Analysegenauigkeit soll perspektivisch zunehmen
Während das Aachener Forschungsteam die Sonde selbst im EU-geförderten Projekt ‚FluoMonitor – 2D-Fluoreszenzsonde für das Inline Wasser- und Abwasser Monitoring‘ mit einem mittelständischen Anbieter von Messtechnik, einem wasserwirtschaftlichen Forschungsinstitut sowie einem regionalen Wasserverband entwickelt hat, geht es im laufenden BMBF-Förderprojekt AIX-Watch darum, die 2D Fluoreszenz-Messmethodik weiterzuentwickeln und unter Realbedingungen zu erproben. „Das mittelfristige Ziel ist es, die Steuerung und Regelung von Kläranlagen auf Basis der fortlaufenden Inline-Messungen zu optimieren“, sagt Janzen. Betreiber müssen kontrollieren und dokumentieren, dass ihre Anlage die Grenzwerte für Summenparameter wie TOC, DOC und BOD einhält. Diese erfasst das neuartige 2D-Fluoreszenzverfahren zwar nicht direkt, doch korrelieren die erfassten Amino- und Huminsäuren mit den Summenparametern. „Es gibt bereits mathematische Modelle, die aus diesen Korrelationen auf die Werte der Summenparameter schließen. Wenn diese Modelle fortlaufend erhobene Inline-Messdaten verarbeiten, die unsere Tauchsonden liefern, wird die Analysegenauigkeit perspektivisch immer weiter zunehmen“, sagt Janzen. Betreiber bekämen so Inline-Zugriff auf den Status ihrer Wasseraufbereitungsprozesse und könnten die Betriebsstrategien entsprechend anpassen.
Mit KI und Inline-Sensorik zur adaptiven Wasseraufbereitung
Damit würde die laserbasierte Tauchsonde zur Basistechnologie für eine smarte und nachhaltige Wasseraufbereitung. Im Zusammenspiel von Inline-Sensorik und Künstlicher Intelligenz wäre es trotz schwankender Abwasserzusammensetzungen möglich, Energie und aufwändig herzustellende Betriebsstoffe wie Ozon nur in dem Maß einzusetzen, wie es zum Einhalten der gesetzlichen Grenzwerte tatsächlich notwendig ist. „Da wir uns hier im Bereich mathematischer Modelle bewegen, bedarf es noch der Absicherung durch herkömmliche Offline-Analysen“, betont Janzen. Doch die lernenden Modelle seien ein vielversprechender Ansatz für eine adaptive Abwasseraufbereitung, die sich auf Inline-Messungen stützt und am Ist-Zustand des Wassers und seiner aktuellen Zusammensetzung ihre Betriebsstrategien orientiert.