Kanalmonitoring mit KI - vom Potenzial zur Umsetzung
Michaela Rohrbach et al.
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Im Forschungsprojekt LiveSewer werden Abwasser-Echtzeitdaten mithilfe von KI-gestützter Mustererkennung verarbeitet und ausgewertet mit dem Ziel, innovative Überwachungs- oder Steuerungsroutinen anzustoßen.
Ziel der automatisierten Datenauswertung auf Basis von Machine-Learning-Algorithmen ist es, Muster für bestimmte stoffliche Zustände im Abwassersystem zu erkennen, um dadurch bisher nicht mögliche Betriebs- und Überwachungsanwendungen entwickeln zu können. Dies wird im LiveSewer-Projekt anhand von drei Anwendungsfällen untersucht und demonstriert.
Das ISOE führt im Projekt anwendungsorientierte Stakeholderworkshops durch, um für Entscheidungsträger aus Politik und Verwaltung sowie potenzielle Anwender wie Kommunen und Verbände das Verständnis für das KI-basierte Abwassermonitoring zu erhöhen, aber auch um zu erfahren, welche Erwartungen die Stakeholder an die KI haben und welche weiteren Einsatzbereiche sie für das Messsystem sehen. Die transdisziplinäre Herangehensweise fördert die Übertragbarkeitspotenziale dieser Innovation in andere Anwendungsbereiche.
Die Covid-19-Pandemie hat gezeigt, dass durch die Analyse von Abwasser tiefgreifende Informationen über Stoffströme im Abwassersystem sowie die Situation im Einzugsgebiet gewonnen werden können. Während jedoch die Detektion von Corona-Viren in der Regel über manuelle Beprobung zentral auf Kläranlagen erfolgt, eröffnen innovative Online-Messsysteme deutlich weitergehende Perspektiven für ein kontinuierliches und flächenhaftes Monitoring verschiedener Stoffströme. Kombiniert mit einer automatisierten, KI-unterstützten Datenauswertung lassen sich bisher nicht mögliche Lösungen für das Management von Abwassersystemen und daran gekoppelter externer Anwendungen entwickeln – vom effizienten Betriebschemikalieneinsatz über die kontinuierliche Einleiterüberwachung bis hin zur Wasserwiederverwendung und dem Gewässerschutz.
Das Projekt LiveSewer wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen der Fördermaßnahme Digital GreenTech gefördert.
Michaela Rohrbach et al.
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