zehn Jahre später die Bezeichnung DZ durchsetzte.
Der DZ ist das virtuelle Abbild eines Produktes oder einer Anlage und der zugehörigen Prozesse. Das Abbild besitzt alle relevanten Eigenschaften und Informationen der Realität. Dazu ist es erforderlich, dass mit der Realität ein ständiger Austausch von Daten und Informationen, die z. B. von Sensoren erhoben oder Algorithmen berechnet werden, stattfindet. Mithilfe des DZ werden Planungs- und Fertigungsprozesse beschleunigt sowie die Produktüberwachung und -wartung unterstützt. Der DZ begleitet sein reales Abbild über dessen gesamte Lebensspanne und deckt dabei die gesamte Wertschöpfungskette ab. So vielfältig wie die Anwendungsfelder sind auch die unterschiedlichen Interpretationen und Anpassungen. Einigkeit über die genaue Definition besteht bis heute nicht [2].
Ein Konzept für den DZ eines Trinkwasserversorgungssystems muss strenggenommen eine Vielzahl datenbasierter und physikalischer Modelle vereinen. Dazu zählen unter anderem CFD-Modelle (Computational Fluid Dynamics) von Pumpen und Turbinen, Alterungsmodelle aus dem Assetmanagement, 3D-Modelle von Speicherbehältern sowie Netzmodelle. In der Trinkwasserversorgung sind DZ für einzelne Komponenten, wie z. B. Pumpen, oder Gebäude wie Speicherbehälter, Pumpstationen (BIM: Building Information Modeling) bereits verfügbar. Während der Einsatz von BIM bei der Vergabe von öffentlichen Aufträgen in der Schweiz ab 2021 [2] und in Deutschland ab 2020 [3] verbindlich vorgeschrieben ist, existiert für die hydraulische Modellierung des Trinkwasserversorgungssystems als Ganzes kein vergleichbarer Standard.
Trotz der Verfügbarkeit weit entwickelter Geoinformationssysteme (GIS) ist die Dokumentation in vielen Fällen mangelhaft. Ein gut gepflegter GIS-Datenbestand ist aber die Grundvoraussetzung für die Erstellung eines digitalen Simulationsmodells, das den Anforderungen eines DZ genügt und das hydraulische Verhalten des gesamten realen Versorgungssystems mit ausreichender Genauigkeit widerspiegelt. Die Zuverlässigkeit von Aussagen, die mithilfe eines Modells generiert werden, steht in direktem Zusammenhang mit der Qualität der Ausgangsdaten.
Eine weitere Schwierigkeit stellen in der Praxis die fehlenden oder mangelhaften Möglichkeiten zur Modellaktualisierung dar. Oft werden hydraulische Simulationsmodelle für die Beantwortung einer bestimmten Fragestellung erarbeitet. Datengrundlage ist der aktuelle Stand im GIS. Im Laufe der Zeit entfernt sich das hydraulische Simulationsmodell, dessen Datenbasis meist nicht im gleichen Umfang fortgeschrieben wird wie das GIS, vom realen System. Modellupdates erweisen sich als aufwendig und werden daher nur in grossen Zeitabständen durchgeführt.
Die beiden Beispiele stehen stellvertretend für die Herausforderungen beim Übergang von isolierten Systemen und Softwarelösungen zum CPS. Im vorliegenden Beitrag werden die aus Sicht der Hydrauliksimulation wesentlichen Eigenschaften des DZ eines Trinkwasserversorgungsnetztes näher beleuchtet und Voraussetzungen für die Erstellung eines solchen diskutiert. Unterschiede zu konventionellen Rohrnetzberechnungsmodellen bestehen im Wesentlichen im definierten und automatisierten Austausch von Daten mit anderen Systemen. Wie sich zeigen wird, gibt es nicht die Standardlösung für die Implementierung eines DZ. Vielmehr sind individuelle Rahmenbedingungen und Fragestellungen zu berücksichtigen und in einer Kosten-Nutzen-Analyse abzuwägen.

DIGITALER ZWILLING (DZ)

Der hydraulische DZ besteht aus einem skalierbaren, GIS-integrierten, Leitsystem-integrierten Netzsimulationsmodell, das als virtuelle Kopie das hydraulische Verhalten des gesamten realen Versorgungssystems abbildet. Dabei ist es nicht von Bedeutung, ob das reale System bereits existiert oder neu zu errichten ist. Als wesentlicher Unterschied zu traditionellen Rohrnetzmodellen befindet sich der DZ in stetigem Austausch mit dem GIS und dem Prozessleitsystem, und damit indirekt mit dem realen System.
Für den erweiterten Einsatz im Sinne eines kontinuierlichen Netzmonitorings verfügt der DZ über ein umfangreiches System von Leistungskennzahlen (KPI, Key Performance Indicators) sowie angepassten Sichten auf die Netztopologie [6] und den Prozess, die eine rasche und umfassende Beurteilung des aktuellen Systemzustandes zulassen.
Im Folgenden werden die beiden grundlegenden Arbeitsschritte Modellerstellung und Modellaktualisierung näher beleuchtet. Diese sind auch wesentlicher Bestandteil der Arbeit mit konventionellen Rohrnetzmodellen, ihnen kommt aber im Zusammenhang mit dem DZ eine besondere Bedeutung zu.

