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Die bauliche Substanz eines Kanalnetzes ist eine wichtige Kenngröße zur mittelfristigen Planungsunterstützung und zur Entwicklung von Sanierungsstrategien. Verschiedene Ansätze zur Substanzklassifizierung wurden bereits in der Vergangenheit entwickelt. Es existiert bisher aber noch kein allgemeingültiger Standard. In diesem Artikel werden die Ergebnisse des vom Bundeswirtschaftsministerium geförderten Verbundvorhabens „Entwicklung eines Standards zur Bewertung und Klassifizierung der baulichen Substanz von Kanalisationen“ (SubKanS) vorgestellt. Ausgehend von den Anforderungen und Erwartungen der Netzbetreiber an eine solche Klassifizierung wird die Abnutzung einer Haltung auf Basis von Einzelzuständen nach Schadensart und -ausprägung mit unterschiedlicher Gewichtung ermittelt und eine Substanzklasse zugeordnet. Die Kalibrierung der Modellparameter und Zuordnungsregeln erfolgte auf Basis von Experteneinschätzungen und statistischen Auswertungen von ca. 100 000 Haltungen.
Sewer asset management gained momentum and importance in recent years due to economic considerations, since infrastructure maintenance and rehabilitation directly represent major investments. Because physical urban water infrastructure has life expectancies of up to 100 years or more, contemporary urban drainage systems are strongly influenced by historical decisions and implementations. The current decisions taken in sewer asset management will, therefore, have a long-lasting impact on the functionality and quality of future services provided by these networks. These decisions can be supported by different approaches ranging from various inspection techniques, deterioration models to assess the probability of failure or the technical service life, to sophisticated decision support systems crossing boundaries to other urban infrastructure. This paper presents the state of the art in sewer asset management in its manifold facets spanning a wide field of research and highlights existing research gaps while giving an outlook on future developments and research areas.
