KI revolutioniert Wasser- und Abwasserentsorgung
Künstliche Intelligenz und insbesondere Large Language Models wie GPT-4 revolutionieren zunehmend die Optimierung und Planung der öffentlichen Wasser- und Abwasserentsorgung. Allerdings weisen Analysen darauf hin, dass der enorme Wasserverbrauch beim Training dieser KI-Modelle ein großes Hindernis für ihre nachhaltige Weiterentwicklung darstellen könnte.
Hybride Modelle zur Verbesserung der Abwasserbehandlung
Hybride Modelle, die maschinelles Lernen mit traditionellen Methoden kombinieren, haben in jüngster Zeit vielversprechende Ergebnisse bei der Verbesserung der Abwasserbehandlung gezeigt. Beispielsweise wurde ein hybrides Modell entwickelt, das Variational Mode Decomposition (VMD) zur Zerlegung von Wasserqualitätsdaten in stabilere Komponenten mit einem optimierten Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerk kombiniert. Dieses VMD-IGOA-LSTM Modell erzielte eine höhere Genauigkeit bei der Vorhersage der Wasserqualität im Vergleich zu reinen LSTM oder anderen Ansätzen. Auch die Kombination von Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) mit Multipler Linearer Regression (MLR) und LSTM zeigte in einer Studie zur Vorhersage von Wasserparametern in Aquakulturen eine Überlegenheit gegenüber anderen hybriden Modellen. Die Einbindung fortschrittlicher Dekompositionsmethoden wie VMD oder EEMD ermöglicht es, mehr Merkmale aus den Wasserqualitätsdaten zu extrahieren und so die Vorhersagegenauigkeit zu steigern. Insgesamt deuten diese Ergebnisse darauf hin, dass hybride Modelle, die die Stärken verschiedener Ansätze synergetisch nutzen, ein vielversprechender Weg sind, um die Effizienz der Abwasserbehandlung durch bessere Überwachung und Vorhersage der Wasserqualität weiter zu optimieren.
KI-gestützte Anomalieerkennung in Abwassersystemen
KI-gestützte Anomalieerkennung spielt eine zunehmend wichtige Rolle bei der Überwachung und Wartung von Abwassersystemen. Durch die Analyse von Sensordaten und Betriebsparametern können ungewöhnliche Zustände und Störungen frühzeitig erkannt werden, bevor sie zu ernsthaften Problemen führen.Ein Beispiel ist die Erkennung von Verstopfungen oder Leckagen in Abwasserkanälen mithilfe von KI-Algorithmen. Dabei werden Daten von Durchflussmessern, Drucksensoren und Kamerainspektionen ausgewertet, um Anomalien im Abflussverhalten zu identifizieren. Ungewöhnliche Muster wie plötzliche Durchflussänderungen oder Druckabfälle können auf Blockaden oder Schäden in den Rohrleitungen hindeuten. Durch die automatisierte Erkennung solcher Auffälligkeiten können Wartungsteams gezielt zu den betroffenen Stellen geschickt werden, um Verstopfungen zu beseitigen oder Reparaturen durchzuführen. Auch bei der Überwachung von Pumpstationen und Kläranlagen kommt KI-gestützte Anomalieerkennung zum Einsatz. Hier werden Betriebsparameter wie Durchflussraten, Füllstände, Energieverbrauch und Wasserqualitätswerte kontinuierlich erfasst und analysiert. Abweichungen vom Normalzustand, wie ein ungewöhnlich hoher Stromverbrauch einer Pumpe oder eine plötzliche Verschlechterung der Ablaufwerte, können auf Fehlfunktionen oder Ausfälle von Anlagenkomponenten hindeuten. Durch die frühzeitige Erkennung solcher Anomalien können Wartungsmaßnahmen eingeleitet werden, bevor es zu Störungen des Betriebs oder Überschreitungen von Grenzwerten kommt.Ein weiterer Anwendungsbereich ist die Erkennung von illegalen Einleitungen oder Fehleinleitungen in das Abwassersystem. Mithilfe von Sensoren zur Messung von Leitfähigkeit, pH-Wert oder spezifischen Schadstoffen können ungewöhnliche Zusammensetzungen des Abwassers detektiert werden. KI-Algorithmen lernen dabei das normale Profil des Abwassers und schlagen Alarm, wenn Werte signifikant davon abweichen. So können beispielsweise Einleitungen von Industrieabwässern oder Chemikalien erkannt und die Verursacher identifiziert werden. Insgesamt trägt der Einsatz von KI-gestützter Anomalieerkennung dazu bei, die Zuverlässigkeit und Effizienz von Abwassersystemen zu verbessern. Durch die kontinuierliche Überwachung und frühzeitige Erkennung von Störungen können Ausfallzeiten reduziert, Reparaturkosten gesenkt und die Einhaltung von Umweltauflagen sichergestellt werden.
