Challenges and requirements of AI-based waste water treatment systems

Artificial Intelligence (AI) has emerged as a promising tool for enhancing the efficiency, accuracy, and sustainability of water treatment systems. However, integrating AI into water treatment comes with its own set of challenges, and specific requirements must be met to fully utilize the potential of these techniques. This study delves into the complexities associated with implementing AI in waste water treatment (WWT) and the necessary prerequisites for developing effective AI-based solutions. The most commonly utilized AI techniques in WWT applications fall under the umbrella of supervised Machine Learning (ML). Supervised ML models serve as excellent tools (correlation coefficient >0,8) for modeling, predicting, and optimizing WWT processes. They have a wide range of applications, including data cleansing, system design, control optimization and predictive maintenance. ML models are particularly useful in optimizing process parameters with significant energy savings achievable (up to 30 % reported in literature). The main challenges for the implementation of such models in WWT are: quality data availability, efficient data management along the data chain and the choice of appropriate ML models. These challenges are highlighted with two concrete examples in the field of water reuse for microalgae cultivation and predictive maintenance of cooling towers. These examples showcase the diverse range of potential use cases for AI and machine learning, especially in wastewater applications.

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich als vielversprechendes Werkzeug zur Verbesserung der Effizienz, Genauigkeit und Nachhaltigkeit von Wasseraufbereitungssystemen erwiesen. Die Integration von KI in die Wasseraufbereitung bringt jedoch eine Reihe von Herausforderungen mit sich, und es müssen bestimmte Anforderungen erfüllt werden, um das Potenzial dieser Techniken voll auszuschöpfen. Diese Studie befasst sich mit der Komplexität, die mit der Implementierung von KI in der Abwasseraufbereitung verbunden ist, sowie mit den notwendigen Voraussetzungen für die Entwicklung effektiver KI-basierter Lösungen. Die in der Abwasserbehandlung am häufigsten eingesetzten KI-Techniken fallen unter das überwachte maschinelle Lernen (ML). Überwachte ML-Modelle eignen sich hervorragend (Korrelationskoeffizient >0,8) für die Modellierung, Vorhersage und Optimierung von Wasseraufbereitungsprozessen. Sie haben eine breite Palette von Anwendungen, einschließlich Datenbereinigung, Systemdesign, Steuerungsoptimierung und prädiktive Wartung. ML-Modelle sind besonders nützlich bei der Optimierung von Prozessparametern, wobei erhebliche Energieeinsparungen erzielt werden können (in der Literatur wird von bis zu 30 % berichtet). Die wichtigsten Herausforderungen bei der Umsetzung solcher Modelle in der Kläranlage sind: die Verfügbarkeit hochwertiger Daten, eine effiziente Datenverwaltung entlang der Datenkette und die Auswahl geeigneter ML-Modelle. Diese Herausforderungen werden anhand von zwei konkreten Beispielen aus dem Bereich der Wasserwiederverwendung für die Mikroalgenzucht und der vorausschauenden Wartung von Kühltürmen aufgezeigt. Diese Beispiele zeigen die Vielfalt der potenziellen Anwendungsfälle für KI und maschinelles Lernen, insbesondere im Abwasserbereich.