技術の焦点: よりスマートになる水道技術

スマート水道システムを設置する公益事業者は、何が起こっているかをリアルタイムで観察し、システムの予測機能を利用して問題が発生する前に回避できます。 写真提供：ザイレム/バッファロー下水道局

2021年12月初旬、デンバー国際空港で大規模なターミナル拡張プロジェクトが完了予定の1か月前に温水パイプが破損し、全米で大きく報道された。 熱湯が床や空港のコンコース全体にあふれ、5,000万ドルの損害が発生し、プロジェクトは9か月遅れた。

DIA での流出は、不適切な場所での水が引き起こす可能性のある問題の劇的な例ですが、特に建築プロジェクトにおいては、孤立した問題ではありません。 世界的な専門保険会社であるHSBによると、水害は建築プロジェクト中の損失の原因として2番目に多いものです。 そして保険料は上がるばかりです。

建設リスク保険の専門引受会社であるテクニカル・リスク・アンダーライターズ（TRU）の社長クリス・バーンズ氏は、「配管の故障による水害の損害賠償請求は、全建設業者のリスク請求の約半分を占めている」と語る。 蛇口やトイレの水漏れ、不適切な灌漑システム、不完全な仕上がりなどはすべて、小さな水漏れを引き起こす可能性があり、すぐに捕まえないと大きな損害につながる可能性があります。 「水害による損害の免責金額は、数年前に比べて今日では指数関数的に高くなっています」とバーンズ氏は付け加えます。 その結果、一部の建設会社や設計会社は、免責金額や保険料の上昇を防ぐために自社の建物にスマートウォーターシステムを導入し始めています。

インテリジェント給水システムは、システム内で漏水がいつ発生しているかを特定し、問題に迅速に対処したいと考えている上下水道事業者によって、何十年にもわたって使用されてきました。 センサーにより無駄が削減され、センサーを使用する公益事業にとって大幅な経済的節約がもたらされました。

しかし業界関係者によると、水道事業や建物内のスマートウォーター技術は過去5年間で大幅に賢くなったという。 人工知能と水の使用量やその他のパタ​​ーンを予測する能力の急速な台頭と、モノのインターネット (IoT) テクノロジーのさらなる発展により、水漏れに対処するだけでなく最適化するソリューションを提供する小規模な新興企業が急増しています。資本計画と治療。

「提携すべき素晴らしい企業が数多くあり、検討すべき驚くべき新技術を開発していますが、そのすべてに追いつくのは大変です」とサンノゼ ウォーター社の計画担当アシスタントチーフエンジニアのジェイク・ウォルシュ氏は言う。カリフォルニア州で。

選択肢が豊富にあるため、意思決定者は頭を悩ませてしまうことがあります。 「製品セットには何千もの製品、アプリケーション、機能が含まれています」と、スマート ウォーター テクノロジーのプロバイダーである Xylem のエンタープライズ ソリューション担当バイスプレジデント、ティム ブラウン氏は述べています。 「これは非常に細分化された空間です。多くの電力会社にとって、これらすべてをどのようにつなぎ合わせればよいのか混乱していると思います。」 さらに、異なるシステムは相互に通信しないことがよくあります。

業界企業の間では、これらのシステムを統合することで、ユーザーが異なるサイロ間で共有されるデータの利点を活用できるようになることを期待しています。 しかし、市場はまだそこまで来ていないとブラウン氏は言う。 「私たちにはやるべきことがたくさんあります。」

開発者とプロジェクト チームは、スマート流量計とバルブの設置場所を選択して、問題が発生する前に漏れを特定して遮断できるようにします。 回路図提供：WINT※画像をクリックすると詳細がご覧いただけます

スマートウォーターソリューションを提供するスタートアップの数は本当に驚くべきものです。 その多くは AI を使用して、建物内、または上下水処理場や下水道システムのさまざまな場所に戦略的に配置された流量計から収集されたデータのパターンを明らかにします。 パターンの変化や混乱が発生すると、主要担当者に警告が発せられるか、水漏れを修復できるように給水バルブが遮断されます。 最終的な目標は、AI が漏れの発生時期を予測し、オペレーターが損傷を受ける前に必要な修理を行えるようにすることです。

そして、請負業者がこの種のテクノロジーへの投資を検討する実際的な理由があります。 建物の水管理および漏水防止ツールを提供する WINT Water Intelligence は、WINT をプロジェクトに導入する建設会社や開発業者に最大 25 万ドルの補償を提供するために HSB と提携したことを 4 月に発表しました。

