Kanalmonitoring mit KI –vom Potenzial zur Umsetzung

Untersuchung von Anwendungs- und Übertragungspotenzialen von innovativen
Monitoring-Ansätzen mit maschinellem Lernen in der Abwasserentsorgung

Abwasserdaten können mithilfe von Online-Sensoren im Kanal erfasst und durch KI-Modelle analysiert werden, etwa zur Überwachung von Einleitern oder zur Erkennung von Problemen durch H₂S im Kanal. In Workshops mit potenziellen Anwendern wurden die Potenziale des KI-basierten Kanalmonitorings sowie die Rahmenbedingungen für eine praktische Umsetzung diskutiert. Dabei zeigte sich, dass neben klassischen Überwachungsaufgaben insbesondere auch ein großer Bedarf an Prognosen besteht, die aus den Messdaten abgeleitet werden können – auch zur Unterstützung des Kläranlagenbetriebs. Gleichzeitig wurde deutlich, dass die beteiligten Akteure – Landesbehörden sowie Betreiber kommunaler und industrieller Kläranlagen – unterschiedliche Interessen und Anforderungen verfolgen, es aber auch Interesse an neuen Kooperationen gibt. Maßnahmen der Standardisierung und die Bereitschaft zu verbessertem Datenaustausch sind notwendig, um KI-Modelle in eine sichere und ressourceneffiziente Anwendung zu bringen.

Von der Datenerfassung zur Optimierung

Eine Digitalisierungsplattform für die KI-gestützte energieeffiziente Trinkwasserversorgung

Im BMWK-geförderten Forschungsprojekt IMProvT II (Intelligente Messverfahren zur Prozessoptimierung von Trinkwasserbereitstellung und -verteilung) wird eine zentrale Digitalisierungsplattform für die Wasserwirtschaft entwickelt. Diese ermöglicht eine vollständige Erfassung mehrdimensionaler Prozessdaten, deren Qualitätsprüfung und Zusammenführung. Die übergeordnete Systemlösung ermöglicht die zielgerichtete Nutzung KI-basierter Analysen, um eine energie- und ressourceneffiziente Steuerung von Wasseraufbereitung und -verteilung zu erzielen. Die entwickelten Analyse- und Visualisierungsbausteine sowie die Digitalisierungsplattform sind wiederverwendbar und auf andere Anwendungsfelder übertragbar