Bruk av modeller i forvaltningen av va-nettet (for å bestemme tiltaksomfang og for å prioritere tiltak)

Transkript

1 Bruk av modeller i forvaltningen av va-nettet (for å bestemme tiltaksomfang og for å prioritere tiltak) ved Bjørn S. Børstad, COWI AS 1

2 Med unntak av periodevise utvidelser/ombygginger/prosesstekniske tiltak på renseanleggene, er det rehabiliteringen av ledningsnettet som krever de største investeringene for å opprettholde en va-tjeneste med høy kvalitet Ledningsnett Rensing Årskostnader vedlikehold 2

3 Med høy kvalitet menes en sikker leveranse av nok hygienisk, helsemessig og godt drikkevann og en avløpstjeneste som sikrer helse, reduserer faren for flom, ivaretar en god bruk av vannressursene og bevarer det biologiske mangfoldet dvs. oppfyller drikkevannsdirektivet og vannressursdirektivet og som ivaretar samfunn og næring på en god måte 3

4 Det er relativt bred enighet om at den rimeligste måten å vedlikeholde va-nettet for ledningsforvalter på er å reparere ledningene dersom en bedriftsøkonomisk beregningsmodell legges til grunn Det er imidlertid åpenbart at en slik arbeidsmetode ikke ivaretar: Vannkvalitet Helsemessige aspekter Sikkerhet Bruken av vannressursene Det biologiske mangfoldet 4

5 Vi må altså (dessverre) vekk fra at enkle 1-parameter betraktninger legges til grunn for tiltak og over på flerparameter beslutningsprosesser som grunnlag for langsiktige systematiske tiltak. Dette har vært grunnlaget for å iverksette EU-prosjekter som CARE-S og CARE-W hvor bl.a. VAV og SINTEF har deltatt aktivt. 5

6 Tiltaksanalyser basert på flere parametere anbefales gjennomført ved bruk av modeller 6

7 Organisasjon Kompetanse Modeller Datagrunnlag Verktøy 7

8 Eksempler på verktøy: AQUIS, EPANET for hydraulisk og vannkvalitativ analyse, drikkevann MOUSE, SWMM, avløpsnettet MIKE-DHI, HEC-RAS flomberegning frie vannspeil AQUAREL, NETREL sårbarhetsanalyse vannledningsnett KANEW beregning av tiltaksomfang CASSES rangering av ledninger i forhold til sannsynlighet for brudd GEBYR-beregning KOMPAS - befolkningsprogose 8

9 Datakilder Interne Driftskontroll-data Ledningskart Vedlikeholdsdatabase FKB (Felles Kart Base) GAB (Grunneiendom, Adresse og Bygning) Kommunalt gebyrregister VBASE (Vegdatabase) KOMPAS (KOMmunenes Plan og Analyse System) KOSTRA (KOmmune STat RApportering) Eksterne Arealis DEK (Digitalt EiendomsKart) DNMI (Meteorologiske institutt) EDR (Eiendomsregisteret) Folkeregisteret Fornminneregisteret Fylkesmannen miljøvernavdeling Miljøreferanser Miljøstatus NVE Atlas Riksantikvaren SESAM (System for Effektiv SAksbehanling i miljøvernavdelingene) SFT (Statens ForurensingsTilsyn) SSB (Statisisk SentralByrå) Vanninfo SEFRAK Kulturminneregister Vannverksregisteret 9

10 Må modellen være kompliserte? Modellene gjenspeiler nettets kompleksitet I et enkelt nett kan modellene være enkle. Modeller rangerer tiltak i forhold til nytte og gir grunnlag for å etterprøve effekten av tiltak og mulighet for å justere kursen I tåka hjelper ikke å ta ut kursen med kompass dersom du ikke vet hvor du er (kan kun i beste fall gå nord-sør), men en GPS som lager en modell av terrenget gir deg klar beskjed om hvor du skal gå og hvordan du skal justere kursen hvis du vet hvor du skal 10

11 Modeller benyttes for 2 formål: A B Bestemme tiltaksomfang (km/år) Velge ut ledninger som skal rehabiliteres basert på de kriteriene som legges til grunn for tiltaksanalysene 11

