EP4519720A1 - Mess-system und verfahren zur hochwasser-warnung - Google Patents

Mess-system und verfahren zur hochwasser-warnung

Info

Publication number
EP4519720A1
EP4519720A1 EP23724216.9A EP23724216A EP4519720A1 EP 4519720 A1 EP4519720 A1 EP 4519720A1 EP 23724216 A EP23724216 A EP 23724216A EP 4519720 A1 EP4519720 A1 EP 4519720A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
water level
water
flow rate
measuring system
evaluation unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP23724216.9A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Eric Birgel
Florian FALGER
Clemens Haberstroh
Janina Meng
Benjamin Mewes
Henning Oppel
Cornelius JANTSCHKE
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Endress and Hauser SE and Co KG
Okeanos Smart Data Solutions GmbH
Original Assignee
Endress and Hauser SE and Co KG
Okeanos Smart Data Solutions GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Endress and Hauser SE and Co KG, Okeanos Smart Data Solutions GmbH filed Critical Endress and Hauser SE and Co KG
Publication of EP4519720A1 publication Critical patent/EP4519720A1/de
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W1/00—Meteorology
    • G01W1/10—Devices for predicting weather conditions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W1/00—Meteorology
    • G01W1/14—Rainfall or precipitation gauges
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks

Definitions

  • the invention relates to a measuring system and a corresponding method by means of which a flow rate or a water level can be predicted in a catchment area of a body of water as central factors of an area reaction in order to be able to warn accordingly in the event of flooding in this area.
  • the levels can either be read manually on buildings with appropriate scales. With more modern designs, the level can also be measured automatically, for example using radar-based level measurement. Radar-based measuring devices, by means of which levels or filling levels can be determined, are known, for example, from the publication DE 102020100867 A1.
  • the official flood warning is based primarily on the provision of meteorological data, which is used to predict the amount of precipitation as a central decision criterion. On this basis, a reliable forecast of the area reaction can be given for a future period or a future point in time with a lead time ranging from several hours to several days.
  • the primary physical target variables for an area reaction are the time course of the water level and the discharge volume at defined target locations in the area.
  • the minimum possible grid with which an area reaction forecast based on purely meteorological data can be spatially resolved is usually several hundred meters.
  • the amount of precipitation can vary greatly locally, especially during extreme weather events.
  • any resulting flood situation depends on the possibly unknown water situation in this forecast area, since the amounts of precipitation are carried away via the water bodies or their catchment areas.
  • the area-related result of a precipitation event is referred to as the area reaction, whereby the water level and the flow rate at the respective target location of the grid represent the central, physical measured variables of the area reaction. If the - predicted - water level or flow rate exceeds a limit value individually defined for the respective destination, this is defined as a flood situation.
  • not only first-order water bodies, but also second- and third-order water bodies and their catchment areas are particularly at risk, as precipitation is primarily drained along these catchment areas.
  • the invention is based on the object of being able to provide a reliable flood warning for at least one defined destination in the corresponding catchment area of a body of water.
  • the invention solves this problem by means of a measuring system for predicting a water level and/or a flow rate for at least one defined target location in a catchment area of a body of water.
  • the term “forecast” is defined within the scope of the invention as a calculation of the expected value for a defined point in time, time interval or period in the future.
  • the measuring system according to the invention includes the following components:
  • One or more measuring devices which are arranged at the destination and/or within the catchment area of the body of water, in order to measure o a water level o a soil moisture, as described for example in the publication WO 2019096766 A1, o and/or a precipitation , for example as an accumulated amount of precipitation or as an intensity of precipitation, an evaluation unit connected to the at least one measuring device, which is designed to o based on the at least one measured value, and o based on a defined algorithm, which determines a dependency of the flow rate and / or the Water level at the destination of the body of water from which at least one measured value describes the flow rate and / or the water level at the destination for a defined time interval or over a defined period of time.
  • the measuring system according to the invention can be used to warn of flooding with sufficient lead time.
  • the warning can have a very fine spatial resolution be delivered. This also makes it possible to recognize any highly localized warning situations that would not be recognized as such using conventional forecasts based on purely meteorological forecast data.
  • a correspondingly corrected or updated forecast may also result for specific points in time.
  • the measuring system according to the invention can be designed particularly efficiently if a machine learning algorithm is implemented in the evaluation unit, which is designed in particular as an artificial neural network or according to a deep learning method (“deep learning”).
  • the algorithm can be learned or optimized on the basis of, in particular, continuously measured measured values, and on the basis of a water level measured at least once at the destination and/or a flow rate measured once there.
  • the measuring system according to the invention requires as little infrastructure as possible or can be installed with as little effort as possible, it is advantageous to design the measuring device or measuring devices to be energy self-sufficient, for example by equipping them with appropriate buffer batteries.
  • the measuring rate of the measuring device or its transmission rate to the evaluation unit can be regulated in particular proportionally or gradually depending on the measured value or the predicted flow rate or the predicted water level. In the event of a possible flood event, this ensures that the respective measuring device measures or transmits the measured values sufficiently often, especially when defined limit values are exceeded. If the measured value of the respective measuring device or the predicted area reaction (water level/flow rate) does not exceed corresponding limit values, the measurement or transmission rate can be slowed down accordingly, for example by the evaluation unit.
  • the evaluation unit can be implemented within the scope of the measuring system according to the invention using any suitable digital circuits, such as FPGAs, microcontrollers or storage media in cooperation with appropriate programs.
  • a decentralized server can preferably act as the evaluation unit, with the at least one measuring device being connected to the server via a wireless interface, in particular a GSM interface. This ensures fast and secure transmission of measured values.
  • meteorological forecast data for the catchment area of the body of water can also be included to optimize the water level to be forecast or the flow rate to be forecast at the respective destinations.
  • the evaluation unit must be designed accordingly in order to be able to receive this data, for example. can again be done via the GSM interface.
