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Untersuchungen zur Optimierung der Belüftung/Energieeinsparung

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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.

STOAT Modell Optimierung Belüftung 1. Biostufe 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»
«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).

«Parameter setter» BB, «Operation data»
Abb. 3
«Parameter setter» BB, «Operation data»

Der «Parameter setter» NKB wird wie folgt eingestellt («Connectivity»):

«Parameter setter» NKB, «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.

«Parameter setter» NKB, «Operation data»
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.

Auswahl «result»-Parameter BB für Anzeige der Ergebnisse 1 Auswahl «result»-Parameter BB für Anzeige der Ergebnisse 2 Abb. 6
Auswahl «result»-Parameter BB
für Anzeige der Ergebnisse
Gelöstsauerstoffkonzentration («Dissolved oxygen»), K<sub>L</sub>a und Sauerstoffzufuhr («Oxygen dissolved») im BB
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»
«Programmable Logic Controller» BB, «Connectivity»
«Programmable Logic Controller» BB, «Operation data»
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.

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