LiveSewer: KI-gestütztes Abwassermonitoring in Kanalnetzen
Qualitatives Abwassermonitoring direkt im Kanalsystem stellt in mehrfacher Hinsicht technische Herausforderungen dar: Wegen der aggressiven, explosionsgefährdeten Atmosphäre muss robuste und sichere Messausrüstung eingesetzt werden, die kontinuierlich gemessenen Daten müssen zeitnah übertragen und zentral für automatisierte Auswertungen bereitgestellt werden.
Geeignete Komponenten für onlinefähige Messlösungen und sichere Datenübertragung sind mittlerweile verfügbar und können direkt in Abwassersystemen eingesetzt werden. Die erfassten Messwerte werden mit weiterentwickelten Systemen direkt aus dem Schacht- oder Abwasserbauwerk auf eine Daten-Cloud übertragen.
Datenauswertung mittels Machine-Learning-Algorithmen
Über datengetriebene Modelle des maschinellen Lernens kann die Auswertung der Messreihen von Abwasserparametern aus der Kanalisation für automatisierte Überwachungsaufgaben oder Prognosen über bestimmte Betriebszustände realisiert werden.
Um bestimmte Muster in den Messreihen erkennen zu können, sind diese KI- Modelle im Vorfeld über retrospektive Datensätze zu trainieren. Je größer und belastbarer die Datenmengen für das Training sind, desto präzisere Mustererkennungen sind zu erwarten. Im LiveSewer-Projekt werden unterschiedliche Modellansätze getestet, wobei die komplexen Zustände der Abwassermatrix und die begrenzte Verfügbarkeit von Datenreihen besondere Herausforderungen darstellten. Ein Ansatz zum Umgang mit den begrenzten Trainingsdaten ist die vorherige Aufbereitung durch manuelle Bewertung der Datenreihen vonseiten des erfahrenen Betriebspersonals. Hierbei markiert das Personal beispielsweise besondere Muster oder Auffälligkeiten. Damit wird eine schnellere Eingrenzung der Mustererkennung auf relevante Ereignisse möglich.
Blick auf ein eingehängtes Messsystem in einem Schachtbauwerk. (© ORI)
Konkrete Anwendungsfälle für das Abwassermonitoring
Die Methodik des dezentralen, automatisierten Online-Abwassermonitorings ermöglicht zukünftige Umsetzungen für diverse Anwendungsfälle in Abwassersystemen. Beispielhaft werden im LiveSewer-Projekt drei Anwendungsfälle vertieft untersucht:
- Überwachung von Abwassereinleitern
Viele Einleitungen in die Kanalisation konnten bisher nicht kontinuierlich überwacht werden, da die Online-Messung vieler Abwasserbelastungen unmittelbar im Kanalnetz technisch nicht umsetzbar ist. Aussagefähige Probenahmen für Laboranalysen können oftmals nur mit hohem personellem und zeitlichem Aufwand realisiert werden. Mit einer ereignisgesteuerten Probenahme auf Basis von online messbaren Ersatzparametern können dagegen beispielweise bestimmte Einleitereignisse automatisch erkannt und dann gezielt beprobt werden.
Über die laufende Auswertung von Standard-Abwasserparametern werden aus der Kombination der Messdaten bestimmte Auffälligkeiten oder auch Muster von Einleitungen (sogenannte „Fingerprints“) erkannt. Damit könnten auch Schadstoffeinleitungen, die nicht direkt messtechnisch erfassbar sind, ersatzweise über Mustererkennungen von online erfassbaren Parametern identifiziert werden. So lassen sich dann Probenahmen selbst bei nur sporadisch auftretenden Einleitungen gezielt auslösen, um zum Beispiel die Einhaltung von Grenzwerten kontinuierlich zu überwachen.
Das Online-Abwassermonitoring kann dabei auch für eine verbesserte Beratung der gewerblichen oder industriellen Einleiter im Hinblick auf die gezielte Verringerung bestimmter Einleitungen verwendet werden.
- Minimierung von Schwefelwasserstoffemissionen
Schwefelwasserstoffemissionen (H2S) verursachen in Abwassersystemen massive Korrosionsschäden, Geruchsbelästigungen für Anwohner*innen und Probleme beim Arbeitsschutz. Eine konkrete Voraussage dieser Emissionen im Kanalnetz war bisher jedoch nicht möglich.
Mit Hilfe vernetzter Online-Sensoren sollen daher die zugrundeliegenden Abwasserverhältnisse in einem Kanalnetz kontinuierlich erfasst und in Verbindung mit einer KI-basierten Auswertung daraus die H2S-Entstehung an neuralgischen Punkten prognostiziert werden. Mit dem Modell würde perspektivisch auch eine effiziente Dosierung von Betriebschemikalien zur vorbeugenden Verringerung der H2S-Bildung realisierbar.
- Risikomanagement für die Wasserwiederverwendung
Die oben genannte Einleiterüberwachung kann auch für das Risikomanagementsystem bei der in Deutschland zunehmend relevanten Wiederverwendung von aufbereitetem Abwasser eingesetzt werden. Damit können die Einleitbedingungen in der bisher als „Black Box“ wirkenden Kanalisation zukünftig transparenter gemacht werden und über die kontinuierliche Überwachung das Risiko von ungewollten Belastungen des aufzubereitenden Abwassers minimiert werden.
Neben den genannten Anwendungsfällen des KI-gestützten Abwassermonitorings sind auch diverse weitere Überwachungs- und Steuerungsfunktionen denkbar. Dazu gehören beispielsweise stoffbezogene Ansätze zur Kanalnetzsteuerung oder die Überwachung von Abwasserabschlägen in Gewässer. Die einzelnen Anwendungen werden im Wesentlichen nur durch die Verfügbarkeit geeigneter Trainingsdaten begrenzt. Das LiveSewer-Projekt zeigt die grundsätzliche Anwendbarkeit von Ansätzen des maschinellen Lernens für das Abwassermonitoring auf.
Projektverbund und Förderung
In den LiveSewer-Verbund sind die folgenden Partner eingebunden: Emscher Wassertechnik GmbH, ORI Abwassertechnik GmbH & Co. KG, Pluvion GmbH, Technische Universität Berlin, Fachgebiet Siedlungswasserwirtschaft, ISOE - Institut für sozial-ökologische Forschung GmbH, Emschergenossenschaft, Lippeverband sowie Technische Betriebe Rheine.
Das LiveSewer-Projekt wird vom Budnesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) im Rahmen der Fördermaßnahme Digital GreenTech gefördert (Förderkennzeichen 02WDG1690A – D).
Ansprechpartner
Dr. Tim Fuhrmann
Emscher Wassertechnik GmbH, Essen
E-Mail: fuhrmann@ewlw.de
Tel.: 0201 3610-555
