Wasser

Künstliche Intelligenz für Spurenstoff-Tracking in Oberflächenwasser

Ziel ist die Entwicklung einer laborübergreifenden Cloudlösung, mit der Wasserversorger organische Spurenstoffe schnell entdecken und mögliche Quellen eingrenzen können.
17.06.2021

Wasseranalytik trifft Künstliche Intelligenz.

Typische Eintragsquellen in Oberflächengewässer sind lokale Einleitungen, z. B. aus der industriellen Produktion oder durch kommunale Kläranlagen sowie diffuse Stoffeinträge, z. B. aus Abschwemmungen, Versickerungen, Erosion oder landwirtschaftlich genutzten Flächen. Hinzu kommen Einträge aus nachgewiesenen, aber auch aus unbemerkten Schadensereignissen wie Unfällen oder Havarien.

Unter den gesamten Spurenstoffeinträgen kann derzeit nur ein Bruchteil entdeckt, erkannt und identifiziert werden. Daher bleiben sie in den meisten Fällen unbemerkt und können dann nicht oder erst mit erheblichem instrumentellen und zeitlichem Aufwand einer Eintragsquelle zugeordnet werden. Umfassendere Erkenntnisse könnten somit fokussierte Schutzmaßnahmen für Trinkwasserressourcen und die aquatische Umwelt ermöglichen.

Daten zusammenführen

In einem neuen Verbundprojekt, das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit knapp 1 Mio. Euro gefördert wird, soll ein Demonstrator eines cloudbasierten Systems konzipiert und implementiert werden. Das Ziel ist es, die Daten von örtlich verteilten, hochspezialisierten Laboren der öffentlichen Trinkwasserversorgung in der Cloudlösung zusammenzuführen und so die Quellen von Spurenstoffen in Oberflächengewässern im Kollektiv rascher einzugrenzen.

Der Schwerpunkt liegt hierbei auf der Erfassung organischer Spurenstoffe durch das spezielle analytische Verfahren der hochauflösenden Massenspektrometrie (Non-Target-Screening). Aus der Vernetzung von bestehenden und neu gesammelten Analysedaten und Metainformationen aus unterschiedlichen Laboratorien, also einer kollektiven Intelligenz aus der Wasserversorgung und der künstlichen Intelligenz beim Prozessieren der Daten, entsteht ein erheblicher Mehrwert für die Quellzuordnung und die Identifikation bekannter und unbekannter Substanzen.

Vier Haupt-Projektpartner

Für dieses BMBF-Projekt bündeln vier Projektpartner ihre Kompetenzen: die Landeswasserversorgung, das Leibniz-Rechenzentrum der Bayerischen Akademie der Wissenschaften, die Technische Universität München mit ihrem Lehrstuhl für Analytische Chemie und Wasserchemie und das TZW:DVGW-Technologiezentrum Wasser.

Die entwickelten Lösungsansätze werden mit den assoziierten Projektpartnern aus der öffentlichen Trinkwasserversorgung Hamburg Wasser, Hessenwasser, dem Zweckverband Bodensee-Wasserversorgung und der Westfälischen Wasser- und Umweltanalytik GmbH als Labor der Gelsenwasser AG auf ihre Praxistauglichkeit getestet. Perspektivisch soll die Cloudlösung auch weiteren Partner offen stehen. (hp)