Ramez Rafat

03 februar 2016

Statnett

for store utbyggingsprosjekter

i Statnett SF

m/ vekt på automatisering

Om Statnett Sjekk http://www.statnett.no/Om-Statnett/ !

Statnett er systemansvarlig i det norske kraftsystemet.Dette innebærer å drifte om lag 11 000 km medhøyspentlinjer og 150 stasjoner over hele landet.Driften overvåkes av en landsentral og treregionsentraler. Statnett har også ansvaretfor forbindelser til Sverige, Finland, Russland,Danmark og Nederland.

Statnett er et statsforetak (privat firma heleid av Staten) opprettet i henhold til Statsforetaksloven og eid av statenved Olje- og energidepartementet.

Vi skal bygge ut for

over 70 milliarder kroner neste 7 år. Ca.

10 milliarder kroner hvert år. I alt dette

arbeidet benyttes GIS i alle faser av

prosjektene før de sluttproduktene

ender opp hos Drift og IKT sine

databaser og systemer og i rapporter og

verktøy..

Skal beskrive noen av de faser jeg selv jobber med i

UTM = Teknologi og Utviklingsdivisjon,

avdeling for miljø- og konsesjoner.

Har selv jobbet 23 år innen GIS-bransjen for

kommuner, fylkeskommuner, konsulentselskaper, ,

forskningsinstitusjoner, NTNU, oljeselskaper, NGI,

Statsbygg og nå Statnett SF. Mye like problemstillinger

uansett bedrift.. GIS kombinert med fagkunnskap

innen ulike områder gir stor nytteverdi for bedriften

om utnyttet i dialog med relevante eksperter (sagt med

tanke på eventuelle studenter i salen ) !

FØRST LITT OM:

ANALYSER,

TIDSFORBRUK

OG

GØY-INDEKSFAKTOREN

(for sistnevnte tas ikke med mindre viktige

prosenter som inntjeningspotensialet, reduksjon i

HMS-nivå, klimagassreduksjoner, og lignende.

Gjelder analysepersonell!)

Uformell prosentfordeling mellom tid brukt på bearbeiding av data,

forberedende analyser og endelige automatiserte analyser. Jo mer som

automatiseres, jo mer tid blir det til overs for rapportskrivning og

presentasjon og man kan også analysere flere scenarier/osv..

Dokumentasjon og selve rapportskriving kan også utføres raskere!!

Kjedelig; 40

Interesant; 10

Morsomt :-) !; 20

Overkommelig; 30

Prosent arbeidsinnsats i en typisk analyseoppdrag samtIndikasjon på grad av "interessanthetsfaktor" (ansikter), sistnevnte ofte

ikke nevnt høyt i bedriften ;-) !

Innhenting og bearbeiding av grunnlagsdata Forberedende analyser Endelige analyser Rapportskrivning

IKKE EKSAKT VITENSKAP DOG ;-) !Konseptvalgutredning

MTA-plandokument MTA-plankartKonsekvensanalyserROS-naturfareanalyserGrunneierutredningForedrag

Romlige data som benyttes – fra globalt nivå og helt ned til en dørhåndtak..

GIS, CAD og BIM i skjønn forening for samordningsmodeller

(her i ArcGlobe – en 3D-GIS-løsning fra ESRI)

La oss hjelpe til å gjøre en delt verden mer

hel ! GIS kan forene!

En slags

"enhet i

mangfold

"

Noen typiske data til bruk i GIS, inklusive

GIS-analyser

Bakgrunnskart

Terrengmodeller

Kraftsystem

Temadata (nye produksjonsløyper utviklet)

Surveydata (laser, lidar, sonar, orto, rasterdata)

Plandata

Matrikkelen/eiendomsregister

Eksempel på temadata for web- GIS og

desktop-GIS vist under. Også ikke minst en

viktig grunnlag for våre nåværende og

fremtidige analyser.

