Die Aufrüstung der Kläranlagen zur weitergehenden Abwasserreinigung ist seit 2000 abgeschlossen. Seither gibt es kaum mehr Neu- oder Umbauten.

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3 Situation in Deutschland Die Aufrüstung der Kläranlagen zur weitergehenden Abwasserreinigung ist seit 2000 abgeschlossen. Seither gibt es kaum mehr Neu- oder Umbauten.

4 Situation in Deutschland Nutzungsdauer Maschinentechnik Jahre Pumpwerke 8 12 Jahre Belüftungselemente 4 10 Jahre Messeinrichtungen Schaltanlagen Prozessleitsysteme 8 12 Jahre 8 10 Jahre 4 8 Jahre

5 Situation in Deutschland Kläranlagen sind seither gealtert und haben heute einen Erneuerungsstau in den Bereichen der EMSR-Technik!

6 Studie in Rheinland-Pfalz Eine Studie der Fachhochschule Mannheim, durchgeführt im Dez. 2008, bestätigt dies für Rheinland-Pfalz Quelle: ATV-Handbuch

7 Studie in Rheinland-Pfalz Durchschnittliche Überwachungswerte Nges (in mg/l) ,7 13, ,6 13,4 12, ,0 Gesamt GK 1 (ab EW) GK 2 (ab EW) GK 3 (ab EW) GK 4 (ab EW) GK 5 (ab EW) Die Überwachungswerte sind hoch

8 Studie in Rheinland-Pfalz Der Energieverbrauch ist erhöht* Durchschnittlicher Energieverbrauch (MWh) Bezug Erzeugung Gesamt Gesamt 736,5 107,3 843,8 GK 1 (ab EW) 421,8 GK 2 (ab EW) 497,2 GK 3 (ab EW) 662,7 28,6 691,3 GK 4 (ab EW) 1139,2 239, ,1 GK 5 (ab EW) Bezug: 4.939,3 Erzeugung: 2.861,7 Gesam t: 7.801, * vgl. Energiehandbuch für Kläranlagen

9 Studie in Rheinland-Pfalz Ca. 70% der Messgeräte sind 6 Jahre und älter Alter der Messgeräte bis 3 Jahre bis 6 Jahre bis 9 Jahre bis 12 Jahre ab 13 Jahre keine Angabe

10 Studie in Rheinland-Pfalz Ergebnisse: Es besteht Erneuerungsbedarf (EMSR- / Maschinentechnik /PLS) Optimierungspotential liegt vor (Elimination / Energie) Quelle: ATV-Handbuch

11 Optimierungspotentiale Im Ersatzfall bestehen 2 Möglichkeiten entweder oder 1:1 ersetzen Nach Stand der Technik modernisieren Nachteil: Gleich hohe Betriebskosten Vorteil: Nutzung der Einsparpotentiale Energieverbrauch vorher Energieverbrauch nachher Effiziente Technologien Prozessoptimierung

12 Optimierung durch einzelne Maßnahmen Beispiel: Belebung - Erneuerung der Belüftungselemente - Erneuerung der Gebläse bzw. Antriebe - Erneuerung von Umwälzeinrichtungen - Einsatz neuer Online-Messtechnik - Optimierung der Belüftungssteuerung - Anpassung der Prozessstrategie Quelle: WTW

13 Regelverfahren für Belebungen Regler Regelstrecke Sollwert Stellwert Istwert + -

14 Der konventionelle Regler Einfache Sauerstoffregelung O2 O2- Regler Sollwert Sauerstoffkonzentration ATV-DVWK Merkblatt M265

15 Der konventionelle Regler Proportional Vorgabe W (Sollwert) + - Abweichung Veränderung e PI-Regler Y Anlage (Stellwert) Integral Messwert X (Istwert) ATV-DVWK Merkblatt M265

16 Der konventionelle Regler Beispiel eines schlecht eingestellten Reglers Schwingende Sauerstoffkonzentration ATV-DVWK Merkblatt M265

17 Der konventionelle Regler ATV-DVWK Merkblatt M265

18 Der konventionelle Regler Übliche Fehler: Proportionalanteil zu groß Integrationszeitkonstante zu lang ATV-DVWK Merkblätter M265 und M 268

19 Der konventionelle Regler Druck -Regler P Sollwert Systemdruck Sauerstoffregelung mit unterlagerter Druckregelung O2 O2- Regler Sollwert Sauerstoffkonzentration ATV-DVWK Merkblätter M265