「GC と開発者の両方である当社の顧客は、水害による免責金額とそれがビジネスに与える影響について懸念を表明しています」と WINT の最高製品戦略責任者である Yaron Dycian 氏は述べています。 「水が建物に入ると、平均して水の 4 分の 1 が無駄になります。」

Toll Brothers は、約 3 年間集合住宅ビルで WINT の製品を使用しており、WINT のシステムを導入するプロジェクトについては、TRU によりリスク保険料が 10% 割引されます。 マサチューセッツ州の集合住宅プロジェクトでこのテクノロジーを試験運用した後、不動産大手は WINT のテクノロジーを全社的に今後のプロジェクトに組み込むことを決定しました。

トール・ブラザーズのリスク管理担当副社長補佐マット・ウィンディッシュ氏は、トール・ブラザーズは組織として、水害に対する支払いの減額だけでなく、関連する遅延や建設過程での変更命令の価値も認識していると述べた。 彼は、これらのスマートウォーター システムをプロジェクトの早い段階で組み込むことが重要であると説明します。 「設計プロセスでこのコンセプトを導入するのが遅くなればなるほど、非常に回避可能な潜在的な問題が数多く発生します。」 建設段階でプロジェクト設計に要素を追加すると、検査時に変更命令や質問が発生する可能性があると彼は説明します。 「私たちはそれを難し​​い方法で学びました。他のことと同じように、それは学習プロセスです」とウィンディッシュは言います。

TRUのバーンズ氏は、スマートウォーター技術はわずか数年で急速に進化したと語る。 歴史的に、システムはパイプの外側にクランプで固定されたセンサーを使用していました。 「この技術は、インラインセンサーと遠隔遮断バルブの使用によって大きく進歩しました。」 これらの開発はゲームチェンジャーであることが証明された、と彼は言います。 TRUは現在、多くの大規模商業ビルプロジェクトのリスクを想定するための最低条件として、企業に対し何らかの形の水流検知システムの設置を義務付けている。

テクノロジーが成熟し続けるにつれて、建築分野に携わるより多くの企業がそれらのテクノロジーを自社のプロジェクトに組み込むようになるだろうとバーンズ氏は言う。 「水流検出システムが米国の大規模商業建設プロジェクトの業界標準になるまであと数年しかかからないと思います。」

スマートウォーター技術は現在、水道事業会社にも注目されていますが、多くの企業はまだその選択肢を検討中です。 「これらのツールを使用している先進的な電力会社がたくさんあります」と、水環境連盟の最高技術責任者であるバリー・ライナー氏は言います。 しかし、小規模で資金繰りに余裕のない公益事業では、そのようなことが起こる可能性は低い。 「大規模で、より先進的で、より革新的な電力会社での導入が見られます。なぜなら、彼らはイノベーションに重点を置いたスタッフを抱え、物事に挑戦し、世界で何が起こっているかを常に把握しているからです」とライナー氏は言います。 「小規模な電力会社には豊富なリソースがありません。」

サンノゼ ウォーターは、約 100 台の複合流量計のパフォーマンスを監視する AI ソリューションを試験的に導入しました。 複合流量計は、高流量計と低流量計の両方を 1 つのデバイスに組み合わせ、水位流量に基づいて変動を管理するクロスオーバー バルブを備えています。 「AI ベースのツールを使用すると、発生しているクロスオーバーのどこに問題があるかを理解できることがわかりました。これは私たちにとって非常に目を見張るものでした」とウォルシュ氏は言います。 サンノゼ ウォーターは現在、給水ポンプ機器のアクティビティや健全性の監視など、計量を超えて資産管理にまで及ぶさまざまな AI ソリューションを評価しています。

過去数年間、サンノゼ ウォーターでは、ポンプ装置にさまざまな振動、温度、その他のセンサーを設置してきました。 しかし、個々のセンサーが異種のデータストリームを提供し、それらを個別に分析する必要があるため、実用的な決定に達するのは難しいと同氏は言う。 AIテクノロジーにより、問題が発生する前でも特定しやすくなる可能性があると同氏は付け加えた。 「私たちは、予測分析が予期せぬポンプやモーターの故障を減らすのに役立つと信じています。それは、運用コストと、ポンプの使用量の減少に関連する温室効果ガス排出量の削減に役立つでしょう。」

デジタル ソリューションを使用して、機器や化学処理の使用を最適化することもできます。 たとえば、エネルギー資源回収施設のポンプ送風装置は、多くの場合、連続的に稼働するように設定されています。 「しかし、常にその要求が必要なわけではないかもしれません」とライナー氏は言う。 AI ツールは機械学習を使用して実際の需要を特定し、それに合わせて調整できます。 送風最適化のために AI ソリューションを採用している電力会社は、平均して 30% のエネルギーコストの節約を実現している、と彼は言います。

