Klärschlammverwertung mit optimierter Prozessführung und Emissionsminderung durch intelligente Agglomerationsfrüherkennung
Im Projekt Klär-vision werden der Einfluss der Oxyfuel-Verbrennung untersucht sowie der Agglomerationswächter mit KI-Modellen weiterentwickelt und integriert, um Agglomerationen frühzeitig zu erkennen, gezielt entgegenzuwirken und die Klärschlammverwertung stabiler und effizienter zu gestalten.
Förderkennzeichen: 03EI5496C
Laufzeit: 01.01.2026 – 31.12.2028
Eigenbetrieb Stadtentwässerung Stuttgart (SES)
Thermische Verwertung Mainz GmbH (TVM)
Gemeinschaftsklärwerk Bitterfeld-Wolfen GmbH (GKW)
Kläranlage Haßfurt, Stadt Haßfurt
Entsorgung + Recycling Zürich (ERZ), Stadt Zürich
Zweckverband Wasserversorgung und Abwasserbehandlung Rügen (ZWAR)
RWE Power – Klärschlamm-Monoverbrennungsanlage am Standort Knapsacker Hügel
Badische Anilin- & Soda-Fabrik (BASF SE)
Enercity Klärschlammverbrennungsanlage Hannover-Lahe
Ziel des Projekts Klär-vision ist es, die thermische Verwertung von Klärschlamm in stationären Wirbelschichtfeuerungen effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Herzstück des Vorhabens ist ein weiterentwickelter, onlinefähiger Agglomerationswächter, der durch KI-gestützte Vorhersagemodelle in die Lage versetzt wird, beginnende Agglomerationsprozesse frühzeitig zu identifizieren und Gegenmaßnahmen rechtzeitig anzustoßen. Damit sollen Prozessinstabilitäten vermieden und Emissionen von Lachgas (N₂O) sowie Stickoxiden (NOx) gezielt reduziert werden. Ergänzend wird untersucht, wie sich der Einsatz von Oxyfuel-Verbrennung – also die Verwendung von reinem Sauerstoff anstelle von Luft als Oxidationsmittel – auf die Agglomeratbildung und das Emissionsverhalten auswirkt, da hierdurch eine deutliche Steigerung der Verbrennungseffizienz erwartet wird.
Schematische Darstellung des Vorhabens Klär-vision.
Ein wesentlicher Bestandteil des Projekts sind experimentelle Arbeiten zur Optimierung von Betriebsstrategien mit dem Ziel einer ressourcenschonenden Klärschlammverbrennung. Gleichzeitig setzt Klär-vision auf eine konsequente Digitalisierung: Echtzeit-Sensordaten aus Labor- und Industrieanlagen werden zentral erfasst, über Big-Data-Methoden ausgewertet und die gewonnenen Erkenntnisse unmittelbar in Regelalgorithmen überführt. Auf diese Weise lassen sich Stillstandzeiten verkürzen, Treibhausgasemissionen senken und die sicheren Betriebsgrenzen der Anlagen schrittweise erweitern.
Das Projekt leistet damit einen konkreten Beitrag zur Energiewende und zur Erreichung der nationalen Klimaziele. Die enge Einbindung von mehr als einem Dutzend Industrie- und Infrastrukturpartnern – darunter Anlagenbauer ebenso wie Betreiber von Wirbelschichtfeuerungen – schafft nicht nur eine belastbare Big-Data-Grundlage, sondern stellt auch sicher, dass die erarbeiteten Lösungen praxistauglich sind und den Weg in den Markt finden.
Big-Data-Basis des Projekts Klär-vision: Geografische Verteilung der Standorte der Projektpartner (Dunkelblau), Assoziierten Partner (Rot, Anlagenbetreiber bzw. Orange, Anlagenplaner B&E) und Unterauftragnehmer KMT (Hellblau).
Ansprechpartner:
