Integggrierte Modellierung und Bewirtschaftung des ... · Overflow X separation of solids cleansing...

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)


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


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


Ziele der Betriebsoptimierung

• „Das beste aus dem System rausholen“

• Minimierung des Entlastungsvolumens

• Ausgleich oder Maximierung des Kläranlagenzuflusses

• Minimierung der Gesamtemission

• Optimierung der Fließgewässerqualität


Motivation Motivation

Modellansätze

Extremwertanalyse

Integrierter Betrieb

Komplexität des Systems

KläranlageKläranlage

ßFließgewässer

Einzugs-gebiet

Kanalisation


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


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


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


Parameterunsicherheit Entlastung

Daebel et al. (2002)


Unsicherheit: Monte Carlo Simulation

Variation von 5 Parametern, 50 Simulationsläufe



Bandbreite Jahressimulation

Variation von 5 Parametern, 250 Simulationsläufe



Bandbreite Langzeitsimulation

20 Jahre, Variation von 5 Parametern, 250 Simulationsläufe pro Jahr



Variabilität und Parameterunsicherheit




Modellansätze

Extremwertanalyse


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)


Extremwertanalyse: Peak over threshold (POT)


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


2002 und 2003 in Dresden

Dialog und TransferDialog und Transfer

► Flutbox - Ausstellung am 13.08.2003Repräsentative Feucht- und Trockenjahre für Klimawandel?


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


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


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



Modellansätze

Extremwertanalyse


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)


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


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


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


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)


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)


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)


Einlauf Nachklärbecken

Adaptiver Einlauf (Armbruster, 2004)

Trockenwetterniedriger ISVBetrieb (< ISVPlanung)

Regenwetterhoher ISVBetrieb (≥ ISVPlanung)

Sonst: hoher Schlammspiegel und Gefahr Schlammabtrieb

Sonst: keine Flockenfilterwirkung und hohe Ablaufkonzentration


Einlauf Nachklärbecken

Adaptiver Einlauf (Armbruster, 2004)


Basisabflusserhöhung (I)


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)


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

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