Extreme Regenfälle überlasten die bestehenden Abwassernetze. Anstatt sofort teure neue Tunnel zu bauen, setzen Wasserversorger künstliche Intelligenz ein, um Leckagen zu stoppen, Überschwemmungen vorherzusagen und die Kapazität ihrer bestehenden unterirdischen Leitungen zu maximieren.
Abwasserbetriebe stehen vor einem sich verschärfenden mathematischen Problem. Die Niederschläge werden immer heftiger und überlasten regelmäßig die für ein deutlich milderes Klima ausgelegten Abwassernetze. Gleichzeitig unterliegen die Betreiber strengen Umweltauflagen und verfügen über stark begrenzte Investitionsbudgets. Sie müssen daher die Leistungsfähigkeit ihrer alternden unterirdischen Anlagen optimieren.
Künstliche Intelligenz (KI) bietet eine praktische Lösung für diese Kapazitätslücke. Anstatt ein vages Technologiekonzept zu sein, ermöglichen Computermodelle den Betreibern nun, frühzeitig zu handeln und die vorhandenen Rohrleitungskapazitäten optimal zu nutzen, bevor sie Milliarden in große Tiefbauprojekte investieren müssen.
Markttreiber für das Abwassermanagement
Tempo und Form der KI-Einführung variieren je nach Region und werden durch unterschiedliche lokale Herausforderungen geprägt, die von strengen Compliance-Vorgaben bis hin zu extremen Wettergefahren reichen.
In Großbritannien und Europa drängen strengere Umweltauflagen und wachsende Besorgnis um die Wasserqualität die Wasserversorger zu einem integrierten Entwässerungsmanagement. Preisüberprüfung in Großbritannien 2024.
Auf europäischer Ebene wird mit der Regelung zur städtischen Abwasserentsorgung die gleiche Richtung verfolgt, indem die Mitgliedstaaten verpflichtet werden, integrierte städtische Entwässerungsmanagementpläne zu entwickeln.
In Nordamerika, wo die Versorgungslandschaft stärker fragmentiert ist, werden digitale Investitionen häufig mit der Durchsetzung von Wasservorschriften und entsprechenden Maßnahmen verknüpft. Konkret bedeutet dies in der Regel, Argumente auf reduzierten Fremdwasserzufluss und -infiltration, verschobenen Ausbau von Kläranlagen und geringere Kosten für Notfallwartungen zu stützen.
Im asiatisch-pazifischen Raum stehen Klimaanpassung und Hochwasserschutz oft im Vordergrund. Watercare rüstet sein Abwassernetz in Auckland mit 5000 Sensoren auf – ein Projekt, das 12 Millionen NZ$ für intelligente Netze umfasst.
Fortschritte bei der Durchführung unseres Hochwassermodellierungsprogramms Es wird erwartet, dass bis 2026 70 Modellierungsprojekte abgeschlossen sein werden, wobei die Klimaprognosen bis 2100 reichen. In Singapur
Hochwasservorhersage und -überwachung kombiniert Echtzeitüberwachung mit radargestützter Niederschlagsvorhersage, um kurzfristige operative Entscheidungen zu verbessern.
Wie intelligente Abwassersysteme funktionieren
Intelligentes Abwassermanagement erfordert mehr als eine einzige Softwareplattform oder einen einzigen Sensortyp. Es basiert auf der Zusammenführung von Datenströmen, die Betreiber bisher völlig getrennt gehalten haben.
GIS liefert die Netzwerkstruktur und die Standorte der Anlagen. CCTV-Daten ergänzen Informationen zum baulichen Zustand. Feldsensoren liefern nahezu in Echtzeit Messwerte zu Tiefe, Durchfluss, Pegelstand und Pumpenstatus. SCADA-Systeme ergänzen die Daten um Betriebsdaten von Pumpstationen und anderen Kontrollpunkten. Wetterdaten und Radarvorhersagen geben Aufschluss darüber, welche Belastungen das Netzwerk in Zukunft bewältigen muss.
Der wahre operative Vorteil ergibt sich, wenn diese unterschiedlichen Eingangsdaten zu einer einheitlichen Gesamtsicht verschmelzen.
Sobald Felddaten, SCADA-Eingaben und Wettervorhersagen auf einer gemeinsamen Plattform zusammengeführt sind, können Versorgungsunternehmen hydraulische Modelle in Verbindung mit maschinellen Lernverfahren nutzen. Dies hilft ihnen, über einfache, durch feste Schwellenwerte ausgelöste Alarme hinauszugehen.
Dadurch wird es möglich, Anomalien früher zu erkennen, Ereignisse effektiver zu priorisieren und in fortgeschritteneren Umgebungen eine dynamische Steuerung des Netzwerks zu unterstützen.
In diesem Sinne ist KI nicht einfach nur eine zusätzliche digitale Ebene. Sie wird vielmehr Bestandteil der Art und Weise, wie Energieversorgungsunternehmen den Zustand von Anlagen interpretieren, das hydraulische Verhalten verstehen und feststellen, wann ein Eingriff erforderlich ist.