  • the algorithm must be designed accordingly to include the meteorological forecast data in the calculation of the forecast flow rate or the forecast water level at the destination.
  • the object on which the invention is based is solved by a corresponding measuring method.
  • the method serves to predict a flow rate and/or a water level at at least one defined target location in a catchment area of a body of water using the measuring system according to one of the previously described embodiment variants.
  • the process includes the following procedural steps:
  • the flood warning according to the invention can be improved by determining the water level and/or the flow rate not just for one destination, but for two or more different destinations in the catchment area.
  • the “virtual” arrangement of the target locations by the algorithm can be done in a grid form.
  • the correspondingly increased computing effort when implementing multiple target locations does not have a negative effect.
  • Fig. 1 A schematic representation of a catchment area of a river section.
  • a section of a river 2 along with its catchment area 1 is shown schematically in FIG.
  • the term “catchment area” refers to the area in which hydrological factors influence the level or water flow rate of the river 2 in this area 1. Factors include, for example, water inflows or the corresponding topography or the water absorption capacity of the soil in this area 1 .
  • waters not only refers to flowing bodies of water such as streams or rivers, but also, for example, temporarily dried up streams and standing water, understood as lakes.
  • this can be divided into a grid with a grid spacing between, for example, 10x10m and 100x100m, as shown schematically in Fig. 1.
  • Each of the grid points forms a potential target location x, which can be used to describe an area reaction. This means that for each of these destinations x, a possible water level L or a possible flow rate l/s and, if necessary, a discharge direction are predicted depending on various input variables.
  • the target location x In the illustration shown in FIG. 1, for reasons of clarity, only one of the grid points is defined as the target location x. Contrary to this simplified representation, it is likely within the scope of the invention that at least some of the target locations x arranged in a grid shape are located outside the watercourse 2. In these cases or at such destinations x, the water level L and the flow rate l/s are logically 0 L or 0 L/sec when there is no flood. If, due to a specific precipitation event, a water level L and/or a flow rate l/s is predicted for one of the destinations .
  • a measuring system for recording the corresponding measured values within the catchment area 1 as measuring device types therefore includes a level measuring device 10 at an inlet of the river 2, a level measuring device 10 'on the main course of the river 2 in the direction of the river above of the destination x, a moisture measuring device 11 for determining the soil moisture, and a precipitation measuring device 12, which can record at least instantaneous precipitation as a binary event (yes/no).
  • the more measuring devices 10, 10', 11, 12 or .Measuring device types within the Catchment area 1 is used by the measuring system. So that the measuring devices 10, 10', 11, 12 can work autonomously or wirelessly, it is advantageous to equip them with at least one corresponding buffer battery and/or additional solar cells. This also simplifies any repositioning of the measuring devices 10, 10', 11, 12 within the catchment area 1.
  • the measured values recorded by the measuring devices 10, 10', 11, 12 are fed as input variables to a corresponding algorithm of an evaluation unit 3 of the measuring system.
  • the evaluation unit 3 is preferably implemented decentrally in accordance with the embodiment variant shown in FIG. 12 prevents the flood warning from failing.
  • the evaluation unit 3 is implemented in the form of a decentralized server, which can be addressed, for example, via a GSM interface.
  • the measuring devices 10, 10′, 11, 12 of the measuring system according to the invention also have a corresponding wireless interface in order to be able to communicate with the server-based evaluation unit 3.
  • the transmission rate of the measuring devices 10, 10 ', 11, 12 to the evaluation unit 3 can be regulated by this depending on the currently measured measured value or depending on the predicted area reaction: If the current measured value and / or the predicted flow rate l /s or the predicted water level L is/are increased, for example, compared to a previously defined limit value, the transmission rate or the measurement rate itself can also be increased. An increase can be gradual or quasi-linear.
  • the advantage of this is that the measurement rate and/or the transmission rate of the individual measuring devices 10, 10', 11, 12 can be set very low by default, provided no warning situation is to be expected. The operational readiness of the self-sufficient measuring devices 10, 10', 11, 12 can thus be significantly extended.
  • the algorithm implemented in the evaluation unit 3 describes the relationship between o the measured values obtained from the measuring devices 10, 10 ', 11, 12, and o the flow rates l / s to be forecast and / or the water levels L at the target locations x in the catchment area 1 .
  • the destination x or the destinations x can also be individually distributed depending on the specific catchment area 1.
  • at least individual measuring devices (types) 10, 10 ', 11, 12 are arranged on the grid or at dedicated target locations x. So that the measuring system according to the invention can be adapted to a wide variety of bodies of water 2 or a wide variety of catchment areas 1, the algorithm must take into account the topology of the individual catchment area 1, its soil properties, and the extent of the watercourse 2 or its inflows and outflows.
  • the target variables to be optimized are, in particular, the accuracy and reliability of the forecast of the area reaction, i.e. the forecast accuracy and forecast reliability of the water levels L and the flow rates l / s at the individual target locations x and, if necessary, an optimal grid or position the corresponding destinations x.
  • the measurement values determined by the measuring devices 10, 10 ', 11, 12 must be transmitted to the evaluation unit 3 or the algorithm, as continuously as possible over at least one defined initial learning phase.
  • the evaluation unit 3 or the machine learning algorithm must be given the corresponding water levels L or flow rates l/s at least during this learning phase.
  • the values L, l/s that are specified to the algorithm come from measurements carried out specifically for this purpose at corresponding target locations x, or whether suitable literature or estimated values are specified.
  • the machine learning algorithm is designed to learn in a “supervised” or “unsupervised” way.
  • the initial learning phase does not necessarily have to be limited in time, so that in this case the algorithm is continuously optimized or adapted throughout the entire operation of the measuring system.
  • the measuring system according to the invention can be used not only on a river 2, but also on any other body of water whose catchment area is at risk of flooding.
  • the flood forecast according to the invention using the measuring system offers the advantage that, on the one hand, a very real-time forecast of the flow rates and water levels can be provided. This means that any flood warning can be issued early enough in case of doubt. On the other hand, the warning can be given with a very high spatial resolution. This also makes it possible to recognize any highly localized warning situations that would not be recognized as such using conventional forecasts based on purely meteorological forecast data.

