Für die bisher mit hohem personellen Aufwand verbundene Auswertung von Ergebnissen der Non-Target Analytik wurde ein cloudbasierter Demonstrator entwickelt. Spezialisierte Labore der öffentlichen Wasserversorgung können damit bekannte und selbst unbekannte Spurenstoffe im Wasser mit hoher Empfindlichkeit detektieren und die Analysendaten automatisiert laborintern und laborübergreifend bewerten.
Oberflächengewässer wie Flüsse, Seen oder Talsperren sind eine wichtige Ressource für die Trinkwasserversorgung. Derzeit wird in Deutschland etwa ein Drittel des Trinkwassers aus Oberflächenwasser, Uferfiltrat oder oberflächenbeeinflussten Grundwässern gewonnen. Gleichzeitig sind Oberflächengewässer ständig verschiedenartigen Einträgen von chemisch-organischen Spurenstoffen ausgesetzt. Typische Eintragsquellen sind lokale Einleitungen, z. B. aus der industriellen Produktion oder kommunale Kläranlagen sowie diffuse Stoffeinträge, z. B. aus Abschwemmungen, Versickerungen, Erosion oder landwirtschaftlich genutzten Flächen. Hinzu kommen Einträge aus nachgewiesenen, aber auch aus unbemerkten Schadensereignissen wie Unfällen oder Havarien. Unter den gesamten Spurenstoffeinträgen in das Wasser wird derzeit nur ein Bruchteil entdeckt, erkannt und identifiziert. Daher bleiben Spurenstoffe oft unbemerkt und können dann nicht oder erst mit erheblichem instrumentellem und zeitlichem Aufwand einer Eintragsquelle zugeordnet werden. Umfassendere Erkenntnisse über den Eintrag und die Verbreitung von Spurenstoffen in Oberflächengewässern unterstützen damit fokussierte Schutzmaßnahmen für Trinkwasserressourcen und die aquatische Umwelt.
Im Projekt "K2I" wurde ein Demonstrator für eine cloudbasierte Softwarelösung erstellt, mit dem die detailreichen Ergebnisse der Non-Target Analysen von Wasserproben effizient ausgewertet werden können. Dieses empfindliche analytische Verfahren basiert auf der hochauflösenden Massenspektrometrie und erlaubt, bekannte und sogar unbekannte Spurenstoffe im Wasser nachzuweisen. In der Cloud können die Analysenergebnisse jedes einzelnen Labors mit geeigneten Algorithmen automatisiert verarbeitet werden. Für örtlich verteilte Labore der öffentlichen Trinkwasserversorgung besteht zudem die Option, ihre Ergebnisse zusammenführen. Die kollektive Intelligenz aus der Wasserversorgung und die künstliche Intelligenz beim Processing der Daten in der Cloud liefert einen erheblichen Mehrwert bei der Identifikation von Spurenstoffen und deren Eintragsquellen.