12 Tiltaksomfang i VAV I dette arbeidet benyttes KANEW-programvare som eies og utvikles av Baur & Kropp i Dresden Grunnlagsdata hentes fra Gemini VA, dvs.: Ledningsalder, dia., matr. Reparasjonshistorikk, Rehabiliteringshistorikk Andre datatyper er ønskelige, men har ikke hatt betydning på nåværende tidspunkt 12

13 Aldringsfunksjon med Hertz-fordeling 13

14 Antall datasett totalt 33954, tilsv km Hvorav med rehabkode 1680, tilsv. 75 km Pipe class KANEW Old acronym VAV rehab plan New acronym SJG, laid until 1929, diameter<=150mm SJG, laid until 1929, diameter>150mm Pit cast iron Cls Cll 1a 1b SJG_1s SJG_1l SJG, laid , diameter<=150mm Gls1 2aI SJG_2s SJG, laid , diameter>150mm SJG, laid , diameter<=150mm Spun cast iron Gll1 Gls2 2bI 2aII SJG_2l SJG_3s SJG, laid , diameter>150mm Gll2 2bII SJG_3l SJK Ductile cast iron DI 4 SJK Steel pipes ST 3 Steel Plastic pipes (PE and PVC) PL 5 Plastics 14

15 Reparasjonsomfang med og uten historikk 140 DS1 -No. of breaks by age 140 DS2 -No. of breaks by age No. of breaks No. of breaks SJG_1s SJG_1l SJG_2s SJG_2l SJG_3s SJG_3l SJK Steel Plastics SJG_1s SJG_1l SJG_2s SJG_2l SJG_3s SJG_3l SJK Steel Plastics Uten å ta hensyn til historikk Ved å ta hensyn til historikk 15

16 Normaldistribusjon for en av rørklassene 1500 Rehabilitation of SJG_3l ( ) 10,0% ,0% Rehabilitated pipe length [m] ,0% 4,0% Theoretical distribution 300 2,0% 0 0,0% Age at rehab time in years Total rehabilitated pipe length Reha-Length (>=3 breaks) Theoretical distribution 16

17 Pipe class SJG_1_2s (Cast iron, until 1945, Diam<=150mm) Descriptive statistics Deterioration statistics Length [m]: m No. of breaks (10 years): 588 breaks Length [%]: 24,7 % Average break rate (10 years): 0,17 breaks/km.a Average age: 82 years Deterioration trend: increase 100%-Age: 61 years 50%-Age: 76 years 10%-Age: 107 years Ageing parameters Rehabilitation statistics From To 100% 0 0 Rehabilitated length [m]: m 50% ,5 Cumulative rehab rate (10 years): 5,3 % 10% ,5 Average rehab rate (10 years): 0,53 % Ageing factor a Observed mean age at rehab time: 92 years Renewal factor b 0,078 0,063 Required mean age at rehab time: 190 years Resistance time c 0 0 Survival function for SJG_1_2s 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Age 17

18 Foreløpige uverifiserte resultater 1,8 Future rehabilitation needs (Service life 1996) 3,5 Future rehabilitation needs (Service life 2007) Rehabilitation rate [%] 1,6 1,4 1,2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 Service Life 1996 Rehabilitation rate [%] 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 Initial service life , Short service life Medium service life Long service life 0, Short service life Medium service life Long service life 8,0 Future rehabilitation needs (Service life 2007) 3,0 Future rehabilitation needs (Service life 2007) 7,0 6,0 Historic rehab policy 2,5 Modified service life 2007 Rehabilitation rate [%] 5,0 4,0 3,0 2,0 Rehabilitation rate [%] 2,0 1,5 1,0 1,0 0,5 0, Short service life Medium service life Long service life 0, Short service life Medium service life Long service life 18

19 19 Rehabilitering av VA-nettet nye metoder/kriterier Tilstandsanalyse LangTidsPlanlegging feilprognosering ArcGIS LEYP Bit Kanew ArcGIS Lekkasjeanalyse Indikatorer Fra alle verktøy D A Aquarel Mike Urban ArcGIS ROS-analysering Geodatabase Gemin-VA Gemin-melding GIS-data Registre MU/FK Agresso ArcGIS ARP ArcGIS Mike Urban Registre A T Utvikling av utvalgsmetode SCADA/Dims/Prima Mike Urban ArcGIS ArcGIS Gemini Multi-parameter prioritering Servicenivå Rehab. metoder

20 Takk for oppmerksomheten! 20