Landscapes

  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Hydrology & Water Resources (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
  • Sewage (AREA)
  • Measurement Of Levels Of Liquids Or Fluent Solid Materials (AREA)

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Mess-System und ein entsprechendes Verfahren zur Prognose einer Gebietsreaktion bzw. einer etwaigen Hochwasserlage an definierten Zielorten (x) in einem Einzugsgebiet (1) eines Gewässers (2). Demnach wird mittels entsprechender Messgeräte (10, 10', 11, 12) an aussagekräftigen Stellen des Einzugsgebietes (1) zumindest der Pegelstand, die Bodenfeuchte, und/oder ein etwaiger Niederschlag gemessen. Anhand dieser Messwerte wird mittels einer dezentralen Auswerte-Einheit (3) für die Zielorte (x) im relevanten Zeitraum die Gebietsreaktion in Form einer Flussrate (l/s) und/oder eines Wasserstandes (L) prognostiziert. Hierzu ist in der Auswerte-Einheit (3) ein möglichst selbstlernender Algorithmus auf Basis von künstlicher Intelligenz implementiert, welches den Zusammenhang zwischen den eingehenden Messwerten und den resultierenden Flussraten (l/s) bzw. Wasserständen (L) herstellt. Hierdurch kann für das entsprechende Einzugsgebiet (1) eine frühzeitige und hochauflösende Hochwasser-Warnung realisiert werden, indem das Mess-System bei prognostiziertem Überschreiten definierter Grenzwerte beispielsweise ein entsprechendes Warnsignal an zuständige Leitstellen ausgibt.

