Lesedauer: 2 Minuten

Neuartiges System sichert automatisiert die Qualität von Trinkwasser

TU Ilmenau

Die Technische Universität Ilmenau hat im Rahmen eines internationalen Forschungsverbundprojekts ein System zur automatisierten Überwachung und Sicherung der Trinkwasserqualität während des laufenden Versorgungsbetriebs entwickelt. Das digitale Online Überwachungssystem erkennt Verunreinigungen im Wasserleitungsnetz und leitet bei Bedarf automatisch Reinigungsmaßnahmen ein. Der Ansatz, ein Modell zu schaffen, das Messung und Optimierung integriert, ist weltweit bisher einzigartig.

Prof. Pu Li, Leiter des Fachgebiets Prozessoptimierung und Leiter des MoDiCon-Projekts, Trinkwasserqualität

Der Leiter des MoDiCon-Projekts an der TU Ilmenau, Prof. Pu Li, Leiter des Fachgebiets Prozessoptimierung, sieht das neue System als marktreif an. | Foto: TU Ilmenau/Eleonora Hamburg

Das deutsche Trinkwasserversorgungssystem transportiert große Wassermengen von Wasserwerken zu privaten Haushalten und gewerblichen Abnehmern. Aufgrund von alternden Rohren, die oft 60 Jahre oder älter sind, besteht die Möglichkeit einer Trinkwasserverunreinigung. Zusätzlich wird die Wasserqualität durch einen rückläufigen Wasserverbrauch und ein unverändert großes Versorgungsnetz gefährdet. Das Forschungsprojekt, mit einer Förderung von über einer Million Euro vom Bundesministerium für Bildung und Forschung über drei Jahre, zielt darauf ab, diese Herausforderungen zu bewältigen.

Überwachung der Trinkwasserqualität mit Sensortechnologie 

Die herkömmliche Überwachung der Wasserqualität im Rohrleitungssystem ist zeitaufwändig und erfordert oft längere Unterbrechungen der Trinkwasserversorgung. Im MoDiCon-Projekt („Online Monitoring and digital Control in Drinking Waterdistribution Systems“) haben deutsche und israelische Partner ein digitales System entwickelt. Dieses ermöglicht die automatisierte Echtzeit-Überwachung der Wasserqualität an verschiedenen Punkten der Rohrleitungen. Innovative Sensortechnologien identifizieren vor Ort Bakterien und gesundheitsschädliche Substanzen, isolieren verunreinigte Abschnitte und leiten optimale Reinigungsstrategien ein.

Prof. Pu Li, der Leiter des MoDiConProjekts, betrachtet das System als marktreif. Das Ziel ist es, Verbraucher auch zukünftig mit hochwertigem und gesundem Trinkwasser zu versorgen. Das Projekt wurde von der Technischen Universität Hamburg koordiniert, während die TU Ilmenau Expertise in modellgestützter Optimierung und die Israelische Technische Hochschule Technion Haifa in der Modellierung von Wasserversorgungsnetzen hat. Assoziierte Partner sind Hamburg Wasser und der Umwelttechnologiehersteller bbe moldaenke GmbH. 

Qualitätskontrolle von Maßen und Oberflächen mittels KI

Gastbeitrag: GFE - Gesellschaft für Fertigungstechnik und Entwicklung Schmalkalden e.V.Qualitätskontrolle von Maßen und Oberflächen mittels KIKunststoffe, metallische...

Warum jetzt der langsamste Moment ist

Warum jetzt der langsamste Moment ist​ Wer nicht entscheidet, wird ersetzt.Für Sebastian Winkler ist klar: Die Zukunft steht nicht nur vor der Tür, sondern bereits im Haus. Der...

10. Waltershäuser Technologietag: KI zur Steigerung der Produktivität

10. Waltershäuser Technologietag: KI zur Steigerung der ProduktivitätDer Waltershäuser Technologietag beschäftigte sich dieses Mal mit dem Thema „KI zur Steigerung der Produktivität“....

Medienfrühstück Vol. 8: GEO Escape Room – Wie Unternehmen in der KI sichtbar werden

Medienfrühstück Vol. 8 Medienfrühstück Vol. 8: GEO Escape Room – Wie Unternehmen in der KI sichtbar werden Am 31. März 2026 trafen sich im Studiopark Erfurt rund 50 Unternehmer:innen,...

KI und Cybersecurity: Chancen nutzen – Risiken erkennen und minimieren

Chancen nutzen – Risiken erkennen und minimieren KI und CybersecurityKünstliche Intelligenz (KI) bietet viele Chancen – sowohl für Unternehmen als auch für Cyberkriminelle. Doch welche...

ChatGPT Interview: Was künstliche Intelligenz über künstliche Intelligenz weiß

ChatGPT Interview: Was Künstliche Intelligenz über Künstliche Intelligenz weißWenn man etwas über Künstliche Intelligenz (KI) wissen will, kann man sie mittlerweile selbst nach sich...

Automatisierung in der Qualitätssicherung durch Deep Learning

Gastbeitrag: Institut für Fügetechnik und Werkstoffprüfung ifw Jena Automatisierung in der Qualitäts­sicher­ung durch Deep Lear­ningIn der Metallografie werden...

Hier ist Dr. Chatbot, was kann ich für Sie tun?

Hier ist Dr. Chatbot, was kann ich für Sie tun? Künstliche Intelligenz oder persönliche BeratungViele Menschen ziehen inzwischen das Internet zu Rate, wenn es um medizinische Fragen geht....

Smarte Aluminium-Spritzgießwerkzeuge

Gastbeitrag: Hochschule Schmalkalden und Technische Universität IlmenauSmarte Aluminium-Spritzgieß­werkzeugeIndustrielle Produk­tion ist ohne spritzge­gossene Pro­dukte aus...

VibroKI: Optimierung von Schleifprozessen mit KI-Methodik

Gastbeitrag: Ernst-Abbe-Hochschule Jena (EAH)Optimierung von Schleif­prozessen mit KI-MethodikUnerwünschte Schwingungen während des Schleifens optischer Werkstoffe verursachen...
Share This