20 Der konventionelle Regler Vorgabe W (Sollwert) + - Abweichung Regelklappe e O2-Regler Y Belebung Messwert X (Istwert) Vorgabe W (Sollwert) + - Verdichter Abweichung Druckregler e Y Luftleitung Messwert X (Istwert) ATV-DVWK Merkblatt M265

21 Der konventionelle Regler Vorgabe W (Sollwert) + - Abweichung e Messwert O2-Regler Y Belebung X (Istwert) P Vorgabe W (Sollwert) + - Abweichung e Druckregler Y Messwert X (Istwert) ATV-DVWK Merkblatt M265

22 Der konventionelle Regler Beispiel eines schlecht eingestellten Reglers Chaotisch schwankende Sauerstoffkonzentration ATV-DVWK Merkblatt M265

23 Der konventionelle Regler Beispiel eines schlecht eingestellten Reglers Schwingende Luftklappe Chaotisch schwankende Sauerstoffkonzentration ATV-DVWK Merkblatt M265

24 Der konventionelle Regler Schwankender Systemdruck Beispiel eines schlecht eingestellten Reglers Schwingende Luftklappe Chaotisch schwankende Sauerstoffkonzentration ATV-DVWK Merkblatt M265

25 Der konventionelle Regler ATV-DVWK Merkblatt M265

26 Der konventionelle Regler Übliche Fehler: Einzelregelungen zu dynamisch - Proportionalanteile zu groß - Integrationszeitkonstanten zu lang Fehlende zeitliche Entkopplung der Regelkreise ATV-DVWK Merkblätter M265

27 Der konventionelle Regler Druck -Regler P Sollwert Systemdruck Rezirkulation Nitrat -Regler Sollwert Nitrat NO3 O2 NH4 O2- Regler Ammonium -Regler Sollwert Sauerstoffkonzentration Sollwert Ammonium NH4 + O2 NO3 (+ Energie) ATV-DVWK Merkblätter M265 und M268

28 Der konventionelle Regler Sollwert Systemdruck Sollwert Klappenstellung Druck -Regler P Gleitdruck -Regler Nitrat -Regler Sollwert Nitrat NH4 NO3 O2 NH4 O2- Regler Ammonium -Regler Sollwert Sauerstoffkonzentration Sollwert Ammonium NH4 + O2 NO3 (+ Energie)) ATV-DVWK Merkblätter M265 und M268

29 Der konventionelle Regler Vorteil: Transparentes Verfahren mit hoher Regelgüte Problematik: Die Kopplung von bis zu 5 Regelkreisen ist ohne spezifisches Know-How schwer zu beherrschen. Die Einstellung der Regelparameter durch Probieren gelingt meist nicht, da das Anlagenverhalten sehr schnell chaotisch wird. Praxis: In der Praxis schwingt die Mehrzahl derartiger Regelungen. ATV-DVWK Merkblätter M265 und M 268

30 Gehobene Regelverfahren Fuzzy-Logic Neuronales Netz - Modellgestützte Regelung

31 Fuzzy-Logic = unscharfe Logik Regler Regelstrecke Sollwert Stellwert Istwert + - Prinzip: Prozessgrößen werden in bewertende (unscharfe) Aussagen umgewandelt über ein verbal formuliertes Regelwerk verknüpft und zur Anwendung auf scharfe Stellgrößen zurückgewandelt.

32 Fuzzy-Logic = unscharfe Logik 1.Schritt: Abstraktion exakter Größen Definition des Status einer Prozessgröße Fuzzyfizierung O 2 -Konzentration unter 0,5 mg/l niedrig O 2 -Konzentration zw. 0,5 und 1,5 mg/l mittel O 2 -Konzentration über 1,5 mg/l hoch

33 Fuzzy-Logic = unscharfe Logik 1.Schritt: Abstraktion exakter Größen Definition des Status einer Prozessgröße Fuzzyfizierung O 2 -Konzentration niedrig = 0,66 O 2 -Konzentration mittel = 0,33 O 2 -Konzentration hoch = 0

34 Fuzzy-Logic = unscharfe Logik 2.Schritt: Verknüpfung der Statusinformationen durch ein Regelwerk Inferenz O 2 -Konzentration niedrig = 0,66 O 2 -Konzentration mittel = 0,33 O 2 -Konzentration hoch = 0 Belüftung steigern = 0,66 Belüftung belassen = 0,33 Belüftung senken = 0 NH 4 -Konzentration hoch = 0,88 Belüftung steigern = 0,88

35 Fuzzy-Logic = unscharfe Logik 3.Schritt: Berechnung von Stellgrößen aus den Verknüpfungen der virtuellen Größen Defuzzyfizierung Belüftung steigern = 0,66 Belüftung belassen = 0,33 Belüftung senken = 0 Belüftung steigern = 0,88

