THEMA: RIOLERING
Classifi catie voorbeeld: afdichtingsring (code BAI) Volgens NEN3399:2004 BAI A 2 = afdichtingsring; zichtbaar verplaatst, maar niet in buis dringend (klasse 2).
Volgens NEN3399:2015 (geen melding) Volgens EN13508-2 BAI A A 07 = afdichtingsring; zichtbaar verplaatst, maar niet in de buis dringend, richting van foto is klokstand 07 uur.
Classifi catie voorbeeld: deformatie (code BAA) Volgens NEN3399:2004 BAA A 4 = deformatie; verticaal tussen 10 en 15% (klasse 4)
Volgens NEN3399:2015 BAA 5 = deformatie; geconstateerd Volgens EN13508-2 BAA A 14% 04-08 = verticale deformatie van 14%, richting van foto is klokstand tussen 4 en 8 uur
Verhoeven vindt het verstandig als rioolbeheerders de over- stap maken naar de nieuwe norm, maar adviseert ze wel goed te bedenken welke data ze nodig hebben. “Wat verstandig is, verschilt per gemeente. Zo hebben gemeenten in Flevoland nog vrij jonge riolen en die hebben minder schadepunten. Die rioolbeheerders zouden met minder data uit kunnen. Dat geldt ook voor gemeenten op zandgronden waar relatief wei- nig verzakking voorkomt”, vertelt Verhoeven uit ervaring.
Beeldherkenning De komst van de EN13508-2 brengt het risicogestuurde beheer van rioolstelsels dichterbij. “Rioolbeheerders kunnen hun geld maar één keer uitgeven en willen de leidingen aan- pakken die de grootste risico’s opleveren”, licht Verhoeven toe. “Een scheur in een hoofdriool onder een weg heeft door- gaans een hogere prioriteit dan zo’n zelfde scheur in een zij-
36 WATERFORUM NR 5
tak.” Of de inzet van drones daarbij een grote rol gaan spe- len, durft Verhoeven nog niet te voorspellen. Afgelopen zomer heeft zijn bedrijf met een drone een inspectie uitgevoerd in het moerriool van de gemeente Arnhem. “De test is goed verlopen en de beelden zijn super scherp. Maar voor het ver- werken van de data in een inspectierapport moet eerst nog nieuwe software worden geschreven. Dus voorlopig zullen drones nog niet breed worden toegepast voor rioolinspec- ties. Bovendien zijn drones alleen inzetbaar in grote riolen”, aldus Verhoeven. Hij heeft wel hoge verwachtingen van beeldherkenning. “Het is in de rioleringswereld nog geen ge- meengoed maar heeft een enorme potentie. Als je software hebt waarmee je met een labeltje ‘wortels’ in een klap alle be- treffende videobeelden op je scherm krijgt, komen relevante schadepunten nog sneller onder aandacht. Voor gemeenten met een uitgebreid rioolstelsel zou dit wel eens een uitkomst kunnen zijn”.
Freddy Verhoeven (Van der Velden):
“Wat verstandig is verschilt per
gemeente. Zo hebben gemeenten in Flevoland nog vrij jonge riolen en die hebben minder schadepunten.”
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
