Ernst, MathiasMathiasErnst11382055670000-0001-9282-6683Schuster, JonasJonasSchuster2025-03-132025-03-132025Technische Universität Hamburg (2025)https://hdl.handle.net/11420/54783Ensuring high drinking water quality is of major public health concern, protecting consumers from harmful consequences. One relevant concern about drinking water quality is the content of dissolved organic matter (DOM) which can be related to source water quality and treatment needs. Additionally, the bacterial constitution is crucial to monitor evolving changes in time and respond appropriately. However, DOM characterizing methods are a compromise between analytical effort, time and data quality while bacterial methods such as cultivation are labor-intensive, time-consuming and difficult to adapt to online measurements. Therefore, developing an automated monitoring system that quickly and consistently analyzes water quality data with high detail is vital. This work examines the application of parallel factor analysis (PARAFAC) fluorescence spectroscopy to characterize DOM content and flow cytometry to monitor the presence of bacteria in drinking water. The specific research objectives of this work were mainly to further develop, combine and automate, and test both methods in real-world applications. Using PARAFAC fluorescence spectroscopy, DOM compositions of investigated drinking waters, originating from groundwater in Northern Germany, were described through a respective fluorescence score of six compounds (C1–C6). Additionally, the total cell count (TCC) and the proportion of high nucleic acid cells (%HNA) were determined via flow cytometry describing the bacterial constitution. Scenarios of water quality changes were simulated in the laboratory by spiking one specific drinking water with increasing amounts of water samples of varying water quality. Water quality could be described by generating parameter-specific baselines defining their thresholds. Strongly deviating waters, e.g., wastewater effluent and rainwater, were identified in lower volume proportions than less strongly deviating waters. Regarding sensitivity, C1–C3 and TCC were the most performant for detecting water quality changes, e.g., due to a contamination event. Automation of both methods required hardware and software extensions and development. Sampling, data analysis, evaluation, and visualization were the automation objects addressed in this work. In the context of near real-time drinking water analysis, the time required from sampling to data visualization was reduced to less than 15 minutes. In pilot plant trials utilizing a model drinking water distribution system, combined methods were tested to detect water quality changes in a flowing system. Tests were performed to simulate events of water quality change. The combined system provided characteristic fingerprints of flowing water and detected sudden changes. 300 m behind the injection point, continuous induction of wastewater effluent and rainwater could be detected under appropriate conditions. In a large-scale measurement campaign, a three-component PARAFAC model (c1–c3) was proven to characterize groundwater DOM individually and can be applied to estimate humic substances concentrations in groundwater. In conclusion, it can be stated that PARAFAC fluorescence spectroscopy in conjunction with flow cytometry represents a rapid and powerful system for the comprehensive characterization of DOM and the presence of bacteria in both drinking water and groundwater. The continuous and automatic monitoring of the emphasized parameters enables to recognize even minor deviations in water characteristics.Die Sicherstellung einer hohen Trinkwasserqualität ist essentiell, um Verbraucher vor gesundheitsschädlichen Folgen zu schützen. Wesentliche Aspekte der Trinkwasserqualität sind der Gehalt an gelösten organischen Substanzen (DOM), der mit der Rohwasserqualität und entsprechender Trinkwasseraufbereitung in Zusammenhang steht, und die bakterielle Konstitution des Trinkwassers. DOM Charakterisierungsmethoden sind jedoch ein Kompromiss zwischen analytischem Aufwand, Zeit und Datenqualität, während bakterielle Methoden wie die Kultivierung arbeitsintensiv, zeitaufwendig und schwer als Online-Messungen zu integrieren sind. Die Entwicklung eines automatisierten Monitoring-Systems, das Wasserqualitätsdaten schnell und konsistent mit hoher Detailgenauigkeit analysiert, ist daher erstrebenswert. Diese Arbeit untersucht die Anwendung der Fluoreszenzspektroskopie mit paralleler Faktorenanalyse (PARAFAC) zur Charakterisierung des DOM-Gehalts und die Durchflusszytometrie zur Überwachung der Bakterienzahl im Trinkwasser. Die Forschungsziele dieser Arbeit bestanden darin, beide Methoden weiterzuentwickeln, zu kombinieren und zu automatisieren sowie in realen Anwendungen zu testen. Durch die PARAFAC-Fluoreszenzspektroskopie wurde der DOM-Gehalt der untersuchten Trinkwässer, die aus Grundwasserquellen in Norddeutschland stammten, anhand von sechs Substanzen (C1–C6) mit korrespondierendem Fluoreszenz-Score beschrieben. Mittels Durchflusszytometrie wurden die Gesamtzellzahl (TCC) und der Anteil an Zellen mit hohem Nukleinsäure-Gehalt (%HNA) bestimmt. Im Labor wurden Trinkwasserproben mit zunehmender Konzentration variierender Wässer versetzt um gezielt Wasserqualitätsänderungen zu simulieren. Parameterspezifische Baselines definierten dabei Schwellenwerte der Trinkwasserqualität. Stark abweichende Wässer, z.B. Abwasser und Regenwasser, wurden in geringeren Volumenanteilen erkannt als weniger stark abweichende Wässer. C1–C3 und TCC zeigten die höchste Leistungsfähigkeit bei der Erkennung von Wasserqualitätsänderungen. Die Automatisierung beider Methoden erforderte Hardware- und Softwareerweiterungen und -entwicklungen. Dabei lag der Fokus auf Probenahme, Datenanalyse, Auswertung und Visua-lisierung beider Methoden. Im Kontext der nahezu Echtzeit-Analyse von Trinkwasser wurde die Zeit von der Probenahme bis zur Datenvisualisierung auf weniger als 15 Minuten verkürzt. Um Wasserqualitätsänderungen in einem Fließsystem zu erkennen wurden beide Methoden mittels Pilotversuchen in einem Modell-Leitungssystem evaluiert. Dabei wurden gezielt Ereignisse von Wasserqualitätsänderungen simuliert. Das Monitoring-System lieferte charakteristische Fingerabdrücke des fließenden Wassers und erkannte unmittelbare Veränderungen. Zum Beispiel konnte unter gegebenen Bedingungen der Pilotanlage die Einleitung von Abwasser und Regenwasser auch 300 Meter nach der Einleitungsquelle detektiert werden. In einer groß angelegten Messkampagne lag der Fokus auf der Charakterisierung und Quantifizierung von Huminstoffen im Grundwasser. Ein PARAFAC Modell bestehend aus drei Komponenten (c1–c3) erwies sich dafür als geeignet. Zusammenfassend liefert die PARAFAC-Fluoreszenzspektroskopie in Verbindung mit der Durchflusszytometrie ein schnelles und leistungsfähiges System zur umfassenden Charakterisierung von DOM und Bakterien sowohl im Trinkwasser als auch im Grundwasser. Die kontinuierliche und automatische Überwachung der hervorgehobenen Parameter ermöglicht es, selbst geringfügige Abweichungen in der Wasserqualität zu detektieren.enhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/drinking water qualityflow cytometrydissolved organic matter (DOM)PARAFACfluorescence spectroscopyreal-time monitoringTechnology::628: Sanitary; Municipal::628.1: Water Supply SystemsDoctoral Thesishttps://doi.org/10.15480/882.1488710.15480/882.14887Antonelli, ManuelaManuelaAntonelliOther