Versuch zum Auf- und Abtriebsverhalten iKann

Projekt

iKann

Entwicklung eines Systems zur Inspektion von Abwasser-Kanalisationsnetzen

Digitalisierung

Der Klimawandel stellt neue Herausforderungen an Unterhaltungsbetriebe entsprechender Infrastrukturen wie etwa Abwasser- oder Kanalisationssysteme. Das Projekt iKann arbeitet daran, die Inspektion des Kanalnetzes zu optimieren, indem kostengünstige Sensoren entwickelt werden, die spezifische Kenndaten der Umgebung aufzeichnen.

 

Ausgangspunkt

Die Veränderung des Klimas stellt neue Herausforderungen an die Stadtplanung und -entwicklung, aber auch an Unterhaltungsbetriebe entsprechender Infrastrukturen wie etwa Abwasser- oder Kanalisationssysteme. Da sich vor allem nach Starkregen große Mengen Regenwasser sowie allerlei größere und kleinere Schwemmstoffe im Kanalnetz sammeln, müssen diese Netze bis zu dreißigmal pro Jahr aufwändig inspiziert werden. Andernfalls können Ablagerungen die Leistungsfähigkeit der Anlagen stark beeinträchtigen und so Rückstau oder Überflutungen verursachen. Für die Inspektion in Stauraumkanälen gibt es bereits verschiedene Ansätze und Technologien. Bisher konnte jedoch kein Verfahren die teils enormen Kosten für die Inspektion erheblich reduzieren.

Unsere Lösung

Im Projekt iKann arbeiten die Partner daran, die Inspektion des Kanalnetzes zu optimieren. Dazu entwickeln sie kostengünstige Sensoren, die als LOC (Lab on Chip) im Abwasser mitschwimmen und spezifische Kenndaten der Umgebung aufzeichnen. Zu den Systemkomponenten gehören schwimm- und tauchfähige LOC sowie Gateways, die über eine Funkverbindung Messdaten der Sensoren an eine übergeordnete Infrastruktur weiterleiten. Durch eine sichere Übertragungssoftware und eine Smart-Data-Plattform, welche die Sensordaten verarbeitet, werden dem Kanalnetzbetreiber fundamentale Kenndaten über den aktuellen Zustand der Kanalisation zur Verfügung gestellt. Das Sensorsystem soll zunächst darauf konditioniert werden, physikalische Kenndaten zu erfassen, wie etwa die Strömungsgeschwindigkeit oder Wassertemperatur. Eine Auswertung biochemischer Kenndaten des Abwassers ist eine Zielsetzung nachfolgender Projekte. Durch die geografische Zuordnung von potenziellen Problemstellen in einem Kanalisationssystem lassen sich Instandhaltungsmaßnahmen rechtzeitig planen und Störfälle vermeiden.

Förderkennzeichen

13FH0I72IA

Gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung

Laufzeit

2021 – 2022

Fahnen-Icon

Unsere Schwerpunktthemen

  • Smart City
  • IoT
  • Lab on Chip (LOC)
  • Mikrofluidik
  • Cloud Computing
3D Druck iKann
Abformung komplexer Strukturen wie Kanalstrukturen, Reservoirs oder Ventile mithilfe von 3D-Druck und Eingussverfahren, © Westfälische Hochschule

Projektpartner

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