Künstliche Intelligenz und digitaler Zwilling helfen gegen die Auswirkungen extremer Wetterereignisse im urbanen Raum

Digitale Simulation des Entwässerungssystems von Hannover, um künftigen Gefahren im Zuge des Klimawandels besser begegnen zu können

Das Verbundprojekt “ZwillE” erforscht in den nächsten drei Jahren Möglichkeiten für ein Künstliche-Intelligenz (KI)-unterstütztes Management von Wasser-Extremereignissen im urbanen Raum. Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Projekt wird dazu einen digitalen Zwilling der Entwässerungsinfrastruktur der Stadt Hannover entwickeln. Ziel ist es, die siedlungswasserwirtschaftlichen Auswirkungen von Wasser-Extremereignissen besser vorherzusehen und durch den Einsatz eines mit einem KI-basierten Assistenten gekoppelten digitalen Zwillings sektorenübergreifend proaktiv managen zu können.

Durch den Klimawandel wird eine Zunahme von Wasser-Extremereignissen wie Starkregen und Überschwemmungen in Mitteleuropa erwartet. Urbane Flächen sind einerseits besonders gefährdet, andererseits aber aufgrund der dichten Bebauung auch ein Teil des Problems. Das Verbundprojekt „ZwillE“ arbeitet daran, die durch extreme Regenereignisse verursachten Gefahren und Engpässe für die städtische Entwässerungsinfrastruktur besser vorauszusehen und schadensminimierend darauf einzuwirken. Die Atos IT GmbH als Verbundkoordinator leitet dieses Projekt in Zusammenarbeit mit der Stadtentwässerung der Landeshauptstadt Hannover als Anwendungspartner sowie verschiedenen Instituten und Unternehmen aus den Bereichen Ingenieurwesen, Meteorologie und IT, namentlich der hydro & meteo GmbH, der ifs - Ingenieurgesellschaft für Stadthydrologie mbH, dem Institut für Automation und Kommunikation e.V. und dem IAB – Institut für Angewandte Bauforschung Weimar gGmbH.

Anhand von Echtzeitmessdaten sowie eines integrierten Simulationsmodells soll zunächst ein virtuelles, sektorübergreifendes Abbild der aktuellen Entwässerungsinfrastruktur der Stadt Hannover mit ihren verschiedenen Teilbereichen (Einzugsgebiete, Kanalnetz, Kläranlagenverbund, Einleitungsgewässer) erzeugt werden. Unter Einbeziehung von hochauflösenden Niederschlagsprognosen ermöglicht dieser digitale Zwilling des städtischen Abwassersystems die Durchführung vorausschauender Szenarioanalysen zu extremen Wetterereignissen und die Ableitung daraus resultierender wahrscheinlicher Problembereiche innerhalb des Entwässerungssystems. Diese Erkenntnisse werden sodann mittels eines KI-basierten Assistenten mit formalisiertem Expertenwissen zu geeigneten schwachstellenbezogenen Gegenmaßnahmen angereichert und als nachvoll-ziehbare Handlungsempfehlungen an das technische Personal der Stadtentwässerung Hannover zur Entscheidungsunterstützung weitergegeben. So können die Vorbereitung auf und der Umgang mit akuten extremen Wetterereignissen unterstützt werden. Neben der Festlegung derartiger kurzfristiger Eingriffsmöglichkeiten dienen die Simulationen außerdem der Planung längerfristiger Infrastrukturanpassungen zur Bewältigung zukünftiger Anforderungen infolge klimatischer Veränderungen.

ifs ist mit dem Teilprojekt 4 beteiligt, dessen Schwerpunkte in den Arbeitspaketen

• Integriertes Messprogramm für die bislang häufig getrennt voneinander betrachteten Teilsysteme Kanal, Kläranlagen und Gewässer sowie
• Analyse der Überflutungsgefährdung

liegen.

Die Zielsetzung in diesem Teilprojekt ist entsprechend ausgerichtet auf

1. Anwendung und kritische Eignungsprüfung der Online-Sensorik zur Erfassung der Wasserbeschaffenheit (Güte),
2. Konkretisierung der Messdateninfrastruktur und Integration der Echtzeitmessdaten (Menge und Güte) in die Simulations- und Entscheidungsassistenzmodelle des „Digitalen Zwillings“ des Entwässerungssystems Hannover mit den o.g. Teilsystemen
3. Beurteilung der Auswirkungen von Misch- und Regenwassereinleitungen in Gewässer im Hinblick auf die gerade neu eingeführten technischen Regeln zum Gewässerschutz (DWA-A 102)
4. Bewertung der Überflutungsgefährdung des urbanen Einzugsgebietes bei extre-men Starkregenereignissen mit vereinfachten Methoden - zur Begrenzung des in Echtzeit nicht realisierbaren Rechen-/Simulationsaufwand - für die Übertragung von 2D-Modellergebnissen des Oberflächen- und Kanal- abflusses