Energieoptimierung von Kläranlagen durch Internet-gestützte Analyse und Simulation

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1 Peter KERN; Prof. Dr. Michael BONGARDS; Samuel GROS; Dr.-Ing. Olaf STERGER; Dr. rer.nat. Peter RUDOLPH Energieoptimierung von Kläranlagen durch Internet-gestützte Analyse und Simulation Im Forschungsprojekt wwweneffka wurde ein Internetportal entwickelt, mit dem Betreiber von Kläranlagen die energetische Effizienz ihrer Anlagen eigenständig, praxisnah und kostenlos analysieren können. Verbesseung der Energieeffizienz von Kläranlagen Senken des Bezugs von Fremdenergie (Elektroenergie, Wärmeenergie, Kraftstoffe oder andere Energieträger) Energieeinsparung Belüftung/Umwälzung der Belebungsbecken Klärschlammtrocknung Heizung (Faulbehälter, Dienstgebäude) Pumpen, Hebewerke Sonstiges eigene Energiegewinnung Biogasgewinnung aus Abwasser, Klärschlamm, Co-Substraten Wärmerückgewinnung aus dem Abwasser Wasserkraftnutzung (soweit ausreichend Höhenunterschied und Volumenstrom vorhanden) sonstige Energiequellen (z. B. Wind-/Solarenergie) Erhöhen der Reinigungsleistung der Kläranlage Bi ld 1 Wege zur Verbesserung der Energieeffizienz von Kläranlagen /3/ Steigende Energiepreise und drohender Klimawandel zwingen zu einem bewussteren Umgang mit Energie. Insbesondere die Abwasserbehandlung stellt mit einem Anteil von ca. 20 bis 30 % am gesamten kommunalen Stromverbrauch den größten Stromverbraucher noch vor Schulen und Krankenhäusern dar. Obwohl das Thema Energieeffizienz auf Kläranlagen in den vergangenen fünfzehn Jahren recht intensiv untersucht und Verbesserungsansätze gefunden und umgesetzt wurden, wird zurzeit mit weiteren Optimierungspotenzialen in einer Größenordnung von 25 bis zu 60 % des Strombezugs einer Kläranlage gerechnet /1, 2/. Ein vom BMBF unter dem Kennzeichen 01LY0908A gefördertes Forschungsprojekt wwweneffka dient der Verbesserung der Energieeffizienz von Kläranlagen durch Internet-gestützte Analyse und Simulation. Das Portal hilft Betreibern von Kläranlagen bei der Analyse der energetischen Effizienz ihrer Anlagen. Dies geschieht zunächst über eine webbasierte statische Energie-Grobanalyse, die dem Anwender anhand von Referenzwerten eine Übersicht über die Optimierungspotenziale seiner Anlage gibt. Werden dabei Einsparpotenziale gefunden, wird vom Programm eine vertiefende Feinanalyse empfohlen. Neben numerischen Vergleichen der analysierten Anlage mit entsprechenden Referenzwerten, gibt sie konkrete Handlungsvorschläge aus. Da statische Analysen schnell an ihre Grenzen stoßen, bietet das Portal auch eine dynamische Analyse des Kläranlagenbetriebs und dessen Energieverbrauchs anhand von Simulationswerkzeugen an. Über ein allgemein zugängliches Online- Portal kann der Kläranlagenbetreiber die Daten seiner Anlage eingeben. Da in die Analyse sensible Betreiberdaten zum Energieverbrauch einfließen, hat der vollständige Datenschutz für den Anwender oberste Prämisse. Alle Benutzer-Eingabedaten sind nur auf dem lokalen Rechner des Anwenders verfügbar und sie können auch nur dort auf seinem lokalen Datenspeicher abgelegt Auf dem zentralen Server befinden sich die Anwendungssoftware und die Hilfedateien sowie weitere Ergänzungen wie z. B. die STOAT-Simulationen. Ergebnis der automatisierten Auswertungen sind unterschiedlich detaillierte, umfassende statische Energieanalysen mit konkreten