Der Abwasserverband Braunschweig optimiert mit einer technischen Innovation die Energiebilanz seiner Kläranlage und gewinnt wertvolle Nährstoffe aus dem Klärschlamm zurück. Das Bundesumweltministerium fördert dieses Vorhaben mit knapp 2 Millionen Euro aus dem Umweltinnovationsprogramm. Ziel des Vorhabens ist eine energetisch optimierte Schlammbehandlung mit erhöhter Faulgasausbeute und damit erhöhter Stromproduktion sowie die Rückgewinnung der Nährstoffe Stickstoff und Phosphor aus dem Abwasser für den späteren Einsatz als Düngemittel. Das Vorhaben leistet somit einen wichtigen Beitrag zur Erhöhung der Energie- und Ressourceneffizienz in der Abwasserwirtschaft und ist insbesondere in Hinblick auf die Nährstoffrückgewinnung auf andere Abwasserbehandlungsanlagen übertragbar. Das jährliche Einsparpotenzial an CO2-Emissionen beträgt circa 430 Tonnen. Zudem führt das Verfahren zu einer Verbesserung der energetischen Bilanz der Kläranlage. Und so funktioniert das neue Verfahren: In einer Zentrifugenanlage wird ausgefaulter Überschussschlamm auf circa 15 Prozent Trockenrückstand entwässert und direkt einer thermischen Desintegration zugeführt, in der mittels Druckhydrolyse eine Erhöhung des abbaubaren Anteils des Schlamms erreicht wird. Damit fällt eine höhere Menge an Faulgas an, gleichzeitig sinkt die zu entsorgende Schlammmenge. Die beim Zentrifugieren anfallende hoch nährstoffreiche Flüssigkeit - das Zentrifugat - wird nacheinander den beiden Nährstoffrückgewinnungsstufen, der Magnesium-Ammonium-Phosphat-Fällung und der Ammoniak-Strippung, zugeführt. Sowohl das dabei gewonnene Magnesium-Ammonium-Phosphat als auch das Ammoniumsulfat sind von hoher Qualität und zum Einsatz als Düngemittel geeignet. Das Bundesumweltministerium fördert mit dem Umweltinnovationsprogramm erstmalige, großtechnische Anwendungen einer innovativen Technologie. Das Vorhaben muss über den Stand der Technik hinausgehen und sollte Demonstrationscharakter haben.
Gewinnung, Verwendung und Abgabe von Klärgas, Stromerzeugung aus Klärgas
Ziel von iEFlex ist die Entwicklung eins intelligentes Energieeffizienzmanagement-System (iEEMS) für kommunale Kläranlagen, welches über die Möglichkeit gängiger Lastabwurfsysteme hinaus reicht, dieses auf einer realen Kläranlage unter praktischen Bedingungen zu erproben und die Übertragbarkeit auf weitere Klärwerke zu betrachten. Dazu wird auf der Kläranlage Bad Wörishofen (67.100 EW) eine modellbasierte, modulare Softwareanwendung mit einer digitalen Benutzerschnittstelle in Form eines intuitiven Dashboards entwickelt und implementiert. Das iEEMS wird das Leitsystem um ein intelligentes Betriebsführungsmodul (Decision Support System) zur Berechnung von Bedienvorschlägen ergänzen; dazu wird das iEEMS über eine online-Verbindung kontinuierlich mit aktuellen Prozesswerten der Anlage versorgt. Obwohl die Ergebnisse des iEEMS prinzipiell als Sollwerte an das Leitsystem übergeben werden und damit die Grundlage für einen autonomen Vollautomatik- Betrieb bilden können, ist bis auf Weiteres eine Bewertung der errechneten Bedienvorschläge durch das Bedienpersonal vorgesehen. Damit übernimmt das iEEMS die Funktion eines Expertensystems. Durch die Verknüpfung der Prognosen von klärwerksinternen Energieverbrauchern und -erzeugern mittels deterministischen Verfahren einerseits, sowie Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bzw. Machine Learning (ML) andererseits werden das Energieangebot und der Energiebedarf optimal aufeinander abgestimmt und der Grad der Eigenstromnutzung erhöht. Dies erfolgt insbesondere unter Einbeziehung der auf der Kläranlage vorhandenen nachhaltigen Energieerzeuger, insbesondere durch die Erzeugung von Faulgas.
