Mit der Abwasserbehandlung auf Kläranlagen gehen eine Vielzahl von chemischen und biologischen Prozessen simultan einher. Diese sich gegenseitig beeinflussenden Prozesse, deren Auswirkungen, wenn sich bestimmte Parameter im Prozess ändern und wie Veränderungen vorhergesagt werden können, stellt die Betreiber der Anlagen zum Teil vor große Herausforderungen. Die meisten Einflüsse auf den Prozess bei sich ändernden Umständen sind bereits bekannt, lassen sich aber nur mit großem Aufwand darstellen. Im laufenden Betrieb fällt eine große Anzahl an Messparametern mit entsprechenden Daten an, die zentral abgespeichert werden. Hierbei handelt es sich zum einen um fest eingestellte Betriebswerte, zum anderen aber auch um Daten zu Verbräuchen und sich in Abhängigkeit der Prozesse ergebende Daten. Diese Daten stehen dabei meistens direkt bzw. indirekt in Beziehung zueinander. Bedingt durch die sehr großen Mengen an Daten war es bisher nur sehr schwer möglich, alle anfallenden Messwerte hinsichtlich eines Zielparameters auszuwerten. Eine Möglichkeit zur Analyse, die in den letzten Jahren mehr Beachtung gewinnt, besteht über die Nutzung von künstliche Intelligenz (KI), die durch tausende Rechenoperationen pro Sekunde Muster aufdecken kann. Über die Auswertung historischer Daten kann mit Nutzung der KI ein mathematischer Zusammenhang hergestellt werden. Dieser Zusammenhang soll für die Erstellung zukünftiger Prognosemodelle verwendet werden. Das zum Einsatz kommende Prognosemodell beruht dabei auf einem Digitalen Zwilling der Kläranlage, welcher, verbunden über die Sensoren der Kläranlage, diese virtuell abbildet und in Echtzeit mit seinem wirklichen Vorbild vernetzt ist. Diesem Vorgehen liegt der pragmatische Annahme zugrunde, dass der genaue Einfluss eines bestimmten Parameters zunächst nicht bekannt sein muss, sofern er mathematisch beschrieben werden kann. Das erstellte Modell kann dann beliebig auf Zielparameter eingestellt werden. Im Zuge des Forschungsvorhabens soll dieser Ansatz für die Anwendbarkeit einer möglichen Prognose der Absetzbarkeit des Belebtschlamms vorgenommen werden, explizit der Schlammindexvorhersage (ISV) im Belebtschlammverfahren.
Mit dem Instrumentarium der Systemanalyse werden die Moeglichkeiten zur Automation des Belebtschlammverfahrens untersucht. Es werden mathematische Modelle fuer das Belebungsbecken und das Nachklaerbecken entwickelt und an Messwerten geeicht. Auf der Basis dieser Modelle werden Strategien zur automatischen Steuerung berechnet und auf der Klaeranlage Donaueschingen erprobt.
Durch geeignete Kombination von anaeroben und aeroben Bedingungen, denen Belebtschlamm ausgesetzt wird, gelingt es, P weitgehend durch biologische Aufnahmen aus dem Abwasser zu entfernen. Die beeinflussenden Faktoren fuer die biologische P-Entfernung sowie die Kombination mit der chemischen Faellung wurden auf verschiedenen Klaeranlagen untersucht.
Ziel des skizzierten Projekts ist die Definition neuartiger Kriterien für den Rührerfolg in Abwasser- und Abfallbehandlungsanlagen basierend auf messbaren Prozessparametern und die Entwicklung von Technologien, die die energetische Optimierung in diesen Anlagen über den Stand der Technik hinaus ermöglichen. Die zu entwickelnden technologischen Komponenten umfassen ein qualifiziertes, multiparametrisches Messwerkzeug zur räumlichen Charakterisierung von Rührvorgängen in Großanlagen ein auf die Prozessverhältnisse im Behälter angepasstes und strömungstechnisch optimiertes Rührwerkspropeller, ein webbasiertes Auslegungs- und Optimierungswerkzeug für Biogas- und Faulbehälter. Weiteres Projektziel ist die Vorbereitung technischer Richtlinien für einen verfahrenstechnisch und energetisch optimierten Betrieb in biologischen Abwasser- und Reststoffbehandlungsanlagen. Drei spezifische Anwendungsfelder sollen untersucht werden, nämlich Belebungsbecken, Biogasreaktoren und Faulbehälter. Im Ergebnis des Projektes wird eine Minimierung des zur Durchmischung bei der Abwasserbehandlung und Bioabfallverwertung erforderlichen Energieaufwandes um circa 20 % angestrebt.
