Pflanzenkl\u00e4ranlagen zur Abwasserreinigung<\/p>\n
Pflanzenkl\u00e4ranlagen sind anerkannte und vielf\u00e4ltig angewandte L\u00f6sungen f\u00fcr die Abwasserreinigung. Diese Technologien imitieren den Prozess der Selbstreinigung, wie er auch in nat\u00fcrlichen Feuchtgebieten erfolgt. Es gibt verschiedene Typen von Pflanzenkl\u00e4ranlagen zur Abwasserbehandlung. Das UFZ betreibt eine Forschungsanlage zur Untersuchung verschiedener nachhaltiger Abwasserreinigunstechnologien am Standort Langenreichenbach. Dort werden unter anderem innovative Konzepte von Pflanzenkl\u00e4ranlagen erprobt. Das Verst\u00e4ndnis der technischen Grundlagen und der Funktionsweise dieser Pflanzenkl\u00e4ranlagen ist Teil meines Forschungsprojektes. Ziel war, verschiedene Typen von Pflanzenkl\u00e4ranlagen zu vergleichen. Dazu analysiere ich Messdaten von sechs Pilotanlagen die \u00fcber einen Zeitraum von vier Jahren betrieben worden. Die zur Datenerfassung n\u00f6tigen Methoden der Probenahme und Laboranalyse zur Ermittlung von abwassertechnischen Qualit\u00e4tsparametern lerne ich ebenfalls kennen. Insgesamt wurden Daten von sechs verschiedenen Anlagen genutzt, die folgenden Aufbau haben.
1.\tKies-basierte, ges\u00e4ttigte vertikale Pflanzenkl\u00e4ranlagen mit aktiver Bel\u00fcftung- VAp
2.\tKies-basierte, ges\u00e4ttigte horizontale Pflanzenkl\u00e4ranlagen mit aktiver Bel\u00fcftung – HAp
3.\tHorizontal-Pflanzenkl\u00e4ranlagen mit einer ges\u00e4ttigten Tiefe von 25 cm – H25p
4.\tHorizontal-Pflanzenkl\u00e4ranlagen mit einer ges\u00e4ttigten Tiefe von 25 cm ohne Pflanzen – H25
5.\tHorizontal-Pflanzenkl\u00e4ranlagen mit einer ges\u00e4ttigten Tiefe von 50 cm – H50p
6.\tHorizontal-Pflanzenkl\u00e4ranlagen mit einer ges\u00e4ttigten Tiefe von 50 cm ohne Pflanzen – H50
Die Kl\u00e4ranlagen werden bez\u00fcglich des Abbaus von organischem Kohlenstoff, Stickstoff, Feststoffen und der Entfernung von pathogenen Keimen, verglichen. Au\u00dferdem wird der Einfluss von Umweltbedingungen und der Belastungsrate auf die Reinigungseffizienz untersucht. Dabei werden statistische Werkzeuge wie Hypothesen-Tests und Regressionsanalysen in der Software R genutzt.
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Meine Arbeit ist auf saisonale Unterschiede der Reinigungseffizienz von verschiedenen Pflanzenkl\u00e4ranlagen fokussiert.
