computer
foto: UVW

De waterkwaliteit van drinkwater sneller en effectiever monitoren door de computer de kwaliteit van een watermonster te laten voorspellen: dat is de toekomst volgens onderzoeksinstituut Wetsus in Leeuwarden. Het instituut onderzoekt een nieuwe methode om watervervuiling vroegtijdig op te sporen op basis van machine learning, in samenwerking met ontwerpers en technologen van Engineering and Technology Institute Groningen en statistici van Biometris van Wageningen University & Research.

“Grofweg komt het erop neer dat we gerichter watermetingen willen doen, door gebruik te maken van de interpretatie en voorspelling door de computer. Die voorspelling gebeurt op basis van een grote database met meetgegevens van het water. De waterbeheerder kan dan eerder actie ondernemen om de kwaliteit te handhaven of te verbeteren”, zegt Asala Mahajna, hoofdonderzoeker bij Wetsus, European Centre of Excellence for Sustainable Water Technology in Leeuwarden. Mahajna publiceerde op 5 mei samen met partners de eerste resultaten van hun literatuurstudie in Frontiers in Microbiology, uitgevoerd binnen het thema ‘Genomics based water quality monitoring’ van Wetsus.

Dit artikel is alleen zichtbaar voor PREMIUM abonnees

Schrijf je nu gratis in om toegang te krijgen tot PREMIUM artikelen. Alleen je emailadres is voldoende. Je kunt dan alle PREMIUM artikelen gratis lezen tot 1-1-2023. Het abonnement eindigt dan automatisch. Je zit nergens aan vast. Meer informatie over WaterForum PREMIUM lees je hier.
Wij gebruiken uw emailadres alleen om u toegang te geven tot PREMIUM artikelen

In de studie bekijkt Mahajna eerdere onderzoeken over drinkwaterdistributienetwerken en biologische methodes om de waterkwaliteit te monitoren. Specifiek gaat het dan om het in kaart brengen van micro-organismen, zoals bacteriën en virussen, in de watersystemen. Dat gebeurt al in het laboratorium met kweektechnieken en ook steeds meer met nieuwere technieken op basis van de analyse van DNA en de eiwitten van deze microben.

Langzame kweektechniek

De nog veelgebruikte kweektechniek is echter wel langzaam, waardoor een potentiële waterbesmetting in de tussentijd al kan zijn opgetreden. “Bij een vermoedelijke besmetting moet je watermonsters nemen en dan de bacteriën laten groeien in kweekplaten. Dat kost echter dagen. Er zijn inmiddels dus veel nieuwere technieken die sneller zijn en waarbij je maar één watermonster hoeft te nemen. Daarnaast willen we de analyse versnellen door computers met artificial intelligence vooraf te laten voorspellen welke bacteriën en virussen er in het water aanwezig zullen zijn. Om dat voor elkaar te krijgen, maken we gebruik van de manier waarop bacteriën op hun omgeving reageren en hun processen op cellulair niveau aanpassen. Die micro-organismen helpen de mens bij een betere waterkwaliteit en zijn eigenlijk een soort sensors op die manier, vandaar dat we ze “cyborg sensors” noemen.”

Machine learning

Dat klinkt als verre toekomstmuziek, een computer de waterkwaliteit laten voorspellen. Toch is het iets wat volgens Mahajna al binnen handbereik ligt. “Er zijn al veel gegevens bekend over verschillende watersystemen en hun microbensamenstelling. Veel verschillende bacteriesoorten die in drinkwater aanwezig kunnen zijn hebben we voorbij zien komen, en we weten ook wat de gevolgen zijn voor de waterkwaliteit. In-house bij Wetsus hebben we ook veel waterbepalingen gedaan.”

Biofilmvorming en legionella opsporen

“In de pijpsystemen van de distributienetwerken gebeurt veel waar we niet direct inzage in hebben, of te laat. Biofilms zijn een probleem als hierin ziekteverwekkers groeien en/of loslaten in het water. Dat willen we voor zijn door de computer de vorming van biofilms te laten voorspellen op basis van een groot aantal gegevens. We moeten dan van veel bacteriesoorten weten hoe ze reageren op hun omgeving door de bouwstenen waaruit ze bestaan (DNA en eiwitten) op te nemen in de database. Ontbrekende kennis hebben we met ons onderzoek opgehelderd, dus we weten nu beter wat er nog moet gebeuren voordat een voorspellend model ontwikkeld is.”
Ook legionellabesmettingen in drinkwater is een veelvoorkomend probleem en kan met het computermodel in de toekomst mogelijk voorkomen worden. “Nog voordat het drinkwater de consument bereikt moeten we hier al op monitoren. Wellicht zijn er signaalmoleculen of andere veranderingen van bacteriesoorten te zien nog voordat legionella om de hoek komt kijken.”

Manier van desinfecteren

De manier waarop het drinkwater wordt gedesinfecteerd, maakt uit voor de bacteriën die daar voorkomen. Dat blijkt uit de studies die Wetsus heeft geanalyseerd. Desinfectie met chloor, wat nog veel wordt toegepast in landen buiten Nederland, geeft een ander bacterie-samenstelling dan andere desinfectiemethoden. Desinfectie met chloor kan een verhoging van het aantal nitriet- en nitraatbacteriën in het drinkwater betekenen. Die bacteriën zetten giftig ammonia om in het minder schadelijke nitraat. Waterbeheerders zouden hier ook alert op moeten zijn.

Lancering model

Op welke termijn zal het model in de praktijk gereed zijn? Dat kan nog enkele jaren duren, geeft Mahajna aan. “We zijn nu alleen nog afvalwater aan het analyseren met de vereniging Waterketen Onderzoek Noord (WON), maar in samenwerking met drinkwaterpartijen zoals Evides en Vitens worden dat ook drinkwatersystemen. Uiteindelijk moet ook de data uit het gehele drinkwater distributiesysteem meegenomen worden in het model. We zoeken daarvoor meer drinkwaterbedrijven die deel willen nemen. Ook moet het systeem nog gevalideerd worden zodat het straks ook door waterbeheerders kan worden toegepast. Voordat het zover is, moeten we eerst de kennisgaten dichten.”