Ziel von iEFlex ist die Entwicklung eins intelligentes Energieeffizienzmanagement-System (iEEMS) für kommunale Kläranlagen, welches über die Möglichkeit gängiger Lastabwurfsysteme hinaus reicht, dieses auf einer realen Kläranlage unter praktischen Bedingungen zu erproben und die Übertragbarkeit auf weitere Klärwerke zu betrachten. Dazu wird auf der Kläranlage Bad Wörishofen (67.100 EW) eine modellbasierte, modulare Softwareanwendung mit einer digitalen Benutzerschnittstelle in Form eines intuitiven Dashboards entwickelt und implementiert. Das iEEMS wird das Leitsystem um ein intelligentes Betriebsführungsmodul (Decision Support System) zur Berechnung von Bedienvorschlägen ergänzen; dazu wird das iEEMS über eine online-Verbindung kontinuierlich mit aktuellen Prozesswerten der Anlage versorgt. Obwohl die Ergebnisse des iEEMS prinzipiell als Sollwerte an das Leitsystem übergeben werden und damit die Grundlage für einen autonomen Vollautomatik-Betrieb bilden können, ist bis auf Weiteres eine Bewertung der errechneten Bedienvorschläge durch das Bedienpersonal vorgesehen. Damit übernimmt das iEEMS die Funktion eines Expertensystems. Durch die Verknüpfung der Prognosen von klärwerksinternen Energieverbrauchern und -erzeugern mittels deterministischen Verfahren einerseits, sowie Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bzw. Machine Learning (ML) andererseits werden das Energieangebot und der Energiebedarf optimal aufeinander abgestimmt und der Grad der Eigenstromnutzung erhöht. Dies erfolgt insbesondere unter Einbeziehung der auf der Kläranlage vorhandenen nachhaltigen Energieerzeuger, insbesondere durch die Erzeugung von Faulgas.
Ziel von iEFlex ist die Entwicklung eins intelligentes Energieeffizienzmanagement-System (iEEMS) für kommunale Kläranlagen, welches über die Möglichkeit gängiger Lastabwurfsysteme hinaus reicht, dieses auf einer realen Kläranlage unter praktischen Bedingungen zu erproben und die Übertragbarkeit auf weitere Klärwerke zu betrachten. Dazu wird auf der Kläranlage Bad Wörishofen (67.100 EW) eine modellbasierte, modulare Softwareanwendung mit einer digitalen Benutzerschnittstelle in Form eines intuitiven Dashboards entwickelt und implementiert. Das iEEMS wird das Leitsystem um ein intelligentes Betriebsführungsmodul (Decision Support System) zur Berechnung von Bedienvorschlägen ergänzen; dazu wird das iEEMS über eine online-Verbindung kontinuierlich mit aktuellen Prozesswerten der Anlage versorgt. Obwohl die Ergebnisse des iEEMS prinzipiell als Sollwerte an das Leitsystem übergeben werden und damit die Grundlage für einen autonomen Vollautomatik-Betrieb bilden können, ist bis auf Weiteres eine Bewertung der errechneten Bedienvorschläge durch das Bedienpersonal vorgesehen. Damit übernimmt das iEEMS die Funktion eines Expertensystems. Durch die Verknüpfung der Prognosen von klärwerksinternen Energieverbrauchern und -erzeugern mittels deterministischen Verfahren einerseits, sowie Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bzw. Machine Learning (ML) andererseits werden das Energieangebot und der Energiebedarf optimal aufeinander abgestimmt und der Grad der Eigenstromnutzung erhöht. Dies erfolgt insbesondere unter Einbeziehung der auf der Kläranlage vorhandenen nachhaltigen Energieerzeuger, insbesondere durch die Erzeugung von Faulgas.
