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Integrierte Modellierung und g g
Bewirtschaftung des Abwassersystems
Peter Krebs
Vortragsreihe der Fakultät Bauingenieurwesen Graz 2 April 2009Vortragsreihe der Fakultät Bauingenieurwesen Graz, 2. April 2009
Studierende in Fakultäten, WS 07/08
Philosophische Fakultät
Mathematik und Naturwissenschaften 4455
3340
Erziehungswissenschaften
Juristische Fakultät
Sprach-, Literatur- und Kulturwissenschaften 3430
2001
947
Elektrotechnik u. Informationstechnik
Informatik
Maschinenwesen
Wirtschaftswissenschaften 26472119
2210
4956
Biotechn. Zentrum (BIOTEC): 78
Zentrum für Internationale S di 141
Architektur
Verkehrswissenschaften
Maschinenwesen
Bauingenieurwesen
1624
4956
1200
750
Studien: 141
Medizinische Fakultät
Forst-, Geo- u. Hydrowissenschaften
Gesamt ahl 35 133
2964
2271
Gesamtzahl 35.133
Struktur der Fachrichtung Wasserwesen
Forst-, Geo- und Hydrowissenschaften Ökologische StationFakultät
Forstwesen Geowissen-schaften
Wasser-wesen
Fachrich-tungen schaften wesentungen
Hydro-chemie
Hydro-biologie
Hydrologie Meteorologie
Grund-wasser
Siedlungs-wasserw.
Abfall Altlasten
E. Worch J. BenndorfR. Nagel
G. SchmitzC. Bernhofer
P. WernerB. Bilitewski
R. Liedl P. KrebsW. Uhl
O. NowakO. Nowak
Das Abwassersystem
Schmutzwasser-speicher
ÜberlaufEntlastungEntlastung
Kläranlage
Mischwasser-
Fließgewässerspeicherung
Motivation Motivation Motivation
Modellansätze
Motivation
Modellansätze
Extremwertanalyse Extremwertanalyse
Integrierter Betrieb Integrierter Betrieb
EU Wasserrahmenrichtlinie
Immission
Emission
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Kombinierter Ansatz
Anforderungen an die
Immissionsansatz ( gute Gewässerqualität“)
Zulässiger BereichAbwasserentsorgung
Emissionsansatz
(„gute Gewässerqualität )
Emissionsansatz (technische Standards)
Potenzielle Gewässerbelastung durch eine Siedlung (Siedlungsgröße / Selbstreinigungskapazität)(Siedlungsgröße / Selbstreinigungskapazität)
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Jahresbilanz und akute Belastung
70
h f h
50
60 Jahresfracht
Entlastungsfrachten
40
50
g/
d)
30
cht
(kg
10
20Frac
0
10
0 91 182 273 364Tage
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Immissionsprinzip
sDimensionierung, „auf der sicheren
p p
Abf
luss Seite“
Z it
A
Zeit
(FG
)O
2
Simulation, da kritische Bedingung nicht offensichtlich
Zeit
Simulation, da kritische Bedingung nicht offensichtlich
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Ziele der Betriebsoptimierung
• „Das beste aus dem System rausholen“
• Minimierung des Entlastungsvolumens
• Ausgleich oder Maximierung des Kläranlagenzuflusses
• Minimierung der Gesamtemission
• Optimierung der Fließgewässerqualität
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Motivation Motivation
Modellansätze
Extremwertanalyse
Integrierter Betrieb
Komplexität des Systems
KläranlageKläranlage
ßFließgewässer
Einzugs-gebiet
Kanalisation
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Ontologie formalisierte VerknüpfungenKomplexität als Problem
state variablesolids separationin sec. clarifiersprocess water
(sludge)
temperature
BNR
DOconsumption flocculationprocess
optimisation
mass transfermembranefiltration
pre-treatment
process
influencing factor
measureWWcomposition
(sludge)
hydrolysisX
S
BNR
eliminationX
adsorptiondisinfection
influence
measure's influence
XAut
hydrolysis
pH
consumption production
Effluent XEffluent S
respiration
Effluent Q
blockage of interstitialsolids separationin prim. clarifiers
flue n
tXf lu
e ntS
f lue n
t QNH4(NH3)
XAlX
BODTSS NO3(NO2)DO
consumptionconsumption
consumption
consumption
ll ti
hydrolysis
respiration
industry/households
DO
degradation
inf
inf
inf
re-aeration
temperature
waste streammanagement
CSOstreet
temperature
XAlg
phys. re-aeration
ad./disp./mix.sedimentation/erosion/drift
XHet pollutiontransport
Q( )Overflow Q
sedimentation/erosion
runoffconcentration
sedimentation/erosion
SX
ad./disp./mix.
