Trinkwassersicherheit und Predictive Analytics

Der Artikel “Trinkwassersicherheit und Predictive Analytics” (T. Bartz-Beielstein, S. Moritz, J. Strohschein, @th_koeln und Thorsten Winterberg, Dimitri Gross, Ralf Seger, Opitz Consulting GmbH) wurde zur Veröffentlichung in den DOAG Business News angenommen. Der Artikel erscheint voraussichtlich im April. 

Zusammenfassung: Wasserversorgungsnetze zählen zu den kritischen Infrastrukturen und stellen eines der Hauptthemen der zivilen Sicherheit in Deutschland dar. Störungen und Ausfälle der Trinkwasserversorgung ziehen erhebliche volkswirtschaftliche Schäden nach sich und betreffen weite Teile der Bevölkerung unmittelbar. Deswegen arbeiten Wasserversorger, Forschungsinstitute und private Unternehmen gemeinsam an Schutzkonzepten, um die Auswirkungen von unbeabsichtigten und vorsätzlichen Kontaminationen des Trinkwassers so gering wie möglich zu halten. Ein vielversprechender Ansatz ist der Einsatz von Event Detection Systemen (EDS). Hierfür wird Online-Sensorik zur Überwachung der Wasserqualität an verschiedenen Positionen im gesamten Trinkwassernetz installiert. EDS analysieren die anfallenden großen Datenvolumina der Wasserqualitätssensoren und sollen Anomalien zeitnah detektieren. Weil die Wasserqualitätsparameter bereits im Normalbetrieb stark schwanken, ist dies keine einfache Aufgabe. Für die Anomaliedetektion werden in EDS meist Verfahren des maschinellen Lernens verwendet. Modelle wie z.B. Neuronale Netze oder Support Vector Machines spielen eine wichtige Rolle. Die benötigten Anforderungen „Big Data“ und „Predictive Analytics“ lassen sich auch gut mit Oracle Software abbilden. Der erste Teil des Artikels gibt einen Einblick über den Aufbau von EDS Systemen für die Trinkwasserversorgung, während im zweiten Teil des Artikels aufgezeigt wird wie eine Umsetzung mittels Oracle Software aussehen kann.