Modellierung von Aufbereitungsprozessen neue Entwicklungen

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2 Modellierung von Aufbereitungsprozessen neue Entwicklungen DVGW Forum Wasseraufbereitung Mülheim a.d.r. ( ) Hans-Joachim Mälzer

3 Überblick Warum Modelle? Mechanistische Modelle Neuronale Netze Computational Fluid Dynamics Zusammenfassung 3

4 Warum Modelle? Grundlegendes Prozessverständnis Wechselwirkungen Potenziale für Weiterentwicklung Bau von Wasseraufbereitungsanlagen Dimensionierung Betriebssicherheit Kostenersparnis Betrieb von Wasseraufbereitungsanlagen Betriebssicherheit (Schulung, Kontrolle open loop ) Automatisierung ( closed loop ) Kostenersparnis 4

5 Modelltypen und Anwendungen Modelltyp Mechanistisch Fuzzy Neuronales Netz Beschreibung kausaler Gleichungen, Gleichungs- Wenn-Dann- Regeln Wichtungsfaktoren Zusammenhänge systeme Prozessverständniss hoch mittel gering Übertragbarkeit mittel gering gering Anwendung Prozessentwicklung Schulung Dimensionierung Regelung/ Steuerung (Schulung) Regelung/ Steuerung (Schulung) Regelung/ Steuerung 5

6 Teilprozesse und Parameter Desinfektion Enthärtung Belüftung Ozonung Flockung Membranfiltration Sedimentation Aktivkohlefiltration Schnellfiltration 6

7 Teilprozesse und Parameter Belüftung Desinfektion Durchsatz Enthärtung Verweilzeit Zusatzstoffmenge Ozonung Flockung Membranfiltration Energieeintrag Spülintervalle Sedimentation Aktivkohlefiltration Schnellfiltration 7

8 Teilprozesse und Parameter Gase Temperatur Mikoorganismen Belüftung Desinfektion Ozonung Verweilzeit Leitfähigkeit Enthärtung Geschwindigkeit Flockung Kationen Zusatzstoffmenge Anionen Membranfiltration Energieeintrag Sedimentation DOC Spülintervalle Trübung Aktivkohlefiltration Schnellfiltration Spurenstoffe Partikel 8

9 Mechanistische Stufenmodelle Flockungsmittel Gesamtmodell Flockung Sedimentation Filtration Sedimentation Rohwasser Trinkwasser Probleme: Klarwasser Schlamm Kompatibler Datensatz für Qualitäts-Parameter Numerische Verknüpfung der Teilmodelle: Plattform 9

10 Mechanistische Stufenmodelle METREX IWW+UDE/D OTTER WRc/UK STIMELA TU-Delft/NL WatPro Hydromantis/CD WTP EPA/USA TAPWAT RIVM/NL 10

11 Mechanistische Stufenmodelle METREX IWW+UDE/D OTTER WRc/UK STIMELA TU-Delft/NL Workpackage: Treatment Plant Simulator WatPro Hydromantis/CD WTP EPA/USA TAPWAT RIVM/NL Neuer Standard für Stufenmodelle 11

12 Neuronale Netze Neuronale Netze sind Abbild menschlicher Nervenzellen Neuronen erhalten über die Dendriten viele Eingangssignale anderer Neuronen Eingänge können aktivierende, hemmende oder keine Signale enthalten Neuronen verarbeiten und bewerten diese Eingangssignale Sie geben ein Ausgangssignal über das Axon an andere Neuronen weiter 12

13 Multilayer-Perceptron Netze Messwerte Fehler Neuronen sind in Schichten angeordnet Input-Layer: Eingangsvektor entspr. Anzahl der Eingangsgrößen Output Layer: Ausgangsvektor entspr. Anzahl der Ausgangsgrößen Hidden-Layer: je nach Problemstellung mehrere Schichten möglich, meistens eine genügend Neuronen sind über vorwärts gerichtete Verbindungen mit jedem Neuron der Folgeschicht verbunden Verbindungen sind gewichtet Anpassung der Netzgewichte zur möglichst exakten Abbildung der Eingangsvektoren auf die Ausgangsvektoren = Training 13