Description

Mess-System und Verfahren zur Hochwasser-Warnung
Die Erfindung betrifft ein Mess-System und ein entsprechendes Verfahren, mittels dem in einem Einzugsgebiet eines Gewässers als zentrale Faktoren einer Gebietsreaktion eine Flussrate bzw. ein Wasserstand prognostizierbar sind, um im Hochwasserfall in diesem Gebiet entsprechend warnen zu können.
Mit zunehmender Intensität von Extremwetter-Ereignissen wird der Warnung vor Hochwasser- Ereignissen im Einzugsgebiet von Gewässern eine immer zentralere Rolle zugeschrieben. Die reine Erfassung von Hochwasser-Ereignissen basiert gemäß des Stand der Technik auf der Pegelmessung an aussagekräftigen Stellen von Gewässern, wie beispielsweise:
Am Oberlauf des Gewässers, an der Mündung des Gewässers, unterhalb wichtiger Zuflüsse mit markanter Zunahme der Größe des Einzugsgebietes, an Stauhaltungen, natürlichen und künstlichen Seen mit Wasserstands-Dynamik sowie an deren Zu- und Abflüssen.
Dabei können die Pegel entweder an Bauwerken mit entsprechenden Skalen manuell ausgelesen werden. Bei modernerer Auslegung kann der Pegel auch automatisiert gemessen werden, beispielsweise mittels Radar-basierter Pegelmessung. Radar-basierte Messgeräte, mittels denen Pegel bzw. Füllstände bestimmt werden können, sind beispielsweise aus der Veröffentlichungsschrift DE 102020100867 A1 bekannt.
Eine mögliche, ortsaufgelöste Analyse von Extremniederschlags-Ereignissennen ist in der Veröffentlichungsschrift DE102020119488 A1 beschrieben. Das dortige Mess-System basiert auf der lokalen Messung von Niederschlagsmengen an mehreren Messpunkten und der anschließenden, dezentralen Auswertung auf Basis eines selbstlernenden, Kl-basierten Algorithmus („Künstliche Intelligenz“). Vorteilhaft hieran ist, dass eine sehr engmaschige Auflösung erreichbar ist.
Die amtliche Warnung vor Hochwasser basiert hauptsächlich auf der Bereitstellung meteorologischer Daten, mittels denen als zentrales Entscheidungskriterium die Niederschlagsmenge prognostiziert wird. Auf dieser Basis kann eine zuverlässige Prognose der Gebietsreaktion für einen zukünftigen Zeitraum bzw. einen zukünftigen Zeitpunkt im Bereich von mehreren Stunden bis hin zu mehreren Tag Vorlaufzeit gegeben werden. Dabei dienen als primäre physikalische Zielgrößen einer Gebietsreaktion der zeitliche Verlauf des Wasserstandes und die Abflussmenge an definierten Zielorten des Gebietes.
Das minimal mögliche Raster, mit welchem eine Gebietsreaktions-Prognose auf Basis rein meteorologischer Daten örtlich auflösbar ist, beträgt in der Regel mehrere hundert Meter. Dabei können die Niederschlagsmengen gerade bei Extremwetterereignissen örtlich stark schwanken. Außerdem hängt eine daraus eventuell resultierende Hochwasserlage von der ggf. unbekannten Gewässersituation in diesem Vorhersagegebiet ab, da über die Gewässer bzw. deren Einzugsgebiete die Niederschlagsmengen abgeführt werden. Das gebietsbezogene Resultat eines Niederschlagsereignisses bezeichnet man dabei als Gebietsreaktion, wobei der Wasserstand und die Flussrate am jeweils betrachteten Zielort des Rasters die zentralen, physikalischen Messgrößen der Gebietsreaktion darstellen. Überschreiten der - prognostizierte - Wasserstand bzw. die Flussrate einen für den jeweiligen Zielort individuell definierten Grenzwert, so definiert sich dies als Hochwasser-Lage. In diesem Zusammenhang sind nicht nur Gewässer erster Ordnung, sondern auch Gewässer zweiter und dritter Ordnung bzw. deren Einzugsgebiete besonders gefährdet, da vorwiegend entlang dieser Einzugsgebiete die Niederschlagsmengen abgeführt werden.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, eine zuverlässige Hochwasser-Warnung für zumindest einem definierten Zielort im entsprechenden Einzugsgebiet eines Gewässers bereitstellen zu können.
Die Erfindung löst diese Aufgabe durch ein Mess-System zur Prognose eines Wasserstandes und/oder einer Flussrate für zumindest einen definierten Zielort in einem Einzugsgebiet eines Gewässers. Dabei definiert sich der Begriff „Prognose“ im Rahmen der Erfindung als Berechnung des voraussichtlichen Wertes für einen definierten Zeitpunkt, Zeitabstand oder Zeitraum in der Zukunft. Folgende Komponenten umfasst das erfindungsgemäße Mess-System:
Ein oder mehrere Messgeräte, welche/welches am Zielort und/oder innerhalb des Einzugsgebietes des Gewässers angeordnet sind/ist, um als Messwert o einen Pegelstand o eine Bodenfeuchte, wie beispielsweise in der Veröffentlichungsschrift WO 2019096766 A1 beschrieben ist, o und/oder einen Niederschlag, beispielsweise als akkumulierte Niederschlagsmenge oder als Niederschlagsintensität zu bestimmen, eine mit dem zumindest einen Messgerät verbundene Auswerte-Einheit, die ausgelegt ist, um o anhand des zumindest einen Messwertes, sowie o anhand eines definierten Algorithmus, welches eine Abhängigkeit der Flussrate und/oder des Wasserstandes am Zielort des Gewässers von dem zumindest einen Messwert beschreibt, die Flussrate und/oder den Wasserstand an dem Zielort für einen definierten Zeitabstand oder über einen definierten Zeitraum zu prognostizieren.
Durch das erfindungsgemäße Mess-System kann im Zweifelsfall mit hinreichender Vorlaufzeit vor Hochwasser gewarnt werden. Darüber hinaus kann die Warnung mit örtlich sehr feiner Auflösung abgegeben werden. Hierdurch können auch etwaige, lokal stark begrenzte Warnlagen erkannt werden, die mittels konventioneller Vorhersagen auf Basis rein meteorologischer Vorhersagedaten nicht als solche erkannt würden. Insbesondere, sofern die Wasserstände/Flussraten und ggf. Flussrichtungen an den einzelnen Zielorten vom Mess-System über einen definierten Zeitraum prognostiziert werden, ergibt sich für konkrete Zeitpunkte ggf. auch eine entsprechend korrigierte bzw. aktualisierte Prognose.
Besonders effizient kann das erfindungsgemäße Mess-System ausgelegt werden, sofern in der Auswerte-Einheit ein maschineller Lern-Algorithmus implementiert ist, der insbesondere als künstliches neuronales Netzwerk oder gemäß einer tiefen Lernmethode („Deep Learning“) ausgebildet ist. In diesem Fall kann der Algorithmus anhand insbesondere fortlaufend gemessener Messwerte, und anhand eines zumindest einmalig am Zielort gemessenen Wasserstandes und/oder einer dort einmalig gemessenen Flussrate eingelernt bzw. optimiert werden.
