Stageopdracht data science in watermanagement: het voorspellen van zoutindringing met machine learning


Hoogheemraadschap van Delfland

Delft, 36 uur, salaris minimaal € 400 - maximaal € 400
Je werkt aan een opdracht die de waterkwaliteit van Delfland sterk kan helpen: door het voorspellen van de indringing van zout water bij Delfshaven (Rotterdam) kun je te hoge zoutgehalten helpen te voorkomen.

Wat ga je doen?

Door de geografische en hoogteligging van Delfland, samen met haar intensieve grondgebruik, is het gebied zeer gevoelig voor zoutindringing. Eén van de belangrijkste bronnen is het sluizencomplex Parksluizen in Delfshaven (Rotterdam). Bij iedere schutbeweging komt er zout water op het boezemwater bij de Delfshavense Schie. Hoeveel dat is hangt af van veel verschillende factoren zoals de zeewaterstand en de rivierafvoeren. Op een bepaald moment is de hoeveelheid zout in het water (onder andere te meten met de EC waarden – hoeveel elektriciteit het geleidt) te hoog en gaat de kwaliteit van het oppervlaktewater achteruit.

Dit probleem is te voorkomen door het terugpompen van water van achter de sluizen naar de Nieuwe Maas. Iedere pompbeweging kost wel veel energie en water: in droge periodes kan dat tot wel 1/3de zijn van de totale watervraag voor het oppervlaktewatersysteem. Het terugpompen willen we daarom zo veel mogelijk beperken. Om dit optimaal te doen is het doel van dit project om de zoutgehalten/EC-waarden te voorspellen bij de meetpunten in de buurt van Parksluizen. Op basis van jouw resultaten kunnen we vervolgens kijken of we anders gaan pompen of schutten. Zo heeft jouw onderzoek impact op de echte wereld.

Door de complexe samenhang van processen en de grote hoeveelheid data, lijkt machine learning een zeer geschikte methode om dit model in te maken. Vanuit dit machine learning model kunnen ook nieuwe inzichten gemaakt worden, zoals welke processen een grote rol lijken te spelen bij de zoutindringing.

Uren en tijdsperiode stage kunnen in overleg. Een voorbeeld zou zijn om het tussen september en december 2022 te doen voor maximaal 36 uur per week.

Wat bieden we jou?

  • Een uitdagende, inhoudelijke opdracht met een potentieel hoge waarde voor Delfland
  • Je werkt in een gezellig team dat zich bezighoudt met datagedreven oplossingen voor de hele organisatie
  • Je krijgt goede, inhoudelijke begeleiding, zowel op het gebied van data science als hydrologie en zoutindringing
  • Je leert hoe het is om in een datagedreven organisatie te werken met onder andere versiebeheer en goede documentatie
  • Je helpt mee aan de ontwikkeling van het meer datagedreven werken maken van Delfland
  • Je leert om jouw inzichten om te zetten in waarde voor de organisatie
  • Je kunt zelf sturing geven aan je opdracht
  • Flexibele werktijden
  • Stagevergoeding (WO €400)

Wat maakt jou succesvol?

  • Bij voorkeur WO master niveau
  • Een studie in de richting van AI/KI, of juist Watermanagement/Vloeistofmechanica, maar ook studies als Wiskunde of Econometrie zijn mogelijk als je de juiste interesses hebt
  • Je hebt affiniteit met of interesse in machine learning
  • Je kunt programmeren in bij voorkeur Python, maar ook R is mogelijk
  • Je wilt een bijdrage leveren aan het maatschappelijk belang

Waar kom je te werken?

Het team Datagedreven Werken bestaat uit ongeveer 8 collega’s die bezig zijn met het meer datagedreven maken van Delfland, door opdrachten voor heel Delfland uit te voeren op dat gebied en de data infrastructuur klaar te maken voor grootschalige business intelligence en machine learning.

Eén van de interne klanten is de afdeling Monitoring en Wateradvies (MWA) waar jij je opdracht voor zal doen. Je wordt dus vanuit Datagedreven Werken begeleid, maar krijgt ook hulp vanuit MWA op het gebied van de data en hydrologische processen.


Interessante baan?