Einleitung

Die Verwertung von biogenen Abfällen stellt in der Schweiz eine grosse Herausforderung dar. In den Schweizer Privathaushalten landen pro Jahr gut 540'000 Tonnen (107 kg/Einwohner) biogene Abfälle im Kehricht und damit in den Kehrichtverbrennungsanlagen (KVA). Das bedeutet, dass biogene Abfälle 33 % der gesamten Kehrichtmenge in der Schweiz ausmachen (siehe Abbildung unten). Hinzu kommt die Tatsache, dass die Menge biogener Abfälle im Kehricht im Vergleich zum Jahr 1993 um gut 240 % gestiegen ist.

Quelle: Studie 'Erhebung der Kehrichtzusammensetzung' des Bundesamtes für Umwelt, BAFU, S. 21

Das Entsorgen, Verbrennen oder Deponieren verursacht gesamtwirtschaftliche Kosten, belastet die Umwelt indem Co2-Emissionen abgegeben werden und entzieht der Natur wertvolle Nährstoffe. Der Wurmturm setzt sich zum Ziel diese verschwenderische Entwicklung einzudämmen.

Idee

Der Wurmturm ist ein Inhouse-Wurmkompostierungssystem. Mithilfe von Kompostwürmern können organische Abfälle bequem und völlig geruchsneutral auf jedem Balkon recycelt werden

Das Prinzip basiert auf dem Etagen-Kompost-System. Die Etagen mit den Nummern 1, 2 und 3 sind sogenannte 'Arbeits-Etagen' mit Löcher in den Böden. Diese werden so genannt, da die Würmer darin 'arbeiten', also die Abfälle in hochwertigen Humus umwandeln.

Die Kiste mit der Nummer 4 hat keine Löcher im Boden und dient als Auffangbecken für Sickerwasser, das wiederum als Flüssigdünger genutzt werden kann.

Funktionsprinzip_Wurmfarm
Wurmturm

Die Arbeitsetagen werden also aufeinandergestapelt und die Würmer in die oberste Etage hineingesetzt. Der Nutzer kann nun seine biogenen Abfälle darin entsorgen. Die Würmer beginnen die Abfälle zu verwerten. Nach einer gewissen Zeit ist die oberste Kiste entsprechend gefüllt und die zweite Etage kann obendrauf platziert werden. Die Würmer wandern nun selbständig zwischen den Etagen und recyceln alle biogenen Abfälle zu hochwertiger Wurmerde.

Nach einer gewissen Zeit (ca. 6-9 Monaten) sind in der unterste 'Arbeitsetage' (In Abbildung 17 ist dies die Kiste Nr. 3) keine Würmer mehr und diese kann entnommen werden. Der darin befindliche Wurmhumus dient nun als erstklassige Erde für die hauseigenen Pflanzen. Nach der Entnahme des Wurmhumus ist nun wieder eine Etage leer resp. frei um obendrauf platziert zu werden. Auf diese Art und Weise entsteht ein ökologischer Kreislauf, der sich beliebig lange fortführen lässt.

Wurmturm

Wurmerde, das De-Luxe Produkt der Natur

Die Wertschöpfung, die durch die Würmer entsteht ist enorm. Aus vermeidlichen Abfällen wird erstklassiger Humus. Wurmhumus enthält im Vergleich zu herkömmlicher Blumenerde viele aktive Mikroorganismen, Tonmineralien, mehr Phosphor, Natrium und mehr.
In einer Übersicht der Studien von C. Edwards konnten folgende Effekte eines Wurmkomposts festgestellt werden:

Der smarte Wurmtrum

Wie alle biologischen Prozesse ist auch der Wurmturm ein komplexes Mikro-Ökosystem. Temperatur und Feuchtigkeit spielen dabei eine wichtige Rolle. Die Würmer fühlen sich am wohlsten bei Temperaturen von 15 - 25°C. Vor allem im Winter und im Hochsommer werden diese Temperaturen häufig unter- oder überschritten. Ab Minustemperaturen resp. über 30°C wird es für die Würmer lebensbedrohlich.

An dieser Stelle ist das Eingreifen des Besitzers erforderlich. Bei grosser Hitze kann er oder sie den Wurmturm an einen schattigeren Platz stellen oder im Winter gegen die Kälte isolieren.

Die richtige Feuchtigkeit des Substrates ist ebenfalls sehr wichtig. Bei zu trockener oder zu feuchter Erde ist der Nutzungsgrad der Würmer erheblich eingeschränkt und kann (wie die Temperatur) ab einer bestimmten Grenze auch lebensbedrohlich werden. Experten raten zu einer optimalen, relativen Erdfeuchtigkeit von 65 - 85%.

Mithilfe des Sensor-Set Vermis werden die jeweiligen Messdaten aufzeichnet und auf einer Web-App visualisiert. Durch die Anbindung an das IoT wird der Wurmturm nun intelligent und selbständig

Gute Gründe

App

Die Daten vom Wurmturm werden nun in Echtzeit visualisiert.
Drücke auf den Knopf und schau nach, wie es den Würmern geht.

Zur Live-App

Technische Daten zur App

Die Daten von Vermis werden mit dem W-LAN Prozessor ESP8266 an eine Internet-of-Things Plattform (Carriots) gesendet. Von dort werden die Daten per API-Request und im JSON-Format weitergeleitet und mit der chart library C3.js visualisiert.

Die elektrotechnische Programmierung des Sensors erfolgte mit einer Arduino-Schnittstelle.

