Mixed integer optimization for water quality management

Das primäre Ziel von Wasserverteilungssystemen (WVS) ist die sichere und qualitativ hochwertige Bereitstellung von Wasser unter Gewährleistung betrieblicher Effizienz. Inhärente Eigenschaften von WDS – wie nichtlineare Dynamiken, komplexe Netzwerkstrukturen und schwankende Bedarfsmuster – stellen jedoch erhebliche Herausforderungen dar. Probleme wie Leitungsleckagen, Chlor-Management und die Bewältigung von Kontaminationen erfordern innovative Strategien zur effektiven Steuerung der Wasserqualität und des Drucks. Diese Doktorarbeit führt zunächst ein gemischt-ganzzahliges nichtlineares Optimierungsmodell (MINLP) ein, um gleichzeitig das Wasseralter (ein zentraler Wasserqualitätsparameter) und den Betriebsdruck zu minimieren. Ein benutzerdefinierter Gewichtungsfaktor ermöglicht dabei Kompromisse zwischen diesen Zielen, um Wasserqualität und Systemeffizienz auszubalancieren. Anschließend werden Optimierungsmodelle entwickelt, um die Chlor-Konzentration während des Normalbetriebs zu steuern. Zunächst wird ein nichtlineares Programm (NLP) formuliert, das die Chlordosierung durch optimale Umverteilung der Wasserströme minimiert und somit eine theoretische Untergrenze für das Chlor-Management definiert. Um die praktische Anwendbarkeit zu erhöhen, werden MINLP-Modelle für die optimale Platzierung und Steuerung von Absperrventilen und Druckminderungsventilen entwickelt, die sowohl die Chlordosierung als auch die Druckregulierung ermöglichen. Die resultierende Betriebsstrategie gewährleistet die strikte Einhaltung von Grenzwerten für Restchlor im Netzwerk. Fallstudien validieren diese Ansätze und zeigen signifikante Verbesserungen im Chlor-Management, der Druckkontrolle und der Reduktion des Wasseralters. Für die Eindämmung von Kontaminationen wird ein MINLP-basiertes Optimierungsmodell entwickelt, um optimale Ventiloperationen zur Isolierung von Verunreinigungen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Systemfunktionalität zu bestimmen. Das Modell nutzt Massenerhaltungs- und Energieprinzipien, um die Ausbreitung von Kontaminationen mit minimalen Unterbrechungen der Versorgung zu minimieren. Fallstudien bestätigen die Wirksamkeit dieser Strategien. Darüber hinaus wird basierend auf der eindimensionalen Advektionsgleichung ein mathematisches Modell zur Berechnung der Spüldauer entwickelt, das praktische Richtlinien für die Wiederherstellung der Wasserqualität nach Kontaminationen liefert. Die Ergebnisse zeigen, dass das 2,5- bis 3-fache der Durchflusszeit ein zuverlässiger Richtwert für effektives Spülen ist. Um die Lücke zwischen theoretischen Studien und realen Anwendungen zu schließen, wurde ein vollautomatisierter experimenteller Teststand entworfen. Dieser integriert hydraulische Komponenten, Messsysteme, speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) und Steuerungssoftware, um Kontaminationsszenarien in Echtzeit nachzubilden. Erste Validierungstests bestätigen die Realitätstreue bei der Simulation von Kontaminationen und der Ausführung von Gegenmaßnahmen. Die entwickelten Optimierungsmodelle zur Kontaminationsbewältigung werden experimentell validiert, wodurch ihre praktische Umsetzbarkeit in realen WDS nachgewiesen wird. Diese Arbeit trägt zur Weiterentwicklung des Wasserqualitätsmanagements in WDS bei, indem sie mathematische Modellierung, Optimierung, experimentelle Validierung und praktische Implementierung integriert. Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von Modellierungs- und Optimierungsansätzen, um Wasserqualität, Betriebseffizienz und Resilienz gegen Kontaminationsrisiken zu verbessern, und ebnen so den Weg für zukünftige Forschung und Anwendungen im Wasserqualitätsmanagement.