Damit das erfindungsgemäße Mess-System möglichst wenig Infrastruktur erfordert bzw. mit möglichst geringem Aufwand installiert werden kann, ist es vorteilhaft, das Messgerät bzw. die Messgeräte Energie-autark auszulegen, bspw. indem sie mit entsprechenden Pufferbatterien ausgestattet werden. Insbesondere, damit die Batterie-Kapazität möglichst lange erhalten bleibt, kann die Messrate des Messgerätes oder dessen Übertragungsrate zur Auswerte-Einheit insbesondere proportional oder stufenweise in Abhängigkeit des Messwertes oder der prognostizierten Flussrate bzw. des prognostizierten Wasserstandes geregelt werden. Hierdurch wird im Falle eines möglicherweise anstehenden Hochwasser-Ereignisses sichergestellt, dass das jeweilige Messgerät gerade bei Überschreiten von definierten Grenzwerten hinreichend oft misst bzw. hinreichend oft die Messwerte überträgt. Sofern der Messwert des jeweiligen Messgerätes bzw. die prognostizierte Gebietsreaktion (Wasserstand/Flussrate) entsprechende Grenzwerte nicht überschreitet, kann die Mess- bzw. Übertragungsrate bspw. durch die Auswerte-Einheit regelungstechnisch entsprechend verlangsamt werden.
Allgemein kann die Auswerte-Einheit im Rahmen des erfindungsgemäßen Mess-Systems mittels jeglicher geeigneter Digitalschaltungen, wie zum Beispiel FPGAs, Microcontrollern oder Speichermedien in Zusammenwirken mit entsprechenden Programmen realisiert werden. Vorzugsweise kann als Auswerte-Einheit ein dezentraler Server fungieren, wobei das zumindest eine Messgerät über eine kabellose Schnittstelle, insbesondere eine GSM-Schnittstelle, mit dem Server zu verbinden sind/ist. Dies gewährleistet eine schnelle und sichere Messwert-Übertragung.
Optional können zu einer Optimierung es zu prognostizierenden Wasserstandes bzw. der zu prognostizierenden Flussrate an den jeweiligen Zielorten außerdem meteorologische Vorhersagendaten für das Einzugsgebiet des Gewässers miteinbezogen werden. Hierzu muss die Auswerte-Einheit entsprechend ausgelegt sein, um diese Daten empfangen zu können, was bspw. wiederum über die GSM-Schnittstelle erfolgen kann. Der Algorithmus muss in diesem Fall entsprechend ausgelegt sein, um die meteorologischen Vorhersagendaten in die Berechnung der prognostizierten Flussrate bzw. des prognostizierten Wasserstandes am Zielort miteinzubeziehen.
Korrespondierend zum erfindungsgemäßen Mess-System wird die Aufgabe, die der Erfindung zugrunde liegt, durch ein entsprechendes Mess-Verfahren gelöst. Dabei dient das Verfahren zur Prognose einer Flussrate und/oder eines Wasserstandes an zumindest einem definierten Zielort in einem Einzugsgebiet eines Gewässers mittels des Mess-Systems gemäß einem der vorhergehend beschriebenen Ausführungsvarianten. Folgende Verfahrensschritte umfasst das Verfahren:
Erfassung von zumindest o einem Pegelstand o einer Bodenfeuchte, und/oder o einem etwaigen Niederschlag am Zielort und/oder innerhalb des Einzugsgebietes des Gewässers als den zumindest einen Messwert, und
Berechnung der für einen definierten Zeitabstand prognostizierten Flussrate und/oder des für den Zeitabstand prognostizierten Wasserstandes an dem zumindest einen Zielort zumindest o anhand des zumindest einen Messwertes, und o anhand des Algorithmus.
Dabei kann die erfindungsgemäße Hochwasser-Warnung verbessert werden, indem der Wasserstand und/oder die Flussrate nicht lediglich für einen Zielort, sondern für zwei oder mehrere verschiedene Zielorte im Einzugsgebiet bestimmt wird. Die „virtuelle“ Anordnung der Zielorte durch den Algorithmus kann in diesem Fall rasterförmig erfolgen. Insbesondere bei einer Server-basierten Auslegung der Auswerte-Einheit wirkt sich der entsprechend erhöhte Rechenaufwand bei der Implementierung mehrerer Zielorte nicht negativ aus.
Näher erläutert wird die Erfindung anhand der nachfolgenden Figur. Es zeigt:
Fig. 1 : Eine schematische Darstellung eines Einzugsgebiet eines Fließgewässer-Abschnittes.
Zum prinzipiellen Verständnis der erfindungsgemäßen Hochwasser-Prognose ist in Fig. 1 schematischen ein Abschnitt eines Fließgewässers 2 mitsamt dessen Einzugsgebiet 1 gezeigt. Dabei bezieht sich der Begriff „Einzugsgebiet“ auf dasjenige Gebiet, in dem hydrologischen Faktoren den Pegel bzw. die Wasser-Durchflussmenge des Fließgewässers 2 in diesem Gebiet 1 beeinflussen. Als Faktoren zählen dementsprechend bspw. Gewässer-Zuläufe bzw. die entsprechende Topografie oder die Wasseraufnahmefähigkeit des Bodens in diesem Gebiet 1 . Im Gegensatz zu der gezeigten Darstellung werden unter dem Begriff „Gewässer“ nicht nur fließende Gewässer wie Bäche oder Flüsse verstanden, sondern beispielsweise auch temporär ausgetrocknete Bachläufe und stehende Gewässer, wie Seen verstanden.
Zur Hochwasser-technischen Überwachung des zu beobachtenden Einzugsgebietes 1 kann dieses im Rahmen der Erfindung in ein Raster mit einem Rasterabstand zwischen bspw. 10x10m und 100x100m aufgeteilt werden, wie in Fig. 1 schematisch dargestellt ist. Dabei bildet jeder der Rasterpunkte einen potenziellen Zielort x, der zur Beschreibung einer Gebietsreaktion herangezogen werden kann. Das heißt, für jeden dieser Zielorte x werden in Abhängigkeit verschiedener Eingangsgrößen ein etwaiger Wasserstand L bzw. eine etwaige Flussrate l/s und ggf. eine Abfluss-Richtung prognostiziert.
Bei der in Fig. 1 gezeigten Darstellung ist aus Gründen der Übersichtlichkeit lediglich einer der Rasterpunkte als Zielort x definiert. Entgegen dieser vereinfachten Darstellung ist es im Rahmen der Erfindung wahrscheinlich, dass sich zumindest einzelne der rasterförmig angeordneten Zielorte x außerhalb des Fließgewässers 2 befinden. In diesen Fällen bzw. an solchen Zielorten x beträgt der Wasserstand L und die Flussrate l/s bei nicht vorliegender Hochwasserlage logischerweise 0 L bzw. 0 L/Sek. Wird für einen der Zielorte x aufgrund eines konkreten Niederschlagsereignisses ein Wasserstand L und/oder eine Flussrate l/s prognostiziert, die oberhalb einer individuell für diesen Zielort definierten Grenzwert Lmax, I/Smax liegen, so ist dies gleichbedeutend mit einer Warnlage vor Hochwasser.
Um als Reaktion auf ein Niederschlagsereignis im Einzugsgebiet 1 eine entsprechende Gebietsreaktion bzw. eine etwaige Hochwasserlage zu prognostizieren, werden an geeigneten Messorten als Messwert erfindungsgemäß zumindest o der momentane Pegelstand o die aktuelle Bodenfeuchte, und/oder o einen Niederschlag, wie bspw. die bis dato gefallene Niederschlagsmenge bzw. eine Niederschlagsintensität erfasst. Bei der schematischen Darstellung in Fig, 1 umfasst ein erfindungsgemäßes Mess-System zur Erfassung der korrespondierenden Messwerte innerhalb des Einzugsgebietes 1 als Messgeräte- Typen daher ein Pegelmessgerät 10 an einem Zulauf des Fließgewässers 2, ein Pegelmessgerät 10‘ am Hauptlauf des Fließgewässers 2 in Flussrichtung oberhalb des Zielortes x, ein Feuchtemessgerät 11 zur Bestimmung der Bodenfeuchte, und ein Niederschlagsmessgerät 12, das zumindest momentanen Niederschlag als binäres Ereignis (Ja/Nein) erfassen kann.
