シンガポールのパイプラインの6,000キロメートル以上を監視するスマートウォーターグリッド(SWG)プログラムの一環として、PUBは、SWGモニタリングデータのほぼリアルタイムの分析と異常イベントの検出とローカリゼーションのためのグリッド異常検出およびローカリゼーションプロジェクトを開始しました。恒久的なセンサーは 24/7 監視を提供しますが、異常およびリーク検出の実践には、半年ごとに費用がかかり、労働集約的なネットワーク調査が必要でした。 異常検出とリーク検出の実践をより費用対効果の高いものにするために、PUBは機械学習ベースのデータ駆動型アプローチを求めていました。

PUBは、BentleyのiTwinおよびOpenFlowsアプリケーションをAIと機械学習とともに活用し、監視データと毎日再調整される水理モデルを使用して、忠実度の高いデジタルツインを生成する統合異常リークファインダーテクノロジーソリューションを開発しました。 2024年1月以降、2つの重大な地下漏出が検出され、PUBの漏水検知クルーに警告が発せられ、漏出を1km未満に特定しました。このインテリジェント・デジタル・ツイン・ソリューションは、PUBが以前行っていた時間主導型のネットワーク監視スケジュールをデータ駆動型に移行し、総人件費を削減し、プロアクティブなプロセスをサポートし、スマート水道グリッドのための忠実度の高いデジタルツインの概念を再定義しました。