Abwasseraufbereitungssimulation für einen großen britischen Versorger

Abwasseraufbereitungssimulation für einen großen britischen Versorger

Quelle Zitat: HM Government (2018), Our Waste, Our Resources: A Strategy for England

Quelle Zitat: HM Government (2018),
Our Waste, Our Resources: A Strategy for England

Problem und Kontext: Wie können Versorgungsunternehmen die Effizienz ihrer Abwassersysteme verbessern?

Unternehmen des britischen Abwassersektors haben einen Wert von 8,7 Milliarden GBP und beschäftigen 42000 Mitarbeiter. Täglich werden über 16 Milliarden Tonnen Abwasser aufbereitet. Zunehmend wird ein Teil des Abwassers in Bioressourcen umgewandelt, die zur Energiegewinnung oder in anderen Branchen verwendet werden können. Derzeit nehmen Deregulierung und Wettbewerb im Abwassersektor zu und schaffen Möglichkeiten für Innovationen in der Lieferkette in verschiedenen Phasen des Wasseraufbereitungszyklus. Energieversorger stehen jetzt im Wettbewerb um die Handhabung von Bioressourcen, die Schaffung von Abwasserlieferketten und die Effizienz ihrer Logistiknetzwerke. Dies führt dazu, dass die Branche äußerst profitabel ist.

Möglichkeiten für das Management der Lieferkette und der Prozesssteuerung im britischen Wassersektor

Möglichkeiten für das Management der Lieferkette
und der Prozesssteuerung im britischen Wassersektor

Für Wasserversorger kann es schwierig sein, die Ressourceneffizienz von Lieferketten und -prozessen zu entwickeln, insbesondere wenn sie im Kontext der industriellen Nachhaltigkeit betrachtet werden. Das Konfigurieren und Testen neuer Entwürfe für Abwasserlogistiknetzwerke, die Bioressourcen in nützliche Nebenprodukte wie Energie umwandeln, ist eine Option, die ökonomisch und ökologisch sinnvoll ist. Dies trifft insbesondere deshalb zu, da es sich um eine Schlüsselressource handelt und ein Beitrag zur Erhaltung und potenziellen Verbesserung der Lebensqualität der Gesellschaft geleistet wird. Um Ressourceneffizienz im Abwasseraufbereitungssektor zu erreichen, sind jedoch neue Modelle und Denkweisen erforderlich.

Prozessoptimierung Abwasseraufbereitung: Systemdiagramm mit Modellumfang in rot als DES

Prozessoptimierung Abwasseraufbereitung:
Systemdiagramm mit Modellumfang in rot als DES

Als sich ein britisches Abwasseraufbereitungsunternehmen für die Optimierung der Logistikinfrastruktur seines Einrichtungsnetzwerks entschied, wandte es sich daher an decisionLab. Das Londoner Beratungsunternehmen ist auf die Erstellung von Entscheidungshilfsmitteln unter Verwendung von Simulation, Optimierung und maschinellem Lernen spezialisiert. Die Ingenieure von decisionLab mussten die Lieferkette der Abwasseraufbereitung in einem risikofreien Umfeld simulieren und testen, bevor Kapitalinvestitionen getätigt wurden. Der Schwerpunkt lag dabei auf neuartigen Prozessen. Mit einem Simulationsmodell für die Abwasseraufbereitung würden sie die Auslastung verschiedener Arten von Siedlungs- und anaeroben Gärungsanlagen bewerten und ihre Anzahl auf der Grundlage der Rentabilität von Energieinvestitionen optimieren.

Die optimierte Konfiguration sollte zu Folgendem führen:

Der Schlüssel zur Bereitstellung eines effektiven Simulationsmodells für die Abwasseraufbereitung bestand in diesem Fall darin, die Nachhaltigkeit des Betriebs zu verstehen und sicherzustellen, dass alle Erträge aus Logistik- und Energieinvestitionen sichtbar sind. Beides würde zu positiven Nettoauswirkungen führen. Um dies festzustellen, wurde anhand der Abwasseraufbereitungssimulation prognostiziert, ob das System agil genug ist, um die Kapitalkosten zu minimieren und weitere Infrastrukturinvestitionen zu ermöglichen.

