A full-scale operational digital twin for a water resource recovery facility—A case study of Eindhoven Water Resource Recovery Facility

 em Artigos Científicos e Teses Acadêmicas, WEST
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Daneshgar, S., Polesel, F., Borzooei, S., Sørensen, H.R., Peeters, R., Weijers, S., Nopens, I. Torfs, E., (2024). A full-scale operational digital twin for a water resource recovery facility—A case study of Eindhoven Water Resource Recovery Facility. Water Environment Research 96(3), e11016. (link)

 

Título

A full-scale operational digital twin for a water resource recovery facility—A case study of Eindhoven Water Resource Recovery Facility

(Um gêmeo digital operacional em grande escala para uma instalação de recuperação de recursos hídricos — Um estudo de caso da Instalação de Recuperação de Recursos Hídricos de Eindhoven)

 

Resumo

Digital transformation for the water sector has gained momentum in recent years, and many water resource recovery facilities modelers have already started transitioning from developing traditional models to digital twin (DT) applications. DTs simulate the operation of treatment plants in near real time and provide a powerful tool to the operators and process engineers for real-time scenario analysis and calamity mitigation, online process optimization, predictive maintenance, model-based control, and so forth. So far, only a few mature examples of full-scale DT implementations can be found in the literature, which only address some of the key requirements of a DT. This paper presents the development of a full-scale operational DT for the Eindhoven water resource recovery facility in The Netherlands, which includes a fully automated data-pipeline combined with a detailed mechanistic full-plant process model and a user interface co-created with the plant’s operators. The automated data preprocessing pipeline provides continuous access to validated data, an influent generator provides dynamic predictions of influent composition data and allows forecasting 48 h into the future, and an advanced compartmental model of the aeration and anoxic bioreactors ensures high predictive power. The DT runs near real-time simulations every 2 h. Visualization and interaction with the DT is facilitated by the cloud-based TwinPlant technology, which was developed in close interaction with the plant’s operators. A set of predefined handles are made available, allowing users to simulate hypothetical scenarios such as process and equipment failures and changes in controller settings. The combination of the advanced data pipeline and process model development used in the Eindhoven DT and the active involvement of the operators/process engineers/managers in the development process makes the twin a valuable asset for decision making with long-term reliability.

 

TRADUÇÃO LIVRE

A transformação digital para o setor hídrico ganhou impulso nos últimos anos, e muitos modeladores de instalações de recuperação de recursos hídricos já começaram a transição do desenvolvimento de modelos tradicionais para aplicações de gêmeos digitais (DT). DTs simulam a operação de estações de tratamento em tempo quase real e fornecem uma ferramenta poderosa para operadores e engenheiros de processo para análise de cenários em tempo real e mitigação de calamidades, otimização de processos online, manutenção preditiva, controle baseado em modelos e assim por diante. Até o momento, apenas alguns exemplos maduros de implementações de DT em larga escala podem ser encontrados na literatura, que abordam apenas alguns dos principais requisitos de um DT. Este artigo apresenta o desenvolvimento de um DT operacional em larga escala para a instalação de recuperação de recursos hídricos de Eindhoven, na Holanda, que inclui um pipeline de dados totalmente automatizado combinado com um modelo de processo mecanicista detalhado de planta completa e uma interface de usuário co-criada com os operadores da planta. O pipeline de pré-processamento automatizado de dados fornece acesso contínuo a dados validados, um gerador de influentes fornece previsões dinâmicas de dados de composição de influentes e permite previsões de 48 horas no futuro, e um modelo compartimental avançado dos biorreatores de aeração e anóxicos garante alto poder preditivo. O DT executa simulações quase em tempo real a cada 2 horas. A visualização e a interação com o DT são facilitadas pela tecnologia TwinPlant baseada em nuvem, que foi desenvolvida em estreita interação com os operadores da planta. Um conjunto de manipuladores predefinidos é disponibilizado, permitindo que os usuários simulem cenários hipotéticos, como falhas de processo e equipamento e alterações nas configurações do controlador. A combinação do pipeline de dados avançado e do desenvolvimento do modelo de processo usado no DT de Eindhoven e o envolvimento ativo dos operadores/engenheiros de processo/gerentes no processo de desenvolvimento tornam o gêmeo um recurso valioso para a tomada de decisões com confiabilidade de longo prazo.

 

Artigo publicado na biblioteca online Wiley Online Library, na revista Water Environment Research.

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