Digitalising optimisation of early phase urban stormwater planning

Klimaendringar og urbanisering fører til at eksisterande dreneringssystem blir utilstrekkelege, noko som vidare leier til ein auka frekvens av urbane flaumar. State of the art for handtering av slike utfordringar består verden over i dag av å bruke såkalla berekraftige urbane dreneringssystem, eller Sustainable Urban Drainage Systems (SUDS). Implementeringa av slike løysingar har derimot vist seg å vere problematisk ettersom overvann- ingeniørar typisk blir innlemma i byggeprosessen for seint til å ha innverknad på det fysiske oppsettet av tomta. I denne oppgåva ser vi på ei ny, numerisk tilnærming til tidleg inkludering av dreneringssystem i slike byggeprosjekt. Nøkkelfaktorar for ytingsgrada til SUDS vart identifisert gjennom eit litteraturstudie. Desse faktorane vart så brukt til å utvikle eit skoringssystem basert på eit mål om å oppretthalde naturlege tilstandar. Ei optimaliseringsrutine vart vidare utvikla med mål om å oppnå høgast mogleg skoring. Denne optimaliseringa vart skriven i Python- kode for å oppnå best moglege SUDS- konfigurasjonar. Elleve ulike bygningsforslag for eit fiktivt byggeprosjekt på ei verkeleg tomt i Oslo, Noreg, vart romleg analysert. Deretter vart SUDS plassert for kvart enkelt bygningsforslag gjennom bruk av optimeringsskriptet. Resultata viser først og fremst ein betydeleg forskjell i SUDS- potensiale for dei ulike bygningsforslaga for tomta, med eit stort spenn i flaumhandteringspotensiale. Dette impliserer at SUDS er svært kontekstavhengige. For det andre viser resultata at med ei enkel kode kan ein på effektivt vis analysere mengder av bygningsforslag og/eller SUDS konfigurasjonar. Dette viser eit stort potensiale for å inkludere desse analysane tidleg i eit byggeprosjekt. Behovet for å inkludere SUDS tidleg i urban planlegging er tydeleg. Det er avgjerande for å sikre at SUDS yter den sårt trengte robustleiken dei har bevist å kunne sikre. Gjennom denne oppgåva har eit første steg mot denne sikringa vorte tatt