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Schlammindexvorhersage mittels künstlicher Intelligenz zum effizienteren Ressourceneinsatz in der Abwasserbeseitigung

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.

Automation biologischer Klaeranlagen

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.

Wirkung von Fällmitteln auf Sedimentation, Biozönose und Physiologie von Belebtschlämmen

Optimierte Rührwerke für Biogasfermenter und Anlagen zur biologischen Abwasser- und Reststoffbehandlung, Teilvorhaben: Bewertung der Misch- und Strömungseigenschaften mittels Prozess-Tomographie

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.

Mikrobielle Granula und Biofilm-Aggregate als Medien zur Übertragung spezieller metabolischer Eigenschaften in heterogene Mischkulturen

Bakterien mit speziellen strukturbildenden oder metabolischen Fähigkeiten (z.B. Flockenbildner, Nitrifikanten, CKW-Abbauer) werden in Bioaggregaten (Granula, Biofilme) angereichert und dann in Reaktoren zur biologischen Abwasserreinigung eingemischt. Durch Übertragung der neuen Fähigkeiten in die autochtone Lebensgemeinschaft (Bioaugmentation) soll die Einarbeitung des biologischen Systems und dessen Anpassung an geänderte Prozessbedingungn beschleunigt werden. Bedeutungsvoll ist ein solcher steuernder Eingriff dann, wenn die benötigten Bakterienarten sich nur sehr langsam vermehren (z.B. Nitrifikanten; Bio-P Bakterien), beim Anfahren einer Belebungs- oder Biofilmanlage, bei Regeneration der Anlage nach einem Unfall, wenn Abwässer mit ungewöhnlicher Zusammensetzung zu reinigen sind (z.B. spezielle Prozessabwässer aus der Industrie) oder Abwässer mit stark wechselnder Fracht und Zusammensetzung (z.B. Abwasser aus Firmen mit Kampagnenbetrieb, Abwasser aus touristischen Objekten). Es wird zunächst darum gehen, spezielle Anreicherungskulturen in Granula-Form heranzuzüchten. Nach Zudosieren der Granula in eine Modell-Belebungsanlage soll beobachtet werden, wie sich die Granula im System verhalten, ob sich die mit den Granula importierten Arten in der Mischkultur verbreiten, bzw. ob es durch Gentransfer zu einer Verbreitung der speziellen Fähigkeiten kommt.

Oekologische Untersuchungen an Modelltropfkoerpern und Modellbelebtschlammanlagen

Artenzusammensetzung im Verlauf des Fliessweges und in Abhaengigkeit der Naehrstoffsituation; Leistungsfaehigkeit des biologischen Bewuchses.

Entwicklung einer neuartigen, solarbetriebenen Abwasserbehandlung für den Katastrophenfall, Teilprojekt 2

Entwicklung und Vergleich von Membranverfahren zur Leistungssteigerung der kommunalen Abwasserreinigung durch die Kombination von Belebungsbiologie und Mikrofiltration sowie Bau und Optmierung einer technischen Versuchsanlage

Dynamische Modellierung von komplexen aeroben Abwasserreinigungsanlagen zum Zweck der Regelung und Optimierung

Seit das Belebtschlammverfahren in seinen Grundzuegen durch Publikationen und Patentanmeldungen von Ardern und Lockett im Jahre 1914 vorgestellt wurde, hat es sich zum Standardverfahren zur Reinigung kommunaler Abwaesser entwickelt, wobei es inzwischen auch gelungen ist, mit diesem Verfahren neben den Kohlenstoffverbindungen die Stickstoff- und Phosphorverbindungen aus dem Abwasser zu entfernen. Wurden frueher Belebungsanlagen noch aufgrund von vorwiegend hydraulischen Groessen ausgelegt, so sind heute aufgrund der immer umfangreicheren und strengeren Anforderungen der Abwasserverwaltungsvorschriften an die Reinigungsleistung einer Klaeranlage entsprechend komplexere Dimensionierungsbeziehungen zu beruecksichtigen. Bei der Planung neuer Anlagen, insbesondere fuer hoeherbelastete Abwaesser und Industrieabwaesser, gilt es zudem, neue Entwicklungen wie die Turmbiologie, Hochleistungsreaktoren (Kompaktreaktor, Hubstrahlreaktor, Prallstrahlreaktor) oder den Festbett- und Wirbelschichtreaktor als eine Altemative zum klassischen Belebungsbecken heranzuziehen und zu bewerten. Beim Betrieb werden wegen der steigenden Komplexitaet der Anlage und der erhoehten Anforderungen hinsichtlich der zulaessigen Grenzwerte und der Zahl der zu eliminierenden Schadstoffe sowie im Hinblick auf die Anlagensicherheit und die Ueberwachung der Grenzwerte zunehmend die Moeglichkeiten von on-line Messtechniken und modernen Regelungsstrategien Verwendung finden muessen. Ziel dieses Vorhabens ist es, - ein von der International Association on Water Pollution Research and Control (IAWPRC) entwickeltes mathematisches Modell zur Simulation von kommunalen Abwasserreinigungsanlagen fuer die dynamische Simulation von Anlagen fuer die Reinigung komplexer Abwaesser wie Deponiesickerwaesser und Industrieabwaesser zu erweitern, wobei eine objektorientierte Modellerstellungsumgebung entwickelt werden soll, die es gestattet, alle Projektphasen einer Simulation zu unterstuetzen, und - unter Verwendung der dynamischen Simulation Regelungs- und Optimierungsstrategien fuer komplexe Abwasserreinigungsanlagen unter Einsatz von on-line Messtechniken zu entwickeln. Dabei sollen sowohl analytische Verfahren, als auch sogenannte wissensbasierte Verfahren auf Basis der Fuzzy-Logik und Neuronalen Netze eingesetzt werden mit dem Ziel, dureh Kombination beider Verfahren hybride, adaptive Verfahren zu entwickeln.

Simulation und Optimierung einer Kläranlage nach dem Belebungsverfahren

Mit Hilfe des an eine Kläranlage angepaßten Modells können Szenarien für verschiedene Betriebszustände oder geänderte Zuflußcharakteristiken berechnet und dessen Auswirkungen auf den Kläranlagenablauf untersucht werden.

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