14 Multilayer-Perceptron Netze Feed forward calculation of output Input layer Hidden layer Output layer x x out Error y x x4 4 8 Input Parameter Iterative weight adaption to minimize error Network Output Backpropagation Learning Measured target parameter 14

15 Vor- und Nachteile Neuronaler Netze Vorteile Abbildung von Zusammenhänge auch ohne detailliertes Prozessverständnis Keine mechanistischen Modellvorstellungen erforderlich Schnelles und einfaches Erstellen von Modellen durch Training mit vorhandenen Daten Geringerer Wartungsaufwand durch Nachtraining bei Prozessänderungen Sensitivitätsanalysen geben u.u. Hinweise auf unbekannte Zusammenhänge Nachteile Black-Box Modell Nicht extrapolationsfähig: Fehlerhafte Abbildung in Gebieten mit zu geringer Datendichte Größere Datenmengen zum Training erforderlich Hoher Aufwand bei Datenauswahl und -bearbeitung 15

16 Anwendungsbeispiele Neuronale Netze Flusswasseraufbereitung: Flockung + Mikrofiltration Talsperrenwasseraufbereitung: Flockung + Sedimentation 16

17 Flockung + Mikrofilration Optimierung des Betriebs einer Mikrofiltrationsanlage mittels Künstlicher Neuronaler Netze: Vorhersage des Transmembranen Drucks (TMP) Optimierung der Filtrationsdauer Minimierung der Betriebskosten Projektpartner Universität Duisburg-Essen, Institut für Energie- und Umwelttechnik, Bereich Wassertechnik IWW Rheinisch-Westfälisches Institut für Wasserforschung gemeinnützige GmbH Fa. aquatune Dr. Gebhardt & Co. GmbH NGK Insulators, Ltd. Japan 17

18 Flockung + Mikrofilration Versuchsanlage Betriebsbedingungen: Rohwasser: Flusswasser Ruhr Temperatur: 2-25 C Trübung: FNU Flockungsmittel: mg/l Al 3+ Zulaufdruck: kpa Flux: l/(m 2 h) Filtrationsdauer: min Keramikmembranen: Porengröße : 0.1 µm Feed channel : 2.5 mm Moduloberfläche: 0.4 m 2 18

19 Flockung + Mikrofilration Berechnung der Modellparameter TMP [kpa] mtmp_1 TMPs_1 TMPe_1 tbw Present cycle mtmp TMPs tf TMPe TMPs+1 TMP calculated TMP measured Backwash CEBalkaline CEBacidic mtmp: slope 19

20 Flockung + Mikrofilration Eingangsparameter Temperatur Trübung Al-Beladung Trübungsbeladung Flockungs-pH-Wert Zulaufdruck TMPs (start) TMPe (end) Einstellbar: Rückspülbedingungen Flux Filtrationsdauer Al-Konzentration Ausgangsparameter Vorhersagemodell TMPs für zukünftige Filtrationszyklen TMPe für zukünftige Filtrationszyklen Ausgangsparameter für Optimierungsmodell Optimale Filtrationsdauer Optimale Al-Konzentration Optimaler Flux TMPs, TMPe Minimale Betriebskosten Energie( Druck) Flockungsmittel Rückstandsentsorgung 20

21 Flockung + Mikrofilration Berechnungsschema zur Vorhersage von TMPs und TMPe Europäisches Patent EP B1 2 getrennte Neuronale Netze zur Vorhersage von TMPs und TMPe Vorteile: - einfacheres Training der Einzelnetze - einfachere Eingrenzung der tatsächlich benötigten Parameter - einfachere Interpretation der Ergebnisse 21

22 Flockung + Mikrofilration TMPs: Gemessene und berechnete Werte Periode 3 tf = 90 min Flux = 200 l/m²h Al = 3.5 mg/l Periode 4 tf = 90 min Flux 1 = 200 l/m²h Al = 3.5 mg/l TMPs [kpa] Periode 1 tf = 120 min Flux 1 = 120 l/m²h Flux 2 = 80l/m²h Al = 1.5 mg/l Periode 2 tf = 60 min Flux = 160 l/m²h Al = 3.5 mg/l Flux 2 = 250 l/m²h Abweichung [%] Datensätze -10 TMPs gemessen TMPs vorhergesagt Abweichung +10% Abweichung -10% Abweichung 22

