Neue Wege in der Sensortechnik

Die Digitalisierung der Wasserwirtschaft eröffnet durch den Einsatz moderner IoT-Sensorik völlig neue Möglichkeiten. Während die Installation konventioneller Sensorik in Gewässern oder an wasserwirtschaftlichen Anlagen häufig mit erheblichem Aufwand verbunden ist – etwa durch notwendige Strom- und Datenleitungen, Fundamente oder Schaltschränke – bieten batteriebetriebene IoT-Sensoren mit drahtloser Datenübertragung eine flexible und kostengünstige Alternative. Dank ihres geringen Gewichts lassen sie sich innerhalb weniger Stunden installieren, oft mit standardisierten Halterungen direkt an bestehender Infrastruktur wie Geländern, Brücken oder Pegelhäuschen.

Dieser technologische Wandel erlaubt nicht nur eine deutlich schnellere Ausbringung, sondern auch den flächendeckenden Einsatz in hoher Stückzahl. Dadurch werden Messungen mit bislang unerreichter räumlicher Auflösung möglich – etwa zur Erfassung lokaler Unterschiede in Wasserständen oder zur Detektion von punktuellen Einträgen in Gewässer. Die Datenübertragung erfolgt in Echtzeit und ermöglicht so ein aktuelles Monitoring mit sofortiger Reaktionsmöglichkeit.

Breiter Einsatzbereich von IoT-Sensoren

Die Bandbreite verfügbarer Sensorik ist dabei beeindruckend. Für die Wasserstandsmessung kommen verschiedene Verfahren zum Einsatz: Ultraschallsensoren, Mikrowellenradarsensoren und Drucksensoren, aber auch Lidar-Technologie ermöglichen eine präzise und anwendungsspezifisch optimierte Erfassung. Zur Überwachung der Gewässerqualität stehen Sensoren für Temperatur, elektrische Leitfähigkeit, pH-Wert, Sauerstoffsättigung, Trübung und viele weitere Parameter zur Verfügung. Die Kosten dieser Sensoren liegen dabei zum Teil deutlich unter denen konventioneller Messsysteme – ein weiterer entscheidender Vorteil für den großflächigen Einsatz.

Betrieb eines eigenen Backends

Am Lehrstuhl für Siedlungswasser- und Abfallwirtschaft der Universität Duisburg-Essen betreiben wir eine eigene Infrastruktur zur Verarbeitung der Sensordaten. Die erfassten Messwerte werden auf universitätseigenen Servern empfangen und in zeitreihenbasierten Datenbanken gespeichert. Die Darstellung erfolgt über individuell konfigurierbare Dashboards, die flexibel an die Anforderungen verschiedener Nutzergruppen angepasst werden können – von Forschungsteams über Behörden bis hin zu Praxispartnern.

Die IoT-Sensorik ist inzwischen fester Bestandteil zahlreicher Forschungsprojekte am Lehrstuhl. Im Projekt GewässerIoT wird die Detektion von Trockenfallen kleiner Gewässer mittels batteriebetriebener Sensoren erforscht. Das Projekt Gewässerwärme untersucht das Potenzial von Flüssen als nachhaltige Wärmequelle durch kontinuierliche Temperaturmessung stromabwärts von Kläranlagen. Und im Vorhaben HuePros, gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Wasserbau, werden Sensoren für die Erfassung hydrologischer Extremereignisse in urbanen Einzugsgebieten eingesetzt. Diese und weitere Projekte zeigen das enorme Potenzial, das in der Kombination von IoT-Sensorik, intelligenter Datenverarbeitung und innovativen Anwendungen liegt – für eine zukunftsfähige Wasserwirtschaft.

Überprüfung der Zuverlässigkeit von IoT-Sensorik

Ein zentraler Bestandteil unserer Arbeit ist die systematische Überprüfung der Zuverlässigkeit und Genauigkeit der eingesetzten IoT-Sensorik. Um die Messwerte valide bewerten zu können, kombinieren wir an ausgewählten Standorten verschiedene Messverfahren – beispielsweise Ultraschall-, Druck- und Mikrowellenradarsensoren – und vergleichen deren Ergebnisse unter identischen Bedingungen. Zusätzlich werden IoT-Sensoren parallel zu bestehenden, konventionellen Messstationen installiert, um Abweichungen zu analysieren und die Datenqualität objektiv einordnen zu können. Zur weiteren Verifikation kommen regelmäßig manuelle Handmessungen zum Einsatz, die als unabhängige Referenzwerte dienen. Dieser mehrstufige Validierungsansatz ermöglicht es uns, die Leistungsfähigkeit der IoT-Sensorik unter realen Einsatzbedingungen zu bewerten, Optimierungspotenziale zu identifizieren und eine belastbare Datengrundlage für Forschung und Praxis bereitzustellen.

Anforderungen an die Datenauswertung

Durch den räumlich hochaufgelösten Einsatz von IoT-Sensorik entstehen enorme Datenmengen, die weit über das hinausgehen, was mit klassischen Methoden ausgewertet werden kann. Um aus diesen Daten wertvolle Informationen zu gewinnen, kommen zunehmend Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) zum Einsatz. Mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen können Muster erkannt, Anomalien detektiert und Prognosen erstellt werden – etwa zur Vorhersage von Wasserständen, zur Erkennung von Einleitungen oder zur Bewertung der Auswirkungen klimatischer Extremereignisse. Die Kombination aus hochaufgelösten Echtzeitdaten und KI-gestützter Analyse eröffnet damit neue Möglichkeiten für ein intelligentes und vorausschauendes Gewässermanagement. Sie bildet die Grundlage für digitale Frühwarnsysteme, Entscheidungsunterstützung in Echtzeit und eine zielgerichtete Ableitung von Maßnahmen im Sinne einer resilienten und nachhaltigen Wasserwirtschaft.