Smartes Wasser: Xylem setzt zur Optimierung von Wassersystemen KI ein

Von autonomen Killerdrohnen bis hin zur lückenlosen Totalüberwachung: Der Begriff „künstliche Intelligenz“, kurz: KI, ist in aller Munde – und löst häufig eher negative Assoziationen aus. Und das, obwohl Technik doch eigentlich wertneutral ist. Wie bei jeder technologischen Neuerung sind hier Folgen und Nutzen sorgfältig abzuwägen. Auch die Wasserwirtschaft bildet keine Ausnahme.  

Langenhagen, 06.02.24 - Xylem, weltweit führendes Unternehmen der Wassertechnologie, nutzt das Potenzial von smarten Systemen schon heute und setzt KI ein, um die Branche effizienter, nachhaltiger und fit für die Zukunft zu machen. 

KI in Aktion: Über 30 Prozent Energieeinsparung in Cuxhaven 

Die Wasserwirtschaft kann sich KI-gestützte Technologien zu Nutze machen und von ihren Chancen profitieren. Datengetriebene Modelle eignen sich nämlich sehr zur Simulation zukünftiger Zustände in Echtzeit und können gezielt mit fachlichen Modellen kombiniert werden. Zukunftsmusik ist das nicht: Schon jetzt entwickelt Xylem smarte Lösungen für praktische Anwendungen. So wurde beispielsweise HamburgWasser mit einem smarten Brunnenbetriebsmanagement ausgestattet. Für die Stadtwerke Trier wurde ein Online-Optimierungssystem für das Trinkwassernetz entwickelt, um den Verbrauch externer Energie zu minimieren und die Nutzung erneuerbarer Energien zu maximieren. Dazu gehört auch ein 24-Stunden-Vorhersagesystem für den Wasserverbrauch in verschiedenen Zonen.  

Auch die Kläranlage Cuxhaven geht das Thema Energieverbrauch durch smarte Systeme erfolgreich an. Die Xylem Vue Lösung erlaubt es, Optimierungsmodelle zur Reduzierung des erforderlichen Energie- und Chemikalienverbrauchs bei gleichzeitiger Einhaltung der erforderlichen Ablaufwerte zu implementieren. Das Ergebnis: Mehr als 30 Prozent des Energieverbrauchs im Bereich der Belüftung, die den Großteil des Energieeinsatzes eines Klärwerks ausmacht, können eingespart werden. Jährlich sind das im Falle Cuxhaven insgesamt 1,1 Millionen kWh, was einem Jahresverbrauch von 220 vierköpfigen Haushalten entspricht. 

Wozu braucht es intelligente Systeme? 

Die großen Treiber für KI-gestützte Technologien sind der Wasserbranche bekannt. Zum einen geht es um Effizienzsteigerungen bei der Wasser- und Abwasseraufbereitung, der Wasserverteilung und Abwasserableitung sowie in der Kommunikation mit Verbrauchern. Zum anderen stehen Kosteneinsparungen im Fokus: durch eine bessere Überwachung der Ver- und Entsorgungsnetzwerke sowie durch einen bedarfsgerechten Betrieb von Systemen und Anlagen. Auch steigende gesetzliche Anforderungen an die Wasser- und Abwasserqualität sowie an die Ver- und Entsorgungssicherheit zählen zu den großen Treibern. Die Verbesserung des Umweltschutzes ist dabei als übergeordnetes Ziel zu verstehen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen und sie erfolgreich zu meistern, ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz heute unerlässlich. Dahinter steckt weitaus weniger Sci-Fi als viele vermuten – vielmehr haben wir es bei KI mit einem ausgeklügelten System zu tun. 

Von neuronalen Netzen und Deep Learning  

Bei künstlicher Intelligenz handelt es sich um die Theorie und Entwicklung von Computersystemen zur Ausführung von Aufgaben, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Maschine Learning wiederum ist die Art und Weise, wie diese Computersysteme weiterentwickelt werden. Es ermöglicht dem Algorithmus, anhand von Daten selbstständig zu lernen und sich – je nach gewünschtem Ergebnis – zu optimieren. Von Fehler zu Fehler steigt die Lernkurve und das System kommt der richtigen Antwort immer näher. Die dahinterliegende Systematik ähnelt im Aufbau der des Gehirns, weshalb die Strukturen auch als künstliche neuronale Netze bezeichnet werden. Werden der KI Daten zugeführt, arbeitet sie also eigenständig und die Ergebnisse werden durch Deep Learning immer besser. Gegenüber herkömmlichen, numerischen Computersystemen bietet sie deshalb eine Reihe an Vorteilen: So müssten beispielsweise in einem in Echtzeit gesteuerten optimierten hydraulischen Prozess mittels eines konventionellen Simulationsmodelles die Verluste in Armaturen, Rohren, Klappen, Schiebern, Rohrbögen, Kniestücken und Übergangsstücken sowie deren dynamische Veränderungen genau definiert werden. Das Modell kann nur innerhalb der definierten Grenzen plausible Werte liefern. Ein künstliches neuronales Netz kümmert sich nicht um die internen Wechselwirkungen, sondern vergleicht und ändert Eingangs- und Zielwerte so lange, bis eine Übereinstimmung besteht. Es leuchtet ein, dass solche Modelle wesentlich schneller, flexibler und genauer arbeiten und somit zuverlässige Entscheidungsgrundlagen liefern – auch für die Wasserwirtschaft. 

All diese Beispiele zeigen: Ausschließlich negative Assoziationen werden der künstlichen Intelligenz nicht gerecht – ganz im Gegenteil. Beim richtigen Einsatz hilft sie, die flächendeckende Wasserversorgung effizient zu regulieren und ermöglicht damit wertvolle Ressourcen einzusparen. Auf lange Sicht ist KI also hinsichtlich des Umweltschutzes ein echter Gamechanger. Was es braucht, sind ambitionierte Ziele und die richtigen Einsatzbereiche. 
 
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