Naturvernområder

Naturtyper etter DNs håndbøker

Arter

Naturfare av ulike slag

AR50 / AR250 (Arealbruk i Norge)

Kulturminner

GRANADA

Foreslåtte naturvernområder

INON (Inngrepsfrie naturområder i Norge)

Villreinområder i Norge

Reindriftskartlegging av ulike slag (30 ulike tema)

Klimadata m/ avledete data og analyser

Restriksjonsområder (eget produkt)

Mye temadata tilgjengelig I Norge Digitalt sine databaser er det snakk om minst 305

temadatasett spredt på 31 hovedtema og 121 undertema/tema

Vi benytter mange av disse, men supplerer ofte med egne data som er bl.a. fanget inn fra felt og/eller innhentet på annnen måte (f.eks. typisk for våre såkalte MTA-plankart og for våre konsekvensanalsyer).

Ser frem til ny nedlastingsløsning i 2017 eller 2018. Slipper å lage og vedlikeholde en masse konverteringsprogrammer/modeller når denne er på plass. Tidligere fungerte egne python-programmer (flere tusen linjer kode) mot gammel nedlastingsløsning, men denne kan ikke benyttes lengre da denne ikke oppdateres ofte nok, ikke inneholder alle data og til og med har funksjonalitet som feiler som før fungerte ..

Droner/ubemannet flyteknologi,

sensorer og roboter kan også fange

mange verdifulle data for analyser,

men dette holdes utenfor dagens tema..

Noe av bruken for GIS i TU GIS for analyser Konsekvensutredninger - KU Analyse av temadata. Fjellanalyser, ROS-analyser,

Naturvernområder, GIS for konsesjon Miljø,-transport- og anleggsplan Massekommunikasjon/utsendelser

Web-GIS (med demo-maskin) Web-GIS og kobling mot IFS (annleggsdata, osv.)

GIS for 3D-baserte samordningsmodeller VR-modell Demo-maskin som kan benyttes

Håndholdte enheter for felt - GIS

Naturvern – viktig datasett

(Foreslått vern er de i lilla farge og bør også være med)

GIS benyttes til å vurdere f.eks. skredfare, flomfare og forurensning. Ett av mange innslag i

konsekvensanalyser, ROS-analyser, osv.

Hvor skal det bores?

Eksempelområde på Ås med geotekniske grunnboringer i 2D. Disse kan kobles til

sine geotekniske rapporter/osv. Kan f.eks. benyttes til å finne avstand ned til fjell,

beregne mengde jord som må graves ut, finne ulike lag med løsmasser, osv.

I kategorien jeg uformelt harkalt "forberedende analyser"

A

N

A

L

Y

S

E

R

AUTOMATISERING I

FME, ARCGIS, QGIS, osv.Starter imidlertid med en forenklet grafisk modell (f.eks. i Visio)

før modellering/programmering i slike verktøy

Kuriositet: GLOBALT nivå – HOTSPOT –

Verdens første globale modell og analyse rundt

snøskred og jordskred - 2005

Eksempel på forenklet grovanalyse som kan

forfines ettersom man går ned til

høyere målestokknivåer med

mer og flere detaljerte data og

mer avanserte modeller

Jordskjelv

Ekstremnedbør

Fremgangsmåte for utvikling av globale fare- og risikoanalyser og kart for ”Landslide” (jordskred).

Alle tema i boksene er eller blir omgjort til grid. Resultatlagene blir klasseinndelt til slutt.

Utløsende faktorer Følsomhet

Befolkningstetthet

Infrastruktur og forberedelser

for å hanske naturkatastrofer

Sosio-økonomiske faktorer

Andre faktorer

FARESONEKART RISIKOKART

Sårbarhet

TopografiGeologi

Årlig nedbør

GLOBALT nivå – HOTSPOT – Verdens første globale modell og analyse rundt snøskred og jordskred – presentert ved ESRI konferanse 2005 i USAOg Norge

I min tidligere jobb (NGI/ICG) jobbet vi med modellering/analyse opp til

jordklodenivå. Nå i Statsbygg går vi helt ned til dørhåndtaknivå og opp til

landsnivå !