23 Flockung + Mikrofilration TMPe: Gemessene und berechnete Werte TMPe [kpa] Abweichung [%] Datensätze TMPe gemessen TMPe vorhergesagt Abweichung +10% Abweichung -10% Abweichung

24 Flockung + Mikrofilration Berechnungsschema zur Minimierung der Betriebskosten Betriebskosten: - Energiekosten für TMP (0.08 Euro/kWh) - Abwasserkosten (0.35 Euro/m 3 Abwasser) - Al-Dosierung (0.30 Euro/kg Al) - Kosten für Chemikalien zur Rückspülung vernachlässigbar gering 24

25 Flockung + Mikrofilration Optimierung und Minimierung der bei Vorhersage von 9 Filtrationszyklen TMP [kpa] Durchschnittliche Einsparung der Betriebskosten: ca. 15 % (0,7 Euro-Cent/m 3 ) : : : : : : :00 Zeit TMPs TMPs_opt TMPe TMPe_opt 25

26 Flockung + Sedimentation Optimierung des Betriebs der Flockung durch KNN im WW Obermaubach der Stadtwerke Düren GmbH (Gefördert von RWE Aqua GmbH) Sicherstellung der Wasserqualität auch bei schwankender Rohwasserqualität Kosteneinsparungen (Zusatzstoffe, Entsorgungskosten) Erhöhung der Trinkwasserausbeute (Verlängerung der Filterlaufzeiten) Projektpartner IWW Rheinisch-Westfälisches Institut für Wasserforschung gemeinnützige GmbH Universität Duisburg-Essen, Institut für Energie- und Umwelttechnik, Bereich Wassertechnik Fa. aquatune Dr. Gebhardt & Co. GmbH Stadtwerke Düren GmbH 26

27 Flockung + Sedimentation Wasserwerk Obermaubach Wasserabgabe: ca. 5 Mio. m 3 /a 27

28 Flockung + Sedimentation Wasserwerk Obermaubach ca. 2,5 mg/l 10 µm ca mg/l Fe 28

29 Flockung + Sedimentation Eingangsparameter Durchsatz Temperatur Rohwasser Leitfähigkeit Rohwasser ph-wert Rohwasser Sauerstoffkonzentration Rohwasser Trübung Rohwasser Ozonzugabe Einstellbar: Flockungsmittelzugabe ph-wert nach Flockung Ausgangsparameter Trübung Ablauf Sedimentation 29

30 Rohwasser bis Leitfähigkeit [µs/cm] SAK 254 nm [1/m] Trübung [FNU] 30

31 Rohwasser bis Sauerstoff [mg/l] ph-wert [-] Temperatur [ C] 31

32 Flockung und Sedimentation bis Flockungsmittel [l/m³] ph-wert [-] Trübung [FNU] 32

33 Ablauftrübung Sedimentation bis Trainierte Datensätze Mittlere Abweichung: 1,7% 33

34 Flockung und Sedimentation: weiteres Vorgehen Zielwertvorgabe für Ablauftrübung der Sedimentation (Laufzeitverlängerung der Schnellfilter) Anwendung des KNN zur Minimierung der Betriebskosten (Kopplung KNN + genetischer Algorithmus) Kosten Zusatzstoffe (Flockungsmittel, Kalk) Entsorgungskosten Sedimentationsrückstand (Kosten für Rückspülung der Schnellfilter) Online-Schaltung des KNN + genetischer Algorithmus im WW Obermaubach (nur lesender Zugriff auf Rohwasser- und Betriebsparameter) Versuchsbetrieb im WW Obermaubach und Nachtraining KNN Beurteilung Einsparpotenzial und praktische Anwendung 34

35 CFD-Anwendungen in Wasseraufbereitung CFD = Computational Fluid Dynamics Numerische Strömungssimulation Lösung der Navier-Stokes Gleichung für komplexe Randbedinungen Durchströmung von Behältern, Rohren, Reaktoren, Schüttungen Verweilzeit-/Mischungsverhalten Chemische Reaktionen Bahnlinien, Partikelbahnen Anwendungsmöglichkeiten Prozessverständnis Prozessentwicklung Design, Dimensionierung 35

