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Handlungsfeld: Umwelt
Der gezielte Einsatz innovativer Kanalreinigungskonzepte ermöglicht es, den Reinigungsaufwand bedarfsgerecht
zu gestalten und so ein wirksames, kosteneffizientes Sedimentmanagement sicherzustellen.
Ein zentrales Arbeitspaket bildet dabei die Lokalisierung und die digitale Erfassung der Kanäle und Sinkkästen, um eine georeferenzierte und strukturierte Datenbasis aufzubauen. Anschließend werden innovative Methoden zur Sedimenterfassung in den Sinkkästen getestet und eingesetzt. Beispiel dafür sind Sediment-Füllstandsensoren. Für eine effiziente Datenerhebung werden dann geeignete Datenmodelle entwickelt, die Informationen zur Sedimentbelastung systematisch mit durchgeführten Reinigungsmaßnahmen verknüpfen. Aufbauend auf den Kanaldaten (z. B. Misch- oder Trennsystem, Gefälle, Durchflussmenge), historischen Reinigungsdaten, Wetterereignissen und Störfallmeldungen können daraufhin prädiktive Modelle erstellt werden, die mithilfe von Machine-Learning-Verfahren den zukünftigen Reinigungsbedarf im Kanalnetz prognostizieren. Diese intelligente Datenbasis ermöglicht den Einsatz KI-gestützter Analysetools, die die räumliche Verteilung von Sedimenten vorausschauend bewerten und gezielte, bedarfsgerechte Reinigungsstrategien unterstützen. Im letzten Schritt werden innovative Reinigungsstrategien unter realen Bedingungen erprobt – unter Berücksichtigung sowohl ökologischer als auch betrieblicher Anforderungen.
