Como parte de seu programa Smart Water Grid (SWG) para monitorar mais de 6.000 quilômetros de tubulações em Singapura, a PUB iniciou um projeto de detecção e localização de anomalias na rede para análise quase em tempo real dos dados de monitoramento do SWG e detecção e localização de eventos anômalos. Embora os sensores permanentes ofereçam monitoramento 24/7, as práticas de detecção de anomalias e vazamentos ainda exigiam pesquisas de rede semestrais, caras e trabalhosas. Para tornar sua prática de detecção de anomalias e vazamentos mais econômica, a PUB buscou uma abordagem baseada em aprendizado de máquina (ML) e orientada por dados.

Aproveitando os aplicativos iTwin e OpenFlows da Bentley com IA e aprendizado de máquina, a PUB desenvolveu uma solução tecnológica integrada de detecção de vazamentos e anomalias, utilizando modelos hidráulicos recalibrados diariamente com dados de monitoramento para gerar um gêmeo digital de alta fidelidade. Desde janeiro de 2024, isso levou à detecção de dois vazamentos subterrâneos significativos, alertando a equipe de detecção de vazamentos da PUB e localizando os vazamentos a menos de um quilômetro. A solução inteligente de gêmeo digital mudou o cronograma de vigilância de rede da PUB, que antes era baseado no tempo, para um modelo orientado por dados, reduzindo os custos totais de mão de obra, apoiando processos proativos e redefinindo o conceito de gêmeos digitais de alta fidelidade para redes de água inteligentes.