Bewertung von Leitungsnetzen - Nodig-Bau.de

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Zustandsanalyse Für die Bewertung der Schadenshäufigkeit werden meist zwei Kennzahlen verwendet. Das ist zum einen die absolute Anzahl der Schäden N(t), die sich aus den aufgezeichneten Schadensdaten ergibt, und zum anderen die Schadensrate SR(t), die sich aus der absoluten Anzahl der Schäden dividiert durch eine Bezugslänge (z. B. Länge des Leitungsabschnitts, einer Leitungsgruppe) und einen Bezugszeitraum t, üblicherweise 1 Schaden 5/2005 „Kinderkrankheiten” Garantiephase stabile Phase Jahr, berechnen und über den Beobachtungszeitraum darstellen lässt. Die beiden Kennzahlen können für drei Bezugsebenen berechnet werden: Einzelleitung, Leitungsgruppe – z. B. unterteilt nach Material, Bauperiode, Nennweite – und das Gesamtnetz. Damit werden für die jeweiligen Anforderungen der Planungs- und Entscheidungsebenen – Benchmarking, Strategieentwicklung, laufende Planung und Monitoring – geeignete Entscheidungshilfen zur Alterung und Zustandsverschlechterung Alter Phase der stetig zunehmenden Zustandsverschlechterung „BADEWANNEN- KURVE“: zeitlicher Verlauf der Schadensanfälligkeit einer Leitung Versorgung ROHRBRUCH: Bild 2 am Berliner Alexanderplatz im Januar 1999 vorgefunden Foto: Kropp Bild 3 Verfügung gestellt. Es ist anzumerken, dass die Entwicklung der Schadensrate eine aussagekräftigere Kennzahl für den Zustand ist als die Anzahl der Schäden, da die jeweilige Leitungslänge eng mit der Anzahl der Schäden korreliert. Der Zustand einer Leitungsgruppe, z. B. Grauguss, verschlechtert sich, wenn die Anzahl der Schäden gleich bleibt, obwohl die Leitungslänge im Laufe der Jahre durch Auswechslung reduziert wurde (Bild 4). Bei gleich bleibender Schadenshäufigkeit und zunehmender Leitungslänge, z. B. an PE-Leitungen, verbessert sich der Zustand dieser Leitungsgruppe. Die zeitliche Entwicklung der jährlichen Schäden bzw. Schadensraten wird im Unternehmen zur Beurteilung der allgemeinen Zustandsentwicklung verwendet. In den letzten Jahren haben die Wasserversorgungsunternehmen auf freiwilliger Basis diese Daten an den DVGW übermittelt. In der Wasser Information Nr. 67 /2/ sind die Ergebnisse einer deutschlandweiten Auswertung für die Jahre 1997 bis 1999 vorgestellt www.wwt-online.de 11
DAS THEMA Versorgung Anzahl der Schäden/ Leitungslänge 50 km 40 30 20 10 0 1987 1988 1989 1990 1991 1992 Schäden Leitungslänge 1993 1994 worden. Die darin veröffentlichten durchschnittlichen Schadensraten liefern den Unternehmen Vergleichswerte für die Zustandsentwicklung im eigenen Netz. Zustandsprognose Für Schadensprognosen ist eine Auswertung der Schadensfälle über das Alter der Leitungen von besonderem Interesse. Diese Analysen dienen auch als Grundlage zur Bestimmung der Nutzungsdauer von Leitungsgruppen zur weiteren Verwendung in Alterungsmodellen bei Bedarfsprognosen und bei der Entwicklung geeigneter Rehabilitationsstrategien. Außerdem kann durch Trendfunktionen der Schadensrate über das Alter überprüft werden, in welchem Alter die Schadensrate eine im Unternehmen festgelegte Eingriffsgrenze voraussichtlich überschreiten wird, ob der geeignete Überwachungs- oder Rehabilitationsmaßnahmen zu ergreifen sind. Statistische Schadensprognosemodelle können in zwei Hauptgruppen unterschieden werden, in Trendfunktionen und in so genannte Überlebensmodelle. Trendfunktionen Vor der Anwendung von Trendfunktionen zur Schadensprognose muss der Netzbestand in Gruppen von Rohrleitungen unterteilt werden, die sich in ih- 1995 Schadensrate 1996 1997 1998 1999 Trend (Schäden) 1,0 S/km·a 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 rem Alterungsverhalten unterscheiden und eine spezifische Schadendynamik aufweisen. Denn bei der Trendextrapolation von Schadensereignissen ist die Zeit die einzige verbleibende erklärende Größe. Die Schichtung in alterungshomogene