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  4. SARS-CoV-2-Abwassermonitoring in Thüringen
 
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SARS-CoV-2-Abwassermonitoring in Thüringen

Publikationstyp
Conference Paper
Date Issued
2022-03
Sprache
German
Author(s)
Smarsly, Kay  
Reichel-Kühl, Katharina  
Wullenkord, Sara  
Pfannstiel, Anna  
Möller, Robert  
Al-Hakim, Yousuf  
Häußer, Sarah  
Klümper, Claudia  
Institut
Digitales und autonomes Bauen B-1  
TORE-URI
http://hdl.handle.net/11420/11711
First published in
Gewässerschutz, Wasser, Abwasser  
Number in series
254
Start Page
1
End Page
7
Article Number
44
Citation
Gewässerschutz, Wasser, Abwasser 254: 44, 1-7 (2022)
Contribution to Conference
55. ESSENER Tagung für Wasserwirtschaft, 2022  
Publisher
Gesellschaft zur Förderung des Instituts für Siedlungswasserwirtschaft an der RWTH Aachen e.V
Peer Reviewed
true
Basierend auf der EU-Empfehlung zur Einführung einer systematischen Überwachung von SARS-CoV-2 und seinen Varianten im Abwasser soll ein auf Thüringer Gegebenheiten angepasstes System zum Abwassermonitoring entwickelt und in einer Pilotphase auf Machbarkeit geprüft werden. Die gewonnenen Erkenntnisse über SARS-CoV-2 im Abwasser bilden eine wertvolle Grundlage für die Etablierung eines flächendeckenden und langfristig zielführenden Abwassermonitorings in Thüringen. Das System kann dazu beitragen, bereits frühzeitig und auf lokaler Ebene Infektionsausbrüche zu erkennen. Für die Untersuchung auf SARS-CoV-2 werden adäquate Beprobungsstellen im Zulauf kommunaler Kläranlagen ausgewählt. An mehr als 20 Kläranlagen werden Abwasserproben über bis zu 10 Monate analysiert und digital verwertet. Ferner wird am Beispiel von SARS-CoV-2 die Frage geklärt, wie ein langfristiges und repräsentatives Monitoring im Abwasser analytisch und wirtschaftlich bewältigt werden kann. Durch die Einbindung des Industriepartners Analytik Jena werden spezifische Leistungsgrenzen der Analysetechnik erforscht und weiterentwickelt. Das Projekt wird vom Freistaat Thüringen gefördert.
Subjects
SARS-Cov-2
Abwassermonitoring
Corona
COVID-19
Künstliche Intelligenz
Multiagenten-Technologie
DDC Class
570: Biowissenschaften, Biologie
Funding(s)
Datenwissenschaftliche und IT-gestützte Auswertung von Forschungsergebnissen mit visueller Umsetzung  
Funding Organisations
Freistaat Thüringen über Bauhaus-Universität Weimar
TUHH
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