Die am Fraunhofer ILT entwickelte 2D-Fluoreszenzsonde ist der zentrale Baustein für ein Inline-Wasser- und Abwassermonitoring-Verfahren. © Fraunhofer ILT, Aachen

So entstehen 2D-Karten, die die Anregungswellenlängen samt korrespondierender Lichtemission festhalten. Diese Anregungs-Emissions-Matrizen (Excitation Emission Matrices; EEM) visualisieren die detektierten Fluoreszenzsignale, was den Betreibern in jedem Stadium des Aufbereitungsprozesses Informationen über die organische Verschmutzung im Abwasser liefert. "Diese 2D-Fluoreszenzmessung ermöglicht es, inline die charakteristischen Summenparameter des Abwassers direkt im Aufbereitungsprozess zu erfassen. Bisherige Verfahren können das nur offline im Labor. Kommerziell verfügbare Inline-Sonden für die Summenparameterbestimmung sind oft nur in einem begrenzten Parameterbereich zuverlässig und liefern falsche Messdaten, wenn die Abwasserzusammensetzung stark variiert", so Janzen. Um die Messungen abzusichern, sei es möglich, mit der Tauchsonde ergänzend zu den Fluoreszenzdaten auch Transmissionsspektren aufzunehmen.

Als Strahlungsquelle dient eine lasergezündete Xenon-Plasma-Lampe. Mit Hilfe eines Monochromators wird aus ihrem Licht die jeweils gewünschte Wellenlänge "gefiltert". Über eine optische Faser wird das monochromatische Licht dann zur Tauchsonde geleitet. Dort kollimiert eine Linse das Licht der Quelle und fokussiert es mit einer asphärischen Optik am Messpunkt. Die gleiche Optik koppelt Fluoreszenzsignale der gesuchten Inhaltsstoffe über eine zweite Kollimationslinse in eine weitere Faser ein und überträgt sie zu einem CCD-Spektrometer (CCD: engl. charge-coupled device). Zur Auswertung und Visualisierung der Messdaten dient eine Software, die das Team in einem Verbundforschungsprojekt mit Partnern aus Industrie und Forschung entwickelt hat.

Mit KI auf Summenparameter schließen

Während das Aachener Forschungsteam die Sonde selbst im EU-geförderten Projekt "FluoMonitor – 2D-Fluoreszenzsonde für das Inline Wasser- und Abwasser Monitoring" mit einem mittelständischen Anbieter von Messtechnik, einem wasserwirtschaftlichen Forschungsinstitut sowie einem regionalen Wasserverband entwickelt hat, geht es im laufenden BMBF-Förderprojekt AIX-Watch darum, die 2D-Fluoreszenz-Messmethodik weiterzuentwickeln und unter Realbedingungen zu erproben. "Das mittelfristige Ziel ist es, die Steuerung und Regelung von Kläranlagen auf Basis der fortlaufenden Inline-Messungen zu optimieren", sagt Janzen. Betreiber müssen kontrollieren und dokumentieren, dass ihre Anlage in der Wasseraufbereitung die Grenzwerte für Summenparameter wie TOC, DOC und BOD einhält. Diese erfasst das neuartige 2D-Fluoreszenzverfahren zwar nicht direkt, doch korrelieren die erfassten Amino- und Huminsäuren mit den Summenparametern. "Es gibt bereits mathematische Modelle, die aus diesen Korrelationen auf die Werte der Summenparameter schließen. Wenn diese Modelle fortlaufend erhobene Inline-Messdaten verarbeiten, die unsere Tauchsonden liefern, wird die Analysegenauigkeit perspektivisch immer weiter zunehmen", sagt Janzen. Betreiber könnten so Inline-Zugriff auf den Status ihrer Wasseraufbereitungsprozesse erhalten und die Betriebsstrategien entsprechend anpassen.

Ein Inline-Messverfahren soll stichprobenartige manuelle Probenahmen wie hier in der Kläranlage Aachen Soers des Wasserverbandes Eifel-Rur ergänzen und in vielen Fällen auch ersetzen. © WVER

Damit würde die laserbasierte Tauchsonde zur Basistechnologie für eine smarte Wasseraufbereitung. Im Zusammenspiel von Inline-Sensorik und Künstlicher Intelligenz wäre es trotz schwankender Abwasserzusammensetzungen möglich, Energie und aufwändig herzustellende Betriebsstoffe wie Ozon nur in dem Maß einzusetzen, wie es zum Einhalten der gesetzlichen Grenzwerte tatsächlich notwendig ist. "Da wir uns hier im Bereich mathematischer Modelle bewegen, bedarf es noch der Absicherung durch herkömmliche Offline-Analysen", betont Janzen. Doch die lernenden Modelle seien ein vielversprechender Ansatz für eine adaptive Abwasseraufbereitung, die sich auf Inline-Messungen stützt und am Ist-Zustand des Wassers und seiner aktuellen Zusammensetzung ihre Betriebsstrategien orientiert. Um das Verfahren auf einen flächendeckenden Einsatz vorzubereiten, treibt das Team am Fraunhofer ILT parallel die Weiterentwicklung der Sonde voran. Ein Ansatz dafür ist laut Janzen, anstelle der durchstimmbaren Xenon-Plasma-Lichtquelle kostengünstigere LEDs einzusetzen. Denn im Zusammenhang mit Datamining und KI komme es vor allem darauf an, die Datenbasis schnell auszuweiten.

Quelle: Fraunhofer-Institut für Lasertechnik ILT