Ziel von iEFlex ist die Entwicklung eines intelligenten Energieeffizienzmanagement-Systems (iEEMS) für kommunale Kläranlagen, welches über die Möglichkeit gängiger Lastabwurfsysteme hinaus reicht, dieses auf einer realen Kläranlage unter praktischen Bedingungen zu erproben und die Übertragbarkeit auf weitere Klärwerke zu betrachten. Dazu wird auf der Kläranlage Bad Wörishofen (67.100 EW) eine modellbasierte, modulare Softwareanwendung mit einer digitalen Benutzerschnittstelle in Form eines intuitiven Dashboards entwickelt und implementiert. Das iEEMS wird das Leitsystem um ein intelligentes Betriebsführungsmodul (Decision Support System) zur Berechnung von Bedienvorschlägen ergänzen; dazu wird das iEEMS über eine online-Verbindung kontinuierlich mit aktuellen Prozesswerten der Anlage versorgt. Obwohl die Ergebnisse des iEEMS prinzipiell als Sollwerte an das Leitsystem übergeben werden und damit die Grundlage für einen autonomen Vollautomatik-Betrieb bilden können, ist bis auf Weiteres eine Bewertung der errechneten Bedienvorschläge durch das Bedienpersonal vorgesehen. Damit übernimmt das iEEMS die Funktion eines Expertensystems. Durch die Verknüpfung der Prognosen von klärwerksinternen Energieverbrauchern und -erzeugern mittels deterministischen Verfahren einerseits, sowie Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bzw. Machine Learning (ML) andererseits werden das Energieangebot und der Energiebedarf optimal aufeinander abgestimmt und der Grad der Eigenstromnutzung erhöht. Dies erfolgt insbesondere unter Einbeziehung der auf der Kläranlage vorhandenen nachhaltigen Energieerzeuger, insbesondere durch die Erzeugung von Faulgas.
Bei der Zitronensaeureherstellung aus Melasse fallen grosse Mengen hochkonzentrierter Abwaesser an, deren Reinigung durch den Einsatz der anaeroben Verfahren wirtschaftlich tragbar wird. Die bei diesem Prozess entstehenden grossen Mengen an Faulgas koennen einen bedeutenden Teil des Primaerenergiebedarfes der Fabrik decken. Bedingt durch die Zusammensetzung des Abwassers treten eine Fuelle von Problemen mikrobiologischer und technologischer Natur auf.
Bei der Zitronensaeureherstellung aus Melasse treten hoch organisch verunreinigte Abwaesser auf, deren Reinigung mit den bisher angewandten Verfahren (aerobe biologische Reinigung, Eindampfung) enorme Kosten verursacht. Mit Hilfe der anaeroben biologischen Reinigung soll es gelingen, den groessten Teil der Verschmutzung bei gleichzeitiger Energiegewinnung aus dem Faulgas aus dem Abwasser zu entfernen. Ziel der Untersuchungen ist es, die gesamte aerob-anaerobe Reinigung des Zitronensaeurefabrikabwassers bis zur technischen Reife zu entwickeln. Ergebnisse: anaerober Prozess prinzipiell einsetzbar, Verfahrensprobleme verschiedener Art noch nicht geloest (Einfahren, Gasverwertung). Versuchsmethodik: Laborversuche; halbtechnische und technische Versuchsanlagen in einer Fabrik.
Pflanzen im Allgemeinen und Bäume im Speziellen reagieren sehr sensibel auf klimatische Veränderungen. Der Kohlenstoff- und Wasserhaushalt wird unter Feldbedingungen gemessen und gibt so Aufschluss über physiologische Regelmechanismen (z.B. zwischen Wasserhaushalt und dem Öffnungsgrad der Stomata) oder das Baumwachstum. Mit Hilfe von systemischen Modellen interpretieren wir die ökophysiologischen Messungen und folgern daraus, wie weit sich einzelne Baumarten an veränderte klimatische Bedingungen anpassen können und ab wann artspezifische physiologische Grenzen erreicht werden. Im Wallis wachsen Waldföhren und Flaumeichen zumindest zeitweise am Rande ihrer physiologischen Möglichkeiten. Erste Resultate zeigen, warum die Flaumeiche (Quercus pubescens) unter den herrschenden klimatischen Bedingungen physiologische Vorteile gegenüber der Waldföhre (Pinus sylvestris) hat.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 152 |
| Europa | 4 |
| Kommune | 8 |
| Land | 77 |
| Weitere | 18 |
| Wirtschaft | 10 |
| Wissenschaft | 36 |
| Zivilgesellschaft | 7 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 1 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 124 |
| Hochwertiger Datensatz | 4 |
| Text | 22 |
| Umweltprüfung | 27 |
| unbekannt | 40 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 74 |
| Offen | 131 |
| Unbekannt | 14 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 215 |
| Englisch | 22 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 6 |
| Bild | 2 |
| Datei | 16 |
| Dokument | 55 |
| Keine | 101 |
| Webdienst | 3 |
| Webseite | 56 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 132 |
| Lebewesen und Lebensräume | 158 |
| Luft | 88 |
| Mensch und Umwelt | 219 |
| Wasser | 140 |
| Weitere | 207 |