De metingen kunnen eenvoudig worden gebruikt om ontwikkelingen in de vaarweg- bodem te identifi ceren.
blieke berichtgeving, zoals de bepaling van Minst Gepeilde Diepte (MGD), aan- besteding onderhoud, waarborgen be- vaarbaarheid. In de komende jaren wordt onderzocht op welke wijze de actuele in- formatie van CoVadem de processen bij Rijkswaterstaat slim kunnen ondersteu- nen, ofwel: CoVadem als toekomstige nieuwe aanvullende informatiebron. Zo zou de inzet van eigen patrouillevaartui-
Rijkswaterstaat / Harry van Reeken
gen effi ciënter kunnen worden gemaakt, doordat op basis van de realtime-infor- matie van CoVadem een actueler inzicht kan worden gegeven in de locaties waar aandacht nodig is. Zo kan Rijkswater- staat gerichter het eigen materieel inzet- ten en daarmee kosten besparen, zonder dat aan betrouwbaarheid wordt inge- boet. Andersom kan de informatie van Rijkswaterstaat, die van hogere nauw- keurigheid kan zijn, CoVadem helpen te zorgen dat juist daar waar de waterdiepte kritisch wordt, de informatie hierover ook van extra kwaliteit is. Rijkswaterstaat is daarom als launching customer betrok- ken bij CoVadem en heeft inmiddels alle patrouilleschepen aangemeld als meten- de schepen.
Hoe nu verder? Na een start als coöperatief onderzoeks- initiatief is het nu vooral belangrijk om het aantal metende schepen te vergroten, want alleen dan kan altijd over data van voldoende dichtheid in tijd en ruimte wor- den voorzien. De doelstelling is om 250 schepen aan het CoVadem-systeem te koppelen voor het einde van dit jaar. Om deze opschalingsopgave mogelijk te ma- ken is CoVadem Services BV opgericht en heeft in 2018 zelfstandig een investe- ringsronde gerealiseerd, waarmee de or- ganisatie hard aan de weg timmert om de opschalingsopgave te realiseren. Hoewel CoVadem Services een zelfstan- dige onafhankelijke onderneming is, blijft de open samenwerking met kennisinstel- lingen voortbestaan, juist daar waar het
haalbaarheid- en ontwikkelvraagstuk- ken betreft. Waar de data die CoVadem verzamelt van grote waarde zijn voor de kennisontwikkeling bij de kennisinstellin- gen, kan andersom die kennisontwikke- ling bijdragen aan nieuwe innovaties en verdienmodellen. Zo ontstaat een pu- bliek-private win-win. Daarnaast worden de mogelijkheden ver- kend om met de inzet van moderne tech- nieken als Machine Learning en Artifi ci- al Intelligence bij te dragen aan slimmere voorspellingsmethodieken. In eerste in- stantie ligt de kortetermijnfocus op de Rijn en het intensief bevaren Europese vaarwegennet. De CoVadem-data hel- pen om meer begrip en inzicht te krijgen van de dynamiek van de rivierbodem; denk vooral aan de migratie en groei en afbraak van rivierduinen onder verschil- lende riviercondities. Met behulp van datamodelassimilatie, worden de mor- fologische voorspelmodellen verder ver- beterd en doorontwikkeld, vooral als het gaat om korte-termijn voorspellingen.
Door het onderhouden van de relaties en een open samenwerking tussen stake- holders onder de kennisinstellingen, de markt en de vaarwegbeheerders, voor- ziet het team in de komende jaren een significante bijdrage te kunnen leveren aan innovatieve meerwaarde voor alle belanghebbenden bij de vaarweg.
Meer informatie:
www.covadem.org
OTAR Nr.1 - 2020 41
Page 1 |
Page 2 |
Page 3 |
Page 4 |
Page 5 |
Page 6 |
Page 7 |
Page 8 |
Page 9 |
Page 10 |
Page 11 |
Page 12 |
Page 13 |
Page 14 |
Page 15 |
Page 16 |
Page 17 |
Page 18 |
Page 19 |
Page 20 |
Page 21 |
Page 22 |
Page 23 |
Page 24 |
Page 25 |
Page 26 |
Page 27 |
Page 28 |
Page 29 |
Page 30 |
Page 31 |
Page 32 |
Page 33 |
Page 34 |
Page 35 |
Page 36 |
Page 37 |
Page 38 |
Page 39 |
Page 40 |
Page 41 |
Page 42 |
Page 43 |
Page 44 |
Page 45 |
Page 46 |
Page 47 |
Page 48