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KaSyTwin

Generierung und Nutzung von digitalen Zwillingen bestehender Kanalinfrastruktur zur Steigerung der Verfügbarkeit und Resilienz im Betrieb

Zuletzt aktualisiert am 07.04.2025

Projektbeschreibung

Problem

Kanalsysteme besitzen eine hohe Relevanz für die gesellschaftliche Daseinsvorsorge. Bestehende Kanalsysteme sind in der Regel alt und erfordern somit einen hohen Erhaltungsbedarf. Derzeit verlaufen Betriebsprozesse manuell und reaktiv auf Basis einer heterogenen, inkonsistenten Datenlage ab. Durch den Einsatz eines digitalen Kanalzwillings kann eine prädiktive Instandhaltung etabliert und die Resilienz der Kanalsysteme in Zeiten von vermehrten Naturkatastrophen erhöht werden.

Ziele

Das Ziel von KaSyTwin ist die Entwicklung einer ganzheitlichen Methode zur Erstellung von digitalen Zwillingen (DZ) der bestehenden Kanalinfrastruktur und deren Einsatz für intelligente Resilienzvorhersagen. Basis für die Entwicklung von DZ sind aktuelle Laserscandaten, vorhandene Bestandsunterlagen und Sensordaten aus vorhandenen IT-Systemen im Kanalbetrieb. Durch die Verlinkung zu weiterführenden Datensätze ist der DZ in der Lage, intelligente Vorhersagen zu treffen.

Digitale Zwillinge für die Kanalinfrastruktur – KaSyTwin
Digitale Zwillinge für die Kanalinfrastruktur – KaSyTwin | Quelle: Hendrik Benz, ICoM RWTH

Durchführung

Zu Beginn des Projekts erfolgt die Ermittlung des Status Quo vorhandener Prozesse im Betrieb von Kanalsystemen. Danach wird eine Methode zur (teil-) automatisierten Erstellung eines digitalen Zwillings inkl. objektorientierter Schadensverortung definiert. Zusätzlich wird ein neuartiges Hardwaresystem zur Datenaufnahme in verschiedenen Kanaltypen entwickelt. Nach der DZ-Generierung erfolgt die Umsetzung eines KI-Systems für Resilienzvorhersagen im prädiktiven Betrieb.

Kontakt

Univ.-Prof. Dr.-Ing Katharina Klemt-Albert

Projekt Partner

Hydrotec Ingenieurgesellschaft für Wasser und Umwelt mbH
Aachen
FKZ: 19FS2059G
Kempen Krause Ingenieure GmbH
Aachen
FKZ: 19FS2059F
Galileo-IP Ingenieure GmbH
Altenstadt an der Waldnaab FKZ: 19FS2059E
FKZ: 19FS2059E
Technische Universität Hamburg - Institut für Digitales und Autonomes Bauen (B-1)
Hamburg
FKZ: 19FS2059C
albert.ing GmbH
Aachen / Frankfurt
FKZ: 19FS2059D
Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Institut für Nachhaltige Technische Systeme INATECH - Professur für Monitoring von Großstrukturen
Freiburg
FKZ: 19FS2059B
Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aaachen - Lehrstuhl und Institut für Baumanagement, Digitales Bauen und Robotik im Bauwesen
Aachen
FKZ: 19FS2059A