Kläranlagen durch KI stärken

Treibhausgase minimieren

Der Kläranlagenbetrieb steht, neben dem Hauptziel der Abwasserreinigung, vor vielen weiteren Herausforderungen. Dazu zählen auch die Reduzierung des Energie- und Betriebsmittelverbrauches, sowie die Minimierung der Treibhausgas-Emissionen (THG). In der Abwasserreinigung werden THG auf zwei Wegen verursacht. Sie entstehen zum einen indirekt, indem sie zum Beispiel durch den Stromverbrauch für die Belüftung hervorgerufen werden. Zum anderen werden Treibhausgase direkt durch biologische Prozesse gebildet, wobei insbesondere Methan (CH4) und Lachgas (N2O) aufgrund der hohen Klimarelevanz betrachtet werden. Das Gesamtziel des Verbundprojektes KAbit ist die Entwicklung eines dynamischen, allgemein anwendbaren Optimierungstools für Kläranlagen, das den Betreibern bei aktuellen sowie zukünftigen Herausforderungen einen effizienteren, emissionsminimierten und ressourcenschonenden Betrieb ermöglichen soll. Erreicht werden soll dies durch die Vernetzung von biochemischen Prozessmodellen und künstlicher Intelligenz mit erweiterter Online-Messtechnik. Durch die intelligente Nutzung der erfassten Datensätze werden Messwerte prognostiziert, erweitert und auf Plausibilität geprüft. Optimierungsstrategien werden, im Hinblick auf die Klima- und Energieeffizienz, durch selbstlernende Algorithmen und einem digitalen Zwilling der jeweiligen Kläranlage ermittelt.

THG Messkampagnen

(Ruhrverband, RUB & LANUV)

Neben der Bereitstellung der historischen Datensätzen beider Anlagen übernimmt der Ruhrverband die Koordination der THG-Messungen. Auf zwei Ruhrverbands-Kläranlagen werden insgesamt vier N2O-Sensoren der Firma Unisense Environment in den Belebungsbecken installiert und durch den Ruhrverband betrieben. Ausgewählt wurden die Kläranlage Bochum-Ölbachtal (GK 5) und die Kläranlage Sundern (GK 4). Ziel ist die Abschätzung der N2O-Gesamtemissionen, wobei die Emissionen, über die Messung des gebildeten N2O in der Flüssigphase, sowie der Belüftungsmenge berechnet werden. Für die Validierung der Berechnung werden zusätzliche Messkampagnen in der Gasphase durchgeführt. Dabei werden FTIR-Messungen vom LANUV durchgeführt, bei denen N2O und CH4-Emissionen in der Gasphase sowohl über die Länge des Belebungsbecken als auch punktuell gemessen werden. Zusätzlich werden durch die Ruhr-Universität punktuelle Gasmessungen umgesetzt. Die Installation zusätzlicher UV-Vis Spektrometer erfolgt in enger Abstimmung mit GOSys auf den beiden Kläranlagen. Außerdem werden, soweit erforderlich, zusätzliche Analysen mit standardisierten Labormethoden durchgeführt.

Messtechnik

(GoSys)

Der Messtechnik Hersteller GOSys wird seine Online-Messsonden zur Überwachung der Abwasserkonzentration an den Testanlagen installieren. Darüber hinaus werden neue Algorithmen entwickelt, die auf eine erhöhte Genauigkeit bei der Bestimmung von niedrigen Konzentrationen am Abfluss abzielen. Zunächst werden die neuen Messstellen ausgewählt und die Sonden installiert. Es wird eine kontinuierliche Unterstützung für den Betrieb der Sonden bereitgestellt. Die Schnittstelle zu den KI-Algorithmen wird bereits in dieser ersten Planungsphase berücksichtigt und entlang des Betriebs der Sonden weiterentwickelt.

KI-Algorithmen

(Okeanos)

Okeanos Zuständigkeit liegt in der Entwicklung eines Messdaten-Monitoringsystems, dass Messwerte operationell überwacht, klassifiziert und kostenintensive Messwerte ergänzt, bzw. den Bedarf für eine Probenahme meldet. Das Monitoring System strukturiert große Datensätze und macht sie erfass- und nutzbar. Dabei wird auf einer effizienten Datenbankstruktur zurückgegriffen, um KI-Methoden im Bereich des Machine Learnings und des Reinforcement Learnings aufzubauen. Für den Aufbau der Toolbox, welche alle Methoden vereint, werden zunächst die Datenströme zusammengetragen. Okeanos wird dabei alle gewonnenen Daten für den Aufbau der Reinforcement Schleife nutzen, um einen optimierten Betrieb der Kläranlage durch eine selbstlernenden KI vorschlagen zu können.

Mechanistische Prozessmodellierung 

(RUB, Siedlungswasserwirtschaft)

Am Lehrstuhl für Siedlungswasserwirtschaft und Umwelttechnik (RUB) werden Kläranlagenmodelle zur Erstellung eines digitalen Zwillings entwickelt und implementiert. Angesichts der hohen Komplexität der Modelle, die die verschiedenen Pfade der Lachgasemissionen in Belebungsanlagen beschreiben, soll hier die Komplexität der Modellbeschreibung so einfach wie möglich gehalten werden. Grundlage ist ein State-of-the-Art-Modell auf Basis des Activated Sludge Model no3 (ASM3). Die Treibhausgasmodellierung wird um stöchiometrische und kinetische Parameter erweitert und es wird untersucht, ob N2O-Konzentrationen erfolgreich abgebildet werden können. Um das Modell parallel zum realen KA-Betrieb einsetzen zu können, wird das Modell entsprechend reduziert, so dass eine automatisierte Online-Simulation als digitaler Zwilling möglich ist. Dazu wird ein automatisiertes Verfahren zur Bewertung der Qualität der Simulationsergebnisse entwickelt und implementiert. Die THG-Daten aus den intensiven Messkampagnen - und ggf. zusätzliche Labormessungen - sollen eine fundierte Kalibrierung des Modells ermöglichen.