Att fett är ohälsosamt för oss människor är välbekant. Men det är också en hälsorisk för samhällets infrastruktur – fettet bygger upp avlagringar i rör och ledningar, som geggar igen, luktar illa och hela systemet riskerar till slut att förlora sin funktion. Vilket innebär ökad risk för exempelvis eldsvåda eller översvämning.
Verksamheter som hanterar stora mängder fett, som restauranger och storkök, har krav på sig att ha egna system för fettavskiljning. Fettresterna ska lagras, och fettlagret tömmas emellanåt. Oftast används starka kemikalier och fettet måste transporteras bort med tunga fordon som släpper ut stora mängder koldioxid.
Miljöteknikföretaget Bioteria har tagit fram en miljövänligare lösning på fettproblemet: bakterier! Med en väl avvägd mängd specialiserade bakterier går det att komma till rätta med fettproppar och dålig lukt på biologisk väg. Bakterierna äter upp det mesta av fettet, så att mängden avfall blir mycket mindre, och transporterna färre.
Bakterierna äter inte upp allt. Och fettavskiljarna måste fortfarande övervakas. Som ett steg i vidareutvecklingen av sitt erbjudande har Bioteria tagit hjälp av Savantics sensorexpertis, för att bygga ett system där bakteriernas arbete kan övervakas på ett bättre sätt och behovet av manuell övervakning minskar.
Målet är att hitta sätt att spara in på antalet manuella kontroller som måste göras i fettavskiljarna, dels för att kunna få en mer exakt bild av läget, men även för att nå miljövinster genom att slippa köra runt med bil och genomföra de nödvändiga kontrollerna. Genom att använda en lämplig typ av sensorer skulle man också, förutom att kunna se nivåerna av fett som ansamlats i avskiljarna, även kunna övervaka fettets livscykel i systemet och på så vis bygga upp en kunskapsbank som kan användas för framtida utveckling.
I projektet testades ett antal olika typer av sensorer – ultraljud, kameror, laser och trycksensorer – inom ramen för de lösningar Bioteria erbjuder. Sensorerna kopplades in på ett befintligt IoT-nätverk och noggrannheten i informationen från de olika sensorerna jämfördes.
Den ursprungliga idén var att kameror skulle vara den bästa typen av sensor i den här tillämpningen, med algoritmer som letar efter information i bilderna. Resultatet blev en lösning där kameror och andra sensorer övervakar systemet och ger prediktioner för drift och underhåll, vilket bidrar till helt nya värden för kunderna och effektiviserar resursanvändningen. Lösningen testas nu i ett antal installationer för att verifiera funktionen och därefter kommer den att produktifieras och driftsättas i större skala.