catchmentconditions
Overflow SOverflow X
separationof solids
treatmentcleansing
dilution
morphology(I, kST , w/h)
Q(v)river
solarradiation
Q(v)sewer
sewer infiltrationsewer
characteristics
runoffbuild-up
evaporation
infiltration
conditionsretention
controlstrategies
Storageextension
sewer
Rain
natural runoffgroundwatercatchment
characteristics
infiltration
climate
inletdesignbaseflow
increase Restructureof riparian
zone
shading
technicalre-aerationSediment
management
decentralstormwaterinfiltration
rehabilitaton
Soilcharacteristics
O2 Konzentrationen im Fließgewässer (I) on
ze
ntra
tio
z.B. BSB5
O2-
Kon
z 5
BSB
5, O
O2Einleitstelle
Distanz zur Belastung
B
O2-Eintrag über Oberfläche
O Zehrung durch Abbau organischer Stoffe und O2-Zehrung durch Abbau organischer Stoffe und durch die Sedimente
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Modell- Ansätze
• Vorklärbecken: Otterpohl et al. • Strömung: St. Venant (1994)
• Belebtschlamm-Reaktor: ASM1 oder ASM3
• Konversionsprozesse mit konstanter Flächendichte des Biofilms (Reichert et al., 2001)
• Nachklärbecken: 3-Zonen or 10-Schichten Modell
• O2–Eintrag durch Algen• Einstufige Nitrifikation
SIMBA® v5.1 SIMBA® - SWMM v5.008
• Exponentielle Akkumulation und Erosion von Stoff
• Strömung: St. Venant • Fremdwasser: konstant oder
• Benetzung, Muldenfüllung, Infiltration, Evapotransp.
• Abfluss mit Manning-
saisonaler Gang plus Regen-induziert• Konservativer Stofftransport • Partikelsedimentation und -erosion
basierter Speicher-Analogie• Tagesgang des
Schmutzwassers
vernachlässigt
SIMBA® on Matlab®/SIMULINK SIMBA® - SWMM v5.008
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Modelliertes System
Kontinuierliche Langzeit-Simulation g
Teil des Kanalsystems von Dresden, angepasste Kläranlage, Selbstreinigungs schwaches Gewässer Selbstreinigungs-schwaches Gewässer
10 Jahre Regenreihe, 14 Regenmesser, 1- bis 5-min Auflösung
Extremwert-Analyse mit den Resultaten
Anwendung auf Extremwerte von Konzentrationen im Gewässer Szenarienanalyse Szenarienanalyse Entwicklung von Steuerungsstrategien
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Parameterunsicherheit Entlastung
Daebel et al. (2002)
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Unsicherheit: Monte Carlo Simulation
Variation von 5 Parametern, 50 Simulationsläufe
Daebel et al. (2002)
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Bandbreite Jahressimulation
Variation von 5 Parametern, 250 Simulationsläufe
Daebel et al. (2002)
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Bandbreite Langzeitsimulation
20 Jahre, Variation von 5 Parametern, 250 Simulationsläufe pro Jahr
Daebel et al. (2002)
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Variabilität und Parameterunsicherheit
Daebel et al. (2002)
