WDR "Lokalzeit" über Trinkwasserprojekt der TH Köln
Die WDR "Lokalzeit" berichtete über das Forschungsprojekt IMProvT. Ziel des Projekts ist es, bei der Trinkwasseraufbereitung Energie und Ressourcen zu sparen.
Am Tag des Wassers berichtete die WDR „Lokalzeit“ über das Forschungsprojekt „IMProvT“ (Intelligente Messverfahren zur Prozessoptimierung von Trinkwasserbereitstellung und -verteilung) der Technischen Hochschule Köln. Hierzu befragte ein Team des WDR die beteiligten Wissenschaftler in der Forschungsanlage auf :metabolon, dem Forschungs- und Kompetenzstandort der TH Köln in Lindlar.
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Die WDR "Lokalzeit aus Köln" vom 22.3.2017 in der Mediathek.
Die TH-Professoren Dr. Michael Bongards als Projektleiter und Dr. Thomas Bartz-Beielstein waren mit einigen Mitarbeitern vor Ort und standen der Reporterin Rede und Antwort. Im Projekt IMProvT geht es um die Gewinnung und Nutzung mehrdimensionaler Prozessdaten in der Trinkwasseraufbereitung, um dadurch Energie und Ressourcen zu sparen.
„Im Trinkwassernetzwerk können unerwünschte Ereignisse auftreten, die nur schwer vorhersehbar sind, so können sich zum Beispiel Partikel am Boden der Trinkwasserrohre lösen. Es ist möglich, dass diese Substanzen auch Bakterien enthalten, dann muss man das Leitungsnetzwerk spülen oder Chemikalien einsetzen, damit die Qualität des Trinkwassers gewährleistet bleibt. Solche Maßnahmen verbrauchen Energie und verursachen Kosten. “, erklärt Dr. Peter Kern, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Campus Gummersbach der TH Köln.
v.l. Kamerateam des WDR; Prof. Dr. Michael Bongards, Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein, Steffen Moritz, Dr. Peter Kern (sitzend) (Bild: TH Köln)
Die Forscher haben nun festgestellt, dass solche Ereignisse ein gewisses Datenmuster erzeugen, das gemessen werden kann. Mit Methoden der „Computational Intelligence“ sollen Algorithmen entwickelt werden, die das Auftreten der Ereignisse vorhersagen oder zumindest schnell erfassen sollen. In der Forschungsanlage auf :metabolon wollen die Wissenschaftler solche Abläufe künstlich erzeugen, um ihre Vorhersagbarkeit zu prüfen.
Mit modernen Analyseverfahren, die Muster in großen Datenmengen (Big Data) erkennen können, lassen sich problematische Ereignisse frühzeitig erfassen. Ziel der Forschung sind Handlungsempfehlungen für einen optimierten Betrieb des Trinkwasser-Netzwerks. Das Gesamtsystem kann mit Hilfe der gewonnenen Ergebnisse stabiler und energieeffizienter betrieben werden.
März 2017