Dabei versteht es sich von selbst, dass die Gebietsreaktion, also die Rasterdichte der Zielorte x und die dort ermittelten Wasserstände L bzw. Flussraten l/s, umso genauer und sicherer prognostiziert werden können, je mehr Messgeräte 10, 10‘, 11 , 12 bzw. Messgeräte-Typen innerhalb des Einzugsgebietes 1 durch das Mess-Systems zur Anwendung kommen. Damit die Messgeräte 10, 10‘, 11 , 12 autark bzw. kabellos arbeiten können, ist es vorteilhaft, diese jeweils zumindest mit einer entsprechenden Pufferbatterie und/oder mit zusätzlichen Solarzellen auszustatten. Auch ein etwaiges Umpositionieren der Messgeräte 10, 10‘, 11 , 12 innerhalb des Einzugsgebietes 1 wird hierdurch vereinfacht.
Die von den Messgeräten 10, 10‘, 11 , 12 erfassten Messwerte werden als Eingangsgrößen einem entsprechenden Algorithmus einer Auswerte-Einheit 3 des Mess-Systems zugeführt. Dabei ist die Auswerte-Einheit 3 entsprechend der in Fig. 1 gezeigten Ausführungsvariante vorzugsweise dezentral realisiert und nicht Bestandteil eines der Messgeräte 10, 10‘, 11 , 12. Damit wird auch bei einem etwaigen Ausfall eines der Messgeräte 10, 10‘, 11 , 12 verhindert, dass die Hochwasser- Warnung ausfällt. Bei der in Fig. 1 gezeigten Ausführungsvariante ist die Auswerte-Einheit 3 in Form eines dezentralen Servers realisiert, welcher beispielsweise über eine GSM-Schnittstelle adressierbar ist. Korrespondierend hierzu verfügen auch die Messgeräte 10, 10‘, 11 , 12 des erfindungsgemäßen Mess-Systems über eine entsprechend kabellose Schnittstelle, um mit der Server-basierten Auswerte-Einheit 3 kommunizieren zu können. In diesem Zusammenhang kann die Übertragungsrate der Messgeräte 10, 10‘, 11 , 12 zur Auswerte-Einheit 3 durch diese in Abhängigkeit des jeweils aktuell gemessenen Messwertes oder in Abhängigkeit der prognostizierten Gebietsreaktion geregelt werden: Sofern der aktuelle Messwert und/oder die prognostizierte Flussrate l/s bzw. der prognostizierte Wasserstand L bspw. im Vergleich zu einem zuvor definierten Grenzwert erhöht ist/sind, kann auch die Übertragungsrate oder auch die Messrate selbst erhöht werden. Eine Erhöhung kann dabei stufenweise oder quasi linear erfolgen. Vorteilhaft hieran ist, dass die Messrate und/oder die Übertragungsrate der einzelnen Messgeräte 10, 10‘, 11 , 12 standardmäßig sehr niedrig eingestellt werden kann, sofern keine Warnlage zu erwarten ist. Somit kann die Einsatzbereitschaft der autark arbeitenden Messgeräte 10, 10‘, 11 , 12 deutlich verlängert werden.
Der in der Auswerte-Einheit 3 implementierte Algorithmus beschreibt den Zusammenhang zwischen o den von den Messgeräten 10, 10‘, 11 , 12 erhaltenen Messwerten, und o den zu prognostizierenden Flussraten l/s und/oder den Wasserständen L an den Zielorten x im Einzugsgebiet 1 .
Dabei versteht es sich von selbst, dass je nach Auslegung des Algorithmus zumindest nicht jeder der Zielorte x auf dem Raster angeordnet sein muss. Vielmehr kann der Zielort x bzw. können die Zielorte x in Abhängigkeit des konkreten Einzugsgebietes 1 auch individuell verteilt liegen. Im Gegenzug ist es im Rahmen der Erfindung je nach Situation im konkreten Einzugsgebiet 1 auch denkbar, dass zumindest einzelne Messgeräte (-Typen) 10, 10‘, 11 , 12 auf dem Raster bzw. an dezidierten Zielorten x angeordnet sind. Damit das erfindungsgemäße Mess-System an verschiedenste Gewässer 2 bzw. verschiedenste Einzugsgebiete 1 anpassbar ist, muss der Algorithmus die Topologie des einzelnen Einzugsgebietes 1 , dessen Bodenbeschaffenheit, und die Ausdehnung des Fließgewässers 2 bzw. dessen Zu- und Abläufe miteinbeziehen. Eine Möglichkeit zur Berücksichtigung dessen besteht darin, den Algorithmus in der Auswerte-Einheit 3 als maschinellen Lern-Algorithmus (auch bekannt unter dem Begriff „Machine Learning“) auszulegen. Hierzu kann in der Auswerte-Einheit 3 ein entsprechendes künstliches neuronales Netzwerk ausgebildet werden, beispielsweise in Form von „Deep Learning“. Als zu optimierende Zielgrößen gelten hierbei insbesondere die Genauigkeit und die Sicherheit der Prognose der Gebietsreaktion, also die Prognose-Genauigkeit und die Prognose-Sicherheit der Wasserstände L und der Flussraten l/s an den einzelnen Zielorten x sowie ggf. eine optimale Rasterung bzw. Position der entsprechenden Zielorte x.
Zu einer diesbezüglichen Optimierung müssen der Auswerte-Einheit 3 bzw. dem Algorithmus einerseits die von den Messgeräten 10, 10‘, 11 , 12 ermittelten Messwerte übermittelt werden, und zwar möglichst fortlaufend über mindestens eine definierte Anfangs-Lernphase. Andererseits müssen der Auswerte-Einheit 3 bzw. dem maschinellen Lern-Algorithmus zumindest während dieser Lernphase die korrespondierenden Wasserstände L bzw. Flussraten l/s vorgegeben werden. Dabei ist es im Rahmen der Erfindung per se nicht entscheidend, ob die Werte L, l/s, die dem Algorithmus vorgegeben werden, eigens hierzu durchgeführten Messungen an entsprechenden Zielorten x entstammen, oder ob geeignete Literatur- bzw. Schätzwerte vorgegeben werden. Darüber hinaus ist es nicht entscheidend, ob der maschinelle Lern-Algorithmus „überwacht“ oder „unüberwacht' lernend ausgelegt ist. Auch die Anfangs-Lernphase muss nicht zwingend zeitlich befristet sein, so dass der Algorithmus in diesem Fall während des gesamten Betriebs des Mess- Systems fortlaufend optimiert bzw. angepasst wird.
Im Gegensatz zu der in Fig. 1 gezeigten Ausführungsvariante kann das erfindungsgemäße Mess- System nicht nur an einem Fließgewässer 2 eingesetzt werden, sondern auch an jeglichen anderen Gewässern, deren Einzugsgebiet hochwassergefährdet ist. Insgesamt bietet die erfindungsgemäße Hochwasser-Prognose mittels des Mess-Systems den Vorteil, dass einerseits eine sehr zeitnahe Prognose der Flussraten und Wasserstände abgegeben werden kann. Hierdurch kann eine etwaige Warnung vor Hochwasser im Zweifelsfall noch früh genug ausgegeben werden. Andererseits kann die Warnung örtlich sehr stark aufgelöst abgegeben werden. Hierdurch können auch etwaige, lokal stark begrenzte Warnlagen erkannt werden, die mittels konventioneller Vorhersagen auf Basis rein meteorologischer Vorhersagedaten nicht als solche erkannt würden. Dabei ist es im Rahmen der Erfindung denkbar, auch solche meteorologischen Vorhersagedaten in die erfindungsgemäße Prognose der Wasserstände/Flussraten miteinzubeziehen, wenn sie der Auswerte-Einheit 3 entsprechend übermittelt werden, bzw. wenn das der implementierte Algorithmus diese Vorhersagedaten entsprechend miteinbezieht. Im Falle eines selbstlernenden Algorithmus kann dies zusätzlich einer verbesserten Anpassung der Hochwasser-Warnung an das spezifische Einzugsgebiet (1) dienen.
Bezugszeichenliste
1 Einzugsgebiet
2 Gewässer 3 Auswerte-Einheit
10 , 10' Pegelmessgerät
11 Bodenfeuchtemessgerät
12 Niederschlagsmessgerät
L Wasserstand l/s Flussrate x Zielort