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Motivation Motivation
Modellansätze
Extremwertanalyse
Integrierter Betrieb
Max. Konzentrationen vs. maximale Intensitäten
100
120
m m/5
min
)
100
120
5 min)
80
100
n 1/
10 m
my
(0.1
mm
80
100
0.1 mm/ 5
40
60
enhö
he in
inte
nsi
ty
40
60
tensity (0
0
20
Reg
eax
. Rai
n
0
20
Rain int
4 5 6 7 8
SNH Konz in mg/lNH4 Concentration (mg/l)
ma
0 0,5 1 1,5 2
O2 concentration (mg/l)
Schindler et al. (2008)
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Extremwertanalyse: Peak over threshold (POT)
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Extremwerte von NH4 und Regen
NH4 – Konzentration (mg/l) Regen (0.1 mm / 5 min)
9
Return Level Plot
4 ( g/ )
100
Return Level Plot
g ( / )
8
el
80
el
67
Ret
urn
Leve
60
Ret
urn
Leve
5
2040
0.1 0.2 0.5 1.0 2.0 5.0 10.0 20.0
Return Period (Years)
kein Zusammenhang der Frequenz von Konzentrationen im
0.2 0.5 1.0 2.0 5.0 10.0 20.0
Return Period (Years)
kein Zusammenhang der Frequenz von Konzentrationen im Gewässer und von Regenintensitäten
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
2002 und 2003 in Dresden
Dialog und TransferDialog und Transfer
► Flutbox - Ausstellung am 13.08.2003Repräsentative Feucht- und Trockenjahre für Klimawandel?
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Extremwerte 2002 und 2003
6 2 5
O2NH4-N
55,25,45,65,8
6N
mg/
l
1,5
2
2,5
mg/
l
4,24,44,64,8
5
NH
4-N
0,5
1O2
m
2002
40 10 20 30 40
Regen mm/hr5 8
6
00 50 100
Regen mm/hr2,5
55,25,45,65,8
4-N
mg/
l
1,5
2
2 m
g/l
► Flutbox - Ausstellung am 13.08.2003
44,24,44,64,8
NH
4
0
0,5
1O2
2003
40 10 20 30 40
Regen mm/hr
00 50 100
Regen mm/hr
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Extremwerte 2002 und 2003
Verursachende Regenspitzen (mm/h)
O2NH4-N
10 E i i 14 8 34 7
Mittel über
200210 Ereignisse
5 Ereignisse
14,8
15,1
34,7
47,8
2003 10 Ereignisse 12,4 31,9
2003 5 Ereignisse 10,8 48,0
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Zwei Ereignisse
8 0 8 0
5
6
7
in m
g/l
20
40
60
80 n m
m/h
r
O2NH4-NRain
5
6
7
n m
g/l
20
40
60
80 mm
/hr
O2NH4-NRain
2
3
4
Con
cent
ratio
n 80
100
120
140
Rai
n in
tens
ity in
3
4
Con
cent
ratio
n in 80
100
120
140 Rai
n in
tens
ity in
0
1
2
11.6.01 12:00 11.6.01 16:48 11.6.01 21:36
C
160
180
200
R
0
1
2
27 7 03 9 36 27 7 03 19 12 28 7 03 4 48 28 7 03 14 24
160
180
200
R
11.6.01 12:00 11.6.01 16:48 11.6.01 21:36
Date and time27.7.03 9:36 27.7.03 19:12 28.7.03 4:48 28.7.03 14:24
Date and time
Steile Gradienten sind für den Sauerstoffgehalt kritischer Steile Gradienten sind für den Sauerstoffgehalt kritischer
Geringere Verdünnung ist für Ammonium kritischer
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Motivation Motivation
Modellansätze
Extremwertanalyse
Integrierter Betrieb
Integrierte Steuerung (itwh – ISI)
StörgrößenRot: mit Zeitvorsprung
