Automatisk detektion av anomalier i ledningsnät

Förväntad nytta

Genom att implementera AI och bildanalys för att detektera anomalier i ledningsnät, minskar projektet behovet av manuella inspektioner och underhåll. Detta leder till effektivare resursanvändning, förbättrad arbetsmiljö och minskad miljöpåverkan, samtidigt som det erbjuder tidiga varningar som kan förebygga större skador i VA-system.

Projektsammanfattning

Projektet syftar till att använda bildövervakning och AI för att minska behovet av manuella inspektioner i stadens ledningsnät. Kameror monterade i nedstigningsbrunnar och en prediktiv AI-driven bildanalys tillåter realtidsövervakning och ger tidig varning vid förändring, vilket har potentialen att revolutionera underhållstrategier och bidra till förbättrad effektivitet. Tekniken kommer i förlängningen bidra till minskad miljöpåverkan genom förbättrade möjligheter till ett datadrivet förebyggande underhållsarbete, samt kortare utryckningstider då anomalier i ledningsnätet fångas tidigare.
Projektet leds av IVL i samarbete med VA-organisationer i Stockholm, Göteborg, Malmö och Kristianstad och innefattar flera arbetspaket från datainsamling till utveckling och utvärdering av AI-modeller. Projektet förväntas bidra till kunskapsökning inom VA-branschen via presentation på konferenser, workshops samt erbjuda metoder för effektivare underhållsstrategier.

Om projektet

Projektnummer:
24-110
Organisation:
IVL Svenska Miljöinstitutet AB
Projektledare:
Jacob Andrén
Beviljad finansiering:
1 028 108 kr
Projektkostnad:
2 464 634 kr
Projektslut:
2 september 2026