4. Mai 2020

Forschungsprojekt IMProvT: 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 vom BMWi geförderten Forschungsprojekt IMProvT (Intelligente Messverfahren zur Prozessoptimierung von Trinkwasserbereitstellung) hat die TH Köln mit Projektpartnern ein Verfahren entwickelt, das eine ressourcenschonende Reinigung der Leitungen und damit einen energieoptimierten Betrieb ermöglicht.

Die Folge bei überdimensionierten Leitungsnetzen – gerade in Gebieten mit schrumpfender Bevölkerung – 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 Wasser 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, um Verschmutzungen zu lösen. 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.

Grundlage für eine energieoptimierte Steuerung der Trinkwasseraufbereitungs- und verteilungsanlagen ist eine umfangreiche Datenbasis. Darum wurde im Rahmen von IMProvT ein Multiparameter- Messpanel aufgebaut, das u. a. 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. Mithilfe einer Testanlage werden Störfälle und Sensorprobleme erzeugt, 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 entwickeln.

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