Handlungs- und Optimierungsempfehlungen, vorkonfigurierte dynamische Kläranlagensimulationen zur weiteren Analyse sowie Steuerungsempfehlungen. Energieeffizienz bei Kläranlagen Als Maßstab für den relativen Energieverbrauch einer Kläranlage hat sich der Begriff der Energieeffizienz etabliert. Ganz allgemein lässt sich Effizienz als das Verhältnis zwischen Aufwand und Nutzen definieren: Effizienz = Nutzen Aufwand Reinigungsleistung Energieeffizienz = der Kläranlage einer Kläranlage Fremdenergieverbrauch Die Fremdenergie stellt den Anteil an Energie dar, der hinzugekauft werden muss. Er kann als Elektroenergieverbrauch, Wärmeenergieverbrauch oder auch als Summe aus diesen beiden Energieformen verstanden Der Bezug von Fremdenergie kann durch Energieeinsparungen im Anlagenbetrieb und durch eigene Energiegewinnung verringert Die absolute Reinigungsleistung kann z. B. ausgedrückt werden als eliminierte Fracht (z. B. in t CSB/a oder t N/a) oder in Form der besser vergleichbaren Einwohnerwerte. Die Verbesserung der Energieeffizienz von Kläranlagen lässt sich am besten mit einer Kombination aus Energieeinsparungen und der Verbesserung der Eigenproduktion an Energie realisieren. Bei der Suche nach Einsparpotenzialen für elektrische Energie konzentriert man sich auf Verbraucher mit hoher Leistungsaufnahme und zugleich hoher jährlicher Betriebsstundenzahl wie z. B. Gebläse, Rührwerke und Rezirkulationspumpen. 16 Modernisierungsreport 2013/2014

2 Energieeffizienzanalyse Die eigene Energiegewinnung lässt sich nicht nur durch eine möglichst vollständige Faulgasnutzung verbessern. Vielmehr sollten weitere Verfahren der Energiegewinnung eingebracht Beispiele hierfür sind die Verwendung von Co-Substraten bei der Vergärung von Klärschlamm und die Nutzung von Abwasserwärme, Wasserkraft, Solar- und Windenergie auf dem Gelände der Kläranlage. Die Maßnahmen zur Energieeinsparung dürfen nicht zu einer Verschlechterung der Reinigungsleistung oder zu einer Verringerung der Prozessstabilität führen. Mögliche Ansätze zur Verbesserung der Energieeffizienz auf Kläranlagen zeigt Bild 1 (S. 16). Das Online-Portal liefert unterschiedliche Werkzeuge für den energieeffizienten Betrieb. Dabei wurde im derzeitigen Programmstand besonderes Augenmerk auf die Einsparung von Energie, insbesondere bei den zuvor genannten Verbrauchern mit hoher jährlicher Leistungsaufnahme gelegt. Grobanalyse Die Grobanalyse hilft aufzuzeigen, ob ein größeres oder weniger großes Potenzial zur Energieoptimierung besteht bzw. in welchen Teilbereichen man am effektivsten für die später folgende Feinanalyse ansetzen kann. Es werden nur wenige, gut verfügbare Daten mit hoher Relevanz abgefragt. Der Nutzer soll mit wenig Zeit- und Arbeitsaufwand ein erstes, aussagekräftiges Ergebnis erhalten. Zum besseren Verständnis werden die Daten numerisch und grafisch ausgegeben. Die webbasierte Grobanalyse baut auf der Grobanalyse im Handbuch Energie in Kläranlagen /4/ auf. Im Programm wurden viele neue Erkenntnisse der letzten 10 Jahre, wie z. B. Veröffentlichungen des Bundesumweltamtes /5/ und Vorträge auf Workshops und Tagungen eingepflegt. Die Ausgabe besteht aus dem aktuellen Energieverbrauch der analysierten Gesamtanlage, dem Energieverbrauch besonders relevanter Verfahrensstufen und dem Vergleich mit zwei Referenzwerten. Dies sind Durchschnittswerte und Idealwerte dem Stand der Technik