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Überwachungs-Service für Pipeline-Netzwerke

SuperVision Earth hat einen innovativen Überwachungs-Service für Pipeline-Netzwerke entwickelt. Durch die Verwendung von Satellitenbildern mit bestmöglicher Auflösung und einer hohen Frequenz wird eine deutlich höhere Effektivität erreicht. Die Algorithmen werten die Daten cloudbasiert aus und liefern Warnhinweise, die direkt in die Pipeline-Monitoring-Software des Betreibers integrierbar sind, lange bevor sie mit herkömmlicher Überwachung gemeldet worden wären.

von | 15.07.20

Bild 1: Demo-Version der SVS auf der Website https://supervision.earth

Jahr für Jahr führen Beschädigungen an Rohrleitungen nicht nur in Deutschland, sondern weltweit zu massiven Schäden. Leckagen führen zu einem Verlust an Rohstoffen, und im Fall von Öl und Gas zusätzlich zu schweren Schäden an der Umwelt. Die Hauptauslöser der Beschädigungen sind korrosionsbedingt (25 %), Fehler beim Anschluss oder des Materials (17,79 %), Fremdeinwirkungen (28,37 %) und Bodendeformation (14,9 %) (Quelle: EGIG (2016) 10th Report of the European Gas Pipeline Incident Data Group, 1970-2016. https://www.egig.eu/, page 20). Die Sanierung dieser Schäden ist aufwändig und teuer. Es ist daher unerlässlich, die Leitungen effizient zu überwachen, um Schäden frühzeitig zu erkennen oder, im optimalen Fall, ganz zu vermeiden. Aktuell erfolgt diese Überwachung in der Regel durch monatliche Befliegungen mit Helikoptern. Dies kann dazu führen, dass Risiken zu spät oder gar nicht detektiert werden. Außerdem ist die visuelle Überprüfung der Beflieger teilweise eingeschränkt, da sie auf den sichtbaren Bereich begrenzt ist und ebenfalls der subjektiven Wahrnehmung des Piloten entspricht. Auch der Umweltaspekt sollte hier genannt werden, da die Befliegungen eine Belastung für die Umwelt darstellen, die durch eine nachhaltigere Lösung überflüssig werden könnte. Um einen sicheren und nachhaltigen Umgang mit Ressourcen zu gewährleisten, besteht somit der Bedarf für ein innovatives Überwachungssystem.
SuperVision Earth hat es sich deshalb zum Ziel gesetzt, diese Innovation zu entwickeln und umzusetzen.
Das Unternehmen nutzt Algorithmen, um Veränderungen zwischen zwei Aufnahmen zu erkennen und zu klassifizieren. Mit Hilfe von Machine-Learning-Ansätzen verbessern sich die Algorithmen stetig weiter, um die Vielzahl der Daten noch besser verarbeiten zu können. So werden verschiedene Risiken noch schneller erkannt. Für die Software werden sowohl optische als auch Radarbilder genutzt. Radarsatelliten senden aktiv Strahlung aus, wodurch eine zuverlässige Überwachung unabhängig von den Wetterbedingungen möglich ist. Änderungen in der Stärke des rückgestrahlten Signals zeigen Änderungen in der Struktur der Oberfläche auf, die beispielsweise durch Erdarbeiten entstehen. In Kombination mit den optischen Daten führt dies zu einer optimalen Detektion. So kann die Anzahl der falsch erkannten Risiken minimiert werden, damit es nicht zu unnötigen Warnungen und Kosten kommt. Neben der höheren zeitlichen Auflösung ist ein weiterer Vorteil, dass die Sensoren der Satelliten detailliertere Informationen erfassen, die für das menschliche Auge nicht fassbar sind. Somit können Risiken entdeckt werden, die andernfalls bei Befliegungen übersehen werden. Durch die Auswertung von diesen Satellitendaten kann SuperVision Earth dann u. a. Risiken durch Fremdeinwirkungen (z. B. Bautätigkeiten), Vegetationsveränderung und Bodendeformation erkennen. Bei der Datenauswertung werden relevante Veränderungen (z. B. eine Baustelle) von irrelevanten Änderungen (z. B. der Aberntung eines landwirtschaftlichen Feldes) getrennt.
Zusätzlich zu den aktuellen Bildern fließen historische Aufnahmen mit in die Klassifizierung ein, um diese weiter zu verbessern. In Bild 2 sind Satellitenbilder von einer Großbaustelle in verschiedenen Auflösungen abgebildet, die unterschiedliche Grade an Informationsrückschlüssen möglich machen. Jedes Bild stammt von einem anderen Satelliten. Je nach Bedürfnissen und Wünschen des Kunden ist es möglich, Daten von verschiedenen Satellitenanbietern und somit in verschiedenen Auflösungen zu verwenden, um die Software nach Unregelmäßigkeiten suchen zu lassen.

Bildquelle, falls nicht im Bild oben angegeben:

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