Wasseranalytik und Data Science Eine Cloud für sauberes Wasser

Oberflächengewässer sind eine wichtige Ressource für die Trinkwasserversorgung. Doch sauber und gesundheitlich unbedenklich sollte das Wasser sein. Wie Künstliche Intelligenz helfen kann, unerwünschte Stoffe im Wasser aufzuspüren, erläutern uns zwei Projektbeteiligte des neuen BMBF-Verbundprojektes K²I

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LP: Etwa ein Drittel des Trinkwassers in Deutschland wird aus sog. Oberflächengewässern gewonnen, d. h. aus Seen, Flüssen und Talsperren. Zugleich sind diese Oberflächengewässer aber auch ständig den verschiedensten Einträgen und Verunreinigungen ausgesetzt. Welche können das sein, und kann man sie überhaupt umfassend nachweisen?

Prof. Dr. Martin Elsner: Das können die unterschiedlichsten Substanzen sein. Z. B. Pestizidreste, die von Feldern ausgewaschen werden, oder Arzneimittel, die aus unserem Körper ausgeschieden werden und ihren Weg in Oberflächengewässer finden. Weiterhin Chemikalien aus Haushaltsprodukten wie Shampoos oder Reinigungsmittel, aber auch von Industriestandorten. All diese Substanzen kommen in Flüssen i. d. R. in hochverdünnter Form vor, sodass sie glücklicherweise keine Bedrohung für den Menschen darstellen. Um das nachhaltig sicher zu stellen, verfolgt die Europäische Union das Vorsorgeprinzip: Die Grenzwerte für bekannte Substanzen sind sehr niedrig angesetzt und müssen regelmäßig auf Einhaltung kontrolliert werden. Allerdings sind bekannte Substanzen nur ein Teil des Gesamtbildes – es besteht die Möglichkeit, dass neue Chemikalien dazugekommen sind, die noch nicht auf dem Radar etablierter analytischer Verfahren stehen. Analoges gilt für die biologische Wassergüte (neue Krankheitserreger, Neobiota).

Ein möglichst umfassendes Screening ist eine analytische Herausforderung. Sehr gut funktioniert ein Monitoring auf die „üblichen verdächtigen“ Chemikalien, für die es gut etablierte Verfahren gibt (Target-Screening), und bezüglich der biologischen Wasserqualität auf eine Handvoll Indikatorparameter wie Escherichia coli. Darüber hinaus besteht die Gefahr, dass Problemstoffe bereits in unseren Gewässern unterwegs sind, aber noch nicht erkannt werden - sie fallen durch das Target-Raster.

Prof. Dr. Martin Elsner

Die Suche nach unbekannten Problemstoffen war schon immer eine Königsdisziplin in der analytischen Umweltchemie. Die moderne Kopplung der Flüssigchromatographie mit hochauflösender Massenspek­trometrie hat hier die Tür aufgetan für ein Non-Target-Screening (NTS). Wasserproben werden möglichst direkt injiziert, Inhaltsstoffe werden getrennt, und ein hochauflösendes Massenspektrometer bestimmt das Molekulargewicht aller aufgetrennten Substanzen. Die resultierende zweidimensionale Datenmatrix – pro Substanz Elutionszeit in der Chromatographie plus Molekulargewicht – bietet einen Informationsschatz, der nur noch gesichtet werden muss. Letzteres gestaltet sich allerdings als Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Viele der detektierten Molekularmassen sind vermutlich natürlichen Ursprungs und unproblematisch. Wie finden wir da die wirklich kritischen Stoffe?

Dr. Rudi Winzenbacher: Um die Belastung unserer Rohwässer zu überwachen, setzen wir schon seit Jahren das angesprochene NTS und ein Screening mit toxikologischen Test­endpunkten ein. Geeignete Auswertestrategien helfen, Auffälligkeiten nach Grundbelastung (z. B. aus häuslichen Abwässern), saisonalem Auftreten (z. B. spezielle Pestizidmetaboliten) und Stoßbelastung (z. B. industriell produzierte Arzneimittel) zu gruppieren und zu priorisieren. Ein Flaschenhals ist allerdings die Identifikation neuer Signale, welche nicht selten Doktorarbeiten füllt. Hier versprechen wir uns durch das K²I-Verbundprojekt einen Fortschritt.

LP: In dem Verbundprojekt sollen Daten von Laboren der öffentlichen Trinkwasserversorgung in einer Cloudlösung zusammengeführt werden, um Quellen von Spurenstoffen überregional schneller zu identifizieren und einzugrenzen. Wie kann man sich das vorstellen?

