Dank KI sank der Energieverbrauch einer Genfer Kläranlage um 12 %
Die Services industriels de Genève (SIG) haben dank künstlicher Intelligenz (KI) einen wichtigen Meilenstein bei der Optimierung ihrer Kläranlagen erreicht. Guillaume Cubizolles, Leiter des Bereichs Abwasser bei SIG, stellte auf der Messe Aqua Pro in Bulle die Ergebnisse der Kläranlage Bois-de-Bay vor. Mit einer Senkung des Energieverbrauchs für die Belüftung der Becken um 12 % zeigt das in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen PureControl durchgeführte Experiment das enorme Potenzial der KI zur Senkung der Betriebskosten bei gleichbleibender Qualität der Wasseraufbereitung.
Die Kläranlage Bois-de-Bay behandelt das Wasser eines grenzüberschreitenden Einzugsgebiets, darunter das Pays de Gex und das Industrieabwasser von Meyrin, Satigny und dem CERN. Sie besteht aus vier biologischen Behandlungslinien und acht Absetzbecken und leitet das behandelte Wasser in die Rhône ein.
Bereits 2009 wies die Anlage eine Konformitätsrate von über 98 % auf. Allerdings arbeitete sie mit 109 % ihrer Kapazität für die Kohlenstoffbehandlung und verbrauchte mehr als 3 GWh Strom pro Jahr. Im Laufe der Jahre wurden zahlreiche Investitionen getätigt: Ersatz der Flügelradkompressoren durch Schraubenkompressoren, Verbesserung der Analysemöglichkeiten durch Ammoniaksonden, Installation von Feinstblasendiffusoren… Diese Massnahmen führten bereits 2020 zu einer Senkung des Verbrauchs, aber die SIG wollte noch weiter gehen.
Eine dynamische Regelung auf Basis von KI
„Wir suchten nach einer Lösung, um die Anpassung des Luftdurchsatzes zu automatisieren, Wetterparameter zu integrieren, manuelle Einstellungen zu minimieren und einen skalierbaren Betrieb zu ermöglichen“, erklärt Guillaume Cubizolles. Ziel war es auch, die Emissionskosten pro kWh zu integrieren, um die CO2-Bilanz zu optimieren.
Die SIG wandte sich an PureControl, einen Spezialisten für KI-Modelle zur Trink- und Abwasseraufbereitung. Die entwickelte Lösung basiert auf zwei Technologien aus dem Bereich des maschinellen Lernens: einem digitalen Zwilling, der das Verhalten der Anlage nachbildet, um Prognosen zu erstellen, und einem Verstärkungsalgorithmus, mit dem die Parameter automatisch optimiert werden können.
Die Daten der Steuerungen, Wettervorhersagen und regulatorischen Ziele werden in Echtzeit in die KI-Modelle eingespeist, die in einem Rechenzentrum des Anbieters gehostet werden. „Sobald das Training validiert ist, integriert das System die Vorgaben direkt in die Steuerung“, erklärt der Betriebsleiter.
Cybersicherheit und Datenschutz im Mittelpunkt des Projekts
Vor der Einführung haben die SIG besonderes Augenmerk auf Datenschutz und Cybersicherheit gelegt. „Wir haben eine gründliche Risikoanalyse durchgeführt. Die Cloud-Speicherung entspricht den Vorschriften, mit Rechenzentren in Europa, insbesondere in Frankreich“, sagt Guillaume Cubizolles.
Ein VPN-Tunnel sichert den Datenaustausch. Während der Lernphase überwacht der Betreiber die KI, bevor diese ihre Anweisungen an die Steuerungen weiterleitet. Sicherheitsschwellen ermöglichen bei Bedarf die Rückkehr zum klassischen Modus.
Ergebnisse über den Erwartungen
Der Versuch konzentrierte sich auf zwei der vier Behandlungsprozesse. „PureControl senkt den Sauerstoffbedarf, wodurch weniger Leistung erforderlich ist“, erklärt Guillaume Cubizolles. Nach 148 Tagen Beobachtung, in denen die beiden Prozesspaare verglichen wurden, sprechen die Ergebnisse für sich: „Wir haben eine Reduzierung der Belüftung der Becken um 12 % erreicht, ohne dass es zu Nichtkonformitäten oder Fehlfunktionen kam, selbst bei sehr niedrigen Sauerstoffwerten. Das für Ende 2025 festgelegte Ziel von -10 % ist bereits erreicht.“
Eine spezielle Überwachung wurde für die Emissionen von Distickstoffmonoxid durchgeführt, einem besorgniserregenden Treibhausgas. „Entgegen unseren Befürchtungen haben wir keine Verschlechterung der Ergebnisse festgestellt, sondern sogar Verbesserungen“, freut sich der Verantwortliche. Im Sommer ist die Stickstoffoxidproduktion dank des geringeren Luftstroms sogar noch geringer.
Bilanz und Ausblick
Für Guillaume Cubizolles sind die Schlussfolgerungen klar. „KI eignet sich perfekt für komplexe Regelungen. Ihre Skalierbarkeit und schrittweise Verbesserung ermöglichen eine kontinuierliche Optimierung.“ Auch die Rentabilität stimmt: „Mit einem Rückgang des Energieverbrauchs um 12 % hat sich die Investition innerhalb von drei Monaten amortisiert.“
Der Verantwortliche betont jedoch einige Voraussetzungen. „Cybersicherheit braucht Zeit. Diese Technologie erfordert hochwertige Instrumente, wie wir sie in Bois-de-Bay haben, aber das bedeutet Betriebskosten für die Wartung der Instrumente.“ Eines ist sicher: Künstliche Intelligenz etabliert sich zunehmend als wertvolles Instrument zur Optimierung des Betriebs von Abwasserinfrastrukturen.
Quelle
Interview geführt am 6. Februar 2026 bei Aqua Pro in Bulle