Untersucht wird, wie die Reinigungsleistung in Pflanzenkl\u00e4ranlagen durch die verschiedenen Jahreszeiten sowie durch Betriebsbedingungen beeinflusst wird. Der Einfluss bestimmter Umweltfaktoren wie Lufttemperatur, Niederschlagsmenge, Verdunstung und Sonneneinstrahlung und Betriebsparameter sowie die Zulaufkonzentration wurden untersucht.<\/p>\n
Vorhandene Daten aus den Jahren 2010 bis 2014 wurden verwendet. Die Daten sind in drei Gruppen eingeteilt. Die erste Gruppe repr\u00e4sentiert Daten der relativen Schadstoffrachtentfernung (%) f\u00fcr vier Schadstoffparameter: Biochemischer Sauerstoffbedarf (BSB5), Gesamter organischer Kohlenstoff (TOC), Gesamtstickstoff (TN) und Ammoniumstickstoff (NH4+-N). Die zweite Gruppe besteht aus Daten der Zulaufkonzentrationen (mg\/L) f\u00fcr die genannten Schadstoffparameter. Die dritte Gruppe sind Daten f\u00fcr vier Umweltfaktoren: Lufttemperatur (\u00b0C), Niederschlagsmenge (mm\/Tag), Verdunstung (mm\/Tag) und Sonneneinstrahlung (W\/m2).<\/p>\n
Benutzte Methoden sind: Zeitreihenanalyse der Schadstoffentfernung um die zeitliche Tendenz zu untersuchen, deskriptive Statistik um saisonale Unterschiede der relativen Schadstoffrachtentfernung zu zeigen sowie die Hauptkomponentenanalyse um Relationen der ber\u00fccksichtigten Parameter zu untersuchen. F\u00fcr meine Datenanalysen verwendete ich die Statistiksoftware R.<\/p>\n
Alle Systeme zeigen eine relative Schadstoffrachtentfernung des biochemischen Sauerstoffbedarfs von mehr als 76% und des gesamten organischen Kohlenstoffs von mehr als 77.0%. Die aktiv bel\u00fcfteten Systeme VAp und HAp erreichen dabei f\u00fcr beide Parameter die h\u00f6chsten Mittelwerte. Im Falle des Gesamtstickstoffs ist VAp die effizienteste Anlage. Die Ergebnisse zeigen, dass bel\u00fcftete Pflanzenkl\u00e4ranlagen (VAp und HAp) die beste Reinigungsleistung \u00fcber alle Jahreszeiten haben. Es gibt keinen Unterschied zwischen Jahreszeiten f\u00fcr den biochemischen Sauerstoffbedarf (BSB5), den gesamten organischen Kohlenstoff (TOC) und Ammoniumstickstoff (NH4+-N) in VAp und HAp. Nur f\u00fcr den Gesamtstickstoff (TN) erzielen die Anlagen im Sommer etwas bessere Ergebnisse als in den anderen Jahreszeiten.<\/p>\n
Aus den erhaltenen Ergebnissen kann geschlossen werden, dass die verschiedenen Pflanzenkl\u00e4ranlagen, die in dieser Arbeit vorgestellt wurden eine gute Reinigungsleistung im Fall von organischen Kohlenstoffverbindungen erm\u00f6glichen. Es gibt jedoch einen eindeutigen Unterschied zwischen den unterschiedlichen Systemen. Die bel\u00fcfteten Anlagen erreichen die h\u00f6chste Reinigungsleistung bez\u00fcglich organischen Kohlenstoffs sowie Stickstoff. Unbel\u00fcftete Systeme verzeichnen wesentlich geringere Reinigungsleistung bei der Stickstoff-, speziell der Ammoniumentfernung, wobei Pflanzen sich steigernd auf diese auswirken. Im Sommer zeigen fast alle Systeme eine bessere Reinigungsleistung. F\u00fcr alle vier Jahreszeiten zeigen bel\u00fcftete Pflanzenkl\u00e4ranlagen (VAp und HAp) eine bessere Reinigungsleistung als andere Systeme. Bepflanzte, unbel\u00fcftete Pflanzenkl\u00e4ranlagen (H25p und H50p) zeigen eine h\u00f6here Reinigungsleistung w\u00e4hrend der verschiedenen Jahreszeiten als unbepflanzte, unbel\u00fcftete Systeme (H25 und H50). Gesamtstickstoff (TN) und Ammonium-Stickstoff (NH4-N+) sind die am st\u00e4rksten beeinflussten Parameter w\u00e4hrend der verschiedenen Jahreszeiten. Dar\u00fcber hinaus, besteht es ein hoher Zusammenhang innerhalb der Zulaufkonzentrationsparameter. Schlie\u00dflich zeigen die Ergebnisse, dass die Pflanzenkl\u00e4ranlage mit aktiver Bel\u00fcftung (Vap und HAp) sich als Reinigungstechnik alle vier Abwasserparameter eignen. Der Winter ist eine kritische Periode f\u00fcr Gesamtstickstoff- und Ammoniumstickstoffentfernung in unbel\u00fcfteten Systemen zu sein.<\/p>\n
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