Description: Im FuE-Vorhaben EnSort sollen im hoch-komplexen Sortierprozess von recycelbaren Abfallstoffen (Verpackungsmaterialien oder gelbe Tonne aus Haushalten) zu Wertstoffen mit Hilfe der Programmierung über die neu installierten und ausgewerteten Materialerkennungsdaten energieintensive Aggregate optimiert und die Anpassungsfähigkeit der Anlage an sich ändernde Input- und Outputqualitäten erhöht werden. Für diese Digitalisierung des bisher überwiegend manuell geregelten Prozesses ist ein Modell zur Simulation des Sortierprozess als digitaler Zwilling zu erstellen. Dieses hybride wissens- und datenbasierte Modell wird im großtechnischen Praxisbetrieb einer Sortieranlage für Leichtverpackungsabfälle (LVP) verifiziert und in der Testphase vervollständigt und verbessert. Die Energieeffizienzsteigerung erfolgt dabei über eine sich an die ständig wechselnden In- oder Outputparameter anpassende Prozesssteuerung. Weiterhin wird über eine intelligente voll automatisierte Regelung der Gesamtanlage die Auslastung der Aggregate optimiert und damit der Durchsatz erhöht und der spezifische Energieverbrauch gesenkt.
Types:
SupportProgram
Origins:
/Bund/UBA/UFORDAT
Tags:
Recycling
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Digitalisierung
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Wertstoff
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Wertstoffbehälter
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Sortieranlage
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Spezifischer Energieeinsatz
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Abfall
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Anpassungsfähigkeit
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Architektur
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Künstliche Intelligenz
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Simulationsmodell
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Verpackungsmaterial
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Leichtverpackung
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Energieeffizienzsteigerung
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Digitaler Zwilling
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Abfall
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Region:
Sachsen
Bounding boxes:
10.96785° .. 10.96785° x 47.85761° .. 47.85761°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Organisations
Time ranges:
2022-10-01 - 2025-09-30
Alternatives
-
Language: Englisch/English
Title: Subproject: Architecture and methods for hybrid knowledge-based and data-driven energy efficiency optimization in waste and recycling processes
Description: In the EnSort R&D project, energy-intensive aggregates in the highly complex sorting process of recyclable waste materials (packaging materials or yellow garbage cans from households) into recyclable materials are to be optimized with the help of programming via the newly installed and evaluated material recognition data and the adaptability of the plant to changing input and output qualities is to be increased. For this digitalization of the process, which has so far been controlled mainly manually, a model for the simulation of the sorting process as a digital twin is to be created. This hybrid knowledge- and data-based model will be verified in the large-scale practical operation of a sorting plant for light packaging waste (LVP) and completed and improved in the test phase. The increase in energy efficiency is achieved by a process control system that adapts to the constantly changing input or output parameters. Furthermore, the utilization of the aggregates is optimized via an intelligent, fully automated control of the entire plant, thus increasing the throughput and reducing the specific energy consumption.
https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1125949
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