Im Rahmen der Jenaer Eigeninitiative ZEUS (Zukunftsorientierte Energieoptimierte und Umweltfokussierte Schwerpunkte) ist ein Programm des ZV JenaWasser zur einheitlichen Bündelung aller zukünftigen Projekte und Maßnahmen zur energetischen- und umwelttechnischen Optimierung der Anlagen und Verfahrenstechniken sowie innovativen Ansatzpunkte (z.B. SmartKan, Abwasser 4.0 etc.). Es soll damit eine einheitliche Projektbearbeitung wie Formulierung der Projektziele, Projekt-Ablauf, Projekt-Mitwirkende, Projekt Umsetzung und Abschluss erreicht und sichergestellt sowie die Übertragbarkeit auf andere kommunale Aufgabenträger angestrebt werden. Das eingereichte Vorhaben basiert auf einer innovativen und prämierten Entwässerungsplanung („Goldener Kanaldeckel“) des Zweckverbandes JenaWasser(siehe KA Betriebs-Info, Ausgabe 3/2020).
Überschwemmungen infolge von Starkregenereignissen treten in Deutschland immer häufiger auf (die Ereignisse des Sommers 2021 haben dies deutlich gezeigt) und verursachen in Verbindung mit schweren Unwettern oft große Schäden und erhebliche Umweltbelastungen durch die unkontrollierte Einleitung ungeklärter Abwässer in die Fließgewässer. Erschwerend kommt hinzu, dass die Kanalisationsrohre die anfallenden Wassermassen nicht mehr aufnehmen können, obwohl in der Kanalisation selbst und in den angeschlossenen Regenbecken noch Speicherkapazität vorhanden ist. Außerdem deuten die Beobachtungen darauf hin, dass in Zukunft mehr extreme Trockenperioden zu erwarten sind, wie 2018 und 2019 deutlich zeigen. Ort und Zeitpunkt solcher Ereignisse lassen sich nur schwer vorhersagen, so dass die Kanalisationsbetreiber mit teilweise gegensätzlichen Herausforderungen konfrontiert sind, auf die sie vorbereitet sein müssen.
Die angestrebte Lösung fokussiert daher auf die Umsetzung eines dynamischen, flexiblen Kanalnetzmanagements durch intelligente Datenerfassung, -auswertung und -überwachung, um das vorhandene Kanalnetzvolumen bei Starkregen optimal zu nutzen und möglichen negativen Auswirkungen auch in Trockenperioden entgegenzuwirken, wie z. B. verstärkte Sedimentation, Geruchsbildung und Korrosion oder unkontrollierte Einleitung von Schadstoffen in Gewässer bei kurzzeitigen Starkregenereignissen nach einer längeren Trockenperiode.
Das Projekt InSchuKa4.0 fokussiert auf ein integriertes und transdisziplinäres Management (in Bezug auf Risiken) von gegensätzlichen hydrologischen und urbanen wasserbezogenen Ereignissen in städtischen Wasserversorgungsinfrastrukturen unter Verwendung digitaler Tools für Monitoring, Analyse, Prognose und Kommunikation.
InSchuKa4.0 erweitert die Ansätze bisheriger Forschungsprojekte. Darauf aufbauend wird eine auf künstlicher Intelligenz basierende Kanalnetzmanagement-Lösung entwickelt, die innovative Kanalsensorik, moderne Kanaltechnik in Form cyber-physischer Systeme sowie historische und Prognosedaten aus Betrieb und Wetterereignissen einbezieht. Ziel ist ein resilient-flexibler, zuverlässiger und effizienter Betrieb des Kanalnetzes unter Berücksichtigung extremer Wetterbedingungen.
Darüber hinaus soll mit dem neu entwickelten System dem Bedürfnis von Kommunen/Städte Rechnung getragen werden, automatisch vorbeugende Spülungen von Kanalabschnitten zu ermöglichen und eine unkontrollierte Ausschwemmung von Schadstoffen bei kurzen, starken Regenschauern durch einen besseren Rückhalt im Kanalsystem zu verhindern. Somit soll einerseits auf eine kostenintensive bauliche Erweiterung der Kanalnetze, der Schaffung zusätzlicher Tanks / Verzögerungen zur Erhöhung des Rückhaltevolumens verzichtet werden können. Auf der anderen Seite können durch automatisch vorbeugende Spülungen kostenaufwendige manuelle Spüleinsätze reduziert werden oder sogar entfallen.
Die dafür notwendige Erfassung von Echtzeit-Messdaten muss insbesondere für ein integriertes Starkregen- und Trockenperiodenmanagement um zusätzliche Qualitätsparameter über Abwasserpartikeleigenschaften wie AFS (abfiltrierbare Stoffe) erweitert werden. Dazu soll ein innovatives Messverfahren zur simultanen Erfassung von Durchflussrate und AFS erprobt werden.
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