36 Fuzzy-Logic Parametrierung

37 Fuzzy-Logic = unscharfe Logik Vorteile: Einfache Reglerentwicklung auch bei komplexen Systemen. Die Anlagenfunktionen werden in einzelne Aussagen und Prozesszusammenhängen formuliert. Verarbeitung auch widersprüchlicher Regeln bei Mehrgrößenregelungen (Eine Stellgröße beeinflusst mehrere Prozessgrößen z.b. Luftmenge O 2 ; NH 4 ) Nachteile: Bei komplexen Regelwerken ist die Anlagenfunktion oft undurchsichtig. Das Regelwerk ist nach der Implementierung starr. Praxis: Für den Betrieb ist in der Regel die premanente Betreuung durch den Systemlieferanten notwendig

38 Künstliches neuronales Netz Regler Regelstrecke Sollwert Stellwert Istwert + - Prinzip: Ein mathematisches Netzwerk bestimmt Zusammenhänge zwischen Ein- und Ausgangsgrößen. Dies erlaubt die Vorhersage des Prozessverhaltens. Durch systematische Variation von Stellgrößen wird die optimale Einstellung bestimmt.

39 Künstliches neuronales Netz Zul.-Menge Ein mathematisches Netzwerk bestimmt Zusammenhänge zwischen Ein- und Ausgangsgrößen ph-wert 2h LF-Wert 2h NO3-Abl +1h NH4-Zul-1h Luftmenge... Dies erlaubt die Vorhersage des Prozessverhaltens

40 Künstliches neuronales Netz Zul.-Menge Durch systematische Variation von Stellgrößen wird die optimale Einstellung bestimmt. ph-wert 2h LF-Wert 2h NO3-Abl +1h NH4-Zul.-1h Luftmenge...

41 Künstliches neuronales Netz Vorteile: Präzise Modellierung der Prozessvorgänge unter Berücksichtigung aller messbaren Größen. Auch indirekte Prozesszusammenhänge werden berücksichtigt. Prädiktives Regelverhalten. Nachteile: Für ein sicheres und präzises Modell wird eine breite Datenbasis benötigt. Die Aufbereitung der Messdaten ist aufwendig (Elimination von Ausreißern). Das Prozessverhalten ist nicht transparent. Das neuronale Netz muss bei technologischen Veränderungen neu trainiert werden.

42 Modellgestützte Regelung Regler Regelstrecke Sollwert Stellwert Istwert + - Prinzip: Eine Mathematische Abbildung der Prozesse ermöglicht die Vorausberechnung des Prozessverhaltens und der optimalen Prozesseinstellungen.

43 Modellgestützte Regelung Eine Mathematische Abbildung der Prozesse ermöglicht die Vorausberechnung des Prozessverhaltens und der optimalen Prozesseinstellungen. Stellgrößen Belüftung, Rezirkulaion. Messgrößen Q, O2,Temp, NH4, NO3, PO4,, rh.

44 Modellgestützte Regelung Basis bilden theoretische mathematische Modellierungen aus der biokenetik von Belbtschlammprozessen (ASM1, ASM2, ASM3, Sigrist etc.). Vorteile: Präzise Modellierung der Prozessvorgänge auch ohne vorherige Datenbasis Klarer Zusammenhang zwischen Ein- und Ausgangsgrößen Nachteile: Aufwendige Definition und Kalibrierung. Modell muss bei Prozessveränderungen angepasst werden. Weitreichendes mathematische und regelungstechnisches Wissen erforderlich

45 Modellgestützte Regelung Durch Vereinfachung der Modelle können Prozesszusammenhänge hinlänglich genau wiedergegeben werden. Beispiel: Regelung der Stickstoffelimination

46 Belebungsregelung mit vereinfachtem Modell Durch Vereinfachung der Modelle können Prozesszusammenhänge hinlänglich genau wiedergegeben werden. Beispiel: Regelung der Stickstoffelimination NH4 NO3

47 Belebungsregelung mit vereinfachtem Modell Beispiel: Regelung der Stickstoffelimination Anhand der Abbaugeschwindigkeiten für NH 4 und NO 3 sowie der Aufenthaltszeiten können die optimalen Schaltschwellen für die Nitri/Deni-Umschaltung sowie die notwendige Sauerstoffkonzentration eingestellt werden. NH4 NO3 T nitri / T Deni O 2

48 Belebungsregelung mit vereinfachtem Modell Belebungsbecken 3 (altes Becken Kern) - Belüftungszyklus Beispiel: Regelung der Stickstoffelimination [ g/m³ ] Energieeinsparung 0 0 min 60 min 120 min 180 min 240 min 300 min NH4-N NO3-N O2