Hotspots for landslide hazards

Enkel arcPy-program

(Python med ArcGIS utvikdelser)

Til mer omfattende python-programmer (her 1472 linjer kode for å

konvertere alle temadata i gammel nedlastingsløsning til Norge

Digitalt til våre sentrale databaser)

I dag er det mange FME-modeller som konverterer temadata,

BIM og CAD til våre databaser og en del forberedende analyser

(av og til benyttes også Python i FME i tillegg til modellene)

Inngrepsfri natur i Norge

eksempel på analyser i en konsekvensutredning.

INON sone Tap ved utbygging Gjenvinning av INONInngrepsfri sone 2 1,71 km2 0,05 km2

Sauda 0,34 km2 0,01 km2

Suldal 0,94 km2 0,04 km2

Hjelmeland 0,39 km2 0

Forsand 0,04 km2 0Inngrepsfri sone 1 0,05 km2 0,05 km2

Sauda 0 0,01 km2

Suldal 0 0,04 km2

Hjelmeland 0,05 km2 0

Egne Toolboxer med modeller i

ModelBuilder og programmer i Python

Verktøykasse for konsekvensanalyser. INON-analyser kan virke enkle, men krever minst 12 kjørbare "modeller" for å beregne våre inngrep i inngrepsfrie områder..

Klima-analyser på prosesserte data fra eksterne leverandører

Helhetlige ROS/KLIMA analyser som skal kjøres

halveis fylt fra automatiserte modeller/programmer

Basert på analyser gjort internt i

Statnett med både egne data

og eksterne data. Statnett GIS-

systemer og utviklingsverktøy

blir benyttet her.

Kunne oppdateres en gang i

året halvautomatisk uten stor

tidsbruk sammenlignet med

manuell oppdatering!!

78 sider med gjennomgang

av både naturfare og

klimafaktorer knyttet til våre

egne bygg/eiendommer!

Eksempel: Modellutvikling i ModelBuilder for evaluering av kvalitet på interpolering med Kriging (i Spatial Analyst) for tidsserier med nedbørsdata fra målestasjoner for UK

Modell utviklet av Ramez Rafat, september 2009, her som delmodell i et større modellarbeide.

Utvalgte klimadata og antall risikoutsatte bygg

Delanalyseprodukt her er ferdig prosessert råtefareindekskart

fra samarbeide mellom Met.no, SINTEF Byggforsk og StatsbyggKart over potensiell råtefare

i Norge basert på

normalperioden 1961-1990.

Noen av Statsbyggs

bygninger er identifisert i

forhold til disse grove

råtefareklassene som vist til

venstre med fargeskalaer.

Det ble ikke tid til å

innlemme potensiell

råtefare basert i Norge med

grunnlag i klimascenarier

for perioden 2021-2050,

men slik analysekart finnes

allerede utarbeidet.

7,1% har liten råtefare

67,3% har middels råtefare

25,6% har høy råtefare

Spør med Matrikkel-ID, Prosjekt-ID

ArcMap Matrikkel

IFS

Finn berørte eiendommer

MatrikkelIDEierId

Addovationfletting

WebserviceGenererer kartbilder

Brev

Spør med Matrikkel-ID

Svarer med geometri

Massekommunikasjon – en annen form for automatisering av prosesser/oppgaver

Leverer berørte eiendommer

Leverer karter

HOVEDPROSESS

KARTLEVERANSE

KANVELGES

Kun eiendommer berørt av veier velges her med valgt buffer som kan endres.

OBS: Dersom veier og/eller master manger numrering, vil disse ikke tas med i brevene som sendes ut, men eiendom identifiseres..

Våre analyse av våre egne ledninger på ulike temadata (her

bearbeidet og tolkede arealtyper fra Skog- og landskap).

Fjellanalyser for Plan- og analyse seksjonen..

