Optimierte Leitungsreinigung für Trinkwasserversorger

Um ihre Leitungsnet­ze von Verun­reini­gun­gen und Ablagerun­gen zu befreien, spülen Wasserver­sorg­er die Rohre bei Bedarf mit großen Men­gen Wass­er und hohem Energieaufwand. Im Forschung­spro­jekt IMProvT (Intel­li­gente Messver­fahren zur Prozes­sop­ti­mierung von Trinkwasser­bere­it­stel­lung) hat die TH Köln mit ihren Pro­jek­t­part­nern ein Ver­fahren entwick­elt, das eine ressourcenscho­nende Reini­gung der Leitun­gen und damit einen energieop­ti­mierten Betrieb ermöglicht.

Der Wasserver­brauch pro Kopf ist seit den 1990er Jahren deut­lich zurück­ge­gan­gen. Daher sind heute viele Leitungsnet­ze überdi­men­sion­iert – ger­ade in Gebi­eten mit schrumpfend­er Bevölkerung. Die Folge sind Ablagerun­gen. „Die gängige Meth­ode zur Reini­gung ist es, die Leitun­gen mit ein­er großen Wasser­menge und mit hohem Druck durchzus­pülen. Dabei wird viel Energie ver­braucht und das ver­wen­dete Was­er kann auf­grund der hohen Trübung durch die abgelösten Ver­schmutzun­gen anschließend nicht mehr ver­wen­det wer­den“, erläutert Prof. Dr. Chris­t­ian Wolf vom :metabolon Insti­tut der TH Köln.

Zusam­men mit Trinkwasserver­sorg­ern, Her­stellern und Forschungsin­sti­tu­tio­nen ent­war­fen die Wis­senschaft­lerin­nen und Wis­senschaftler ein Ver­fahren, das im laufend­en Betrieb einge­set­zt wer­den kann und deut­lich ressourcenscho­nen­der ist. In mehreren Stufen wird die Fließgeschwindigkeit in den Leitun­gen erhöht und Ver­schmutzun­gen lösen sich. Durch rechtzeit­iges, langsames und vorauss­chauen­des Spülen wird ver­hin­dert, dass die Gren­zw­erte für die Trübung des Wassers über­schrit­ten wer­den. „In unseren Ver­suchen kon­nten wir nach­weisen, dass diese Meth­ode bei regelmäßiger Nutzung funk­tion­iert. Das ver­wen­dete Wass­er ist nicht kri­tisch ver­schmutzt und kann im Kreis­lauf bleiben“, so Wolf.

Sensorpanel mit Plausibilitätsprüfung

Grund­lage für eine energieop­ti­mierte Steuerung der Trinkwasser­auf­bere­itungs- und verteilungsan­la­gen ist eine umfan­gre­iche Daten­ba­sis. Darum wurde im Rah­men von IMProvT ein Mul­ti­pa­ra­me­ter-Mess­pan­el aufge­baut, das unter anderen den pH-Wert, die Trübung, die Tem­per­atur und den Durch­fluss in Trinkwasserver­sorgungsleitun­gen erfasst. Instal­liert an neu­ral­gis­chen Punk­ten wie der Wasser­auf­bere­itung oder den Hochbe­häl­tern, liefert es Infor­ma­tio­nen zur Wasserqual­ität, die bis­lang nicht online und nicht in hoher Auflö­sung zur Ver­fü­gung standen.

„Unsere Sen­soren messen in einem schwieri­gen Umfeld. Ver­schmutzun­gen, das Abdriften der Tech­nik oder Datenüber­tra­gungs­fehler kön­nen fehler­hafte Mess­werte erzeu­gen. Daher haben wir eine Plau­si­bil­ität­sprü­fung basierend auf Meth­o­d­en der Kün­stlichen Intel­li­genz entwick­elt“, erläutert Wolf. Meldet ein­er der Sen­soren einen ungewöhn­lichen Wert, gle­icht die Soft­ware diesen mit den Mes­sun­gen der anderen Sen­soren ab und gibt eine Bew­er­tung ab, wie wahrschein­lich es sich um eine reale Verän­derung, ein soge­nan­ntes Event, oder um einen Fehler han­delt. So wird eine hohe Mess­daten­qual­ität sichergestellt, die für eine Erken­nung von Events zwin­gend notwendig ist.

