Webinar: KI im Abwasser – Datengetriebene Transparenz vom Kanalnetz bis zur Kläranlage
Wie können künstliche Intelligenz und datengetriebene Analysen helfen, Abwassersysteme effizienter, transparenter und nachhaltiger zu betreiben? Welche neuen Möglichkeiten entstehen, wenn Sensorik, Datenplattformen und KI Prozesse vom Kanalnetz bis zur Kläranlage in Echtzeit analysieren und unterstützen? Darum ging es im Digital GreenTech Webinar am 16. April 2026. Mit dabei waren die Projekte sofTSense und LiveSewer, die ihre aktuellen Forschungsansätze vorstellten und zeigten, wie Digitalisierung konkrete Lösungen für Herausforderungen im Umgang mit Abwasser bieten können.
Jeden Tag fallen in Deutschland enorme Mengen an Abwasser an: Durchschnittlich produziert jede Person rund 127 Liter Abwasser pro Tag, das über Kanalisationen in Kläranlagen geleitet und dort gereinigt wird.
Diese großen Mengen stellen Betreiber von Kanalnetzen und Kläranlagen vor Herausforderungen: Abwassersysteme müssen zuverlässig funktionieren, Umweltstandards einhalten und gleichzeitig energie- und ressourceneffizient betrieben werden. Digitale Technologien und künstliche Intelligenz eröffnen hier neue Möglichkeiten. Sensorik, Datenplattformen und KI-gestützte Analysen können Prozesse vom Kanalnetz bis zur Kläranlage transparenter machen und in Echtzeit unterstützen.
Einen Teil des digitalen Wandels könnten die beiden Verbundprojekte sofTSense und LiveSewer sein.
Im Projekt sofTSense wird ein KI-basierter Softsensor zur Echtzeitbestimmung des Trockensubstanzgehalts in Kläranlagen entwickelt. Statt auf zeitaufwendige und punktuelle Laboranalysen angewiesen zu sein, kombiniert das System kontinuierliche Betriebsdaten mit digitalen Modellen, um diesen zentralen Prozessparameter fortlaufend zu berechnen. Machine-Learning-Algorithmen werten die Daten in Echtzeit aus und ermöglichen so eine präzisere Prozessüberwachung. Dadurch können Betriebsprozesse optimiert, Ressourcen effizienter eingesetzt und Energieverbräuche reduziert werden.
Das Projekt LiveSewer beschäftigt sich mit einem KI-gestützten Monitoring direkt im Kanalnetz. Sensoren erfassen kontinuierlich Messdaten wie Abflussmengen, Verschmutzungsgrad oder Veränderungen im Systemzustand. Diese Daten werden mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen ausgewertet und zu einem umfassenden Datenbild zusammengeführt. Auf dieser Grundlage können Auffälligkeiten frühzeitig erkannt und Betriebsprozesse im Kanalnetz besser überwacht und gesteuert werden. Dadurch lassen sich Abwassersysteme effizienter betreiben und Maßnahmen zum Schutz von Gewässern gezielter unterstützen.
Hier kommen Sie direkt zum aufgezeichneten Webinar.
Das Webinar fand im Rahmen der Fördermaßnahme „Digital GreenTech – Umwelttechnik trifft Digitalisierung“ des Bundesministeriums für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) statt.