Virtuelle Kopie des realen Systems  – Modellerstellung

Ein hydraulisches Simulationsmodell erstreckt sich wie das reale System über weite Teile des gesamten Versorgungsgebiets und deckt dabei neben dem Leitungssystem auch Anlagen wie Pumpstationen, Speicherbehälter oder Regelstationen ab. Dementsprechend umfangreich ist die Menge an Daten, die für die Hydrauliksimulation benötigt werden.
Die Implementierung eines DZ beginnt mit der Erstellung eines hydraulischen Simulationsmodells oder setzt auf bereits bestehende Modelle auf. Dieser erste Schritt unterscheidet sich nur wenig von der Erstellung herkömmlicher Rohrnetzmodelle. Die geografisch-physikalischen Daten des Leitungsnetzes werden aus Bestandsdaten, in der Regel aus einem GIS-System, übernommen und zu einem topologischen Modell zusammengeführt. Hinzu kommen Information über betriebsführende Stationen wie Behälteranlagen, Wasserwerke, Pumpstationen, Regelstationen. Die Last wird basierend auf der Jahresverbrauchsabrechnung modelliert. Um eine ausreichende Übereinstimmung des Modells mit dem realen System zu gewährleisten, werden Sensordaten und Daten aus dem Prozessleitsystem zur Kalibrierung der Modellparameter verwendet. Oft mangelt es an einer ausreichenden Abdeckung des Leitungsnetzes mit Sensoren, sodass weitere Kalibrierungsdaten im Zuge einer speziellen Messkampagne erhoben werden. Am Ende dieses Arbeitsschrittes steht ein kalibriertes Simulationsmodell, das den momentanen Zustand des Systems in einer für die Fragestellung ausreichenden Genauigkeit wiedergibt.
Bei dem so erstellten Simulationsmodell handelt es sich um ein sognanntes parametrisches mathematisches Modell [7]. Zu den Modellparametern zählen im hydraulischen Simulationsmodell beispielsweise die physikalischen Eigenschaften der Leitungen (Material, Durchmesser, Rauheit, …) oder die Randbedingungen für Druck und Entnahmen (Last) sowie Schieberstellungen. Diese Parameter sind steten Änderungen unterworfen. Je nach Ursache (Verschleiss, Änderung von Schieberstellungen, Steuerbefehle aus lokaler Automatisierung oder Leitsystem) finden die Änderungen in stark unterschiedlichen Zeitskalen statt. Daraus resultieren folgende Schwierigkeiten für den DZ:
– Änderungen müssen erkannt werden.
– Änderungen müssen an den DZ kommuniziert werden.

Zur weiteren Betrachtung werden die Parameter in drei Klassen unterteilt. Bei der ersten Klasse handelt es sich um physikalische Eigenschaften, die sich langsam über relativ lange Zeiträume ändern. Dazu zählen beispielsweise der Materialverschleiss und die Bildung von Inkrustationen/Ablagerungen in Rohrleitungen. Die zweite Gruppe beinhaltet Manipulationen am bestehenden Leitungsnetz, die im täglichen Betrieb manuell zu Revisionszecken o. Ä. durchgeführt werden (Schliessen und Öffnen von Schiebern). Die dritte Gruppe vereint Steuerentscheidungen, die über das Prozessleitsystem oder lokale Automatisierung angestossen werden (Aktor-Befehle wie An-/Abfahren von Pumpen, Ändern des Öffnungsgrades von ferngesteuerten Schiebern) und Last­änderungen (Netzabnahme).
Während relevante Zeitspannen für die erste Gruppe eher in Jahren gemessen werden, finden die Änderungen in Gruppe zwei oft täglich statt. Für realistische betriebsnahe Simulationen sind in Gruppe drei oft minütliche bzw. sogar sekündliche (Stichwort MPC, Model Predictive Control) Aktualisierungen der Modell­parameter erforderlich.