TSBB+(RS)O2NH N
NH4-NeNgelCSBNH4-NBB
ISVVSV
CSBeTrübungPgesSspglQZ
pgQZ
Stellgröße
Fuzzy-basierter Regler; 38 Wenn-Dann-RegelnSeggelke (2008) Seggelke (2008)
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Testgebiet Chemnitz
Angeschlossene Einwohner 240 580Angeschlossene Einwohner 240.580
Versiegelte Oberfläche 1.990 haBe lin
Gesamte Kanalisationslänge 956 km
- Mischsystem 647 km
BerlinHamburg
- Mischsystem 647 km
- Schmutzwasser 151 kmDresden
Chemnitz- Regenwasser 158 km
Speichervolumen
Chemnitz
- verfügbar 13‘140 m³ 6.6 m³/ha
- geplant 41‘640 m³ 20.9 m³/ha
Munich
g p
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
KA-Zufluss und Entlastung, Ereignis 025
Q_2625rain
Q_3000Q_RTC
Q CSO_2625Q CSO_3000
Q CSO_RTC
0
0,6
m /
5 m
in]
Regen-1,2
1,8
2,43
rain
[mmRegen
intensität
3
1,8
2,7
3,6
WTP
[m³/s
]
Zufluss KA
0
0,9
3 24
/s]
Q_W
WKA
0 8
1,6
2,4
3,2
Q_C
SO
[m³
Entlastung
26.10.04 12:00 26.10.04 16:00 26.10.04 20:00 27.10.04 00:00 27.10.04 04:00 27.10.04 08:00Zeit
0
0,8
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Q KA - Ereignis 4703_Auswertung_Versuchsphase_080702
Mess_Z_QMess AN Pges [g/l]
Regel 04 Regel 14
Regel 41 Steuer Z Q
hoch_X3 Signal [mg/L]niedrig X2 Signal [mg/L]
6000
8000
10000
Mes
s_Z_
QS
oll-W
ert
_ _ g [g ]RW_AN_Ngel
gRegel 34
_ _Mess_AN_NH4N [mg/l]
g_ g [ g ]mittel_X2 Signal [mg/L]
0
2000
4000
6000M S
2s l nal
0,8
1,2
1,6
2
Mes
s_A
N_P
ges
hoch
_X3
Sig
nan i
edrig
_X2
Sig
nm
ittel
_ X2
0
0,4
9
12
15
N_N
gel
_ AN
_NH
4N
0
3
6
9
RW
_AM
ess_
14 4 4 1
0,4
0,6
0,8
1
Reg
el 0
Reg
el 1
Reg
el 3
Reg
el 4
25.06.2008 00:00 25.06.2008 09:00 25.06.2008 18:00 26.06.2008 03:00 26.06.2008 12:00 26.06.2008 21:00 27.06.2008 06:00Zeit
0
0,2
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Resultate von Tests an der realen Anlage
600
is] aus KÜ+BÜ kg
13.7.08 20.7.08 22.7.08 11.8.0816.7.08
- 3,3 %
8.8.08 15.8.08 20.8.08 24.8.08
400
500
[kg/
Erei
gni
aus KA kg
300
400
s G
ewäs
ser
- 23,3% - 7,7% - 18% - 6,8 %- 9,0 % - 0,8 % - 23,2 %- 3,3 %
100
200
N-F
rach
t ins
0
100
er /h) er /h) er /h) er /h) er /h) er /h) er /h) er /h) er /h)N
H4-
N
ohne
Q-R
egler
it Q-R
egler
(10T
m³/h)
ohne
Q-R
egler
it Q-R
egler
(11T
m³/h)
ohne
Q-R
egler
it Q-R
egler
(11T
m³/h)
ohne
Q-R
egler
it Q-R
egler
(11T
m³/h)
ohne
Q-R
egler
it Q-R
egler
(11T
m³/h)
ohne
Q-R
egler
it Q-R
egler
(11T
m³/h)
ohne
Q-R
egler
it Q-R
egler
(11T
m³/h)
ohne
Q-R
egler
it Q-R
egler
(11T
m³/h)
ohne
Q-R
egler
it Q-R
egler
(11T
m³/h)
mit mit mit mit mit mit mit mit mit
Seggelke (2008)
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Bypassführung ins Nachklärbecken
Vorklär-Sand Bio N hklä b kFundamentals of the Bypass approach
Kanali-ti
RÜB Vorklär-becken
Sand-fang
Bio-P DN N Nachklärbecken
sation
Vorreinigung durch Sedimentation in RÜB reduziert Partikelbelastung ins Nachklärbecken g