Abfrage von Carriots

Mithilfe von jquery konnte die folgende JS-Datanabfrage gestaltet werden:

$.ajax({
        url: 'https://api.carriots.com/devices/smartwurm@Wurmturm.Wurmturm/streams/?order=-1&max='+anzahl,
        type: 'GET',
        beforeSend: function (request)
        {
            request.setRequestHeader('carriots.apikey', '466b86737c82dcee8ad4aeefc7fed90bb21ee1bd2dd112fbc18fb4b829ef3fc9');
            // request.setRequestHeader('Host', 'api.carriots.com');
            request.setRequestHeader('Accept', 'application/json');
            //request.setRequestHeader('User-Agent', 'Carriots-client');
            request.setRequestHeader('Content-Type', 'application/json');
        },
        dataType: 'json',
      })

Dadurch, dass die Sensordaten zum Teil fehlerhaft waren (vor allem am Anfang) habe ich einen Filter eingebaut, damit die zu extremen Werte nicht angezeigt werden.

Die Daten müssen nun zwingend zwischen -15 und 40 °C liegen und die Erdfeuchtigkeit muss von 0.1% - 99.9% sein.

        for(i = response.result.length-1; i >= 0; i--) {
    temp = response.result[i].data.Temperature_C;
    hum = response.result[i].data.Humidity;
    if (temp>=-15 && temp<=40 && hum >= 0.1 && hum <= 99.9) {
      x.push(getGermanDateFormat(response.result[i].at));
      Temperature_C.push(temp);
      Humidity.push(hum);
    } 
  }
    
  

Abfrage Wetterdaten

Auf der App ist eine Prognose-Funktion eingebaut. Diese zeigt die Aussentemperatur-Prognose der nächsten 5 Tag von Thun an. Die Prognose-Funktion ist deshalb wichitg, damit der Nutzer der App sich über den kommenden Temperatur-Verlauf informieren kann. Falls es nun sehr heiss oder sehr kalt wird können vorbeugend Massnahmen getroffen werden.

Die Daten stammen von der Plattform OpenWeatherMap und werden ebenfalls durch eine API-Schnittstelle abgerufen.

Folgend ist der JS-Code für den API-Request bei OpenWeatherMap.

        $.ajax({
      url: 'http://api.openweathermap.org/data/2.5/forecast?q=Thun&units=metric&appid=7c301af48defe89456bfe329ccfa3220',
      type: 'GET',
      dataType: 'json',
    })
    
  

Gauges

Die beiden Gauges auf der Startseite der App wurden mithilfe der Vorlage von Igor Iris verwendet.

An dieser Stelle möchte ich mich ganz herzlich bei allen Personen, die mir bei der Entwicklung und Programmierung des smarten Wurmturm unterstützt und geholfen bedanken. Ohne euch wäre es nicht möglich gewesen.

Geschichte

Interpretation der Daten

Das Web-App für den Wurmturm ist in erster Linie ein Überwachungs-App mit Echtzeitdaten. Stellvertretend dafür bezieht sich die folgende Interpretation der Messdaten auf einen Stichtag (Ende April 2016).

Temperatur

Nach den ersten Beobachtungen in der Web-App sieht man, dass der smarte Wurmturm genügend bis gute Temperatur-Werte aufweist. Dies hat natürlich viel mit den frühlingshaften Aussentemperaturen zu tun.

Erdfeuchtigkeit

Bei den Feuchtigkeitswerten ist festzustellen, dass die Werte zu Beginn der Woche (ab 26.04.16) zu tief waren. Es war also zu trocken. Als folgende Massnahme habe ich die Erde im Wurmturm mit Wasser besprüht. Das Resultat zeigte sich in einem 'Peak' der Erdfeuchte am 28.04.16 um 17.15 Uhr. Nachdem das überschüssige Wasser allerdings versickert resp. abgeflossen war normalisierte sich der Verlauf der Erdfeuchtigkeit wieder und pendelte sich auf dem Niveau um 55% ein.

Technische Herausforderungen beim Sensor

Die Entwicklung des Prototypen sowie die anschliessende Visualisierung im Web stellte sich als grosse Herausforderung heraus. Ich hatte keine elektrotechnische Ausbildung oder Erfahrung mit HTML-Programmieren. Ich betrat absolutes Neuland.

Vor allem die Kalibrierung des Sensors und die Echtzeit-Abfrage per Java Script war am Anfang sehr schwierig. Zum einen musste ich feststellen, dass viele Sensoren der Outdoor-Belastung nicht standhielten und zum anderen kam es vor, dass die Schnittstellen zwischen Arduino und Carriots oder zwischen Carriots und dem Web-Interface nicht richtig (oder nur sehr begrenzt) funktionierten. Vielfach wurden zu hohe oder zu tiefe Werte gemessen. In der untenstehenden Abbildung sind die Messschwankungen zu Beginn des Messzeitraumes dargestellt.

Von Mitte April bis Mitte Mai konnten dann aber zuverlässige Daten erhoben werden. Danach traten beim Sensor und der Datenerhebung wiederum vermehrt technische Probleme auf. Die Daten wurden zwar noch gemessen, jedoch wurde der Zeitinvervall unregelmässig und zuweilen fiel der Sensor ganz aus. Ein manueller Reset war nötig.

Nach einigen Apassungen konnen die Messungen bis zum Zeitpunkt der Abgagabe der App wieder stabilisiert werden. Für eine vollständige Behebung der technischen Probleme sind jedoch weitere Abklärungen nötig.

Kontakt

Andreas Barmettler

andreas.barmettler(ät)unifr.ch