DeepEcoWatertreat

Kommunale Kläranlagen stehen zunehmend vor der Herausforderung, Blähschlammereignisse unter sich verändernden klimatischen Randbedingungen und schwankenden Zulauffrachten sicher zu beherrschen, ohne auf energie- und chemikalienintensiven Betrieb ausweichen zu müssen. In dieser Studie wird ein hybrider Bilderkennungsalgorithmus vorgestellt, der klassische Bildverarbeitung mit Deep-Learning-Methoden (YOLOv4-basierte Objektdetektion) kombiniert, um in mikroskopischen Phasenkontrastaufnahmen von Belebtschlamm Flockenmasse, Filamentkonzentration und morphologische Merkmale von Mikroorganismen automatisiert zu quantifizieren. Der Algorithmus wurde in einer kommunalen Kläranlage mit sporadisch auftretenden Blähschlammereignissen unbekannter Ursache evaluiert. Hierzu wurden über mehrere Monate täglich Mikroskopiebilder erhoben, mit Betriebs- und Wetterdaten verknüpft und zwischen einem stabilen Referenzzeitraum und einem problembehafteten Zeitraum mit Blähschlammereignissen verglichen. Weder die vom Algorithmus ermittelten Filamentparameter noch die parallel durchgeführte 16S‑rRNA‑ und ITS-Ampliconsequenzierung zeigten einen Anstieg filamentöser Mikroorganismen, eine Vergrößerung der Flocken oder signifikante Unterschiede in Alpha‑ und Beta‑Diversität zwischen Referenz- und Problemzeitraum, sodass eine klassische filamentöse Überwucherung als Ursache ausgeschlossen werden konnte. Der Algorithmus erweist sich damit als robustes Werkzeug zur verlässlichen Detektion von Null-Ereignissen und zur ökologisch sinnvollen Entscheidungsunterstützung, indem er unnötige Fällmitteldosierungen vermeidbar macht und als Baustein zukünftiger Frühwarnsysteme auf Basis automatisierter Bildanalyse dienen kann.