Intelligente Zustandserkennung und Prognose in Wasser- und Abwassernetzwerken mittels verteilter Schwarmsensorik
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Die deutschen und internationalen Kanalnetzbetreiber betreiben hunderttausende Kanalkilometer mit zunehmender Länge. Die Überwachung dieses wachsenden Netzes ist eines der zentralen Herausforderungen der Kanalnetzbetreiber. Allerdings bestehen zurzeit nur wenig Kenntnis darüber, was täglich im Normalbetrieb oder bei Regenereignissen im Netz passiert. Daher besteht ein großes Interesse, mehr Informationen über den Zustand des Netzes zu erhalten, um weitere Planung, Betrieb und Wartung zu verbessern oder sogar neu zu strukturieren.
Um dieses Ziel zu erreichen wird bezahlbare und flächendeckend einsetzbare Sensorik benötigt, um entsprechende Daten zu erheben. Diese Sensorik muss jedoch die rauen Bedingungen der Kanalnetze standhalten können und den beschränkten Möglichkeiten der Energieversorgung und Kommunikation innerhalb des Netzwerkes genügen.
Hier setzt das Projekt WaterGridSense 4.0 an, dessen Ziel die Entwicklung einer kleinen, weitgehend energieautarke, drahtlos kommunizierende und einfach konfigurierbaren modularen Sensorplattform ist. Die drahtlose Kommunikation soll dabei durch Mechanismen der Distributed Ledger Technologie abgesichert werden, um dadurch unter anderem die Authentizität und Integrität der Daten sicherzustellen. So soll durch verteilte Sensoren und skalierbare Datenverarbeitung eine intelligente Zustandsüberwachung des Abwassernetzes inkl. seiner Oberflächenwasserzuläufe ermöglicht werden.
Weitere Informationen finden Sie auf der offiziellen Webseite von WaterGridSense 4.0.
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Nach einer initialen Anforderungsanalyse wurden in den ersten Monaten des Projektes zwei relevante Anwendungsfälle definiert. Zum einen die Überwachung von sogenannten Filtertrummen (Regensiele mit Filtereinheit) und zum anderen die Detektion von Fremdeinleitungen in Abwasser oder Regenwasserkanälen.
Im Anwendungsfall der Filtertrumme liegt dabei der Fokus auf der Entwicklung eines Frühwarnsystems für die Verschmutzung des Filters. Hier gilt es durch entsprechende Sensorik vorherzusagen, wann durch Sedimentierung der stehende Wasserpegel in der Trumme zu hoch wird und so ein überlauf droht. Die Sensorknoten, die für diesen Anwendungsfall im Projekt entwickelt wurden, verfügen über ein Sendemodul für eine Kommunikation mit dem Langreichweitenprotokoll LoRaWAN, einer Energiemanagementeinheit zur Erreichung von mehrjährigen Laufzeiten und einer Schnittstelle für Sensoren. LoRaWAN bietet dabei den Vorteil einer besonders großen Sendereichweite von bis zu einigen Kilometern bei gleichzeitigem geringen Energieverbrauch. Als Sensorik in diesem Anwendungsfall wurden im Projekt mehrere Messprinzipien und Sensoren getestet. Hieraus ergab sich eine Fokussierung auf kapazitive Füllstandsensoren und Ultraschallsensoren, welche zurzeit weiter auf ihre Tauglichkeit und Robustheit für den Anwendungsfall untersucht werden.
Fakultätsübergreifend erlangte der zweite Anwendungsfall größere Bekanntheit. Hierbei soll eine durch ein Kunststoffgehäuse geschützte Sensoreinheit, verschiedene Parameter im Abwasser messen und so beispielsweise Fremdwassereinleitungen detektieren. Gleichzeitig kommuniziert das “Hamburger Ei” drahtlos mit anderen Messeinheiten in seiner Umgebung. Dieser Sensorschwarm sendet seine Messungen an Basisstationen, die temporär in Abwasserschächten angebracht werden.
Im April 2021 wurde das Hamburger Ei im Berliner Abwassersystem einem ersten Härtetest unterzogen.
Für den aktuellen Laborprototyp wurde in dem 3D-gedruckten Gehäuse eine Schraube mit einem temperaturabhängigen Widerstand eingelassen. Darüber hinaus wurde für diesen Prototypen eine Platine mit Analog-Digitalwandler designt und hergestellt. Mit diesem Set-Up überstand das Hamburger Ei den Schwimmtest und sendete erfolgreich Messdaten aus der Kanalisation an das Gateway.
In der nächsten Iteration soll auch die Leitfähigkeit des Wassers bestimmt werden und der Sendealgorithmus verbessert werden.
Das Projekt WaterGridSense 4.0 gehört zum Forschungs- und Transferzentrum Digitale Wirtschaftsprozesse.