|
Das Herzstück der meisten modernen Klärwerke ist eine aerobe Biologie. In dieser Behandlungsstufe wird der Löwenanteil der
Eliminierung von CSB und Ammoniumstickstoff geleistet. Allerdings benötigt deren Belüftung i.d.R. auch 30 bis 50% der auf dem
Klärwerk eingesetzten Elektroenergie. Der Optimierung dieses Prozesses kommt daher besondere Bedeutung zu.
STOAT bietet dem Anwender eine ganze Reihe von Möglichkeiten zur modellmäßigen Abbildung der Belüftung.
Die entscheidenden Einstellungen erfolgen auf der «Run-Ebene» über die «Stage data»
des Modellbausteins «Activated sludge aeration tank» (rechter Mausklick
auf dem grafischen Repräsentanten eines Belebungsbeckens → «Input data» → «Stage data»). Dort werden auch min. und max. KLa eingestellt.
Um die Belüftung im realen Betrieb eines Klärwerks im Modell genau “nachzustellen”, wird ein
sogenannter «Parameter setter» (siehe «Processes toolbox, Control functions») verwendet. Dieser Baustein ist universell
einsetzbar und dient dazu, einem bestimmten Prozess innerhalb des Modells bis zu 10 Vorgaben zu dessen
Einstellung gleichzeitig zu übergeben (z.B. entsprechend der Messwerte oder der im Prozessleitsystem
registrierten Einstellungen). Bezogen auf die Belüftung können z.B. Messwerte der Gelöstsauerstoffkonzentration
im Belebungsbecken, die eingeblasene Sauerstoffmenge in kg/h oder der jeweils aktuelle KLa-Wert
übergeben werden.
Weitere Möglichkeiten eröffnen sich, wenn bei der Simulation zusätzlich noch ein Baustein zur Steuerung wie
«PID-Controller» und/oder «Programmable Logic Controller» (PLC) eingesetzt wird (siehe «Processes toolbox, Control functions»).
Die folgende Abbildung zeigt den Grundaufbau der für die Untersuchungen eingesetzten STOAT Modelle.
 |
Abb. 1 STOAT Modell Optimierung Belüftung 1. Biostufe eines Klärwerks |
Unter Berücksichtigung der oben erwähnten Icons erschließt sich der Aufbau des Modells sofort.
Die Untersuchungen zur Optimierung der Belüftung wurden erst aufgenommen, nachdem das Modell hinreichend gut kalibriert
war und eine entsprechend hohe Simulationsqualität aufwies. Mit Rücksicht auf den Zweck dieses Beispiels wird auf die
Erläuterung der für die Modellkalibrierung erforderlichen Schritte an dieser Stelle verzichtet.
Überprüfung der Belüftung auf Energieeinsparpotenziale
Zunächst soll mit Hilfe von STOAT überprüft werden, ob die betrachtete Belebungsstufe des Klärwerks überhaupt
ein Energieeinsparpotenzial bzw. ein Potenzial zur anderweitigen Optimierung der Belüftung hat. Dazu wird der reale Betrieb
des Klärwerks in den oben dargestellten Modellgrenzen so korrekt wie möglich nachgebildet.
Die «Parameter setter» BB bzw. NKB dienen dazu, dem Modell die Betriebsdaten zu übergeben.
Der «Parameter setter» BB wird wie folgt eingestellt («Connectivity»):
Abb. 2 «Parameter setter» BB, «Connectivity» |
 |
Als Vorgabe zur Einstellung des Sauerstoffsollwerts («DO setpoint») wird dem Modell des Belebungsbeckens
die real gemessene Gelöstsauerstoffkonzentration im 2h-Intervall übergeben. Damit wird das Modell “veranlaßt”,
unter Berücksichtigung der Belastung (insbesondere Sauerstoffbedarf zur Oxidation von BSB und NH4-N) die erforderliche
Belüftung (d.h. KLa-Wert, Sauerstoffzufuhr in kg/h) zur Aufrechterhaltung der vorgegebenen
Gelöstsauerstoffkonzentration zu errechnen.
Bereits aus den ersten Datenreihen der «Operation data» in Abb. 3 ist beispielhaft zu erkennen, wie stark
sich die Sauerstoffkonzentration während des Betriebs veränderte (innerhalb der ersten 18 h zwischen 0.8 und 2.6 mg/l).
 |
Abb. 3 «Parameter setter» BB, «Operation data» |
Der «Parameter setter» NKB wird wie folgt eingestellt («Connectivity»):
 |
Abb. 4 «Parameter setter» NKB, «Connectivity» |
Rücklaufschlammförderung («Return sludge flow») und Überschussschlammentnahme («Wastage flow»)
werden dem Modell ebenfalls im 2h-Intervall übergeben. Die Daten stammen aus den archivierten Aufzeichnungen des Prozessleitsystems. Damit
kann der tatsächliche Betriebsablauf auch in der für die Simulationsqualität äußerst wichtigen Frage des Verbleibs der
Feststoffe sehr exakt nachvollzogen werden. Die Veränderungen von Rücklaufschlammförderung und Überschussschlammentnahme
sind in den ersten Datenreihen der «Operation data» in Abb. 5 nur marginal. Dieses Bild ist aber keineswegs
repräsentativ für die gesamte Simulationsperiode.
