AI og sensorer skal reducere udledning af lattergas fra renseanlæg
Et nyt projekt hos Teknologisk Institut vil tage fat på en af de største klimaudfordringer ved renseanlæg – udledningen af drivhusgassen lattergas (N2O). Ved hjælp af kunstig intelligens (AI), avancerede sensorer og open-source løsninger skal projektet skabe konkrete værktøjer til at reducere udledningerne af lattergas markant.
Open-source viden til gavn for hele sektoren
Renseanlæg står for cirka 0,4 % af Danmarks samlede klimabelastning, og mellem 35 % og 48 % af renseanlæggenes CO2-ækvivalente udledning skyldes lattergas. Projektet, som involverer Duotec, Teknologisk Institut, DTU Sustain og tre danske renseanlæg (Hillerød, Fredensborg og Vordingborg Spildevand), ønsker at reducere denne udledning markant ved at udvikle og demonstrere nye styringsstrategier.
"Ved at kombinere avancerede sensorer og AI får vi en dybere forståelse af processerne i renseanlæg, hvilket kan føre til mere bæredygtig vandbehandling." Seniorspecialist, Jonas Lembcke Andersen, Teknologisk Institut.
Med projektet vil renseanlæg få adgang til detaljeret open-source viden om, hvordan lattergas kan reduceres gennem bedre styring. Det gavner både miljøet og sektoren ved at give alle renseanlæg frihed til at implementere styringsstrategier uden at være bundet til specifikke teknologileverandører.
Fra målinger til konkrete styringsstrategier
Projektet kombinerer avanceret sensorteknologi og kunstig intelligens for at forstå og kontrollere dannelsen af lattergas i renseanlæg.
- Med sensorer fra Duotec og Unisense måles lattergas i både luft- og væskefaser.
- Data analyseres ved hjælp af machine learning og traditionel dataanalyse for at identificere nøgleparametre, der påvirker udledningen.
- Resultaterne samles i en procesbeskrivelse, som bruges til at udvikle styringsstrategier.
- Strategierne testes og demonstreres på tre renseanlæg for at dokumentere deres effektivitet i praksis.
Projektet sigter mod at gøre renseanlæg mere bæredygtige og understøtter målet om en klimaneutral vandsektor i 2030.
FAKTA OM PROJEKTET
Projektets titel:
AI Assisteret Procesforståelse til styring mod reduktion af N2O fra renseanlæg
Projektperiode:
1. januar 2025 - 31. december 2027
Projekttype:
Udviklings- og demonstrationsprojekt
Projektsum:
8.757.769,72 kr.
Formål:
At reducere emissioner af drivhusgassen lattergas (N2O) fra renseanlæg gennem AI-baseret procesforståelse og udvikling af open-source styringsstrategier.
Partnere:
Duotec A/S, Teknologisk Institut, DTU Sustain, Hillerød Spildevand A/S, Fredensborg Spildevand A/S, Vordingborg Spildevand A/S
Understøttede verdensmål:
