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Water intake tower at Talla Reservoir

Quelle: Water intake tower at Talla Reservoir

Forschungsprojekte im Forschungscluster THK-AI

Projekt	Beteiligte	Literatur, Datensätze
IMProvt-II Entwicklung einer digitalen Plattform für die Wasserwirtschaft, um die Bereitstellung und Verteilung von Trinkwasser energieeffizienter zu gestalten. Eine zentrale Datenplattform sammelt Informationen auf deren Basis eine Betriebsstrategie berechnet wird. Durch künstliche Intelligenz wird die Analyse optimiert und das System lernt sich selbst zu verbessern	TH Köln, Gelsenwasser AG, Endress+Hauser Conducta, fuseki GmbH	Groß, M., & Hans, L. (2024). Leveraging Potentials of Local and Global Models for Water Demand Forecasting. Engineering Proceedings, 69(1), 129. https://doi.org/10.3390/engproc2024069129 Alvisi, S. et al, Battle of water demand forecasting. Journal of Water Resources Planning and Management 151, 10 (2025), https://doi.org/10.1061/JWRMD5.WRENG-6887
IMProvT Gewinnung und Nutzung mehrdimensionaler Prozessdaten zur energie- und ressourceneffizienten Optimierung und Prozesssteuerung bei der Trinkwasseraufbereitung	TH Köln, DVGW-Technologiezentrum Wasser Dresden, IWW, Thüringer Fernwasserversorgung, Landeswasserversorgung Stuttgart, Endress+Hauser Conducta, Aggerverband	Ribeiro, Victor H. A. & Reynoso-Meza, Gilberto (2029). Monitoring of Drinking-water Quality by Means of a Multi-objective Ensemble Learning Approach. In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion (New York, NY, USA, 2019), GECCO ’19, Association for Computing Machinery, pp. 1-2. https://doi.org/10.1145/3319619.3326745
KANNST Modellierung und Prognose von Füllstandshöhen in Regenüberlaufbecken auf Basis einzelner Regenmessungen	TH Köln, Aggerverband	Bartz-Beielstein, et al. Datenanalyse und Prozessoptimierung für Kanalnetze und Kläranlagen mit CI-Methoden. In Proc. 17th Workshop Computational Intelligence (2007), R. Mikut and M. Reischl, Eds., Universitätsverlag, Karlsruhe, pp. 132-138. https://www.gm.th-koeln.de/~bartz/Papers.d/bbkw07a.pdf Bartz-Beielstein, T., and Konen, W. Datenanalyse und Prozessoptimierung am Beispiel Kläranlagen. Tech. rep., FH Köln, 2008. https://www.gm.th-koeln.de/~bartz/Papers.d/Bart08h.pdf Konen, W., Zimmer, T., and Bartz-Beielstein, T. Optimierte Modellierung von Füllständen in Regenüberlaufbecken mittels CI-basierter Parameterselektion Optimized Modelling of Fill Levels in Stormwater Tanks Using CI-based Parameter Selection Schemes. at - Automatisierungstechnik 57, 3 (2009), 155-166. https://doi.org/10.1524/auto.2009.0756

Weitere Forschungsprojekte

Projekt	Beteiligte	Literatur, Datansätze
TwinOpt-Pro Entwicklung einer Plattform zur robusten Echtzeit-Trinkwasser-Betriebsoptimierung, basierend auf einem digitalen Zwilling des Trinkwassernetzes, einer Prognose-Tooolbox und Optimierungstools.	3S Consult GmbH (Koordination), Fraunhofer IOSB, geoSYS, Stadtwerke Bühl, Fernwasser Thüringen	Bernard, T., et al. TwinOptPRO-Digital Platform for Online Pump Scheduling Optimization. Engineering Proceedings, 69(1), 94. https://doi.org/10.3390/engproc2024069094