Waarschuwingssysteem voor drijfvuil
Bij industrieën zoals elektriciteitscentrales of ontziltingsinstallaties wordt water onttrokken uit rivieren of de zee om te koelen of voor zoetwaterproductie. Bij het aanzuigen ervan kunnen verschillende problemen ontstaan. Een van die problemen is dat grote hoeveelheden resten van waterplanten en drijfvuil het innamepunt kunnen verstoppen. Hierdoor kan de productie stil komen te liggen met mogelijke schade zoals stroomuitval tot gevolg. Deltares ontwikkelde een innovatief real time waarschuwingssysteem voor drijfafval waarin machine learning wordt toegepast. Hierdoor kan de industrie eerder adequate maatregelen nemen.

Olympisch zwembad
Expert hydrodynamica voor infrastructuur en industrie Bas van Vossen was de projectleider vanuit Deltares en legt uit: “Afhankelijk van het koelsysteem kan het bij elektriciteitscentrales bij aanzuigen van water wel om 100 kubieke meter per seconde of meer gaan. Je trekt dan elke halve minuut een olympisch zwembad leeg! Zo’n proces kun je vergelijken met een stofzuiger en bij het aanzuigen komt vaak veel meer mee dan alleen water, zoals bijvoorbeeld vissen, algen, waterplanten of zwerfafval."
Miljoenenschade
Uiteraard is er regelgeving om te zorgen dat de effecten hiervan op het ecosysteem minimaal zijn. Verder is het voor centrales de uitdaging om alleen water binnen te laten en zo het koelwatersysteem schoon te houden. Centrales hebben daarom (kroos)rekken en fijnmaziger filtersystemen die voorkomen dat drijfvuil binnenkomt, zich ophoopt en de inlaat verstopt. Deze systemen worden ontworpen om zelfs in extreme omstandigheden te beschermen tegen verstopping. Een tekort aan koelwater kan namelijk de productie stilleggen met mogelijk miljoenenschade tot gevolg.
Kwallen en zeegras
"Ondanks alle voorzieningen, zien we wereldwijd regelmatig problemen door vrijwel onbeheersbare hoeveelheden van bijvoorbeeld kwallen, zeegras, of zeewier. Achterliggende oorzaken kunnen te maken hebben met veranderingen in ecosystemen door bijvoorbeeld klimaatverandering, overbevissing of soms opvallend genoeg door verbetering van waterkwaliteit. Het is zeer complex én lastig te voorspellen waar en wanneer dit gebeurt," geeft Bas aan.
In deze publicatie ondersteunt Tabel 1 met een lijst met verstoppingsproblemen bij nucleaire centrales over de hele wereld zijn bewering. En dan bevat deze lijst nog niet de verstoppingen bij andere type centrales, ontziltingsinstallaties en industrieën.

Waterplanten op drift in Tennessee
De Tennessee Valley Authority (TVA) kampte in 2019 en 2020 met tonnen op drift geraakte waterplanten, eelgrass op de Tennessee rivier. Dit veroorzaakte verstoppingen bij centrales met vervelende gevolgen. Een groot deel van Alabama en Tennessee is afhankelijk van stroom van deze installaties. TVA had al een geautomatiseerd voorspelsysteem voor de watertemperatuur bij de waterinlaat dat door Deltares was ontwikkeld en vroeg of dit systeem uitgebreid kon worden om drijvende vegetatieresten beter te zien aankomen.
Waarschuwingssysteem
Na een quickscan van de problematiek was het advies van Deltares om de verwijdering van ophopende vegetatieresten voor de kroosrekken te automatiseren en door onderzoek aan het ecosysteem meer begrip te krijgen van de oorzaken. Die adviezen zijn opgevolgd. Ondanks de grote investeringen en nog openstaande vragen over de effectiviteit van een innovatief waarschuwingssysteem wilde TVA dit graag met Deltares ontwikkelen.
Dr. Matthew Boyington van Tennessee Valley Authority (TVA) vertelt: “In 2019 en 2020 werden we geconfronteerd met ernstige verstoppingsproblemen door vegetatie in onze faciliteiten. Dus wilden we controle krijgen op de hoofdoorzaken en de problemen beperken. De camera's en algoritmen zijn geweldige tools, maar herhaling van extreme gebeurtenissen zoals in 2019 en 2020 is nodig voor verdere afstemming. Gelukkig voor ons zijn de problemen met het eelgrass niet elk jaar extreem geweest."
Ik heb het gevoel dat we enorme stappen hebben gezet in het vergroten van ons bewustzijn van de rol van het ecosysteem en het ontwikkelen van dit voorspellingssysteem.
Dr. Matthew Boyington, projectleider eelgrass, Tennessee Valley Authority (TVA)