Maschinelles Lernen in der Abwasseranalyse
Maschinelles Lernen findet zunehmend Anwendung in der Analyse von Abwasserdaten, um Prozesse in Kläranlagen zu optimieren und die Reinigungsleistung zu verbessern. Da heutzutage nahezu alle Prozesse einer Kläranlage gemessen und aufgezeichnet werden, steht eine Fülle an Daten zur Verfügung, die sich für den Einsatz von ML-Methoden eignet. Bereits 1997 wurde ein Ansatz zur Steuerung einer Kläranlage mit fallbasiertem Schließen veröffentlicht. Dabei wird zunächst von Experten eine Bibliothek mit Zuständen der Anlage im Normalbetrieb sowie bekannten Störfällen und deren Behebung erstellt. Eine KI übernimmt dann den laufenden Betrieb, indem sie den aktuellen Zustand mit den Fällen in der Bibliothek vergleicht und Parameter entsprechend anpasst. Unbekannte Situationen werden als neue Fälle gespeichert und erweitern so kontinuierlich den Erfahrungsschatz des Systems.In einer anderen Studie wurden ML-Modelle kombiniert, um einerseits den Gesamtprozess der Abwasserreinigung in einer Papiermühle abzubilden und andererseits die Dosierung von Flockungsmitteln zu steuern. Ziel war es, den Verbrauch an Chemikalien zu minimieren und gleichzeitig gesetzliche Grenzwerte im Abfluss einzuhalten. Auch hybride Modelle, welche ML mit traditionellen Methoden verbinden, zeigen vielversprechende Ergebnisse. So erreichte beispielsweise ein Modell, das Variational Mode Decomposition (VMD) zur Zerlegung von Wasserqualitätsdaten mit einem optimierten Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerk kombiniert, eine höhere Genauigkeit bei der Vorhersage der Abwasserqualität als reine LSTM-Modelle. Insgesamt ermöglicht der Einsatz von maschinellem Lernen in der Abwasseranalyse eine effizientere Überwachung und Optimierung von Kläranlagen. Durch die Auswertung der umfangreichen Prozessdaten können Betriebsparameter angepasst, Störungen frühzeitig erkannt und der Ressourcenverbrauch reduziert werden.
Optimierung der Kläranlagenprozesse
Die Optimierung von Kläranlagenprozessen bietet ein großes Potenzial zur Senkung von Kosten, Entlastung der Gebührenzahler und zum Klimaschutz. Durch eine gezielte Analyse und Anpassung der Verfahrenstechnik sowie des Energieeinsatzes lässt sich die Effizienz von Kläranlagen deutlich steigern. Simulationsprogramme ermöglichen dabei eine ganzheitliche Betrachtung, die sowohl die Reinigungsleistung als auch den Energieverbrauch berücksichtigt.Ein Schwerpunkt liegt auf der Erweiterung bestehender Anlagen zur verbesserten Eliminierung von Stickstoff und Phosphor, um die Eutrophierung von Gewässern zu reduzieren und die Trinkwasserqualität zu sichern. Auch die Optimierung des Betriebs bei Starkregenereignissen birgt ein erhebliches Verbesserungspotenzial. Durch eine Erhöhung des Kläranlagenzulaufs im Mischwasserfall können Überlaufmengen und -frachten gesenkt werden, ohne die Anlage zu überlasten.Die Schlammbehandlung stellt einen weiteren wichtigen Ansatzpunkt dar. Mit der Neufassung der Klärschlammverordnung soll insbesondere die Rückgewinnung von Phosphor bei optimaler Pflanzenverfügbarkeit gefördert und die direkte landwirtschaftliche Verwertung reduziert werden. Kläranlagenbetreiber sind gefordert, entsprechende Konzepte zu erarbeiten und umzusetzen.
Matthias Mut
Experte in KI und Automatiserung. Spaß an Entwicklung, Fortschritt & Rapid Prototyping.