entsprechend, die nach einem im Verbundprojekt entwickelten Verfahren berechnet Die Herausforderung bestand darin, die Angaben der verschiedenen Referenzkläranlagen, die sich in Größe und Verfahrenstechnik unterscheiden so aufzubereiten, dass sie vergleichbar Ein Beispiel für eine Auswertung der Grobanalyse enthält Bild 2. Feinanalyse Enthält die Grobanalyse Hinweise auf ein energetisches Optimierungspotenzial, wird die Durchführung einer webbasierten Feinanalyse empfohlen. Sie stellt eine Vertiefung und Erweiterung der Grobanalyse dar und Bi ld 2 Beispiel einer Ausgabe der Grobanalyse des Portals bietet dem Nutzer einen umfangreichen Satz an Lösungs- und Optimierungshinweisen, die speziell auf seine Kläranlage zugeschnitten sind. Die Feinanalyse wird dabei direkt aus der Maske der Grobanalyse aufgerufen und ermöglicht die Angabe weiterer, für eine Energieanalyse wichtiger Werte in allen relevanten Verfahrensstufen. Die Feinanalyse hat nicht den Anspruch, eine von Experten vor Ort durchgeführte Feinanalyse zu ersetzen. Ihr Ziel ist es vielmehr, dem Nutzer die Potenziale seiner Anlage nach Verfahrensstufen aufzuzeigen und zu bewerten. Hierbei sollen besonders aussichtsreiche Ansatzpunkte zur Durchführung weiterer Untersuchungen zur Energieoptimierung identifiziert Durch das Aufstellen einer Fuzzy-Regelbasis und deren datenbezogener Inferenz wird zu jedem Hinweis auch eine Wahrscheinlichkeit des Zutreffens eines Optimierungshinweises angegeben. Die grafische Oberfläche des Programms zeigt Bild 3 (S. 18). Die bei der Grobanalyse eingegebenen Daten finden sich in den Eingabemasken der zugehörigen Anlagenkomponenten wider und können bei Bedarf editiert Zusätzlich werden weitere energierelevante Werte abgefragt. Das Ergebnis der Feinanalyse ist in zwei Hauptbereiche unterteilt: Der erste beschreibt, wie unter der Grobanalyse dargestellt, noch einmal den aktuellen energetischen Zustand der Anlage im Allgemeinen. Dies erfolgt mit dem derzeitigen Ein gabestand der Daten der Anlage in Zahlen sowie Diagrammen, verglichen mit dem Stand der Technik bzw. anderen Anlagen in Deutschland. Im zweiten Teil werden konkrete Handlungsvorschläge zur Verbesserung der Energieeffizienz der analysierten Kläranlage, gegliedert nach Anlagenbereichen, ausgegeben. Einen Ausschnitt aus einer Liste vorgeschlagener Maßnahmen enthält Tabelle 1 (S. 19). Empfehlungen werden auch für alle weiteren Bereiche der analysierten Kläranlage ausgegeben. Da für eine umfassende Feinanalyse eine Begehung der Anlage unumgänglich ist, kann es vorkommen, dass auch weniger zielführende Maßnahmen ausgegeben Dieser Effekt wurde berücksichtigt. Maßnahmen mit einer Sicherheit von unter 30% werden nicht angezeigt. Zu jeder Maßnahme wird angegeben, wie hoch das Einsparpotenzial, mögliche Kosten und die Umsetzungszeit sind. Angelehnt Modernisierungsreport 2013/2014 wwt-online.de 17