上下水道事業者は、スマート テクノロジーを使用して、必要になる前に機器やインフラストラクチャを交換することを回避することで、資本コストを削減できることに気づきました。写真提供: Xylem/Buffalo Sewer Authority

現在、多くの大手エンジニアリング会社がソリューションプロバイダーとしてスマートウォーター市場にも参入しています。 ジェイコブス社のデジタル水プラットフォーム担当副社長であるグレッグ・ケネディ氏は、ジェイコブス社は以前は主にエンジニアリングおよび建設サービスに注力していたと述べた。 「しかし、私たちが行った買収の一部や、開発または共同開発した新製品の一部により、私たちは現在、公益事業の顧客との資産管理と運営に時間を費やしていることに気づきました。」

Kennedy 氏は、Jacobs 社はその規模と、さまざまな顧客と協力して学んだ教訓を、より小規模な電力会社との連携にも活用できると付け加えた。

たとえば、ジェイコブズは現在、デラウェア州の小規模公共施設向けに、都市下水処理プラントと合流式下水オーバーフロー システムの運用およびメンテナンス サービスを提供しています。

ケネディ氏は、小規模な水道システムは一般に資源が不足しているものの、大規模なシステムに比べて複雑さが少なく、新しい技術を立ち上げて稼働させるのにかかる時間が短いため、場合によっては大規模なシステムよりも有利になる可能性があると述べています。 また、デジタル水ソリューションを提供している企業はジェイコブズだけではありません。 「簡単に言うと、デジタル サービスを提供していなければ、顧客にとって魅力的ではなくなってしまいます」と Kennedy 氏は言います。

こうした変化の中で、水道市場の大手テクノロジー企業はスタートアップ企業を食い込み続け、新興テクノロジーに規模のメリットをもたらしながら自社の能力を拡大している。 ザイレムは1月、ペンシルバニア州ピッツバーグに本拠を置くエヴォクア・ウォーター・テクノロジーズを75億ドルで買収する契約を発表した。 この取引は、同社による一連の買収の最新のものに過ぎず、その中には2011年にスペインのバレンシアに拠点を置くセンサー開発会社Aanderaa Data Instrumentsや、2018年にインディアナ州サウスベンドに拠点を置くスマートソリューションプロバイダーのEmNetも含まれている。

ザイレムのブラウン氏は、今回の買収により同社は水道分野におけるデジタル技術の導入を推進し、ワン・ウォーター・アプローチを提供できるようになったと述べた。

通常、スマートウォーター技術は、水道部門自体と同じようにサイロ化されてきたとブラウン氏は言います。 料金支払者と公共の使命がそれを推進しているため、公共水道事業体は長い間、変化への適応が遅れているか、小規模な事業体の場合は変化への適応ができていません。 その結果、さまざまな機能や部門向けにカスタム ツールが開発されました。

必要なのは、部門を越えてすべてのデータ ストリームを確認するためのより総合的な方法である、とブラウン氏は言います。 これらのシステムは従来、電力会社が重複した作業を回避できるような方法で相互に通信することができませんでした。 「断言しますが、シングル サインオンが 1 つだけ欲しいという要望を毎週 (顧客から) 聞いています」と Braun 氏は述べています。

しかし現在、水道技術ベンダーは、さまざまな公益事業機能にわたるデータのさらなる統合を提供し始めています。 この統合により、公益事業者はすべてのデータセットを同時に確認して、水循環全体をより深く理解できるようになります。

また、統合システムの導入が広がれば、テクノロジープロバイダーはより高度な自動化に目を向け始めることができます。 「機械学習と AI を使用して、これまで手動で実行する必要がなかったタスクの一部を実際に処理するにはどうすればよいでしょうか?」 ジェイコブのケネディが尋ねます。

ジェイコブス社の Digital OneWater 戦略的成長責任者であるジェニファー・ボールドウィン氏は、「私たちが本当に向かっているのは、水道事業者が施設をより効率的にアップグレードし、すべての規制報告書やその他すべてを完了できるよう支援することだと思います。」と付け加えました。 公益事業の非常に多くのオペレーターやスタッフが退職年齢に近づいているため、制度上の知識が失われるという現実的なリスクがあります。 デジタル ソリューションは、今後の知識のギャップを埋めるのに役立ちます。 「すぐに機械に取って代わられると言っているわけではありません。しかし、機械学習と AI を使用することで、意思決定を迅速化し、施設をより効率的に運用できるようになります。」