Fjellanalyser for Plan- og analyse

Antall meter ledninger på høyfjell/barfjell

Spenning (kV) FREQUENCY SUM lengde ledninger i meter

0 8 207 064,85

66 3 35 353,34

132 83 2 736 708,53

150 1 10 814,30

220 2 87 094,76

250 2 55 919,08

300 108 4 412 833,66

350 1 28 051,42

420 53 2 973 047,27

Sum 10 546 887,22

ArcGIS Analyse 01 - 07.01.2015 - Ramez Rafat

16.02.2016

UTM leveranse (Miljø- og konsesjon):•Data hentet fra Gis-basen:

•Eiendomsforhold•Inon, geofarer, flom•Verneområder•Kulturminner, reindrift•Biologisk mangfold

•Leveranser fra andre:•Prosjekterte data fra fagavdelingene:

•UTL,UTS,UTK•Mottatt fra fagutredere:

•Kulturminner, biologisk mangfold, osv

•Mottatt fra lokale myndigheter:•kommuneplaner, verneplaner, osv

Geodata for noen av avdelngenes leveranser/produksjon når gjelder samordningsmodeller kommer fra mange kilder. Her er noen få:

UTL leveranse (Ledning):•Landmålte data:

•Trase•Masteplasser

•Transportplan/veier•Nye & gamle

•Riggplasser•VR modell

UTS leveranse (Stasjonsavd):•(Enlinjeskjema)•Situasjonsplan

•3D modell apparatanlegg•3D kontrollbygg•Tomt/inngrep•Vei•Masseballanse

Egne teknisk prosjekterte dataSAMORDNINGSMODELLER i 2D og 3D

Sammenstilte data til søknad/konsesjonNå i 2D men forhåpentligvis også i 3D etter hvert..

Anleggsdata til entreprenør:•3D DAK modell SAMORDNINGSMODELL•Stikningsdata

Leveranse til drift/anleggsforvaltning:AS-BUILDT

•IFS data

BK leveranse:•Kabeltrase•Muffeanlegg

IKT• Felles GIS-baser (Oracle, SDE og filbasert):

Geodata/geodesi koordinering Kartdata

Av og til er Geocortex nok for visuelle

analyser og oppslag i IFS-data.

Litt om GIS-koblinger til IFS og

omvendt…

GIS <--> IFS

Koblinger av ledninger/master til IFS-dokumenter

Parameterstyrt oppstart av webkart fra IFS

http://<..>/statnettviewer/Viewer.html?Viewer=Statnett&attributeSearch=Eiendom,GISADMIN.GMAeiendomsflate.ENUMMER,144863303

…eller….

MTA-plankart og 2D-samordningsmodeller

utformes i ArcGIS Desktop med input også fra CAD/BIM

Ender opp som georefert PDF..

2D-samhandlingsmodell for Lysebotn

Ørskog – Fardal – Sogndal transformatorstasjon - Statnett

3D-data (fra GIS, BIM, CAD, databaser og fagsystemer) kan ikke "bare" visualiseres i 3D som her, men også benyttes i 3D-analyser!

Ørskog – Fardal – Sogndal transformatorstasjon - Statnett

Flygning gjennom samordningsmodell

Nå kan en vanlig bærbar PC gjøre slike

analyser like lett som en kraftig

arbeidsstasjons PC i 2005 !

Tips: Lettere å utnytte kraftige kjerner og flere CPU'er i en PC/bærbar nå i

ArcGIS uten kreativ programmering i Python!! Nå kun endring av en

environment instilling for stadig flere tools (f.eks. 8 eller 200% starter 8

prosesser på en 4-kjernet CPU) . Økt hastighet avhengig også av slike ting som

minne, hurtighet på lagringsenhet + mye mer..

Paralellprosessering (her på Citrix arbeidsstasjon)

Extensions kan også utnytte paralellprosessering! Her

eksempel fra Geostatistical Analyst i 10.2:

Takk for

oppmerksomheten!