3 der dynamischen Prozesssimulation, der Belüftungsregelung mittels intelligenter computergestützter Verfahren (CI-Methoden) sowie der zustandsbasierten KA-Regelung als besonders effizient bewiesen. Im Folgenden werden diese einzelnen Verfahren sowie deren Verwendung innerhalb des Projekts wwweneffka beschrieben. Bi ld 3 Benutzeroberfläche zur Kläranlagenkonfiguration in der webbasierten Feinanalyse des Portals N tot Dynamische Simulation Zu den typischen Einsatzfeldern der dynamischen Kläranlagensimulation sind als wichtiges neues Anwendungsfeld Untersuchungen zur Verbesserung der Energieeffizienz hinzugekommen. Entscheidungen zur Energieeinsparung sind in jedem Einzelfall unter Berücksichtigung der daraus resultierenden Konsequenzen für Verfahrenssicherheit und eventuell auftretende Behandlungseffekte der Kläranlage zu treffen. Ein typisches Beispiel hierfür ist die Einsparung von Belüftungsenergie. Ziel ist, die Belüftung stärker auf den echten Bedarf auszulegen und entsprechend zu reduzieren, um unnötig hohe Sauerstoffkonzentrationen zu vermeiden. Vergleichbare Zusammenhänge zwischen Energieeinsparung auf der einen und Verfahrenssicherheit auf der anderen Seite bestehen auch bei der Rücklaufschlammförderung oder der Abwassermenge für die interne Rezirkulation, da diese Bereiche technologisch untrennbar verknüpft sind. Werden diese Probleme jeweils nur für sich allein betrachtet und dementsprechend gesteuert, führt dies weder zu höherer Energieeffizienz noch zu Verfahrenssicherheit. Die Kläranlage muss als Ganzes betrachtet Dabei kann die dynamische Kläranlagensimulation wichtige Dienste leisten, da sie die gegenseitigen Effekte aufdeckt. Dieses Vorgehen zur Steigerung der Energieeffizienz auf Kläranlagen wird auch von Haberkern et al. /5/ empfohlen: Sinnvoll erscheint uns daher die Ableitung eines Optimums auf der Basis betriebsnaher, optimierter Bemessung (und Nachweis über dynamische Simulation). Ein Abgleich mit den Werten einer Modellanlage wird ebenfalls im DWA-A 216 Energiecheck und Energieanalyse Instrumente zur Energieoptimierung von Abwasseranlagen /6/ empfohlen. Aus diesem Grund wurde das Online-Tool um die Open-Source-Simulationssoftware STOAT (Sewage Treatment Operation and Analysis over Time) erweitert. Das Programmpaket wurde vom Water Research Centre plc (WRc) in Swindon/Großbritannien entwickelt und hat sich weltweit zur dynamischen Simulation von Kläranlagen bewährt. Dieses Programm ermöglicht die verfahrenstechnische und energetische Simulation dynamischer Prozesszustände. In das Projekt sind Simulationen für sieben unterschiedliche weit verbreitete Kläranlaα 1 α 2 T 8,4 C 0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 -Sollwert an die Beschreibungen in /4/ sind Sofortmaßnahmen kurzfristig und mit geringem zeitlichem und monetärem Aufwand realisierbar. Kurzfristige Maßnahmen erfordern in aller Regel bereits umfangreichere Planung und Investitionen. Abhängige Maßnahmen bedingen bauliche Veränderungen der Anlage und sind erst im Rahmen von Erweiterungen oder Umbaumaßnahen der Anlage zu realisieren. Diese Einteilungen können je nach Anlage stark variieren und sollten nur als grobe Einordnung verstanden NH 4 NO 3 N tot α 3 Bi ld 4 Zusammenhang von -Sollwert und Abbau von Ammonium und Nitrat /7/ Ist die Feinanalyse abgeschlossen und wurden verschiedene Einsparpotenziale entdeckt, hat der Nutzer auch die Möglichkeit sich an einen der Projektpartner für Beratung und konkrete Planung von Maßnahmen zu wenden. Optimierung und Regelung des KA-Betriebs Die langfristige Optimierung und effiziente Regelung des KA-Betriebs kann auf unterschiedliche Art und Weise umgesetzt Gerade im Bereich der Forschung und Entwicklung haben sich die Verwendung 18 Modernisierungsreport 2013/2014