Claims

Patentansprüche
1 . Mess-System zur Prognose eines Wasserstandes (L) und/oder einer Flussrate (l/s) an zumindest einem definierten Zielort (x) in einem Einzugsgebiet (2) eines Gewässers (3), folgende Komponenten umfassend:
Zumindest ein Messgerät (10, 10‘, 11 , 12), dass am Zielort (x) und/oder innerhalb des Einzugsgebietes (1) des Gewässers (2) angeordnet ist, um als Messwert zumindest o einen Pegelstand o eine Bodenfeuchte, und/oder o eine Niederschlagsmenge zu bestimmen, eine mit dem zumindest einen Messgerät (10, 10‘, 11 , 12) verbundene Auswerte- Einheit (3), die ausgelegt ist, um o anhand des zumindest einen Messwertes, sowie o anhand eines definierten Algorithmus, welcher eine Abhängigkeit der Flussrate (l/s) und/oder des Wasserstandes (L) am Zielort (x) des Gewässers (2) von dem zumindest einen Messwert beschreibt, die Flussrate (l/s) und/oder den Wasserstand (L) an dem Zielort (x) zumindest für einen definierten Zeitabstand zu prognostizieren.
2. Messgerät nach Anspruch 1 , wobei in der Auswerte-Einheit (3) ein maschineller Lern- Algorithmus derart ausgebildet ist, um den Algorithmus o anhand fortlaufend vom Messgerät (10, 10‘, 11 , 12) gemessener Messwerte, und o anhand eines zumindest einmalig am Zielort (x) gemessenen Wasserstandes (L) und/oder einer dort einmalig gemessenen Flussrate (l/s) einzulernen.
3. Mess-System nach Anspruch 2, wobei der maschinelle Lern-Algorithmus als künstliches neuronales Netzwerk, insbesondere in Form einer tiefen Lernmethode ausgelegt ist.
4. Mess-System nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Auswerte- Einheit (3) ausgelegt ist, die Flussrate (l/s) und/oder den Wasserstand (L) des Gewässers (2) über einen definierten Zeitraum zu prognostizieren.
5. Mess-System nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das zumindest eine Messgerät (10, 10‘, 11 , 12) ausgelegt ist, um eine Messrate oder eine Übertragungsrate zur Auswerte-Einheit (3) insbesondere proportional oder stufenweise in Abhängigkeit o des Messwertes, oder o der prognostizierten Flussrate (l/s) bzw. des prognostizierten Wasserstandes (L) einzustellen.
6. Mess-System nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Auswerte- Einheit (3) als dezentraler Server ausgelegt ist, wobei das zumindest eine Messgerät (10, 10‘, 11 , 12) über eine kabellose Schnittstelle, insbesondere eine GSM-Schnittstelle, mit dem Server (3) verbunden sind/ist.
7. Mess-System nach Anspruch 6, wobei das zumindest eine Messgerät (10, 10‘, 11 , 12) Energie-autark, insbesondere Batterie-betrieben ausgelegt ist.
8. Mess-System nach zumindest einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Auswerte-Einheit (3) ausgelegt ist, meteorologische Vorhersagendaten für das Einzugsgebiet (2) des Gewässers (2) zu empfangen, wobei der Algorithmus ausgelegt ist, die meteorologischen Vorhersagendaten in die Berechnung der prognostizierten Flussrate (l/s) bzw. des prognostizierten Wasserstandes (L) am Zielort (x) miteinzubeziehen.
9. Verfahren zur Prognose einer Flussrate (l/s) und/oder eines Wasserstandes (L) an zumindest einem definierten Zielort (x) in einem Einzugsgebiet (1) eines Gewässers (2) mittels des Mess-Systems gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, folgende Verfahrensschritte umfassend:
Erfassung von zumindest o einem Pegelstand o einer Bodenfeuchte, und/oder o einer Niederschlagsmenge am Zielort (x) und/oder innerhalb des Einzugsgebietes (1) des Gewässers (2) als den zumindest einen Messwert, und
Berechnung der für einen definierten Zeitabstand prognostizierten Flussrate (l/s) und/oder des für den Zeitabstand prognostizierten Wasserstandes (L) an dem zumindest einen Zielort (x), zumindest o anhand des zumindest einen Messwertes, und o anhand des Algorithmus.
10. Verfahren nach Anspruch 9, wobei der Wasserstand (L) und/oder die Flussrate (l/s) an zumindest vier verschiedenen Zielorten (x) im Einzugsgebiet (1), die insbesondere in einem definierten Raster zueinander angeordnet sind, bestimmt wird.
EP23724216.9A 2022-05-04 2023-04-28 Mess-system und verfahren zur hochwasser-warnung Pending EP4519720A1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102022111049.4A DE102022111049A1 (de) 2022-05-04 2022-05-04 Mess-System und Verfahren zur Hochwasser-Warnung
PCT/EP2023/061362 WO2023213733A1 (de) 2022-05-04 2023-04-28 Mess-system und verfahren zur hochwasser-warnung

