6,000킬로미터가 넘는 싱가포르의 파이프라인을 모니터링하는 스마트 워터 그리드(SWG) 프로그램의 일환으로 PUB는 SWG 모니터링 데이터를 거의 실시간으로 해석하고 이상 현상의 감지 및 현지화를 위한 그리드 이상 감지 및 현지화 프로젝트를 시작했습니다. 영구 센서는 24/7 모니터링을 제공하지만, 이상 및 유출 감지 관행은 여전히 2년에 한 번씩 비용이 많이 들고 노동 집약적인 네트워크 조사를 필요로 합니다. PUB는 이상 및 유출 감지 업무를 보다 비용 효율적으로 수행하기 위해 기계 학습 기반의 데이터 중심 접근 방식을 모색했습니다.

PUB는 AI 및 기계 학습과 함께 벤틀리의 iTwin 및 OpenFlows 애플리케이션을 활용하여 모니터링 데이터로 매일 재보정되는 유압 모델을 통해 고충실도 디지털 트윈을 생성하는 통합 이상 유출 파인더 기술 솔루션을 개발했습니다. 2024 1월 이후로 두 건의 중대한 지하 유출을 감지하여 PUB의 유출 감지 팀에 경고하고 유출 위치를 1킬로미터 이내로 파악했습니다. 지능형 디지털 트윈 솔루션은 PUB의 기존 시간 중심 네트워크 감시 일정을 데이터 구동 중심으로 전환하여 총 인력 비용을 절감하고 사전 예방적 프로세스를 지원하며 스마트 워터 그리드를 위한 고충실도 디지털 트윈의 개념을 재정의했습니다.