Stetiger Austausch mit realem System  – Modellaktualisierung 

Für die praktische Umsetzung des DZ stellt die dritte Gruppe – mit Ausnahme der Last – das geringste Problem dar. Für Steuergrössen und Messwerte aus dem Leitsystem sowie aus verteilten Sensoren stehen eine leistungsfähige Infrastruktur und diverse Übertragungsmöglichkeiten zur Verfügung. Über standardisierte Schnittstellen wie OPC (Open Platform Communications) können die Informationen unter Beachtung der Anforderungen an die IT-Sicherheit in Echtzeit auch Drittsystemen wie der Hydrauliksimulation zur Verfügung gestellt werden. Das Ergebnis ist ein prozessbegleitendes Simulationsmodell (PBS), das den aktuellen hydraulischen Zustand des gesamten Versorgungssystems auf Basis der übergebenen Randbedingungen und Steuergrössen wiedergibt. Das PBS ist das Herzstück des DZ.
Eine Quelle für Abweichungen vom realen System stellen fehlerhafte Annahmen über die aktuelle Netzabnahme dar. Technologien für die kontinuierliche Online-Übertragung aktueller Verbrauchswerte sind zwar verfügbar (Smart Metering), werden aber bislang nicht im erforderlichen Umfang eingesetzt. Die Lastannahmen eines PBS beruhen daher meist auf Basisverbräuchen (Verbrauchsabrechnung) und Online-Messungen von Zonenverbräuchen, aus denen die aktuell anzuwendenden individuellen Skalierungsfaktoren berechnet werden.
Weitere Unsicherheiten resultieren aus Betriebseinstellungen, die manuell vom Betriebspersonal durchgeführt und nicht strikt im Leitsystem nachgeführt werden. Als wichtigstes Beispiel seien die Stellungen von Trennschiebern genannt. Falsche Annahmen über Schieberstellungen können zu grossen Abweichungen im hydraulischen Verhalten des DZ im Vergleich zum realen System führen und müssen vermieden werden. Da es sich bei Versorgungsnetzen um dynamische Systeme handelt, die neben Verschleiss auch ständigen Rehabilitationsmassnahmen, Rückbau und Neuanschlüssen unterworfen sind, müssen auch die physikalischen Parameter fortlaufend aktualisiert werden.
Der DZ unterscheidet sich in puncto Modellaktualisierung wesentlich von der traditionellen Rohrnetzberechnung. Die Verbindung zum realen System für Daten der ersten und zweiten Gruppe, die in der Regel über ein GIS-System erfolgt, darf nicht in einer einmaligen «Ausspielung» bestehen, sondern muss über die Lebensspanne des DZ aufrechterhalten werden, sodass Änderungen im GIS-Datenbestand fortlaufend zur Aktualisierung des hydraulischen Simulationsmodells übernommen werden können. Die datentechnische Integration von Hydrauliksoftware und GIS bietet erhebliche Vorteile: Durch Einsatz eines zentralen Dokumentationssystems (GIS) werden redundante Datenhaltungen vermieden. Die Simulation profitiert von bereits bestehenden Kommunikationsmöglichkeiten des GIS (mobile Apps für Instandhaltung, Schieberstellungen, Integration der Verbrauchsabrechnung usw.). Umgekehrt werden die GIS-Daten durch den hydraulisch widerspruchsfreien Modellkontext fortlaufend verifiziert. Dies trägt erheblich zur Vollständigkeit und Steigerung der Datenqualität bei. Der DZ schafft also durch Integration Qualitäts-Synergien zwischen vormals isoliert arbeitenden Softwaresystemen – bei gleichzeitiger Effizienzsteigerung.

Herausforderungen und Einschränkungen 

Bei den Versorgungsnetzen der Trinkwasserversorgung handelt es sich um weitverbreitete, komplexe Systeme der technischen Infrastruktur, die über Jahrzehnte gewachsen sind und für die häufig eine nur unvollständige Datenbasis existiert. Das System umfasst dabei viele Akteure (Abnehmer, Betrieb, Instandhaltung, Leckagen), deren Verhalten teilweise unbekannt ist und nicht exakt abgebildet werden kann. Eine Online-Datenanbindung zwischen virtueller und realer Welt besteht nur für einen Bruchteil der Komponenten, wodurch die Möglichkeiten zur autarken Selbstaktualisierung stark eingeschränkt sind. Dies betrifft insbesondere das Leitungsnetz jenseits der Stationen, in dem Sensorik bisher keine oder nur eine stark untergeordnete Rolle spielt.
In der Praxis stellt der Mangel an standardisierten Datenmodellen und Schnittstellen zur Integration von GIS und Simulation ein weiteres, bedeutendes Hindernis für die Einführung des DZ dar. In einem aktuellen F&E-Vorhaben wird daher ein Konzept für die Integration von GIS, Simulation und Sensordaten erarbeitet und an mehreren Trinkwasserversorgungssystemen im süddeutschen Raum erprobt [8].
Als wichtige Konsequenz der genannten Einschränkungen sollte der Nutzen, der mithilfe des DZ erzielt werden soll, als wesentliches Kriterium für die Anforderungen an Qualität und Aktualität der Daten herangezogen werden. Entscheidend sind nicht die Detailtiefe und möglichst genaue und vollständige Abbildung der Wirklichkeit im DZ. Vielmehr sollte der DZ die zur Erfüllung der jeweiligen Aufgabe nötige Detailtiefe besitzen. Mangelnde Datenqualität stellt kein Ausschlusskriterium dar. Das reale System kann in der Zukunft weiter ausgebaut werden, wodurch die Einsatzmöglichkeiten des DZ kontinuierlich erweitert werden.