Die nachhaltige Gestaltung der Umwelt wird in besonderem Maße von der Wasserwirtschaft geprägt. Die Programmregion ist dabei in zwei große grenzübergreifende Entwässerungszonen gegliedert: Die Elbe und für das gegenständliche Projekt das Einzugsgebiet der Donau, die auch große Teile der tschechischen Programmgebiete als Zubringer hat. Unmittelbarer teilen sich NÖ und Tschechien mit der Thaya auch einen direkten Grenzfluss. Dies stellt eine direkte Notwendigkeit dar, Probleme der Wasserwirtschaft gemeinsam und grenzübergreifend zu lösen. Zusätzlich sind die Gebiete topographisch aber auf in Bezug auf die Infrastruktur vergleichbar, weshalb innovative Lösungen für die Öffentlichkeit, Anwender aber auch Unternehmen auf beiden Seiten ähnliche Vorteile und Wertschöpfungspotentiale.
Das Projekt hat zum Ziel das aquatische Ökosystem zu schützen und zu verbessern indem Maßnahmen zum Monitoring wassertechnischer sowie mikrobiologischer Parameter auf technischer Seite untersucht werden, um die Wasserqualität zu steigern. Dazu soll in der Region die notwendigen Kompetenzen geschaffen werden und die Innovationsbasis gesetzt werden.
Einreichung eines am Zentrum für Wasser- und Umweltsensorik im Rahmen des INTERREG Projekts „WaterMon“ ATCZ-86 entwickelten Ölsensors beim Niederösterreichischen Innovationspreis 2022 in der Kategorie Forschung. In der Jurysitzung wurde beschlossen, dass die innovative Leistung der Forschungseinrichtung UWK Krems neben zwei anderen Einreichungen in dieser Kategorie mit einer Nominierung gewürdigt wird. Im Zuge dessen, wurde im Auftrag der WKO NÖ ein Kurzfilm gedreht, in dem Der Öl-Sensor vorgestellt wird. Bei der Preisverleihung am 11.10.2022 im Casino Baden wurde der Sensor ausgestellt und den Besuchern präsentiert. Das Interesse war groß.
Ölverschmutzungen können erhebliche und langfristige negative Auswirkungen auf Ökosysteme, Wirtschaft und Umwelt haben. In Flüssen stellen sie aufgrund der möglichen Kontamination von Trinkwasserquellen ein Risiko für die öffentliche Gesundheit dar. Es besteht ein großes öffentliches Interesse an der frühzeitigen Erkennung von Gewässerbelastungen. Um schnell auf bestehende Verschmutzungen reagieren zu können, sollten diese Parameter regelmäßig und zeitnah überwacht werden. Unser Ziel war es, im Rahmen eines Interreg Projektes, ein kleines und kostengünstiges Gerät zur Echtzeit-Online-Überwachung von Gewässern auf Ölverschmutzung zu realisieren, das als Frühwarnsystem eingesetzt werden kann. Das System kann stationär am Ufer oder als Teil einer Boje am Gewässer eingesetzt werden.
Dünne Ölschichten haben ein hohes UV-Reflexionsvermögen. Daher wurde ein UV-basiertes Sensorsystem entwickelt, um Ölschichten auf Wasseroberflächen zu detektieren. Mit einer LED-Lichtquelle der Wellenlänge 365 nm wird die Wasseroberfläche angeregt. Eine Sammellinse fokussiert das Anregungslicht auf die Wasseroberfläche. Wenn Öl auf der Wasseroberfläche vorhanden ist, tritt das Emissionslicht auf eine Fotodiode, die das einfallende Licht in ein elektrisches Signal umwandelt. Um Störungen durch Umgebungslicht zu reduzieren, wird das Anregungslicht gepulst. Das Gehäuse für die optischen Elemente wurde 3D-gedruckt. Der Sensor funktioniert für verschiedene Öle (pflanzlich und mineralisch). Der Sensor ist in der Lage mineralische Öle wie Benzin, Diesel und Motoröl in sehr kleinen Mengen (< 0,01 µl pro cm² Wasseroberfläche) zu detektieren. Auch bei unterschiedlichen Umgebungstemperaturen und welligen Wasseroberflächen liefert er gute Ergebnisse. Um Störungen durch einfallendes Sonnenlicht zu vermeiden, wird das Gehäuse um einen kleinen Schirm erweitert, dass garantiert, dass sich die Messstelle immer im Schatten befindet. So bietet unser System eine kostengünstige Echt-Zeit-Online-Überwachung für fließende Gewässer zu jeder Tages- und Jahreszeit.
Details
Projektzeitraum | 01.01.2020 - 31.12.2022 |
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Fördergeber | EU |
Förderprogramm |
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Department | |
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems) | Dipl.-Ing. Dr. Martin Brandl |
Projektmitarbeit |
Team
Publikationen
Pham, M.L.; Askarzadmohassel, E.; Brandl, M. (2023). Growth of freshwater cyanobacterium Aphanizomenon sp. ULC602 in different growing and nutrient conditions. Frontiers in Microbiology, Vol. 14: x
Brandl, M.; Kellner, K. (2022). Automatic Measurement System for Nitrite and Nitrate in Water Bodies. IEEE Sensors Journal, Vol. 22(14): 14531-14539
Brandl, M. (2022). Intelligente Sensoren für die Wasseranalytik. In: Andreas Salvator Habsburg-Lothringen, C. Hanus, D. Stys, D. Haroshka, S. Bilenkova, Das Erbe der Teichlandschaft - ein künftiges UNESCO-Welterbe? 111-114, Edition Donau-Universität Krems, Krems
Vorträge
Smarte Sensoren für die Wasseranalytik
Das Erbe der Teichlandschaft - ein zukünftiges UNESCO-Welterbe?, 21.10.2022
Einfache Echtzeit-Online Bestimmung von Nitrat und Nitrit an Oberflächengewässern
NÖ Innovationspreis, 11.10.2022
Kostengünstige, kompakte Echtzeit-Online-Überwachung als Frühwarnsystem für Ölverschmutzungen in Gewässern zu jeder Tages- und Jahreszeit
NÖ Innovationspreis Preisverleihung, 11.10.2022
In-situ real-time oil monitoring system as an early warning system for water quality of water bodies
MNE Congress 2022, 21.09.2022
Monitoring the presence of Cyanobacteria in water based on the influeneces of nutrients and growing parameters on the growth of bacteria
FEMS conference on Microbiology, 30.06.2022
Influences of nutrients and growing parameters on the growth of cyanobacteria and the production of natural pigments
EFB Spring congress 2022, 10.05.2022
In-Situ and Real-Time optical Measurement System for Characterizing the Quality of Water Bodies
MNE2021, 22.09.2021