Energieoptimale Regelung einer biologischen Reinigungsstufe von Kläranlagen mittels eines adaptiven Fuzzy-Reglers

Beim Verfahren zur biologischen Abwasserreinigung in Kläranlagen wird das Abwasser in verschiedenen Prozessstufen durch die Stoffwechselaktivität von Mikroorganismen von Stickstoff gereinigt. Dieser Prozess wird als Belebtschlammverfahren bezeichnet. Der Stickstoff gelangt fast ausschließlich in Form von Ammonium (NH4+) in die Kläranlage und wird durch die Mikroorganismen im Belebtschlamm in der biologischen Reinigungsstufe (Belebungsbecken) in zwei Schritten umgewandelt. Im ersten Schritt (Nitrifikation) erzeugen die Mikroorganismen aus Ammonium Nitrit (NO2-) und Nitrat (NO3-). Hierzu ist gelöster Sauerstoff nötig, der mit Hilfe von Belüftungsaggregaten unter hohem Energieeinsatz in das Belebtschlamm/Abwassergemisch eingetragen wird. Für den zweiten Schritt (Denitrifikation), in dem die Reduktion des Nitrats zu molekularem Stickstoff erfolgt, darf kein gelöster Sauerstoff im Belebtschlamm vorhanden sein.

Üblicherweise wird zur Nitrifikation mehr Sauerstoff eingebracht als eigentlich notwendig wäre, da eine Unterversorgung mit Sauerstoff die Effektivität der Prozessstufe gefährden würde. Die Nachteile dieser Vorgehensweise bestehen darin, dass einerseits das Einbringen von Sauerstoff (bzw. Luft) mit Hilfe von Kompressoren viel Energie erfordert, mehr Energie als notwendig verbraucht wird und andererseits auch Sauerstoff im Klärschlamm übrig bleibt, der dann die Effizienz der Denitrifikation beeinträchtigt, die einen Ausschluss von Sauerstoff erfordert.

Zur Steigerung der Energie- und Prozesseffizienz wäre es daher besser, für die Nitrifikation genau die notwendige Menge an Sauerstoff einzubringen, die in der Prozessstufe benötigt und dann auch komplett verbraucht wird. Das Problem besteht allerdings darin, die notwendige Menge an Sauerstoff exakt zu ermitteln, da sie von diversen Umweltparametern wie beispielsweise der Außentemperatur, Salzkonzentration, Art der Belüftungseinrichtung oder der exakten Zusammensetzung des Abwassers abhängig ist. Dieses Problem soll mit Hilfe eines neuen Regelalgorithmus, der adaptiven Fuzzy-Regelung, gelöst werden.

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung einer adaptiven kennfeldoptimierten Regelung für das Belebtschlammverfahren in Kläranlagen. Das Ziel dieser Beeinflussung ist die Minimierung der benötigten Energie, die zur biologischen Reinigung durch Zufuhr von Sauerstoff notwendig ist, bei gleichbleibender oder verbesserter Ablaufqualität.