idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
Science Video Project
idw-Abo

idw-News App:

AppStore

Google Play Store



Instanz:
Teilen: 
11.11.2019 10:24

Forschungsprojekt kombiniert Digitalisierung und Verfahrenstechnik

Dipl.-Chem. Iris Kumpmann Abteilung Public Relations
Fraunhofer-Institut für Umwelt-, Sicherheits- und Energietechnik UMSICHT

    Digitalisierung und Biomassefeuerung: »Geht nicht? Geht doch!« sagen Forschende vom Fraunhofer-Institut für Umwelt-, Sicherheits- und Energietechnik UMSICHT. »DigitalFire wird die Digitalisierung von Biomassefeuerungsanlagen ausschöpfen. Entlang der gesamten Prozesskette werden wir Module entwickeln und im Realbetrieb testen, die eine Fülle an zusätzlichen Daten erzeugen. Diese können dann genutzt werden, um die Anlagen effizienter und damit wirtschaftlicher zu machen«, erklärt Projektleiter Martin Meiller.

    In Deutschland existieren ca. 900 000 Biomasse-Kesselanlagen und ca. 700 Biomasseheizkraftwerke. Für einen wirtschaftlichen Betrieb müssen diese Anlagen mehr und mehr in der Lage sein, auch Brennstoffe niedrigerer Qualität inklusive biogener Reststoffe verarbeiten zu können. Die meisten Systeme sind dazu zwar grundsätzlich im Stande und verfügen auch über entsprechende Programme für Einsatzstoffe wie Pellets, Hackschnitzel oder Späne. Für Brennstoffe wie Waldrestholz oder biogene Reststoffe müssen die Parameter aber manuell eingestellt werden. Dies ist aufwändig und erfordert viel Erfahrung. Am Ende geht es darum, die Verbrennungsregelung so einzustellen, dass ein stabiler Verbrennungsprozess mit hoher Ausbrandqualität von Feststoff und Gasphase und damit ein hoher Wirkungsgrad erreicht wird. Fehler bei der Einstellung der Feuerung führen zu höheren Emissionen und im schlimmsten Fall zu höherem Verschleiß mit Wartungsfolgen und Ausfallzeiten. Hier kommt die Digitaltechnik ins Spiel: Wenn es gelingt, durch Fortschritte in der Steuerungs- und Regelungstechnik niedrigere Brennstoffqualitäten bei gleichbleibender Leistung zu fahren, stellt sich schnell ein ökonomischer Nutzen ein.

    Um dieses Ziel zu erreichen, werden im Projekt DitigalFire zunächst verschiedene Sensoren, »Soft«-Sensoren und Datenerfassungsysteme installiert. Die darüber erzeugten Daten, z. B. zum Heizwert, der Brennstoffzusammensetzung und -qualität, Rosttemperatur und zum Anlagenzustand (siehe Abb.) werden gesammelt, aufbereitet und visualisiert. Anschließend kommen Methoden des Machine Learning bzw. künstliche neuronale Netze zum Einsatz, um die Daten auszuwerten und nutzbar zu machen, z. B. für eine automatisierte Einstellung der optimalen Feuerungsparameter oder Warnungen vor kritischen Anlagenzuständen. Durch ein benutzerfreundliches Frontend – auch für mobile Endgeräte (z. B. eine App) – sollen diese Informationen dem Betreiber immer direkt zur Verfügung stehen.
    Feuerungen in kleineren Leistungsklassen

    Normalerweise wird eine solch durchgängige digitale Prozessüberwachung der Feuerung nur in großen Biomasseheizkraftwerken oder Müllverbrennungsanlagen eingesetzt, vor allem aus Kostengründen. Im Projekt sollen diese Funktionen nun auch für Feuerungen in kleineren Leistungsklassen (Kesselanlagen bzw. kleinere Biomassekraftwerke von 100 kW bis zu 20 MW Feuerungswärmeleistung) verfügbar gemacht werden.

    Damit die Technik bezahlbar bleibt, machen sich die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler vom Fraunhofer UMSICHT sinkende Kosten für elektrotechnische Komponenten, Sensorik und Softwarelösungen zunutze. Martin Meiller: »Wir werden uns einerseits marktverfügbare Hardware, also Sensoren, Mess-Komponenten oder Kamerasysteme ansehen. Andererseits auch Open Source Software und KI-Bibliotheken, beispielsweise für optische Bilderkennung. Dann prüfen wir, was wir für Biomassefeuerungen verwenden können, und welche Modifikationen wir brauchen. Insgesamt hoffen wir, dadurch die Investitionen für die Betreiber gering zu halten, um schnell in die wirtschaftliche Gewinnzone zu kommen.«

    Die BFAutomation GmbH & Co. KG ist als Projektpartner dabei. Sie unterstützt die Forschenden bei der Entwicklung und Einbindung der neuen Module. Der Aufbau und die Einbindung in die Serverinfrastruktur, die Datenauswertung sowie die Anwendungsentwicklung wird von IT-Spezialisten der UMSICHT-Standorte in Oberhausen und Sulzbach-Rosenberg durchgeführt.

    Förderhinweis
    Das Projekt DigitalFire wird über die Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe (FNR) vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) finanziert und hat ein Volumen von 814 402 €. Das Kick-off-Meeting Anfang September 2019 markierte den Projektstart.


    Originalpublikation:

    https://www.umsicht.fraunhofer.de/de/presse-medien/pressemitteilungen/2019/digit...


    Bilder

    Kick-off-Meeting in Sulzbach-Rosenberg.
    Kick-off-Meeting in Sulzbach-Rosenberg.
    Quelle: © Fraunhofer UMSICHT

    DigitalFire: Entwicklung innovativer Sensorik entlang der Prozesskette von Biomassefeuerungen.
    DigitalFire: Entwicklung innovativer Sensorik entlang der Prozesskette von Biomassefeuerungen.
    Quelle: © Kohlbach/Fraunhofer UMSICHT


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler
    Energie, Werkstoffwissenschaften
    überregional
    Forschungs- / Wissenstransfer, Forschungsprojekte
    Deutsch


     

    Kick-off-Meeting in Sulzbach-Rosenberg.


    Zum Download

    x

    DigitalFire: Entwicklung innovativer Sensorik entlang der Prozesskette von Biomassefeuerungen.


    Zum Download

    x

    Hilfe

    Die Suche / Erweiterte Suche im idw-Archiv
    Verknüpfungen

    Sie können Suchbegriffe mit und, oder und / oder nicht verknüpfen, z. B. Philo nicht logie.

    Klammern

    Verknüpfungen können Sie mit Klammern voneinander trennen, z. B. (Philo nicht logie) oder (Psycho und logie).

    Wortgruppen

    Zusammenhängende Worte werden als Wortgruppe gesucht, wenn Sie sie in Anführungsstriche setzen, z. B. „Bundesrepublik Deutschland“.

    Auswahlkriterien

    Die Erweiterte Suche können Sie auch nutzen, ohne Suchbegriffe einzugeben. Sie orientiert sich dann an den Kriterien, die Sie ausgewählt haben (z. B. nach dem Land oder dem Sachgebiet).

    Haben Sie in einer Kategorie kein Kriterium ausgewählt, wird die gesamte Kategorie durchsucht (z.B. alle Sachgebiete oder alle Länder).