Département Technologie des procédés

Die mathematische Modellierung ist ein etabliertes Werkzeug für die Planung und das Betreiben von Abwasserreinigungsanlagen. Jedoch steigen die Anforderungen an die Anlagen stetig und neben der Abwasserreinigung werden heutzutage auch Beiträge zur Ressourcenrückgewinnung und zur Reduktion von Treibhausgasemissionen erwartet. Um diese neuen Herausforderungen anzugehen, werden neue Modelle benötigt.

Klassischerweise werden die Modelle so-genannt mechanistisch, basierend auf den biologischen, chemischen und physikalischen Prozessen, entwickelt. Da diese Art der Modellierung für gewisse Prozesse, wie z.B. die Emission von Lachgas an ihre Grenzen stösst werden neue Modellierungsansätze erforscht. Ein solcher Ansatz ist die hybride Modellierung mit dem Ziel die mechanistischen Modelle mit datengetriebenen Ansätzen zu verbinden; Ein Ansatz mit dem Potential neben neuen Modellen auch neue Prozesserkenntnisse zu generieren.

Die technische Implementierung hybrider Modelle ist jedoch noch eine Herausforderung: Die mechanistischen Modelle werden normalerweise in kommerziellen Programmen entwickelt, die datengetriebenen Ansätze jedoch in Open-Source Programmiersprachen wie Python oder Julia. Die Interaktion zwischen diesen zwei Welten ist im allgemeinen schwierig.

Um dieser Herausforderung beizukommen und die Forschung an hybriden Modellen zu erleichtern, entwickeln wir ein neues Open-Source Software-Framework für die Modellierung von Abwassersystemen.

Unser Software-Framework ist in Python und Julia verfügbar und besteht aus zwei Teilen: PeePyPoo (in Python) und BioChemicalTreatment (in Julia).

Dabei ist BioChemicalTreatment eine Softwarebibliothek, die verschiedene Systeme (Reaktoren, Prozesse, Klärbecken etc.) zur Simulation von Abwassersystemen bereitstellt. Diese können nach belieben zu einer Anlage verbunden und simuliert werden. PeePyPoo baut dann darauf auf und stellt die gleiche Funktionalität in Python zur Verfügung.

Mehr Informationen und Beispiele sind in der Dokumentation zu finden. (Links unten, nur auf Englisch)

PeePyPoo

Python Bibliothek für die (Hybride) Modellierung von Abwassersystemen

Dokumentation: datinfo.gitlab.io/PeePyPoo (Englisch)

Quellcode: gitlab.com/datinfo/PeePyPoo

Installation: datinfo.gitlab.io/PeePyPoo/installation.html (Englisch)

BioChemicalTreatment

Julia Bibliothek für die (Hybride) Modellierung von Abwassersystemen

Entwicklung in Zusammenarbeit mit Mariane Schneider (myschneider@meiru.ch) und Juan Pablo Carbajal (juanpablo.carbajal@ost.ch)

Dokumentation: datinfo.gitlab.io/BioChemicalTreatment.jl/dev/ (Englisch)

Quellcode: gitlab.com/datinfo/BioChemicalTreatment.jl

Installationsanleitungen:

• Julia: julialang.org/downloads/ (Englisch)
• BioChemicalTreatment: datinfo.gitlab.io/BioChemicalTreatment.jl/dev/ (Englisch).