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Mit etwa drei Prozent des weltweiten Kohlenstoffdioxid-Ausstoßes ist Lachgas ein wesentlicher Faktor des Klimawandels. Durch die Prozessoptimierung an den Kläranlagen können langfristig Energiekosten eingespart und der Ausstoß von umweltschädlichem Lachgas gesenkt werden.
Für den Klärungsprozess in Kläranlagen wird Bakterien Sauerstoff zugeführt. Für die Optimierung des Prozesses muss die richtige Menge und der richtige Zeitpunkt der Sauerstoffzufuhr identifiziert werden. Hochauflösende Sensoren sammeln hierzu eine hohe Anzahl an Daten. Mithilfe dieser Daten wird ein künstliches neuronales Netzwerk trainiert und ein digitaler Zwilling der Kläranlage erstellt. Der digitale Zwilling simuliert den Reinigungsprozess in der Kläranlage und ermittelt mit dem KI-neuronalen Netz den optimalen Zustand. Die Sauerstoffzufuhr wird entsprechend angepasst, um die Lachgasbildung zu minimieren.
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