Leitungsgruppen kann durch eine einfache grafische Auswertung vergangener Schadensereignisse unterlegt werden oder durch weitere statistische Analysen, z. B. mittels Clusteranalyse oder Poisson-Regression. Gebräuchliche Funktionstypen für Trendfunktionen sind lineare, polynomische (z. B. quadratische) und exponentielle Funktionen (Bild 5), wie sie beispielsweise von Schmidt (2004) /3/ für die Trinkwasserversorgung Erfurt untersucht wurden. Überlebensmodelle Überlebensmodelle wurden zuerst in der Demographie entwickelt und im Bereich der Medizin zu biostatistischen Verfahren verfeinert, mit denen die Eintrittswahrscheinlichkeit bestimmter Krankheitsbilder beim Menschen in Abhängigkeit von einer größeren Anzahl von Risikofaktoren unterschiedlicher Ausprägung berechnet werden kann. Auf Wasserrohrnetze übertragen wird die Ausfallwahrscheinlichkeit eines Leitungsabschnitts bestimmt, und zwar nicht durch vorangegangene Schichtung (wie beim demographischen Kohortenüberlebensmodell /4/), sondern durch eine einzige mehrparametrige Überlebensfunktion. Die Überlebensfunktion beschreibt den Anteil einer Population, der zu einem bestimmten Zeitpunkt einen definierten Zustand (Schaden, Ende der Nutzungsdauer) noch nicht erreicht hat. Vertreter der Überlebensmodelle sind das Proportional Hazard Modell, das in Bild 6 näher beschrieben ist sowie (in)homogene Poisson-Prozesse und Markov-Modelle. Da ein eintretender Schaden in Wasserrohrnetzen in der Regel nicht das Ende der Nutzungsdauer bedeutet, kann die Anzahl der vorangegangenen, reparierten Schäden zusätzlich als erklärender Faktor in das Modell eingeführt werden. Die Zuverlässigkeit des Modells nimmt hierbei mit der Anzahl der an der Leitung bereits eingetretenen Schäden stark zu. Ein Vorteil dieser Überlebensmodelle liegt darin, dass auch zeitabhängige Einflussfaktoren in das Modell integriert werden können. Im Rahmen des europäischen Forschungsprojektes CARE-W (Computer Aided Rehabilitation of Water networks) wurden für die angesprochenen Überlebensmodelle Software-Anwendungen entwickelt, bei denen die Prognosemodelle anhand der Schadensdaten kalibriert und die Schadensentwicklung einzelner Leitungen, Leitungsgruppen oder im Gesamtnetz für verschiedene Wasserversorgungsnetze in Europa mit hoher Zuverlässigkeit prognostiziert wurden. Die Schadensprognosemodelle können mit hydraulischen Netzmodellen verknüpft werden, um die Auswirkung von Schadensereignissen auf die Versorgungssicherheit zu bewerten. Weitere Bestandteile des CARE-W Rehabilitation-Management-Systems sind Programme für die laufende und strategische Rehabilitationsplanung und zum Monitoring in Wasserversorgungsnetzen /7/. Zuverlässigkeit der Prognose Prognosen sollten sich nicht auf eine Darstellung der berechneten Erwartungswerte beschränken, denn Vorhersagen der Zukunft sind immer mit Unsicherheiten behaftet. Auch ein hohes Bestimmtheitsmaß der Regression ist keineswegs ein Garant für eine treffsichere Prognose. Daher sollte für jeden berechneten Wert das zugehörige Vertrauensintervall angeben werden. Entsprechend der geforderten Prognosegenauigkeit (= Konfidenzniveau ) und in Abhängigkeit der Anzahl erklärender Variablen ist der zugehörige t-Wert aus 12 5/2005 2000 2001 2002 2003 Trend (Schadensrate) SCHÄDEN UND SCHADENSRATE: Bild 4 Beispiel Graugussleitungen – lineare Funktion: SR(t) = a0 + a1 · t – polynomische Funktion: z. B. SR(t) = a0 + a1 · t2 nach Michalik /5/ – exponentielle Funktion: SR(t) = SR(t0 ) · e · t nach Shamir-Howard /6/ mit SR(t) Anzahl der Schäden oder Schadensrate SR(t0 ) Ausgangswert für die Anzahl der Schäden oder Ausgangsschadensrate t Alter der Leitung t0 a0 , a1 Ausgangszeitpunkt schichtspezifische Regressionsfaktoren konstanter Regressionskoeffizient für verschiedene Leitungsgruppen Schadensrate ÜBERSICHT: Funktionstypen für Trendfunktionen Bild 5
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