Effizienzgewinne: Automatisierte Inspektion und Codierung
Die Rohrleitungsinspektion stellt eine der ausgereiftesten Anwendungen künstlicher Intelligenz im Bereich der Abwasserwirtschaft dar.
Herkömmliche Videoüberwachungen erforderten die manuelle Auswertung stundenlanger Videoaufnahmen durch geschulte Bediener. Dieser Prozess ist langsam und kann zu uneinheitlichen Ergebnissen führen, insbesondere wenn Müdigkeit die Erkennung oder Codierung von Fehlern beeinträchtigt. Computer Vision ermöglicht eine schnellere Verarbeitung der Inspektionsergebnisse und eine einfachere Standardisierung.
Dies ist bereits bei der Bereitstellung von Versorgungsleistungen sichtbar.
Bei Greater Western Water nutzte der australische Abwasserinspektionsspezialist VAPAR KI-Unterstützung , um die Investitionsplanung zu optimieren. Veröffentlichte Projektunterlagen weisen auf eine Verbesserung der ursprünglichen Kostenschätzung des Prioritätsprogramms um etwa 2 Millionen AUD hin. Bei United Utilities verkürzte ein separater Einsatz die Bearbeitungszeiten für Inspektionen von zehn auf zwei Tage – eine Steigerung um 80 %.
Ein ähnlicher Trend lässt sich in Nordamerika beobachten.
Die Projektzusammenfassung von SewerAI für den pazifischen Nordwesten umfasst 132 Untersuchungen und 29748 laufende Meter CCTV-Inspektionen . Die Ergebnisse zeigen, dass die KI-gestützte Bewertung 32.99 % mehr Mängel identifizierte als manuelle Untersuchungen und 90.13 % weniger Mängel übersah, bei einer Fehlermarge von unter 10 %.
Diese Instrumente erweisen sich auch in Notfallsituationen als nützlich. Daten werden in Maßnahmen umgesetzt, um die Wiederherstellung des Abwassersystems nach den Waldbränden auf Hawaii zu beschleunigen.
In dieser Phase ist der Nutzen relativ klar. Energieversorger erhalten einen schnelleren und konsistenteren Überblick über den Zustand ihrer Anlagen und schaffen damit eine solidere Grundlage für die Instandhaltungsplanung und die Priorisierung von Investitionen.
Ereignismanagement: Alarme filtern, um Überläufe zu verhindern
Neben der Beurteilung des baulichen Zustands müssen die Betreiber auch überwachen, wie sich ihre Netze unter realer Verkehrslast verhalten.
Hier kommt KI zum Einsatz, um Durchfluss-, Füllstands- und Ereignisdaten zu analysieren und so die Wartungsplanung zu optimieren und vermeidbare Leckagen zu reduzieren. Ein häufiges Problem in Leitwarten ist die Alarmüberlastung. Systeme generieren bei Regenwetter wiederholt Warnmeldungen, die jedoch oft auf erwartetes hydraulisches Verhalten und nicht auf neu auftretende Störungen hinweisen.
Fallstudie: Wessex Water – StormHarvester. In einem dreimonatigen Testlauf identifizierte das System über 60 neu auftretende Verstopfungen in Echtzeit. Die veröffentlichten Ergebnisse zeigen außerdem, dass im Pilotzeitraum mit dem bisherigen Verfahren 4,500 Alarme generiert wurden, während der KI-basierte Ansatz die Anzahl der Warnmeldungen in der Leitstelle um 97 % reduziert und lediglich 138 Warnmeldungen erzeugt hätte.
Derselbe analytische Ansatz kann auch zur Aufdeckung versteckter Kapazitätsverluste genutzt werden. Anglian Water – Bekämpfung von Fremdwasserzufluss und Infiltration im Abwassernetz. Das Ergebnis waren gezielte Maßnahmen im Wert von 2.4 Millionen Pfund, eine Reduzierung des durch Fremdwasserzufluss und Infiltration bedingten Durchflusses um 20 % sowie fast 600 Stunden weniger Pumpstationsbetrieb.
Ähnliche Methoden werden auch zur Bewältigung von Hochwasser- und Kapazitätsrisiken eingesetzt. Dabei werden Erkenntnisse aus der Abwasser- und Regenwasserbewirtschaftung kombiniert, um die Leistungsfähigkeit und die Risiken des Abwassernetzes von Northern Ireland Water besser zu verstehen . Rund 85 % der untersuchten Standorte lieferten bestätigte Ergebnisse. Darüber hinaus ist die Plattform darauf ausgelegt, Hochwasserwarnungen bis zu 48 Stunden im Voraus bereitzustellen.
South West Water liefert ein weiteres Beispiel für die Anwendung dieses Ansatzes. Das Versorgungsunternehmen gibt an, mittlerweile rund 12,000 intelligente Sensoren zur Überwachung des Abwasserpegels in der Region einzusetzen und berichtet zudem, dass sich die Verschmutzungsereignisse in den acht Monaten bis August 2025 halbiert haben, während die Überläufe durch Starkregen im letzten Jahr um fast 50 % zurückgegangen sind.
