Schwarze Wolken ziehen über die Stadt. Der Wind frischt auf. Dann stürzt sich der Regen schlagartig in die Tiefe. Die Kanalisation nimmt ihn am Boden auf, welche bereits nach wenigen Minuten die Wassermassen nicht mehr schnell abführen kann. Es kommt zu Staus. In den meisten Abwassersystemen wird nämlich das Regenwasser und das Abwasser nicht getrennt. Bei Starkregen sind viele Leitungen dadurch mit zu viel Wasser konfrontiert, während andere frei bleiben. Die Folge: Die Rückhaltebecken laufen über. Das Abwasser gelangt so ungeklärt in Oberflächengewässer und schlimmstenfalls auch in Straßen und Häuser. Austretendes Abwasser verschmutzt umliegende Gewässer.
An einer Lösung des Problems forschen Wissenschaftler*innen im Projekt RIWWER, darunter von der Berliner Hochschule für Technik (BHT). Sie wollen das Abwassernetzwerk widerstandsfähiger machen, in dem sie es in Echtzeit überwachen und mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) automatisiert steuern. Anhand einlaufender Daten aus Sensoren im Abwassernetzwerk sowie Wettervorhersagen soll die KI nicht nur drohendes Extremwetter erkennen, sondern genauso vorschlagen, wie das Leitungsnetz einer Überlastung entgeht. Die Wissenschaftler*innen hoffen, mit dem Forschungsprojekt das Risiko von austretendem Abwasser und Überflutungen zu senken.
Engpässe verhindern
Den Praxistest muss der Ansatz in Duisburg bestehen. An wichtigen Stellen der Kanalisation werden dafür Sensoren und Kameras angebracht. „Die Daten liefern in Echtzeit Informationen zu Füllständen und Durchflussgeschwindigkeiten im gesamten Rohrsystem“, sagt Prof. Dr. Felix Bießmann, Fachbereich VI von der BHT. Sein Team steuert in RIWWER die KI-Expertise für die Steuerungssoftware bei. Sie soll den Wasserfluss in der Kanalisation aufrechterhalten, indem sie die Kapazitäten voll ausschöpft und Engpässe verhindert.
Damit die KI dies leisten kann, programmieren die Forscher*innen Algorithmen, die die Daten analysieren. Zu ihnen gehören beispielsweise auch Informationen zur Wasserqualität, zum aktuellen Wetter und Wettervorhersagen. Anhand von Modellen, die auch vergangene Muster in den Daten berücksichtigen, berechnet die Software, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Kanalisation von verschiedenen Ereignissen betroffen sein wird.
Vor allem bei Unwettern soll RIWWER, das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz mit 260.000 Euro gefördert wird, dadurch in der Lage sein, die Kanalisation vor Überlastung zu bewahren. Im richtigen Moment soll die KI zum Beispiel unterirdische Wasserschleusen öffnen und schließen oder Wasser aus dem System in Regenrückhaltebecken pumpen – damit es nicht wie sonst zu Überschwemmungen kommt.
RIWWER – Informationen und Kontakt
- Projektbeschreibung (BHT)
- Laufzeit: 10/2022 bis 09/2025
- Projektpartner: Universität Duisburg-Essen, Berliner Hochschule für Technik, RWTH Aachen, Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme, Stadt Duisburg, Wirtschaftsbetriebe Duisburg, Verein Deutscher Ingenieure, KROHNE Messtechnik, HST Systemtechnik, Okeanos Smart Data Solutions
- Prof. Dr. Felix Bießmann, Fachbereich VI