Artenzusammensetzung im Verlauf des Fliessweges und in Abhaengigkeit der Naehrstoffsituation; Leistungsfaehigkeit des biologischen Bewuchses.
Pathogene Legionellenarten, wie Legionella pneumophila, können die Legionärskrankheit, eine schwere Lungeninfektion mit einer Sterblichkeit von 5-10 %, verursachen. Sie werden durch das Einatmen von Legionellen-kontaminierten Aerosolen aus künstlichen Wassersystemen, wie zum Beispiel Kühltürme, Trinkwassernetzwerke und Kläranlagen, übertragen. Die Legionärskrankheit hat in Europa in der Zeit von 2015 bis 2019 um 65 % zugenommen. Es ist davon auszugehen, dass die Legionärskrankheitsfälle, die aus Kläranlagen entspringen, aufgrund der zunehmenden Wiederverwendung von Abwasser und wegen des Klimawandels weiter steigen werden. Das Letztere wird sich insbesondere auf die Abwassertemperaturen und die mikrobielle Zusammensetzung von Abwässern auswirken. Eine Lösung zur Verhinderung der Legionellenvermehrung in Kläranlagen mit warmen Abwassertemperaturen (>23 °C) steht mangels Grundlagenforschung nach unserem Kenntnisstand nicht zur Verfügung. Das Ziel dieses Antrages ist es, die Temperaturbedingungen zu definieren, die das Wachstum von pathogenen Legionella spp. aus Kläranlagen begünstigen, unter Berücksichtigung konstanter und dynamischer Temperaturverhältnisse. Dafür sollen Isolate aus behandeltem Abwasser oder Belebtschlamm von fünf verschiedenen Kläranlagen, die warme Abwässer behandeln, bei fünf verschiedenen Temperaturen zwischen 20 °C und 40 °C kultiviert werden. Um die Wirkung dynamischer Temperaturbedingung zu untersuchen, soll die Temperatur in der Mitte der exponentiellen Wachstumsphase um 5 °C innerhalb einer kurzen Zeitspanne erhöht werden. Die Wachstumsparameter der getesteten Legionellenarten sollen vor und nach der Störung verglichen werden. Aufgrund unserer Erfahrungen bei vergangenen Überwachungsprojekten von Legionella spp. in Kläranlagen wurde ein schneller Temperaturanstieg von 5 °C ausgewählt. Die isolierten Legionellenarten sollen anhand der Kultivierungsmethode aus der biologischen Behandlungsstufe gewonnen werden. Die Arten der Isolate und die Legionellendiversität in der biologischen Stufe soll durch eine gattungsspezifische Next-Generation-Sequencing identifiziert werden. Für das Temperaturexperiment werden Isolate ausgewählt, die sowohl die Kerngemeinschaft der Legionellen, die in allen fünf Kläranlagen vorhanden ist, als auch die einzigartigen Stammtypen, die nur in bestimmten Kläranlagen vorkommen, abdecken. Die Integration der Ergebnisse der Abwasser-/Kläranlagencharakterisierung, der Legionellendiversität und des temperaturabhängigen Wachstums von den Legionellenisolate wird unser Verständnis über die Rolle von Kläranlagen als ökologische Nische für das Legionellenwachstum verbessern. Unsere Erkenntnisse können verwendet werden, um die Überwachung von Legionellen in Kläranlagen zu verbessern und sie sollen die Entwicklung von Strategien zum Umgang mit plötzlichen Temperaturänderungen in Kläranlagen und Abwasserwiederverwendungsanlagen unterstützen.
Veraenderungen im physiologisch-chemischen Bereich, die durch Anwesenheit von Pollutantien, insbesondere chemischen, verursacht werden, soweit sie DNA-, RNA und/oder Proteinsynthese betreffen. In der Gruppe stehen alle Enzyme und viele hoehere Komplexe zur Verfuegung. Bisher wird an wenigen biologischen Modellen gearbeitet, wie Klaerschlamm, Spongien, Echinodermata, Moos. Ziel ist es, Induktionsvorgaenge und die daraus folgenden Regulationsfolgen, wie sie unter Umwelt-relevanten Bedingungen hervorgerufen werden, zu verstehen.
Origin | Count |
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Bund | 770 |
Kommune | 1 |
Land | 59 |
Type | Count |
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Chemische Verbindung | 9 |
Daten und Messstellen | 1 |
Förderprogramm | 753 |
Text | 15 |
Umweltprüfung | 39 |
WRRL-Maßnahme | 1 |
unbekannt | 10 |
License | Count |
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geschlossen | 80 |
offen | 744 |
unbekannt | 4 |
Language | Count |
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Deutsch | 817 |
Englisch | 41 |
Resource type | Count |
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