Mikrobielle Kontamination in der Trinkwasserversorgung stellt selbst in Industrieländern eine anhaltende Herausforderung dar (Hrudey und Hrudey, 2019). Die schnelle Erkennung ursächlicher Krankheitserreger bleibt eine Herausforderung, und aktuelle Online-Methoden basieren auf Ersatzindikatoren wie Trübung und pH-Wert. Neue Technologien wie die Durchflusszytometrie (FCM) bieten eine hochauflösende Überwachung und Einblicke in mikrobielle Gemeinschaften. Hier untersuchen wir die Notwendigkeit einer Echtzeiterkennung mikrobieller Anomalien. Wir stellen außerdem ein neuartiges Rechenmodell vor, die Microbial Community Change Detection (MCCD), das darauf ausgelegt ist, Merkmale der mikrobiellen Gemeinschaft in ein Online-Prozesskontrollsignal umzuwandeln.
Die Kraft der Durchflusszytometrie
Die Durchflusszytometrie-Methode (FCM) hat bei der Überwachung der Wasserqualität an Bedeutung gewonnen und bietet detaillierte Einblicke in die mikrobielle Dynamik (Egli und Stefan, 2015; Van Nevel et al., 2017b; Safford und Bischel, 2018). Herkömmliche Methoden wie heterotrophe Plattenzählungen weisen Einschränkungen in der Geschwindigkeit auf (2–7 Tage). Die Fähigkeit von FCM, suspendierte Partikel in Echtzeit zu messen, macht es zu einem wertvollen Instrument zur Beurteilung der mikrobiologischen Qualität während der Wasseraufbereitung.
Herausforderungen bei der Überwachung der mikrobiellen Konzentration
Allerdings kann die mikrobielle Konzentration in Wasserprozessen aufgrund verschiedener Faktoren erheblich schwanken (Besmer und Hammes, 2016; Buysschaert et al., 2018b; Schleich et al., 2019). Periodische Schwankungen, Biofilmwachstum und saisonale Veränderungen können zu Schwierigkeiten bei der Unterscheidung zwischen normalen und abnormalen mikrobiellen Veränderungen führen.
Jenseits der Zellkonzentration: Zytometrische Fingerabdrücke
Durchflusszytometrische Messungen liefern Zellkonzentration und zytometrische Fingerabdrücke und fassen die Bakterienverteilung im Signalraum zusammen (Koch et al., 2014). Während für die Fingerabdruckanalyse Offline-Methoden verwendet wurden, gibt es innovative Online-Ansätze für die Echtzeitüberwachung, wie beispielsweise BactoSense .
Wir stellen vor: MCCD: Ein Echtzeit-Anomalieerkennungsmodell
Das MCCD-Modell befasst sich mit der Notwendigkeit einer automatischen Echtzeitüberwachung mikrobieller Populationen in Wasserprozessen. Es nutzt eine zweistufige Analyse, bei der durchflusszytometrische Messungen mithilfe des Probability-Binning-Algorithmus in vereinfachte Fingerabdrücke umgewandelt werden (Roederer et al., 2001; Rogers und Holyst, 2009). Die Fingerabdrücke werden dann in ein Online-Modell eingespeist, das sie mit einer Sammlung von Referenzmessungen vergleicht und so die Berechnung eines Ausreißer-Scores ermöglicht.
MCCD-Leistung testen
Um die Leistung von MCCD zu bewerten, haben wir In-silico- und In-vitro-Tests durchgeführt und akute Kontaminationen in realen Wassersystemen simuliert. Das Modell zeigte Robustheit gegenüber dynamischen Schwankungen und erkannte absichtliche Kontaminationen zuverlässig.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das MCCD-Modell mit seiner Fähigkeit, einen Online-Ausreißer-Score bereitzustellen, eine vielversprechende Lösung für die schnelle Erkennung potenzieller mikrobiologischer Kontaminationen in Wassersystemen bietet. Dies ist besonders wichtig, wenn die Zeit zwischen Behandlung und Verteilung minimal ist. Durch die Nutzung der Fähigkeiten und fortschrittlichen Rechenmodelle von FCM kann die Wasserindustrie ihre Fähigkeit verbessern, sicheres und qualitativ hochwertiges Trinkwasser zu gewährleisten.
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