Meten met machine learning algoritmes
“Een aantal belangrijke componenten hadden we, maar in deze combinatie was nog nergens ter wereld zoiets gemaakt. We hebben een systeem opgezet met camera’s boven water en sonars onder water. Speciale machine learning algoritmes die waren ontwikkeld voor het meten van drijfvuillagen in afvalwaterkelders, zijn omgebouwd en getraind voor het herkennen van drijvende matten met vegetatieresten op de rivier.
De camera’s zijn zowel dichtbij de inlaat geïnstalleerd als een aantal kilometers stroomopwaarts boven de rivier aan elektriciteitsmasten om drijvende matten waterplanten te detecteren. "Een enorme klus met veel indrukwekkend veldwerk. Die rivier is zo breed als het Hollands Diep en er kunnen tornado’s langskomen, dus simpel een paar camera’s installeren en klaar is Kees was er niet bij!” vertelt Bas die er zelf een paar keer bij was in het veld. “Vanuit die camerabeelden kunnen we nu met machine learning algoritmes bepalen hoeveel van het wateroppervlak bedekt is met plantenresten. In combinatie met onze stromingsmodellen kan er vervolgens automatisch ingeschat worden hoeveel drijvende vegetatie er wanneer bij de inlaat aankomt. Dit geeft centrales belangrijke extra voorbereidingstijd die ze eerder niet hadden.”
Video
De animatie laat zien dat eelgrass op een bepaald moment loskomt op een aantal plekken, waarna het zich in benedenstroomse richting verplaatst via de hoofdgeul langs de centrale, of via de Decatur Flats richting de intake van de centrale.
Je hebt nog niet aangegeven of je cookies wilt accepteren of weigeren. Hierdoor kan dit element niet worden getoond.
Pas je cookie instellingen aan
Of ga direct naar:
Real time waarnemingen
Antonio Moreno-Rodenas: "Het implementeren van het camerasysteem was een logistieke uitdaging die inspanningen vergde van de lokale experts bij TVA en van ons bij Deltares. Van cyberbeveiligingsoverwegingen tot de praktische aspecten van het monteren en kalibreren van een camera in torens van 20 meter boven het stuwmeer. Toch is toegang tot real-time optische waarnemingen van grote waarde voor de activiteiten van TVA. We hebben ook een deep learning-model ontwikkeld en getraind dat automatisch bepaalt welk deel van het gemonitorde wateroppervlak is bedekt met drijvende vegetatie. Er zijn nog geen kansen geweest om het systeem te valideren tijdens een periode met extreme hoeveelheden waterplantresten."
We zijn enthousiast om er verder aan te werken, omdat deze technologieën een groot potentieel hebben om permanente monitoring in grote gebieden en moeilijk te bereiken locaties makkelijker te maken.
Dr. Antonio Moreno-Rodenas, senior onderzoeker bij Deltares