49 Belebungsregelung mit vereinfachtem Modell Belebungsbecken 3 (altes Becken Kern) - Belüftungszyklus Beispiel: Regelung der Stickstoffelimination [ g/m³ ] Energieeinsparung 0 0 min 60 min 120 min 180 min 240 min 300 min NH4-N NO3-N O2

50 Belebungsregelung mit vereinfachtem Modell Beispiel: Regelung der Stickstoffelimination

51 Systematisch optimieren Optimierungspotentiale sind vielfältig

52 Systematisch optimieren Optimierungspotentiale konsequent nutzen heißt

53 Systematisch optimieren Optimierungspotentiale konsequent nutzen heißt alle Zusammenhänge (technisch, wirtschaftlich, rechtlich) genau zu kennen und zu verstehen.

54 Systematisch optimieren Rahmenbedingungen Armin Meister Abwassertechnik Applikations- und Kreislaufwirtschafts- und Abfallgesetz (KrW-/AbfG) Hygieneverordnung (EG Nr. 1774/2002) Bioabfallverordnung (BioAbfV) Klärschlammverordnung (AbfKlärV) Düngemittelverordnung (DüMW) WHG BimSchG etc Betriebsberatung Elbestraße. 42 D Rüsselsheim TELEFON: TELEFAX:

55 Systematisch optimieren Stukturiertes Vorgehen Genaue Untersuchung der Kläranlage Herausfinden möglicher Maßnahmen Erstellung eines Maßnahmenkataloges Technisch- wirtschaftliche Bewertung Priorisierung der Maßnahmen Haushaltsplanung (ggf. über mehrere Jahre) Armin Meister Abwassertechnik Applikations- und Betriebsberatung Elbestraße. 42 D Rüsselsheim TELEFON: TELEFAX:

56 Systematisch optimieren Besonders zu beachten Bei der Systemanalyse bedarf es genauer Kenntnis der komplexen Zusammenhänge auf Kläranlagen, und bei der Umsetzung der Maßnahmen ist Praxiserfahrung gefragt. Nicht immer ist High-Tech das Mittel der Wahl, letztlich müssen die Lösungen auch zum Bediener passen. Armin Meister Abwassertechnik Applikations- und Betriebsberatung Elbestraße. 42 D Rüsselsheim TELEFON: TELEFAX:

57 Systematisch optimieren Armin Meister Abwassertechnik Applikations- und Betriebsberatung Elbestraße. 42 D Rüsselsheim TELEFON: TELEFAX:

58 Finanzierung Studien Energiestudien werden unter bestimmten Voraussetzungen mit bis zu 50% bezuschusst. Armin Meister Abwassertechnik Applikations- und Betriebsberatung Elbestraße. 42 D Rüsselsheim TELEFON: TELEFAX:

59 Finanzierung Optimierungsmaßnahmen Armin Meister Abwassertechnik Applikations- und Betriebsberatung Gem. 10 Abs. 3 AbwAG können Investitionen, die zur Senkung mindestens eines Einleitwertes (C, N, P) um 20% führen, mit der 3 Jahre zuvor gezahlten Abwasserabgabe verrechnet werden. Elbestraße. 42 D Rüsselsheim TELEFON: TELEFAX: Folgende Tabelle zeigt das Verrechnungspotential bei durchschnittlichem Schmutzwasseraufkommen und erklärten Werten entsprechend der Mindestanforderungen nach WHG.

60 Finanzierung Verrechnungspotential nach 10 Abs. 3 AbwAG Armin Meister Abwassertechnik Applikations- und Betriebsberatung Elbestraße. 42 D Rüsselsheim TELEFON: TELEFAX:

61 Finanzierung Verrechnungspotential nach 10 Abs. 3 AbwAG

62 Vielen Dank

63 Fachgebiete Verfahrenstechnik Armin Meister Abwassertechnik Applikations- und Betriebsberatung Messtechnik Regelungstechnik Elbestraße. 42 D Rüsselsheim TELEFON: TELEFAX: Hydrometrie SiGeKo/Proj.manager Dokumentation (DBA)

64 Um eine unbefugte Verwendung auszuschließen ist die Datei gegen Ausdrucken oder Kopieren geschützt. Armin Meister Abwassertechnik Applikations- und Betriebsberatung Möchten Sie Folien des Vortrages Ausdrucken oder anderweitig verwenden? Elbestraße. 42 D Rüsselsheim TELEFON: TELEFAX: Kein Problem Setzen Sie sich einfach mit mir in Verbindung.