4 Energieeffizienzanalyse Ta b. 1 Beispiel Auswertung Feinanalyse: Vorgeschlagene Maßnahmen für die Belebung einer Testanlage (Kleiner Ausschnitt aus der Gesamtauswertung) Richtwert Mit entsprechender MSR-Technik und einer stufenlosen Drehzahlregelung 100 % kurzfristig mittel mittel kann Energie eingespart Die Anordnung der Rührwerke sollte geprüft und ggf. optimiert 100 % sofort gering mittel Bitte prüfen Sie, ob die variablen Zonen der Belebung häufiger unbelüftet gefahren werden können. Eine Umstellung auf Kaskadennitrifikation kann weitere 100 % abhängig hoch mittel Energieeinsparungen bringen. Der Rücklaufschlamm sollte proportional zum Zufluss bzw. zur 100 % sofort gering mittel Nitratkonzentration geregelt sein. Bei erforderlicher Erweiterung der Anlage sollte eine mögliche Einbindung 100 % abhängig hoch hoch von Tropfkörperanlagen in Erwägung gezogen Bitte Wirtschaftlichkeit eines Ersatzes des Systems Luftverdichter, Lufteintrag 100 % kurzfristig hoch hoch und/oder MSR-Technik prüfen und ggf. Komponenten austauschen. Eine belastungsabhängige Belüftungsregelung kann zu deutlichen Energieeinsparungen führen. Bitte prüfen, ob es wirtschaftlich ist, die Rührwerke in der Belebung 100 % sofort gering mittel intermittierend zu fahren. Sollte die zur Nitrifikation ausreichende Luftzufuhr nicht zur vollständigen Durchmischung der Nitrifikationsbecken führen, sollte nicht die Belüftung erhöht, sondern zusätzlich Rührwerke betrieben Die Steuerung und Regelung des Sauerstoffeintrags in die Belebung 100 % sofort gering hoch sollte regelmäßig geprüft und bei Bedarf angepasst Die Zahl der Belüfter sollte an die Ist-Belastung angepasst 100 % abhängig mittel mittel Bei einer Unterbelastung der Anlage sollte geprüft werden, ob es möglich 100 % sofort gering hoch ist, einzelne Straßen abzuschalten. Der Sauerstoffeintrag in die Belebung sollte regelmäßig kontrolliert 100 % sofort gering hoch und die Regelung bei Bedarf angepasst Möglichst flexible Aufteilung des Belebungsbeckens mit Kammern, die wahlweise anaerob oder anoxisch gefahren werden können, zur Anpassung des Schlammalters und biologische P-Elimination im Sommer. 100 % abhängig mittel hoch Die Pumpenabstufung für Grundlast, Normallast und Spitzenlast kann unter Umständen verbessert 100 % abhängig hoch mittel gentypen in unterschiedlichen Varianten integriert. Damit sind ca. 90 % aller in Deutschland vorhandenen Anlagenvarianten abgedeckt. STOAT enthält weiterhin zahlreiche Komponenten, die eine weitergehende Energieanalyse der Anlage ermöglichen, wie z. B. das ADM1-Modell für die Faulung mit Biogasgewinnung sowie Module für Gasspeicher und BHKWs. Moderne CI-Regelungsverfahren sind ebenfalls vorhanden. Der Benutzer kann bei Interesse das Modell an die Parameter seiner Anlage anpassen. Für den Anwender wird somit die Zugangsschwelle zum Einsatz dynamischer Simulation reduziert. Die vom WRc entwickelte neue STOAT Version 5.0 (Freeware) verfügt über eine ganze Reihe von Bausteinen speziell für Untersuchungen der Energieeffizienz. Die Modelle der unterschiedlichen Kläranlagentypen wurden im Rahmen von wwweneffka in STOAT aufgebaut und stehen nach dem Download als einsatzfähige Beispiele oder als Vorlagen für eigene Modelle zur Verfügung. Die verfügbaren Anlagentypen bzw. Behandlungsverfahren sind auf dem wwweneffka-portal zu finden. Mit diesen Standardmodellen wurde eine Vielzahl von Simulationsdurchläufen mit Standardinputs (für kommunale Kläranlagen typischer Jahres-, Wochen- und Tagesgang von