Systeem operationeel in de Verenigde Staten

De camera’s zijn onderdeel van een uitgebreider systeem waarin we - naast de veldwaarnemingen - ook hydrodynamische computermodellen van de rivier en loslatende en drijvende vegetatie automatisch aansturen.
“We zetten Deltares Delft-FEWS, een platform voor real-time voorspellingen en waterbronnenbeheer in voor het gecoördineerd aansturen van alle veldmeetapparatuur en computermodellen en het verwerken van alle datastromen. De Delft-FEWS displays geven helder inzicht in het risico dat drijfvuil voor de koelwaterinlaat van de elektriciteitscentrale levert in de komende dagen en wanneer extreme hoeveelheden verwacht kunnen worden.” legt Bas uit.
Het systeem werd van 2021 tot en met 2024 ontwikkeld en getest en draait nu operationeel in de Verenigde Staten. Interessant is dat het model ook ingezet kan worden om beter begrip te krijgen wanneer en onder welke condities planten loslaten en op drift raken.
Bas: "Het integreren van al deze technologieën in één systeem en het gecombineerd gebruiken van die data als real time informatievoorziening werd nog niet eerder gedaan."
Het voelt echt bijzonder dat we dit met enorme inzet van de klant en heel goede specialisten op al de benodigde gebieden samen voor elkaar konden krijgen.
Bas van Vossen, projectleider Real time waarschuwingssysteem voor drijfvuil, Deltares
Interesse uit de sector
De sector blijkt geïnteresseerd in deze nieuwe techniek, maar beseft ook dat problemen vaak locatie-specifiek zijn en daadwerkelijk effectief inzetbare systemen niet op de plank klaarliggen.
Bas: “Op dit moment starten we in Frankrijk een test en een demonstratieproject met onderzoekspartners en de sector. Ook hier gaan we data van camera’s, sonars en computermodellen slim analyseren en combineren voor toepassing in waarschuwingssystemen. We zien dat er steeds meer vraag is naar elektriciteit in de wereld, dus leveringszekerheid en robuustheid van nutsvoorzieningen wordt belangrijker."
Data stroomlijnen met Delft-FEWS
“Het doel van Deltares is het helpen van de sector met nieuwe inzichten en technologieën. Het combineren en in goede banen leiden van de datastromen is daarbij essentieel. Hoe verbind je sensoren in het veld bijvoorbeeld en hoe goed meten die dat? Met Delft-FEWS brengen we alle relevante datastromen samen, ook van databronnen en computermodellen die niet door Deltares zijn ontwikkeld, en maken ze inzichtelijk. Zonder deze kennis is het besluit voor organisaties om hierin te investeren lastig te nemen.” legt Bas uit.
We maken impact op het vlak van leveringszekerheid van centrales en tegelijkertijd helpen we de ecologie en ecosystemen beter te begrijpen en te beschermen.
Bas van Vossen
Wereldwijde toepassing
Het systeem is wereldwijd toepasbaar. Ecosystemen kunnen zich overal anders gaan gedragen en dan kan effect hebben op het functioneren van centrales. Dit kan leiden tot overlast van één soort bijvoorbeeld, zoals een kwallenplaag of problemen met sargassum (soort bruine zeewieren). Oorzaken kunnen verschillend zijn, zoals klimaatverandering of overbevissing, maar ook verbeterde waterkwaliteit door milieuwetgeving en recente inspanningen.
Slimme maatregelen
Geavanceerde voorspellingssystemen zijn niet altijd nodig. Soms kun je ook met simpele maatregelen al heel ver komen. Daarom raden we altijd een quickscan aan waarin we de oorzaken van het probleem onder de loep nemen, en de haalbaarheid van oplossingen, kostenplaatjes en risico’s inzichtelijk maken.
Oplossingen vragen al snel om stevige investeringen, dus het is van belang om een afweging te maken van nut én noodzaak. Op basis daarvan doen we aanbevelingen voor ‘eenvoudig schoonharken’ tot geavanceerde waarschuwingssystemen.

Verwachtingen voor de toekomst
Door het uitblijven van extreme hoeveelheden drijvende plantenresten na 2022 in Tennessee moet verdere validatie van het waarschuwingssysteem nog volgen. Voor een bredere inzet in de sector is meer onderzoek nodig.
“Er zijn nog een paar succesvolle pilots nodig bij grote spelers in de sector. Er valt nog veel te halen in het trainen van beelden van camera’s, sonars, radar en satellieten, maar elk van deze systemen heeft voor- en nadelen. Intensieve samenwerking tussen ecologen, stromingsdeskundigen, technologie experts, modelleurs, koelwaterspecialisten, systeemarchitecten en plant operators is daarbij een must om echt stappen te kunnen maken met deze technologie,” zegt Bas.
“Ik zou het mooi vinden als Deltares met een aantal partners op verschillende plaatsen in de wereld met deze technologie serieuze problemen kan helpen voorkomen.”