36 CFD Beispiel Analyse der Partikelablagerung in UF/MF Kapillaren Tieferes Prozessverständnis Verbesserte Bau und Betrieb von Membranen, Modulen und Anlagen Dissertation André Lerch (Institut für Siedlungs- und Industriewasserwirtschaft TU-Dresden) an Universität Duisburg Essen (eingereicht 2007) 36

37 Modell zur Partikelablagerung in UF/MF Kapillaren Source: A. Lerch, PhD thesis 2007, Univ. Duisburg-Essen 37

38 Beispiele für CFD Ergebnisse (UF Kapillare) Stromlinen (links) und Geschwindigkeitsfeld in der Kapillare (rechts), Flux: 80 L/(m²h); dead-end Source: A. Lerch, PhD thesis 2007, Univ. Duisburg-Essen 38

39 Stromlinien und Partikelbahnen in UF Kapillaren dimensionless capillary length z/sz dimensionless capillary length z/sz dimensionless capillary radius r/sr dimensionless capillary radius r/sr Stromlinien (blau gepunktet) und Bahnlinien von Flocken (schwarze Linien) in den Kapillaren. Flockendurchmesser 10 µm (links) and 29.5 µm (rechts) Source: A. Lerch, PhD thesis 2007, Univ. Duisburg-Essen 39

40 CFD Schlussfolgerungen Partikelablagerung in Kapillaren erfolgt abhängig von Partikelgröße Kapillaren werden - besonders von großen Partikel - von hinten her aufgefüllt Kompaktierung der Ablagerungen zu erwarten, was zu weiterer Verblockung führt 40

41 Zusammenfassung Modelle müssen für Anwendungsfall geeignet gewählt werden Prozessverständnis, Prozessentwicklung Prozessdimensionierung, Design Schulung, Erhöhung Betriebssicherheit Kostenersparnis Automatisierung Bisher wenige Anwendung von Modellen zum Bau und Betrieb von Wasseraufbereitungsanlagen in Deutschland Aufbereitungsanlagen zu einfach? Modelle nicht vorhanden oder zu komplex? Kein Bedarf? Misstrauen? 41

42 Zusammenfassung Neue Entwicklungen zeigen hohes Anwendungspotenzial Mechanistische Stufenmodelle: Erkennen und Nutzen von Wechselwirkungen, besseres Prozessverständnis Neuronale Netze: Einsparung von Betriebskosten und Erhöhung Prozesssicherheit CFD: Verbesserung von Design und Betrieb von Komponenten von Aufbereitungsanlagen Verbesserung der Leistungsfähigkeit der Modelle (Hardware + Software) Verbesserung der Anwendbarkeit (Oberflächen, Schnittstellen, Ein- und Ausgabe) 42

43 Zusammenfassung Modelle müssen für Anwendungsfall geeignet gewählt werden Bisher wenige Anwendung von Modellen zum Bau und Betrieb von Wasseraufbereitungsanlagen in Deutschland Aufbereitungsanlagen zu einfach? Modelle nicht vorhanden oder zu komplex? Kein Bedarf? Misstrauen? Neue Entwicklungen zeigen hohes Anwendungspotenzial Mechanistische Stufenmodelle: Erkennen und Nutzen von Wechselwirkungen, besseres Prozessverständnis KNN: Einsparung von Betriebskosten und Erhöhung Prozesssicherheit CFD: Verbesserung von Design und Betrieb von Komponenten von Aufbereitungsanlagen Verbesserung der Leistungsfähigkeit der Modelle (Hardware + Software) Verbesserung der Anwendbarkeit (Oberflächen, Schnittstellen, Ein- und Ausgabe) 43

44 Danksagung Herzlichen Dank an: Frau Dipl.-Ing. Silke Strugholtz/UDE Herrn Dr. Nahrstedt/IWW Herrn Dipl. Ing. André Lerch/TUD Herrn Dr. Gebhardt Fa. aquatune GmbH RWE Aqua GmbH Stadtwerke Düren 44

45 45

46 Training und Anwendung Messwerte: Flockungsmittelzugabe ph nach Flockung Training Messwerte: Rohwasserparameter KNN Optimierung: Flockungsmittelzugabe ph nach Flockung Messwerte: Trübung Ablauf Sedimentation Anwendung Messwerte: Rohwasserparameter KNN Zielwert: Trübung Ablauf Sedimentation 46

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