Abwasservolumenstrom, Temperatur, CSB, TKN, Phosphat usw.) durchgeführt. Dabei wurden auch verschiedene Steuerstrategien simuliert, um deren Einfluss auf die Massen- und Energiebilanz der jeweils modellierten Kläranlage zu demonstrieren. Diese Daten sind in den zum Download bereitgestellten Dateien hinterlegt. Sobald auf dem Zielrechner STOAT in der Version 5.0 installiert und die Dateien entpackt sind, können die jeweils hinterlegten Simulationsszenarien ohne weiteres Zutun gestartet Belüftungsregelung Die Belüftung in der Belebtschlammanlage ist meist der größte Energieverbraucher einer Kläranlage. Zirka 60 % des Energieaufwandes entfallen hierauf. Eine optimierte, energieeffiziente Regelung der Belüftung hat somit einen sehr großen Anteil an einer optimierten Energiebilanz der Kläranlage. Die Reinigungsleistung hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie z. B. von der Menge des Belebtschlamms, vom Zulaufstrom, von der Zulauffracht, von der Temperatur und von der Sauerstoffkonzentration im Belebungsbecken. Wichtig ist dabei, die Energie genau dann einzusetzen, wenn sie gebraucht wird und in ausreichender Menge. Dabei muss die Einhaltung der vorgegebenen Ablaufwerte garantiert Zwei Wege kommen prinzipiell für eine effiziente Regelung in Betracht: Entweder werden die Online-Messwerte mit einer Modellsimulation oder mit heuristischen Regeln verglichen. Letzteres beschreibt eine modellprädiktive bzw. eine Fuzzy-Regelung. Die Berücksichtigung des Reinigungsziels kann dabei über Adaption der Regler erfolgen. Den Zusammenhang zwischen -Sollwert im Belebungsbecken und dem Abbau von Ammonium und Nitrat unter idealisierten, festen Bedingungen (konstante Zulauf- Modernisierungsreport 2013/2014 wwt-online.de 19

5 menge und Fracht sowie Temperatur) stellt Bild 4 (S. 18) dar /7/. Neben einer minimalen -Konzentration (1 mg/l) die für den Beginn der biologischen Aktivität notwendig ist, gibt es einen optimalen Punkt für den -Sollwert. Energieeffiziente Regelung Folgende Vorgehensweise ist sinnvoll, um zu einer energieeffizienten Regelung der Belüftung zu gelangen: Analyse der vorhandenen Regelung hinsichtlich ihrer Energieeffizienz Während die Grob- und Feinanalyse in wwweneffka aus einer statischen Analyse repräsentativer Charakteristiken einer Kläranlage besteht, beinhaltet dieser Schritt die Analyse der historischen dynamischen Daten der Anlage. Es wird ein Fingerprint der Belebung abgeleitet, womit die Charakterisierung und Klassifizierung der Regelung bzgl. der Energieeffizienz in unterschiedlichen Prozesssituationen dargestellt wird. Dazu gehört eine Bestandsaufnahme und Bewertung der vorhandenen Sensorik und Technik. Automatische Generierung einer modellprädiktiven bzw. Fuzzy-Regelung mit dynamischen -Sollwerten Abhängig von Einflussparametern wie Ammonium, Nitrat, Zulaufmenge und -fracht sowie Temperatur werden die -Sollwerte rechtzeitig angepasst. Die Reinigungsziele werden mit einer Prognose der Ablaufwerte in den Regeln bzw. im Modell berücksichtigt. Danach kann der verbesserte Regler über Standardschnittstellen in das System eingebunden Diese Regelstrategie, Energie dosiert und genau dann einzusetzen wenn sie benötigt wird, garantiert einen effizienten Ressourceneinsatz. Zusätzlich wird ein stabiler Anlagenbetrieb mit optimierten Ablaufwerten unter Vermeidung von Extremen erreicht. Dabei ist es möglich, ohne