Dr. Winzenbacher: Momentan wird in vielen Laboren Analytik „für sich“ betrieben. Beim NTS fallen aber solche Datenmengen an, dass der Einzelne bei der Dateninterpretation schnell an seine Grenzen gelangt. Ein Lösungsansatz lautet Vernetzung. Dies kann in Form einer zentralen Arbeits- und Kommunikationsplattform für Wasserversorgungsunternehmen (WVU) umgesetzt werden, mit Funktion als Spurenstoff-Portal. Das Portal sollte durch automatisierte Kopplung von künstlicher und kollektiver Intelligenz (K²I) Messdaten im Kontext aller verfügbaren Metainformationen (z. B. Emissionsquellen) „auf Knopfdruck“ auswerten können.

Als Voraussetzung müssen standardisierte Datenstrukturen geschaffen und die „Sprache“ der einzelnen Labore soweit harmonisiert werden, dass eine übergreifende Signalauswertung möglich wird. Wichtig ist, dass nur qualitätsgesicherte Daten geteilt werden, um ein „GIGA“ (Garbage In, Garbage Out) zu vermeiden. Bei der Auswertung geht es darum, mit Hilfe der KI Muster zu erkennen. Aber mit welchen KI-Algorithmen genau? Und wie kann der automatisierte Abfrage-Workflow aussehen? Um genau diese Fragen zu beantworten, hat sich das K²I-Konsortium zusammengefunden, bestehend aus DVGW Technologiezentrum Wasser (TZW) Karlsruhe, Technische Universität München, Leibniz Rechenzentrum (LRZ), Landeswasserversorgung und weiteren WVU. Im K²I-Projekt soll ein Softwareprototyp entwickelt und die ausgewählten KI-Modelle für Mustererkennung trainiert werden.

Prof. Elsner: Als universitärer Partner ist es eine große Chance, diese Entwicklung mitzugestalten und Lösungen voranzudenken. Einerseits geht es um vielversprechende neuartige Ansätze, Daten intelligent auszuwerten, wobei Data-Science-Know-How mit chemischem Verständnis zusammenkommen muss. Anderseits kann die Fülle von Information auf ganz unterschiedliche Gesichtspunkte hin betrachtet werden. Um ein Beispiel zu nennen, liegt unser Augenmerk u. a. auf der Frage, ob chemische Inhaltsstoffe eventuell als „Frühwarnsystem“ für aufkommende biologische Beeinträchtigungen dienen können.

LP: Wer erhält Zugang zur Cloudlösung, und wie sollen die Ergebnisse in der Praxis umgesetzt werden?

Dr. Winzenbacher: Als Nutzerkreis wurde in erster Linie an deutsche WVU plus die Institute des Deutschen Vereins des Gas- und Wasserfaches (DVGW) gedacht. Dieser Beschränkungsgedanke trägt dem Datenschutzbedürfnis vieler WVU Rechnung. Die Möglichkeit einer gewissen Öffnung für Dritte wird allerdings als notwendig erachtet. Hier kommen etwa nationale Behörden, aber auch weitere WVU oder relevante Institutionen im deutschsprachigen Ausland in Betracht. Das Umweltbundesamt (UBA) projektiert zusammen mit der Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) gerade ein NTS-Portal, ebenso die Internationale Kommission zum Schutz des Rhein (IKSR). Da drängt sich ein Schulterschluss förmlich auf, denn zentraler Erfolgsfaktor nicht nur unserer Data Science-Anwendung ist das Erschließen eines größtmöglichen Datenpools. Bzgl. praktischer Umsetzung ist vorgesehen, den K²I-Spurenstoff-Tracker in der Modellregion „Donau und Zuflüsse Großraum Ulm“ zu erproben. Nach Projektende (März 2023) ist dann jegliche Verwertung der K²I-Lösung erlaubt, die Anbindung an eine zentrale WVU-Plattform genauso wie die Vernetzung mit anderen Portalen. Der DVGW prüft gerade die Realisierung einer WVU-Plattform. Und auch mit UBA, BfG und IKSR wurden schon Gespräche aufgenommen. Gemeinsames Ziel aller Akteure ist die nachhaltige Etablierung einer bestmöglichen Datenauswertungs- und Visualisierungsstrategie.

Prof. Elsner: Hier können wir besonders froh sein, dass wir das LRZ als führenden Kompetenzpartner in Sachen Datenbankarchitektur und Schnittstellendesign an Bord haben. In diesem sehr dynamischen Wissenschaftsfeld, wo sich Normen und Standards rasch ändern können und Datensicherheit essentiell ist, kann das LRZ flexible und nachhaltige Lösungen aufgleisen - für eine praxistaugliche und zukunftsfähige K²I.

Meine Herren, vielen Dank für das Gespräch.

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