Lösung

Um ein Netzwerk von Abwasseraufbereitungsanlagen zu modellieren, verwendete das Team von decisionLab AnyLogic Simulationsfunktionen. Diese Plattform war ideal für die Modellierung einer derart komplexen Umgebung geeignet. Sie ermöglichte mit ihren flexiblen Modellierungswerkzeugen eine Kombination aus ereignisorientierten und agentenbasierten Ansätzen, so dass das entwickelte Modell für minimale Kosten und maximalen Energieertrag optimiert werden konnte. AnyLogic bot auch hervorragende Visualisierungsfunktionen und ermöglichte den Ingenieuren, die GIS-Funktionalität zu nutzen, um das Logistiknetzwerk besser darzustellen und die Daten visuell ansprechend zu gestalten.

Die Berater von decisionLab beschlossen, sich auf Folgendes zu konzentrieren: Verständnis der Nachhaltigkeit des Betriebs, Sicherstellung der Rentabilität der Logistikkosten für die Abwasserbehandlung und eine positive Rentabilität der Energieinvestitionen. Zur Unterstützung des Kunden haben die Berater vier Szenarien simuliert:

Simulationsmodell für die Abwasseraufbereitung mit Aufbereitungsanlagen (blau), Verdichtungsstellen (gelb) und Vergärungseinrichtungen (rot) sowie Routing
Simulationsmodell für die Abwasseraufbereitung
mit Aufbereitungsanlagen (blau), Verdichtungsstellen (gelb)
und Vergärungseinrichtungen (rot) sowie Routing
Ergebnisse der Abwasserbehandlungssimulation erlauben einen Vergleich des optimalen Logistikroutings mit Hilfe von vier verschiedenen Szenarien
Ergebnisse der Abwasserbehandlungssimulation
erlauben einen Vergleich des optimalen Logistikroutings
mit Hilfe von vier verschiedenen Szenarien

Ergebnis

Als Ergebnis der Arbeiten wurde ein Simulationsmodell der Abwasseraufbereitung für die industrielle Ökologie des Versorgers entwickelt. Dieses Modell kann zur Unterstützung der Netzwerkplanung und zum Nachweis verschiedener Annahmen verwendet werden. Es wurde speziell zum Vergleich der folgenden Leistungsindikatoren unter Verwendung der oben beschriebenen Szenarien verwendet:

Optimierung der anaeroben Vergärungskapazität für Systemfluss und versorgter Bevölkerung
Optimierung der anaeroben Vergärungskapazität
für Systemfluss und versorgter Bevölkerung
Energieertrag von anaeroben Vergärungsanlagen 2018 und 2019
Energieertrag von anaeroben
Vergärungsanlagen 2018 und 2019

Die erste Erkenntnis war, dass die leistungsfähigsten Anlagen zur anaeroben Vergärung (engl. anaerobic digestion, AD) eine Kapazität von 5 bis 10 Millionen Litern besaßen, die über die gesamte Lieferkette verteilt waren. Dies war ein überraschendes Ergebnis, da das Entwicklerteam nach einer statischen Analyse ursprünglich angenommen hatte, dass größere, zentralisierte Anlagen (mit Kapazitäten von < 10 Millionen Litern und 20 bis 30 Millionen Litern) produktiver sind, da sie mehr vergären können und in der Lage sein sollten, einen höheren Prozentsatz der Bevölkerung zu versorgen. Dies erwies sich jedoch mit dem Simulationsmodell als nicht zutreffend. Die zweite Erkenntnis war, dass die anaeroben Vergärungsanlagen mittlerer Größe im Hinblick auf den Energieertrag und der Bevölkerungszahl, der das aufbereitete Wasser zur Verfügung gestellt werden kann, viel besser waren.

Die Arbeit von decisionLab mit AnyLogic erfüllte die Anforderungen des Kunden. Er erhielt ein besseres Verständnis seiner Prozesse und alternativer Ansätze zur Optimierung seiner aktuellen Lieferkette mit neuartigen Infrastruktur- und Logistikmethoden, die die Rendite wirtschaftlich und ökologisch maximieren könnten.



Sehen Sie sich das Video von Dr. Aanand Davé an, der diese Fallstudie auf The AnyLogic Conference vorstellt hat. Sie können auch seine Präsentationherunterladen.

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