Die praktische Bedeutung liegt nicht in der Vorhersage als abstrakter Fähigkeit, sondern darin, die Aufmerksamkeit auf die Orte und Ereignisse zu lenken, die am ehesten ein Eingreifen erfordern, damit die Einsatzteams und Bediener vor Ort früher und gezielter eingreifen können.
Anlagenoptimierung: Wertschöpfung aus der bestehenden Infrastruktur
Der fortschrittlichste Einsatz von KI im Abwasser- und Überlaufmanagement geht über Diagnose und Vorhersage hinaus und führt zur Echtzeitsteuerung.
In dieser Phase geht es darum, das bestehende Netz dynamischer zu betreiben. Die Versorgungsunternehmen können Niederschläge vorhersehen, Pumpen und Schleusentore im Voraus anpassen und die Wasserflüsse intelligenter steuern, sodass die vorhandenen Speicher- und Transportkapazitäten besser genutzt werden, bevor neue Infrastruktur gebaut wird.
Eines der bekanntesten Beispiele stammt aus South Bend, Indiana . Veröffentlichte Projektinformationen von Xylem zeigen, dass das intelligente Abwasserprogramm der Stadt Trockenwetterüberläufe beseitigte, die Mischwasserüberlaufmengen um mehr als 80 % reduzierte und dazu beitrug, einen von der EPA befürworteten langfristigen Kontrollplan zu sichern, der 60 % weniger Infrastrukturinvestitionen erforderte als ursprünglich geschätzt, wodurch rund 400 Millionen US-Dollar an Investitionskosten eingespart wurden.
Ein ähnliches Prinzip findet sich in Grand Rapids, Michigan , wo digitale Überwachung und Modellierung dazu beitrugen, zu zeigen, dass das Problem des Wasserzuflusses und der Wasserinfiltration der Stadt für 30 bis 50 Millionen Dollar anstatt der ursprünglich geschätzten 1 Milliarde Dollar gelöst werden könnte, so Xylem.
SUEZs AQUADVANCED Urban Drainage verfolgt dasselbe Ziel. Die Plattform kombiniert Echtzeitüberwachung, Wettervorhersage und hydraulische Modellierung, um eine automatisierte Steuerung zu ermöglichen, die die Speichernutzung optimiert, Überläufe begrenzt und das Hochwasserrisiko reduziert.
In den veröffentlichten Projektinformationen wird das System auch als in mehreren europäischen Städten im Einsatz beschrieben, und AQUADVANCED® Urban Drainage unterstützt den Betrieb des Entwässerungssystems von Singapur.
Der operative Nutzen von KI wird gerade jetzt besonders deutlich. Digitale Werkzeuge analysieren nicht nur vergangene Ereignisse oder prognostizieren zukünftige Risiken. In den fortschrittlichsten Implementierungen beeinflussen sie direkt, wie Betreiber das Netzwerk unter hoher Belastung verwalten.
Jenseits des Überlaufs: Eine vernetzte Vision für die städtische Entwässerung
Trotz aller Fortschritte bleibt die flächendeckende Anwendung dieser Systeme in einem gesamten Versorgungsgebiet schwierig.
Prognosesoftware ist stark auf präzise historische Daten und robuste Sensoren angewiesen, die jahrelang den rauen Bedingungen im Erdreich standhalten. Zudem benötigen die Mitarbeiter in den Leitwarten Zeit und nachweisbare Ergebnisse, um Vertrauen in die automatisierten Empfehlungen zu gewinnen, bevor sie die traditionelle manuelle Überwachung aufgeben. Trotz dieser Herausforderungen gehen Wasserversorger zunehmend von der Überwachung einzelner Rohrleitungen zur Bewirtschaftung ihrer Abwasserkanäle als zusammenhängendes System über.
Künstliche Intelligenz kann alternde Infrastruktur nicht allein ersetzen, aber sie liefert die notwendige operative Intelligenz, um die Kapazität der bestehenden Rohrleitungen optimal zu nutzen. Da extreme Wetterereignisse die städtische Entwässerung unter beispiellosen Druck setzen, werden die widerstandsfähigsten Versorgungsunternehmen diejenigen sein, die bauliche Anlagen mit vorausschauender Software kombinieren. Letztendlich ermöglicht die Beherrschung dieser digitalen Ebene den Betreibern die präzise Voraussicht, die sie benötigen, um Wasser sicher zu leiten und ihre Gemeinden zu schützen, noch bevor der Regen einsetzt.
Da städtische Entwässerungsnetze unter dem doppelten Druck alternder Infrastruktur und extremer Wetterereignisse stehen, wird intelligentes Abwassermanagement zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Aufbaus resilienter Städte. Die Zukunft der städtischen Entwässerung hängt nicht davon ab, physische Infrastruktur durch digitale Werkzeuge zu ersetzen, sondern beides zu vereinen – durch den Einsatz von Daten, vorausschauender Analyse und Echtzeitsteuerung, um bestehende Netze intelligenter zu gestalten, frühzeitiger reagieren zu lassen und zunehmend unberechenbaren Wetterbedingungen standzuhalten.