Eventdetektion mit lernenden Algorithmen

Um die Entschei­dung zwis­chen Event und Fehler zuver­läs­sig tre­f­fen zu kön­nen, entwick­el­ten die Koop­er­a­tionspart­ner eine selb­stler­nende Kün­stliche Intel­li­genz. „Damit die Algo­rith­men Abwe­ichun­gen vom Nor­malzu­s­tand erken­nen kön­nen, wird ein sta­tis­tis­ches Mod­ell trainiert. Für das Train­ing sind die Dat­en viel­er Störun­gen und Events erforder­lich. Diese kom­men aber im realen Trinkwasser­netz nur sehr sel­ten vor. Daher haben wir syn­thetis­che Dat­en ver­wen­det“, erläutert Prof. Dr. Thomas Bartz-Beiel­stein vom Insti­tut für Data Sci­ence, Engi­neer­ing and Ana­lyt­ics der TH Köln.

Mith­il­fe ein­er Tes­tanlage im Lehr- und Forschungszen­trum :metabolon erzeugten die Forscherin­nen und Forsch­er Stör­fälle und Sen­sor­prob­leme, wie sie auch in den realen Trinkwasser­net­zen vorkom­men. Auf dieser Basis erlern­ten die Algo­rith­men, Aus­reißer von Events zu unter­schei­den. So kann das Sys­tem jet­zt beim Durch­spülen der Leitun­gen auf­grund der gemesse­nen Trübung automa­tisch und zuver­läs­sig erken­nen, in welchem Maße die Ablagerun­gen ent­fer­nt wer­den, ob Verän­derun­gen der Wasserqual­ität auftreten und wie sich diese im Trinkwasser­netz fortpflanzen.

Das Forschungsvorhaben IMProvT wurde über drei Jahre vom Bun­desmin­is­teri­um für Wirtschaft und Energie gefördert. Pro­jek­t­part­ner waren das DVGW-Tech­nolo­giezen­trum Wass­er, der Mess­geräte­hersteller Endress + Hauser Con­duc­ta, das IWW Zen­trum Wass­er der Aggerver­band, die Thüringer Fer­n­wasserver­sorgung, die Lan­desver­sorgung Stuttgart sowie der Zweck­ver­band Wasserver­sorgung Kleine Kinzig sowie die TH Köln mit dem Insti­tut für Data Sci­ence, Engi­neer­ing and Ana­lyt­ics und dem :metabolon Institut.

Die TH Köln zählt zu den inno­v­a­tivsten Hochschulen für Ange­wandte Wis­senschaften in Deutsch­land. Sie bietet Studieren­den sowie Wis­senschaft­lerin­nen und Wis­senschaftlern aus dem In- und Aus­land ein inspiri­eren­des Lern‑, Arbeits- und Forschung­sum­feld in den Sozial‑, Kultur‑, Gesellschafts‑, Inge­nieur- und Natur­wis­senschaften. Zurzeit sind mehr als 26.000 Studierende in rund 100 Bach­e­lor- und Mas­ter­stu­di­engän­gen eingeschrieben. Die TH Köln gestal­tet Soziale Inno­va­tion – mit diesem Anspruch begeg­nen wir den Her­aus­forderun­gen der Gesellschaft. Unser inter­diszi­plinäres Denken und Han­deln, unsere regionalen, nationalen und inter­na­tionalen Aktiv­itäten machen uns in vie­len Bere­ichen zur geschätzten Koop­er­a­tionspart­ner­in und Wegbereiterin.