Publications (1)

Publication Number Publication Date
EP4519720A1 true EP4519720A1 (de) 2025-03-12

Family

ID=86387238

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EP23724216.9A Pending EP4519720A1 (de) 2022-05-04 2023-04-28 Mess-system und verfahren zur hochwasser-warnung

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20250244504A1 (de)
EP (1) EP4519720A1 (de)
CN (1) CN119032300A (de)
DE (1) DE102022111049A1 (de)
WO (1) WO2023213733A1 (de)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102023135569A1 (de) * 2023-12-18 2025-06-18 Endress+Hauser SE+Co. KG Überwachung von Gewässern hinsichtlich Verklausung
CN118583137B (zh) * 2024-08-05 2024-11-22 昆明思永科技有限公司 融合泄洪预警和大坝安全监测的水情自动测报系统及方法

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AT501847B1 (de) 2005-02-02 2007-04-15 Innovative Elektrotechnische P Verfahren zum erzeugen eines frühindikatorsignals
US20140056645A1 (en) * 2010-07-28 2014-02-27 Richard C. Hogan Flood Control Method
JP6763393B2 (ja) * 2015-09-14 2020-09-30 日本電気株式会社 災害予測システム、水分量予測装置、災害予測方法およびプログラム記録媒体
US11238356B2 (en) * 2017-06-23 2022-02-01 University Of Alaska Fairbanks Method of predicting streamflow data
DE102017127286A1 (de) 2017-11-20 2019-05-23 Imko Micromodultechnik Gmbh Vorrichtung zur Bestimmung der Feuchte und/oder der Leitfähigkeit eines Mediums
US11055447B2 (en) * 2018-05-28 2021-07-06 Tata Consultancy Services Limited Methods and systems for adaptive parameter sampling
DE202020100130U1 (de) 2020-01-10 2020-01-22 Spekter Gmbh Starkregen-Frühalarmsystem
DE102020100867A1 (de) 2020-01-15 2021-07-15 Endress+Hauser SE+Co. KG Befestigungs-Vorrichtung für Füllstandsmessgeräte
DE102020119488B4 (de) 2020-07-23 2022-12-22 Auto-Intern GmbH Verfahren und System zur Analyse von Niederschlagsereignissen sowie Computerprogrammprodukt und Verwendung

Also Published As

Publication number Publication date
WO2023213733A1 (de) 2023-11-09
CN119032300A (zh) 2024-11-26
DE102022111049A1 (de) 2023-11-09
US20250244504A1 (en) 2025-07-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP4519720A1 (de) Mess-system und verfahren zur hochwasser-warnung
EP3072197B1 (de) Verfahren und windenergieanlage zur blitzwarnung
EP2861867B1 (de) Windenergieanlage und verfahren zum steuern einer windenergieanlage oder eines windparks
EP2028369B1 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen einer Kennlinie für eine elektrische Größe einer Windenergieanlage
EP1298620B1 (de) System zum Steuern von Lichtsignalgebern an Kreuzungen
DE102009031452A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Kontrolle der Durchbiegung von Tragwerken, insbesondere Dachtragwerken, mittels eines Lasers
EP2169221A2 (de) Verfahren zum Überwachen eines Getriebes einer Windenergieanlage
DE102005048805A1 (de) Verfahren zum Betreiben einer Windenergieanlage
DE202020100130U1 (de) Starkregen-Frühalarmsystem
WO2019197680A1 (de) Windenergieanlage, windpark sowie verfahren zum regeln einer windenergieanlage und eines windparks
EP3387633A1 (de) Verfahren und system zur verkehrsvorhersage in querschnittsbeschränkten seegebieten
DE102017009837A1 (de) Steuerungssystem und Verfahren zum Betreiben einer Mehrzahl von Windenergieanlagen
DE102014223853A1 (de) Verwendung eines LIDAR-Systems zurKurzzeitvorhersage erwarteter Windverhältnisse und alsBasis für ein Kraftwerksmanagement sowieKraftwerksmanagementverfahren auf Basis eines voneinem LIDAR-System erhältlichen und erwarteteWindverhältnisse kodierenden Signals
WO2018007345A1 (de) Verfahren und einrichtung zur überwachung einer energieversorgungseinrichtung einer verkehrstechnischen anlage
EP2674616A2 (de) Windkraftanlagensteuereinrichtung sowie System zum Steuern eines Windparks
EP3945064A1 (de) System zur überwachung von windeinflüssen auf ein arbeitsgerät
LU507983B1 (de) Ein giersteuerungssystem und ein verfahren zur anwendung der laser-windmessradar-optimierung
CN114897412A (zh) 一种基于网格气象预报的尾矿库提前排水计算方法
DE102018127417A1 (de) Modellierung und Vorhersage von Windströmung mit faseroptischen Sensoren in Windturbinen
CN119647800A (zh) 一种基于机器视觉的城市内涝防治任务生成方法
DE102021210569A1 (de) Verfahren zum Betreiben einer Windenergieanlage in einem Windpark und Windparkmanager
DE102015204674B4 (de) Fahrzeug-Detektionsvorrichtung
CN119245773A (zh) 一种水位信号的分析处理方法及系统
EP3500752B1 (de) Messanordnung einer windenergieanlage
DE102023135569A1 (de) Überwachung von Gewässern hinsichtlich Verklausung

Legal Events

Date Code Title Description
STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: UNKNOWN

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: THE INTERNATIONAL PUBLICATION HAS BEEN MADE

PUAI Public reference made under article 153(3) epc to a published international application that has entered the european phase

Free format text: ORIGINAL CODE: 0009012

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: REQUEST FOR EXAMINATION WAS MADE

17P Request for examination filed

Effective date: 20241002

AK Designated contracting states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AL AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HR HU IE IS IT LI LT LU LV MC ME MK MT NL NO PL PT RO RS SE SI SK SM TR

DAV Request for validation of the european patent (deleted)
DAX Request for extension of the european patent (deleted)