Riskbaserad prioritering av kritiska ventiler med hjälp av begränsad verksdata och maskininlärning 2026

Beskrivning

Sammanfattning av utlysningen: Denna utlysning fokuserar på att utveckla en dataeffektiv maskininlärningsmodell för att uppskatta sannolikheten för fel (LOF) på ventiler inom vatteninfrastruktur, med användning av tillgängliga verksdata.

Syfte med utlysningen: Syftet är att skapa ett praktiskt, riskbaserat ramverk för att rangordna kritiska tillgångar för underhåll, rehabilitering och kapitalinvesteringsplanering inom vattenförsörjningssektorn.

Mål för utlysningen: Målen inkluderar att utveckla en konsekvensanalys av fel (COF) baserad på hydraulisk modellering och nätverksanslutning för att kvantifiera serviceavbrott, påverkad befolkning, avbrottslängd och samhällseffekter vid ventilfel. Projektet ska också integrera osäkerhet i tillgåndsvillkor och driftbarhet i riskbedömning och prioritering, samt definiera minimikrav på data för tillförlitlig riskbaserad prioritering.

Förväntad påverkan/resultat: Resultatet förväntas vara en praktisk metodik och verktyg som vattenföretag kan använda för att bättre förstå och hantera risker associerade med kritiska ventiler i deras infrastruktur.

Behörighet: Programmet är endast öppet för organisationer. Flera vattenföretag har redan uttryckt intresse för att delta i forskningen.

Tillgänglig finansiering (budget): 300 000 USD (cirka 3 000 000 SEK).