Die Behandlung von Regenwassereinleitungen aus Misch- und Trennsyste-men in Gewässer stellt eine der entscheidenden Kriterien für die Erreichung der Zielstellung der guten Gewässerqualität nach der EU-Wasserrahmen-richtlinie dar. Für die Begrenzung und Behandlung von Mischwassereinleitungen stehen eine Vielzahl von Richtlinien und Gesetzen sowie Arbeits- und Merkblätter der DWA zur Verfügung. Diese sind emissions- und immissionsbasiert, fokussieren aber hauptsächlich auf Möglichkeiten der Behandlung im Kanalnetz. Mit dem DWA-Themenband 'Technische Maßnahmen zur Behandlung von erhöhten Mischwasserabflüssen in der Kläranlage' werden hinsichtlich einer integrierten Betrachtung erstmalig Maßnahmen in der Kläranlage zusammenfassend erläu-tert. Ein Verfahren zur Mischwasserbehandlung in der Kläranlage stellt dabei das Bypassverfahren dar. Mit diesem ist eine Mehrbehandlung von Mischwasser unter Ausnutzung der vorhandenen Reserven der Kläranlagen zur Verringe-rung der Gewässerbelastung bzw. zur Substitution von Speichervolumen im Kanalnetz möglich. Weiterhin kann mit dem Verfahren eine Stabilisierung der Funktionstüchtigkeit des Nachklärbeckens bei bevorstehendem Schlammab-trieb ermöglicht werden. Im Rahmen der Arbeit werden detailliert die Grundlagen und die durchgeführten Versuche im labor-, halb- und großtechnischen Maßstab sowie die erreichten Ergebnisse dargestellt. Mit Hilfe der dynamischen Simulation werden die statt-findenden Prozesse beschrieben, die Eliminationsgrade ermittelt und allge-meingültig aufbereitet. Es ergeben sich Eliminationsgrade des zusätzlich be-handelten Mischwassers von ca. 60 % für CSB und ca. 50 % für TKN sowie ein funktionaler Zusammenhang über das Rückführungsverhältnis. Ausgehend von der hydraulischen Reserve der Nachklärbecken wird eine Be-messungsrichtlinie für die Volumenstrombemessung des Bypass erarbeitet und die damit verbundenen Auswirkungen auf das Nachklärbecken beschrieben. Bei Einhaltung der derzeit geltenden Bemessungsparameter für Nachklärbe-cken ist durch das Bypassverfahren mit einer deutlichen Entlastungsfrachtredu-zierung zu rechnen und dabei werden die Überwachungswerte der Anlage ein-gehalten. Die Reduzierung der Entlastungsfracht kann über die Bewertung der Gesamtemission mit Beckenvolumina im Kanalnetz verglichen werden und da-mit eine Substitution von Speichervolumen generieren.

Wastewater treatment plants (WWTPs) face increasingly stringent effluent quality constraints as a result of rising environmental concerns. Efficient operation of the secondary clarification process is essential to be able to meet these strict regulations. Treatment plants can benefit greatly from making better use of available resources through improved automation and implementing more process systems engineering techniques to enhance plant performance. As such, the primary objective of this research is to utilize data-driven modeling techniques to obtain a representative model of a simplified secondary clarification unit in a WWTP. First, a deterministic subspace-based identification approach is used to estimate a linear state-space model of the secondary clarification process that can accurately predict process dynamics, with the ultimate objective of motivating the use of the subspace model in a model predictive control (MPC) framework for closed-loop control of the clarification process. To this end, a low-order subspace model which relates a set of typical measured outputs from a secondary clarifier to a set of typical inputs is identified and subsequently validated on simulated data obtained via Hydromantis's WWTP simulation software, GPS-X. Results illustrate that the subspace model is able to approximate the nonlinear process behaviour well and can effectively predict the dynamic output trajectory for various candidate input profiles, thus establishing its candidacy for use in MPC. Subsequently, a framework for forecasting the occurrence of sludge bulking--and consequently clarification failure--based on an engineered interaction variable that aims to capture the relationship between key input variables is proposed. Partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) is used to discriminate between process conditions associated with clarification failure versus effective clarification. Preliminary results show that PLS-DA models augmented with the interaction variable demonstrate improved predictions and higher classification accuracy. / Thesis / Master of Applied Science (MASc)