Bente Sinke is één van de data scientists in het project Digital twin voor het waterbeheer. Ze checkt de kwaliteit van de brondata en draagt bij aan de ontwikkelingen van modellen in de groep Zuivering.
Het is geen makkelijke klus. In het waterbeheer moet je rekening houden met een grote hoeveelheid onverwachte variabelen. “Je weet niet wat je kunt verwachten”, zegt Bente. “Alle onzekerheden gooien voortdurend roet in het eten. Neem de invloed van het regenwater. Dat blijkt moeilijk te voorspellen. Als het hard regent verwacht je dat het water in een afvoerstelsel sneller gaat stromen, maar de werkelijke impact op het systeem is lastig terug te zien in de data. Je krijgt er in ieder geval geen goed beeld van.”
Om toch een goed beeld te krijgen hebben Bente en haar collega’s de stapjes telkens kleiner gemaakt. “Eerst maken we een model zonder regen. Dat is eenvoudig. Daarna bouwen we het model stapje voor stapje op, totdat we weten wat er in de complexe werkelijkheid gebeurt. Dat is veel werk en best ingewikkeld”, zegt ze.
De in- en output is bekend, maar dat is het niet het geval voor alles wat ertussen zit. “Rekening houden met de routes van het water, vertragingen tussen handelingen of stations, de capaciteit en de samenhang van sensoren zijn heel lastig te begrijpen … dat systeem is heel lastig te begrijpen. Toch moeten we op basis van de data een model construeren. Dat vergelijken we met de schattingen die met behulp van wiskunde zijn gemaakt. Uiteindelijk moeten we die twee kanten op één lijn zien te krijgen.”
Symbiose
Hiervoor zit ze samen met haar HZ-collega’s Hans Cappon, Iarima Mendonça en Maria van Schaik van de onderzoeksgroep Water Technology. “Ik laat mijn resultaten zien en vraag hen om verklaringen en andersom. Als ik een mismatch zie, moet ik terug naar de tekentafel en zaken aanpassen. Het is een vorm van trial and error, een mooie symbiose. Ik vind de werkwijze bijzonder.”
Volgens Bente zijn er grote stappen gezet sinds het begin van het project. Uiteindelijk streeft ze naar het opleveren van een betrouwbaar en robuust model als onderdeel van de digital twin. “We brengen een ontzettend dynamisch proces beter in kaart en stemmen dat af op veranderingen in de omgeving. Het zou erg mooi als waterschappen daardoor straks op bepaalde fluctuaties kunnen anticiperen.”
Zelf vindt ze het een interessant project. “Ik ben vanuit huis uit geen hydroloog, maar een data scientist. Door samen te werken met Hans, Iarima en Maria leer ik ontzettend veel. Zij leren mij alle data te interpreteren. Het is het mooie van data science. Dat doe je altijd in een context.”