Description: Das Projekt "Schlammindexvorhersage mittels künstlicher Intelligenz zum effizienteren Ressourceneinsatz in der Abwasserbeseitigung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Duisburg-Essen, Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Siedlungswasser- und Abfallwirtschaft durchgeführt. 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.
Types:
SupportProgram
Origin: /Bund/UBA/UFORDAT
Tags: Belebtschlammverfahren ? Ozon ? Belebtschlamm ? Biologische Abwasserbehandlung ? Sensor ? Abwasserbeseitigung ? Betriebsdaten ? Prognose ? Abfallwirtschaft ? Künstliche Intelligenz ? Prognosemodell ? Forschungsprojekt ? Digitaler Zwilling ? Ressourcennutzung ? Schlammindex ?
Region: Nordrhein-Westfalen
Bounding box: 6.76339° .. 6.76339° x 51.21895° .. 51.21895°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Time ranges: 2023-06-27 - 2026-06-26
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