Zusammenfassung

Das Gesamtziel des Verbundprojektes ist die Entwicklung eines dynamischen, allgemein anwendbaren Optimierungswerkzeuges für Kläranlagen, das den Betreibern einen effizienteren und ressourcenschonenderen Betrieb im Hinblick auf aktuelle und zukünftige Herausforderungen ermöglicht. Zentrale Herausforderungen sind dabei die Minimierung der prozessbedingten Treibhausgase (THG), die Reduzierung des Energie- und Betriebsmittelverbrauchs sowie die Einhaltung der stetig steigenden Anforderungen an die Ablaufqualität in die Gewässer.  Lachgasemissionen sind das wichtigste Treibhausgas, das in diesem zweijährigen Projekt betrachtet wird. Kläranlagen sind eine wichtige Emissionsquelle für dieses starke Treibhausgas, dessen Erwärmungsfaktor 300-Mal höher ist als der von CO₂. Dennoch ist die Bestimmung der N₂O-Emissionen aus Kläranlagen in realem Maßstab nach wie vor sehr schwierig. Das Projekt zeichnet sich dadurch aus, dass Zulauf- und Anlagenmessdaten erfasst, durch empfindliche Sensorik und Fernüberwachung ergänzt und mittels KI verifiziert und erweitert werden. Nach diesem Arbeitsschritt werden die Daten in einem mathematischen Modell (digitaler Zwilling) verarbeitet und daraus Prognosen der N₂O-Emissionen sowie Vorschläge zur Prozess- und Betriebsoptimierung entwickelt.

Am Lehrstuhl für Siedlungswasserwirtschaft und Umwelttechnik (RUB) werden Kläranlagenmodelle zur Erstellung eines digitalen Zwillings entwickelt und implementiert. Angesichts der hohen Komplexität der Modelle, die die verschiedenen Pfade der Lachgasemissionen in Belebungsanlagen beschreiben, soll hier die Komplexität der Modellbeschreibung so einfach wie möglich gehalten werden. Grundlage ist ein State-of-the-Art-Modell auf Basis des Activated Sludge Model no3 (ASM3) mit Implementierung in der Kläranlagen-Simulationssoftware SIMBA. Die Treibhausgasmodellierung wird um stöchiometrische und kinetische Parameter erweitert und es wird untersucht, ob N₂O-Konzentrationen erfolgreich abgebildet werden können. Um das Modell parallel zum realen KA-Betrieb einsetzen zu können, wird das Modell entsprechend reduziert, so dass eine automatisierte Online-Simulation als digitaler Zwilling möglich ist. Dazu wird ein automatisiertes Verfahren zur Bewertung der Qualität der Simulationsergebnisse entwickelt und implementiert. Die THG-Daten aus den Intensivmessphasen - und ggf. zusätzliche Labormessungen - sollen eine fundierte Kalibrierung des reduzierten, praxistauglichen Modells ermöglichen. Ziel ist es, die Anzahl der zu kalibrierenden Parameter auf ein Minimum zu reduzieren, um die Leistungsfähigkeit und Anwendbarkeit des Simulationswerkzeugs zu gewährleisten.