Integration von Qualitätsparametern bei der Energieoptimierung von Wassergewinnungen - Entwicklung eines ganzheitlichen Optimierungsansatzes, Teilvorhaben: Qualitätsorientierte Steuerung von Brunnengalerien

Description: In zahlreichen Forschungsprojekten wurden bereits Energieverbräuche und Energieeinsparpotentiale in den Bereichen Wassergewinnung, -aufbereitung und -verteilung über separate Systemanalysen untersucht. Nur wenige Forschungsprojekte, wie z.B.das BMBF-geförderte ENERWA-Vorhaben, haben durch die gekoppelte Betrachtung der genannten Bereiche einen ganzheitlichen energetischen Betrachtungsansatz der wasserwirtschaftlichen Wertschöpfungskette erarbeitet. Aber auch diese Ansätze haben bei der energetischen Betrachtung die Wasserressource ausgegrenzt. Ein wichtiger Grund für das Fehlen solcher integrativer Betriebsstrategien ist, dass die Entwicklung innovativer Ansätze mit einem hohen Personalaufwand und finanziellen Risiko verbunden ist, welche im Betrieb durch die Wasserunternehmen nicht geleistet werden kann. Optimierungsmaßnahmen orientieren sich deshalb gemeinhin ausschließlich an den allgemein anerkannten Regeln der Technik und können nur selten darüber hinaus erprobt werden. Das vorliegende Vorhaben zielt daher darauf ab, diese Lücke bestehender Optimierungsansätze zu schließen, indem es intelligente, praxisorientierte Analysewerkzeuge zur integrierten qualitäts- und energieoptimierten Steuerung von Brunnengalerien für Anlagenbetreiber entwickelt. Hierbei kommen innovative Analysemethoden aus den Bereichen Big Data und KI zur Anwendung, um die bereits in der Praxis angewendete Methoden zur energetischen Optimierung von Pump- und Verteilungssystemen in der Wassergewinnung und die durch Grundwasserdargebot und -qualität vorgegebenen Limitierungen bzw. Optimierungspotentiale zu verbinden. Aufbauend auf den praktischen Erkenntnissen wird eine fachlich anerkannte Optimierungsmethodik, bestehend aus praxisorientierten Leitfäden und Tools, entwickelt, welche die wasserwirtschaftliche Nutzung von Einzelbrunnen und Brunnengalerien fokussiert und somit Wasserversorgungsunternehmen und Industriebetriebe mit eigener Wassergewinnung adressiert.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Grundwasserdargebot ? Leitfaden ? Big Data ? Energieeinsparpotenzial ? Analyseverfahren ? Energieverbrauch ? Systemanalyse ? Allgemein anerkannte Regeln der Technik ? Forschungsprojekt ? Energieeffizienzsteigerung ? Wassergewinnung ? Wasserressourcen ?

Region: Nordrhein-Westfalen

Bounding boxes: 6.76339° .. 6.76339° x 51.21895° .. 51.21895°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Geldgeber*in)
• IWW Institut für Wasserforschung gemeinnützige GmbH (Betreiber*in)
• Umweltbundesamt (Bereitsteller*in)

Time ranges: 2023-09-01 - 2026-08-31

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Subproject: Quality-oriented control of well galleries
  Description: Numerous research projects have already investigated energy consumption and potential energy savings in the areas of water extraction, treatment and distribution by means of separate system analyses. Only a few research projects, such as the ENERWA project funded by the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF), have developed a holistic energetic approach to the water management value chain by taking a coupled view of the above-mentioned areas. However, even these approaches have excluded the water resource from the energetic consideration. An important reason for the lack of such integrative operating strategies is that the development of innovative approaches is associated with a high level of personnel expenditure and financial risk, which cannot be afforded by the water companies during operation. Optimization measures are therefore generally based exclusively on the generally accepted rules of technology and can only rarely be tested beyond this. The present project therefore aims at closing this gap of existing optimization approaches by developing intelligent, practice-oriented analysis tools for the integrated quality- and energy-optimized control of well galleries for plant operators. Here, innovative analysis methods from the fields of Big Data and AI are applied to combine methods already used in practice for the energy optimization of pumping and distribution systems in water extraction and the limitations or optimization potentials imposed by groundwater supply and quality. Based on the practical findings, a professionally recognized optimization methodology consisting of practice-oriented guidelines and tools will be developed, which focuses on the water management use of individual wells and well galleries and thus addresses water supply companies and industrial enterprises with their own water production. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1129474

Status

Aktiv

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