 |
Abb. 5 «Parameter setter» NKB, «Operation data» |
Nach Abschluß des Rechnerlaufs wird überprüft, welche Sauerstoffzufuhr STOAT als erforderlich errechnet hat. Diese Ausgabe
liefert STOAT nach Mouse-Klick auf das Icon des «Activated sludge aeration tank» bei entsprechender Auswahl der
«result»-Parameter.
 |
 |
Abb. 6 Auswahl «result»-Parameter BB für Anzeige der Ergebnisse |
 |
Abb. 7 Anzeige der Ergebnisse: Gelöstsauerstoffkonzentration («Dissolved oxygen»), KLa und Sauerstoffzufuhr («Oxygen dissolved») im BB |
Aus der Dynamik der Gelöstsauerstoffkonzentration geht bereits hervor, dass im Belebungsbecken sowohl Phasen der
Unterversorgung (Konzentration < 1 mg/l) als auch Phasen unnötig hoher Sauerstoffkonzentration (> 2 mg/l) herrschten.
Um die vorgegebene Gelöstsauerstoffkonzentration zu halten, errechnet STOAT eine erforderliche mittlere Sauerstoffzufuhr von
505 kg/h. Tatsächlich wurden über das ganze Jahr gerechnet aber im Mittel ca. 550 kg/h eingesetzt.
Bei einem Sauerstoffertrag von 1.5 kg O2/kWh und einem Energiepreis von ca. 60 €/MWh läßt sich aus der
o.g. Differenz ein Energieeinsparpotential von ca. 16 000 € errechnen.
Diese Einsparungen scheinen auf den ersten Blick nicht der Mühe wert. Allerdings muss dabei unbedingt berücksichtigt
werden, dass die Einsparungen bei den Energiekosten nur ein Teil der erzielbaren Optimierungseffekte sind. Mindestens
genauso wichtig ist, dass die Belüftung immer im optimalen Bereich läuft und damit deutlich bessere Ablaufwerte erzielt
werden können. Bei Anwendung einer Belüftungssteuerung mit Berücksichtigung der Zulauffracht zum Belebungsbecken konnte
eine Verminderung der CSB-Ablaufwerte im Mittel um 15%, bei der Spitzenfracht sogar um 35% nachgewiesen werden.
Optimale Steuerung der Belüftung
Eine sehr einfache, aber wirkungsvolle Methode bestand in der Anpassung von KLa an die BSB-Fracht im Zulauf
des Belebungsbeckens. Die Staffelung des Inputs der Steuerung erfolgte entsprechend den im Modell errechneten
BSB-Zulauffrachten. Der kleinste Wert entsprach dem 1%-Perzentil, der höchste Wert dem 95%-Perzentil. Als Zwischenwerte
wurden 5%, 10%, 20%, 50%, 60%, 70%, 80% und 90%-Perzentil gewählt.
Die Konfiguration des «Programmable Logic Controllers» für dieses Szenarion geht aus der folgenden Abbildung hervor.
Abb. 8 «Programmable Logic Controller» BB, «Connectivity» |
 |
 |
Abb. 9 «Programmable Logic Controller» BB, «Operation data» |
Weitere Verbesserungen ließen sich durch Einbeziehung der NH4-N-Konzentration im Zulauf des Belebungsbeckens
und durch Berücksichtigung von Abluftmesswerten erzielen. Diese Szenarien sollen hier aber nicht mehr erläutert werden.
Anzumerken ist jedoch, dass die Einstellungen des NKB und des «Parameter setters» NKB im Vergleich zum best
kalibrierten Modell verändert werden mussten, weil durch die optimale Belüftung mehr Ammonium und BSB eliminiert wurde
und sich infolgedessen der Überschussschlammanfall erhöhte.
Die mittlere und die maximale Sauerstoffzufuhr betrugen im Basisszenario 550 bzw. 790.0 kg/h. In den Szenarien mit
optimaler Belüftung lagen diese Werte bei 480 bzw. 900 kg/h. Mit anderen Worten: Obwohl der Maximalwert der
Sauerstoffzufuhr bei optimaler Belüftung deutlich höher lag als im Basisszenario, wird dabei in der Summe über das
ganze Jahr gesehen weniger Energie verbraucht. Dies unterstreicht, dass die Energie im Ausgangszustand zumindest z.T.
ineffizient eingesetzt wurde.
|