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Neuronale Netze als Grundlage für die Analyse und Optimierung von Flockungsprozessen in der Praxis der Trinkwasseraufbereitung. Online Ressource
Strugholtz, Silke
Duisburg (Deutschland)
Selbstverlag
2009, 163 S., Abb., Tab., Lit.
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[Quelle: http://d-nb.info]
Neuronale Netze stellen eine innovative und bisher in der Trinkwasseraufbereitung selten eingesetzte Verfahrensweise dar, auf Basis von Prozessdaten Modelle zu trainieren und die Modelle selbst oder Erkenntnisse aus der Modellierung in der Praxis der Trinkwasseraufbereitung umzusetzen. Der Hauptvorteil dieser Methode liegt in der Fähigkeit der neuronalen Netze, auch ohne detaillierte Kenntnisse grundlegender Mechanismen stark nichtlineare Zusammenhänge abbilden zu können. Ziel der Arbeit war es, die Grundlagen für das Training der neuronalen Netze zu erarbeiten und das Vorgehen bei der Modellierung an dem Beispiel eines in einer konventionellen Trinkwasseraufbereitungsanlage integrierten Flockungsprozesses aufzuzeigen. Des Weiteren sollte die Online-Fähigkeit der Modelle auch unter Gesichtspunkten der Prozessoptimierung unter Beweis gestellt werden. Neben diesen eher betriebstechnischen Gesichtspunkten wurde der Einsatz neuronaler Netze als wissenschaftlich nutzbares statistisches Analysewerkzeug untersucht. So konnten auf Basis historischer Daten aus dem Wasserwerk Obermaubach, betrieben durch die Stadtwerke Düren, erfolgreich neuronale Netze trainiert werden, um die Trübung im Ablauf der Flockungsstufe über einen Zeithorizont von einer Stunde in die Zukunft vorherzusagen. Aufbauend auf den Vorhersagen aus der Trübungsmodellierung wurde eine Optimierungsstrategie zur Anpassung der Flockungsmitteldosierung auf Basis einer Kostenfunktion entwickelt und das Optimierungspotential auf etwa 10 % Kosteneinsparung abgeschätzt. Um die Anwendbarkeit des Systems in der Praxis zu testen, wurden die neuronalen Netze mit Daten aus dem Prozess in Echtzeit gespeist, so dass online Vorschläge für eine optimale Flockungsmitteldosierung ausgegeben wurden, die dementsprechend vom Betriebspersonal von Hand im Prozess eingestellt wurden. In ersten Versuchen wurde die Einsatzfähigkeit in der Praxis nachgewiesen, und es konnte gezeigt werden, dass durch die Umsetzung der Optimierungsvorschläge die zu erwartende Kosteneinsparung erreicht werden kann.
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