Ähnliche Vorteile für den Fall ohne RÜB
S d i N hklä b k d i di S hl b h dl Sand ins Nachklärbecken und in die Schlammbehandlung
Ausstoßeffekt aus dem Vorklärbecken
Spatzierer, Günther et al. (2007), Nicolavcic et al. (2008), Ahnert et al. (2008)
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Wirkung der Bypassführung
• Behandlung zusätzlichen Mischwassers
• Hydraulische Belastung wird erhöht, der Stofffluss jedoch kaum bessere Nutzung des NKBs
• Sorption und Abbau
• Rücklaufschlammführung
Parameter Bypass RÜB
CSB lö t 30 – 50 % 0 %CSBgelöst 30 50 % 0 %
CSBpartikulär 80 – 90 % 40 – 60 %
NH4-N QRAS/Qin + Sorption 0 %
Günther et al (2007)
Ptot ca. 60 % ca. 30%
Günther et al. (2007)
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Einlauf Nachklärbecken
Adaptiver Einlauf (Armbruster, 2004)
Trockenwetterniedriger ISVBetrieb (< ISVPlanung)
Regenwetterhoher ISVBetrieb (≥ ISVPlanung)
Sonst: hoher Schlammspiegel und Gefahr Schlammabtrieb
Sonst: keine Flockenfilterwirkung und hohe Ablaufkonzentration
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Einlauf Nachklärbecken
Adaptiver Einlauf (Armbruster, 2004)
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Basisabflusserhöhung (I)
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Basisabflusserhöhung (II)
IIIb - storage 3x€ 120,000
) g
IVa - sewer rehab f25
€ 100,000
(EU
R a
-1)
IIIa - storage 2x
qf25
V - WWTP upgradeVI - baseflow 3.0
€ 60 000
€ 80,000
skost
en
IVb - sewer rehab qf50
VIc - baseflow 2.0€ 40,000
€ 60,000
he
Jahre
s
IVc - sewer rehab qf75VId - baseflow 1.5
II - CSO re-allocation0 t t
€ 20,000
Zusä
tzlic
h
II CSO re allocation0 - status quo€ 0
-0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8Qualitätsindex rel. zum Ist-Zustand
Z
Blumensaat et al. (2008)
Motivation Modellansätze Extremwertanalyse integrierter Betrieb
Immissionsprinzip verlangt nach Integration Immissionsprinzip verlangt nach Integration
Fehlende Daten durch Simulation erzeugen
Extremwertanalyse zur Identifikation maßgebender Einflussgrößen
Steigerung des Leistung des Gesamtsystems durch flexible Betriebsstrategien
Dank
DFG REDUSIM Stochastische Simulation und Extremwertstatistik auf Basis vereinfachter Modelle des integrierten Abwassersystems mit ifak mit ifak
DBU Integrierte Steuerung von Kanalnetz und Kläranlage mit itwh
EU CD4WC EU CD4WC Cost-effective development of urban wastewater systems forWater Framework Directive compliance mit 7 Partnern aus Europa mit 7 Partnern aus Europa
EU Interreg IIIC SiTaR Mischwasserbehandlung im Nachklärbecken mit TU Wien, Burgenländische Landesregierung
Dank
Markus Ahnert
Frank Blumensaat Frank Blumensaat
Gerold Bönisch
Torsten Franz Torsten Franz
Norbert Günther
Thilo Koegst Thilo Koegst
Dr. Volker Kühn
Nora Schindler Nora Schindler
Dr. Jens Tränckner