Kraus, F. (2022): Aktueller Stand beim Phosphorrecycling.

Karlsruhe Tagungsband der 33. Karlsruher Flockungstage 2022. Karlsruher Institut für Technologie (KIT)- Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft

DOI
Abstract

Water utilities worldwide are under constant stress to reduce water loss due to urbanization, population growth, and climate change. Globally, Water Distribution Networks (WDNs) lose about 30% of the treated water on an average during supply. In addition to the amount of water lost, leaky WDNs consume additional energy and increase the risk of contamination. Deteriorating pipes and pipe network elements such as valves and joints, as well as improper pressure management are the main contributing factors for water loss in WDNs. Due to the increasing concern about water loss, leakage detection and localization have been widely researched in recent decades, both in continuously pumped and intermittently pumped systems.The techniques used for leakage detection and repair range from conventional methods with direct inspection on-site to model-based optimization methods. In the present era of low-cost sensors and the availability of high computing power, the transformation of WDNs into smart water systems is higher than ever. This has led to the research and development of data-driven and hybrid methods for solving leakage detection and localization methods. Irrespective of the class of methods used, their ultimate goal can be distilled primarily into two questions - a) How quickly and reliably can the presence of leak(s) be detected, and b) How accurate and precise can the location and size of the leak(s) be estimated?Answers to these questions include uncertainties inherent to the methods and models used, their underlying assumptions and necessary abstractions. Although much research has been done for many years to reduce uncertainties in leakage detection and localization, a comprehensive study using a consistent terminology of their types, sources, and effects on the outcome are missing. The main contribution of this work is to discuss (i) why there are uncertainties in the formulation of leakage detection and localization problem, (ii) identify the sources and types of uncertainties for different classes of modeling approaches (i.e., data-driven vs. model-based), and (iii) provide a brief review of their influence concerning error bounds from existing literature.

Abstract

ULTIMATE aims to showcase circular economy solutions at nine case studies distributed across Europe and Israel for the treatment of industrial wastewater in order to recover water, material and energy. In this frame, 15 laboratory and preparatory experiments and investigations of existing systems are conducted to test the ULTIMATE approaches and based on them, 21 pilot plants are developed and will be demonstrated at the case studies.

Deliverable D1.2 is a demonstrator type deliverable and shows, that the ULTIMATE pilot plants are operational. To document the status for each case study, a presentation containing pictures and/or videos of the operational pilot plant is accessible on the ULTIMATE webpage (https://ultimatewater.eu/demonstration-cases/). This document accompanies the presentations which are meant to be the main evidence for D1.2 and shows the progress until M24.

Abstract

Ziel dieser Arbeit war es, am Beispiel des Klärwerks Schönerlinde, Szenarien, in denen Biomethan oder Wasserstoff, als Alternative zu einem Referenzszenario ohne „grüne“ Gase, erzeugt werden, zu modellieren und jene Szenarien auf technische Realisierbarkeit, Potential zur Einsparung von CO2-Äquivalenten und wirtschaftliche Durchführbarkeit zu untersuchen. So sollte überprüft werden, wie eine optimale Energienutzung/-versorgung des Klärwerks Schönerlinde in naher Zukunft aussehen könnte. Dafür wurde zunächst ein Basisszenario für das Klärwerk Schönerlinde entworfen, welches zukünftige Energie- und Wärmeverbräuche sowie Faulgasproduktion des Klärwerks widerspiegelt und eine komplette Verstromung des Faulgases in den BHKWs vor Ort sowie eine Einspeisung von überschüssigem Strom aus Windkraft vorsieht. Basierend darauf wurden alternative „Grünes Gas“-Szenarien betrachtet. Dabei wurden Aminwäscheszenarien, mit unterschiedlicher Betriebsweise der BHKWs, Elektrolyseszenarien, mit unter-schiedlicher Auslastung des Elektrolyseurs sowie Methanisierungsszenarien, in denen Aminwäsche, Elekt-rolyseur und biologische Methanisierung zum Einsatz kommen, modelliert. Für die Modellierung und somit Darstellung der Szenarien wurde ein dynamisches Modell in Microsoft Excel zusammengestellt. In dem Modell wurden Daten zu Energie- und Wärmeverbräuchen eingetragen und Energie- sowie Jahresbilanzen hinsichtlich der Lastgänge für jeden Zeitschritt (1h) einzeln berechnet, um eine realistische Einschätzung der zeitlichen Dynamik und der Speicherstände zu gewährleisten. Im Hinblick auf technische Aspekte ist bei den Aminwäscheszenarien eine strom- oder wärmegeführte Betriebsweise der BHKWs möglich. Dies hat entsprechenden Einfluss auf die Auslastung der Aminwäsche sowie der erzeugten Biomethanmenge. Im Hinblick auf die Treibhausgasbilanz wurde festgestellt, dass die Aminwäscheszenarien, mit Herstellung von Biomethan, ökologisch sinnvoll sind. Mit steigendem Anteil von Grünstrom aus erneuerbaren Energiequellen im Netz sind darüber hinaus noch weitere Einsparungen möglich. Wirtschaftlich betrachtet sind die Aminwäscheszenarien gegenwärtig unwirtschaftlicher als das Referenzszenario. Bei den Elektrolyseszenarien ist eine, nach einem Lastgang geschaltete, Elektrolyse am sinnvollsten, da auf diese Weise der Elektrolyseur konstant betrieben wird. Die Elektrolyseszenarien sind, hinsichtlich ihrer Treibhausgasbilanz und Wirtschaftlichkeitsbetrachtung, ungünstiger als das Referenzszenario und nur vor-teilhaft, wenn günstiger EE-Strom für die Elektrolyse bezogen wird. Selbst bei Nutzung des Sauerstoffs, aus der Elektrolyse, in der Ozonung kann keine positive Wirtschaftlichkeit erzielt werden. Die Szenarien mit biologischer Methanisierung und BHKWs erzeugen 12% zusätzliches Biomethan. Hinsichtlich ihrer Treibhausgasbilanz und Wirtschaftlichkeitsbetrachtung sind sie jedoch, genauso wie die Elektrolyseszenarien, nur vorteilhaft, wenn günstiger EE-Strom für die Elektrolyse bezogen wird, da mit Wirkungsgradverlusten von knapp 25% bei der Wasserstoffherstellung gerechnet werden muss. Haupteinflusspunkte auf den zukünftigen Erfolg, in Hinblick auf umwelttechnische und wirtschaftliche Aspekte der „Grünes-Gas“-Szenarien, sind die Entwicklung der Kosten und Emissionsfaktoren von Netzstrom sowie Erlösen aus Biomethan und Wasserstoff, welche gegenwärtig noch keinen Wettbewerb zur kompletten Verstromung des Faulgases in BHKWs darstellen.

Do you want to download “{filename}” {filesize}?

In order to optimally design and continuously improve our website for you, we use cookies. By continuing to use the website, you agree to the use of cookies. For more information on cookies, please see our privacy policy.