Predictive capacity of the mains and storm water chain in real time as a SaaS service based on data obtained from machine-learning. (Q77717)

From EU Knowledge Graph
Revision as of 07:03, 18 February 2020 by DG Regio (talk | contribs) (‎Changed an Item: Label in wikidata changed)
Jump to navigation Jump to search
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

    0 references
    1,157,827.32 zloty
    0 references
    277,878.5568 Euro
    13 January 2020
    0 references
    1,499,998.5 zloty
    0 references
    359,999.64 Euro
    13 January 2020
    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