N2O-Emissionsreduzierung durch KI-unterstützte Regelung der biologischen Abwasserreinigung
Creators: name: Freyschmidt, Arne Holger
Publisher: name: Hannover : Veröffentlichungen des Institutes für Siedlungswasserwirtschaft und Abfalltechnik der Leibniz Universität Hannover
Year: 2024
Subjects: subject: greenhouse gas emissions
subject: artificial intelligence
subject: system optimization
subject: Treibhausgasemissionen
subject: künstliche Intelligenz
subject: Systemoptimierung
subject: Dewey Decimal Classification::600 | Technik::620 | Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau

description: Im Zuge der aktuellen gesellschaftlichen Bemühungen zur Reduzierung des globalen Treibhausgasausstoßes werden auch in der Siedlungswasserwirtschaft zunehmend gezielte Emissionsminderungsmaßnahmen umgesetzt. Dabei steht derzeit insbesondere eine Minimierung der N2O-Emissionen bei der Abwasserreinigung im Fokus von Forschung und Praxis. Das Treibhausgas N2O kann unter ungünstigen Betriebsbedingungen (z. B. hohe Schlammbelastung, Nitritakkumulation, Stoßbelastungen…) als Nebenprodukt der biologischen Stickstoffelimination gebildet werden; durch eine angepasste Regelung ist jedoch ein emissionsarmer Betrieb der Abwasserreinigung realisierbar. Da die N2O-Emissionen zulauf- und betriebsbedingt einer hohen Dynamik unterliegen und nicht alle relevanten Einflussparameter messtechnisch erfassbar sind, ist das Emissionsminderungspotential messwertbasierter Regelstrategien limitiert. In dieser Arbeit wurde deshalb ein neuer Ansatz zur fortlaufenden intelligenten Optimierung der Betriebseinstellungen entwickelt. Mithilfe eines genetischen Algorithmus werden die für eine spezifische Betriebssituation mit einer minimalen N2O-Emission verbundenen Regeleinstellungen automatisch identifiziert. Dabei können neben der Emissionsminimierung weitere, frei definierbare Betriebsziele wie das Einhalten einer ausreichenden Stickstoffelimination berücksichtigt werden; das betrachtete System wird aus einer ganzheitlichen Perspektive optimiert (keine Definition fester Regelzusammenhänge). Zur Bewertung der Auswirkung einzelner Regelparametersets auf die N2O-Emission und ggf. weitere Zielparameter greift der Optimierungsalgorithmus auf ein Prognosemodell zurück. In dieser Arbeit werden dafür neuronale Netzwerke verwendet; diese kommen aufgrund ihres mathematisch einfacheren Aufbaus deutlich schneller als mechanistische Modelle zu einem Ergebnis. Zur Erzeugung von Trainingsdaten wird allerdings ein mechanistisches Modell herangezogen. Mit dem entwickelten Ansatz konnten Prognosenetzwerke auch bei begrenzter Datenverfügbarkeit erfolgreich trainiert werden. Zur Einordnung der Verlässlichkeit der ausgegebenen Regelempfehlung wurde schließlich ein Klassifizierungsalgorithmus entwickelt. Der entwickelte Ansatz wurde erfolgreich für drei beispielhafte Anwendungen erprobt; in allen Beispielen konnte rechnerisch eine erhebliche Emissionsminderung erreicht werden. Durch den Algorithmus wurden die wesentlichen Ursachen der N2O-Bildung trotz einer begrenzten Anzahl an Eingangsparametern identifiziert und entsprechend angepasste Minderungsmaßnahmen vorgeschlagen. Somit kann die intelligente Optimierung bereits heute zur Unterstützung des Betriebspersonals eingesetzt werden. Langfristig können intelligente Algorithmen einen emissionsarmen, nachhaltigen und weitestgehend automatisierten Kläranlagenbetrieb ermöglichen.
description: Current efforts to reduce global greenhouse gas emissions also lead to a sharp increase in the implementation of targeted measures in sanitary engineering. One of the main focuses of the ongoing research and plant operating practice is minimizing N2O emissions during wastewater treatment. N2O is a greenhouse gas that can be formed as a by-product of biological nitrogen elimination under unfavorable operating conditions (e.g. high loads, nitrite accumulation, shock loads...). The potential of the available measures for achieving lower N2O emissions, namely measurement-based control strategies, is limited due to strong temporal variations in N2O emissions and a lack of data regarding the influencing parameters. To address these issues, a novel AI-based process optimization method for minimizing N2O emissions was developed in this work. This method uses a genetic algorithm to automatically identify the control settings associated with minimum N2O emissions for a specific operating situation. In addition to decreasing emissions, this approach enables a holistic control of bio-logical wastewater treatment by incorporating additional individually definable operating tar-gets such as sufficient nitrogen elimination. The genetic algorithm relies on a prediction model to evaluate the effect of individual control parameter sets on N2O emissions and other operat-ing targets. For this purpose, neural networks were trained in this work. Neural networks are advantageous as they offer faster calculation speed than conventional mechanistic models due to their mathematically simpler structure. The data for network training, however, was generated using a mechanistic model. This approach is beneficial in practical applications as prediction networks could be successfully trained even if only limited data is available. The developed method is also incorporated with a classification algorithm to give the reliability of the suggested control strategy. The novel approach described in this thesis was successfully tested for three exemplary ap-plications. In all examples, a considerable reduction in emissions was achieved. The main causes of N2O formation were consistently identified by the algorithm despite a limited number of input parameters, and targeted reduction measures were recommended. With its proven applicability, the proposed method for intelligent optimization is ready to support the plant op-erating staff. In the long term, intelligent algorithms will enable further automation and digitali-zation of wastewater treatment plants leading to sustainable, low-emission operations.