Predictive capacity of the mains and storm water chain in real time as a SaaS service based on data obtained from machine-learning. (Q77717): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Changed an Item) |
(Changed an Item: Label in wikidata changed) |
||
| label / en | label / en | ||
Predictive capacity of the mains and storm water chain in real time as a SaaS service based on data obtained from machine-learning. | |||
Revision as of 07:03, 18 February 2020
Project in Poland financed by DG Regio
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Predictive capacity of the mains and storm water chain in real time as a SaaS service based on data obtained from machine-learning. |
Project in Poland financed by DG Regio |
Statements
1,157,827.32 zloty
0 references
1,499,998.5 zloty
0 references
77.19 percent
0 references
1 September 2017
0 references
31 October 2018
0 references
CARL DATA SOLUTIONS PL SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
0 references
54°21'41.0"N, 18°37'41.5"E
0 references
Zmiany klimatu to postępujący proces, którego skutki są widoczne w skali globalnej. Na wielu obszarach znacząco zwiększyła się intensywność opadów, a deszcze o dużym natężeniu częściej występują nawet na terenach o zmniejszonej całkowitej sumie opadów. Przebieg naturalnego cyklu hydrologicznego zaburzany jest przez działalność człowieka. Wpływa to na wzrost wystąpienia ryzyka powodzi. W celu właściwego zarządzania sytuacją powodziową niezbędna jest możliwość predykcji wydajności sieci kanalizacji deszczowej oraz pełna informacja o rzeczywistym aktualnym zagrożeniu. Obecnie inżynierowie wykonują żmudne analizy w celu określenia czy obecna infrastruktura majątku sieciowego zagwarantuje odpowiednie odprowadzenie wody deszczowej. Analizy hydrologów obarczone są jednak szeregiem wad: zajmują wiele dni, wymagają zaangażowania całego zespołu osób, które mają ograniczony ogląd sieci, nie uwzględniają zmienności badanej sieci w czasie, są kosztowne, bazują na danych obarczonych błędami oraz nie dają możliwości przewidywania zdarzeń w czasie rzeczywistym, co powoduje, że miasta i/lub przedsiębiorstwa wodno-kanalizacyjne mogą tylko monitorować i raportować stan infrastruktury, a nie skutecznie reagować na potencjalne zagrożenia z wyprzedzeniem. Biorąc pod uwagę powyższe występuje konieczność opracowania i wdrożenia systemu umożliwiającego predykcję poziomu cieczy w rurze kanalizacyjno-burzowej na podstawie danych pomiarowych pochodzących z różnych punktów sieci oraz danych dotyczących wielkości przewidywanych opadów oddziaływujących na daną sieć. Przedmiotem projektu są badania przemysłowe i eksperymentalne prace rozwojowe rezultatem których jest stworzenie innowacyjnego w skali międzynarodowej oprogramowania w modelu SaaS (ang. System as a Service, pol. Oprogramowanie jako Usługa). (Polish)
0 references
Identifiers
POIR.01.01.01-00-0134/17
0 references