Eingriffe in die steuerungstechnische Auslegung, den Regelalgorithmus zu implementieren. ZUR PERSON M.Sc. Peter Kern Funktion: wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Automation & In dustrial IT an der FH Köln Fachgebiet: optimierte Regelung von Kläranlagen Mitarbeit in der Forschungsgruppe GECO, u. a. EnEffKA optimierte Regelung von Kläranlagen Industrieprojekte Prof. Dr. Michael Bongards Funktion: Professor am Institut für Automation & Industrial IT an der FH Köln Fachgebiete: Technische Informatik- Anwendungen, Regelungstechnik, Softcomputing, Technik und Ethik Leiter der Forschungsgruppe GECO, u. a. EnEffKA Forschungsleiter des Regionale 2010 Projektes: metabolon ReNEW Resource innovation Network for European Waste Samuel Gros Funktion: Sachbearbeiter bei der RISA Sicherheitsanalysen GmbH Fachgebiet: Umweltinformationssysteme Abwasserkataster; Abwasserabgabenberechnung; EU-Berichtspflichten; Umweltdatenbanken Entwickelte Werkzeuge In wwweneffka wurden die Werkzeuge entwickelt, mit deren Hilfe die notwendigen Schritte einer Optimierung der Belüftungsregelung bis hin zur Installation des Reglers unterstützt Für die Analyse der Energieeffizienz der vorhandenen Regler werden signifikante, historische Prozessdaten mithilfe von Self Organizing Maps (SOM), einer Art Neuronaler Netze, behandelt. Als Ergebnis werden Prozesszustände charakterisiert, die Optimierungsbedarf beinhalten. Die SOFM (Self-Organizing Feature Map) entspricht einer Klassifizierung der Messwertvektoren von Prozesszuständen. In diesem Fall sind das Messwerte der Zu- und Ablaufwerte sowie der Stell- und Regelgrößen der Belüftung einer Belebtschlammanlage mit vorgeschalteter Denitrifikation. Die Klassen repräsentieren dabei einen signifikanten Zusammenhang zwischen Energieverbrauch der Belüftung und Reinigungsergebnis. In einem weiteren Schritt wird ein Fuzzy- Regler automatisch abgeleitet, der mit heuristischen Expertenregeln und abgeleiteten Merkmalen (wie z. B. der Prognose von Ammonium im Ablauf) ergänzt werden kann. Für eine Abschätzung der Leistungsfähigkeit der Regler unter verschiedenen Szenarien werden auf Basis der historischen Daten Blackbox-Modelle herangezogen, die mit entwickelten Datengeneratoren erzeugt Neben den historischen Prozessleitsystem-Daten werden charakteristische Merkmale abgeleitet, wie z. B. spezifischer Verbrauch, Prognosewerte usw. Mit den generierten Modellen für Input-Szenarien und der Regelstrecke kann dann die Güte der Regler unter den analysierten historischen Prozessbedingungen abgeschätzt Die Projektpartner bieten ergänzend individuelle Optimierungskonzepte an. Dr.-Ing. Olaf Sterger Funktion: Geschäftsführender Gesellschafter der EnviaTec Entwicklungsgesellschaft für Umweltinformations- und -managementsysteme mbh Fachgebiete: Industrieabwassermanagement, Dynamische Kläranlagensimulation Dr. rer.nat. Peter Rudolph Funktion: Gesellschafter der 3s sensors systems solutions GbR Fachgebiete: Mathematik, Technische Automatisierung, System- und Prozesssimulation EnEffKA ProOptKa: Optimierung des Kläranlagenbetriebes Grid-Portal für die Optimierung Comfore: Effiziente Nutzung von Klärschlamm zur Energieerzeugung über Stirlingmotoren KONTAKT Risa GmbH Samuel Gros Krumme Straße Berlin Tel.: 030/ risa@risa.de Das Literaturverzeichnis finden Sie im Internet unter ww.wwt-online.de 20 Modernisierungsreport 2013/2014