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iOLE

Intelligente Online Leckageerkennung für nachhaltige Trinkwassernetzwerke.

iOLE entwickelt eine neue, effiziente Methode zur intelligenten Online-Leckageerkennung in Wasserverteilungsnetzwerken. Die Lösung kombiniert den modellbasierten DualModel-Ansatz mit dem datenbasierten LILA Algorithmus, um Leckagen frühzeitig und präzise zu orten. Das Tool zielt darauf ab, die Bedienbarkeit und Auswertung für Versorgungsunternehmen zu vereinfachen und die immense Wasserverschwendung durch Netzlecks signifikant zu reduzieren.

Website der Firma iOLE

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Gründungsjahr 2023
Business Model SaaS
Branche Wasserwirtschaft und Umwelttechnologie
Stadt Berlin

Über die Firma iOLE

iOLE bietet eine intelligente Online-Leckageerkennung für Wasserversorgungsunternehmen, indem es modellbasierte und datenbasierte Algorithmen kombiniert.

iOLE, die intelligente Online Leckage-Erkennung, entwickelt eine innovative, effiziente und robuste Methode zur frühzeitigen Detektion von Leckagen in Trinkwassernetzwerken. Das Kernstück der Technologie ist die Kombination zweier wissenschaftlich fundierter Ansätze: dem modellbasierten DualModel und dem datenbasierten LILA Algorithmus. Während der LILA Algorithmus der TU Berlin KI-basiert nur Drucksensordaten nutzt, ermöglicht das DualModel des Kompetenzzentrum Wasser Berlin durch die Einbindung eines hydraulischen Netzwerkmodells die Ortung von Leckagen bis auf das Niveau eines einzelnen Rohres.

Das primäre Ziel von iOLE ist es, die massiven Wasserverluste zu reduzieren, die durch undichte Netze entstehen – weltweit werden jährlich 120 Milliarden Kubikmeter Wasser verschwendet. Für eine breite Akzeptanz und Implementierung bei Wasserversorgungsunternehmen wird besonderer Wert auf die Nutzbarkeit für das Bedien- und Instandhaltungspersonal gelegt. Hierzu wird eine umfassende und intuitive Visualisierung geschaffen, die durch die Integration von GIS-Daten eine erhöhte Zugänglichkeit ermöglicht und das Personal intelligent bei Entscheidungen unterstützt.

Durch die ganzheitliche Softwareentwicklung und die Integration etablierter Algorithmen deckt iOLE eine breitere Anforderungspalette ab und sorgt für einen hohen Grad an Automatisierung und Robustheit. Das Projekt ist eng mit akademischen Einrichtungen wie der Technischen Universität Berlin verknüpft und nimmt aktiv an Konferenzen und Fachtagungen teil, um seine Fortschritte in der Wasserwirtschaft zu präsentieren und die Marktanalyse zu vertiefen.

#Digitalisierung #nachhaltigkeit #KI #KünstlicheIntelligenz #Umwelttechnologie #Softwareentwicklung #AssetManagement