Description: Das Projekt "Energieeffizienzerhöhung im Abfall- und Recyclingstoff-Sortierprozess durch Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilprojekt: Datengetriebene Modellierung von Aggregaten und Optimierung der Betriebsparameter" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Ruhr-Universität Bochum, Institut für Neuroinformatik.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.
SupportProgram
Origin: /Bund/UBA/UFORDAT
Tags: Bochum ? Anlagenoptimierung ? Digitalisierung ? Wertstoff ? Wertstoffbehälter ? Sortieranlage ? Spezifischer Energieeinsatz ? Abfall ? Anpassungsfähigkeit ? Künstliche Intelligenz ? Simulationsmodell ? Verpackungsmaterial ? Klimaschutz ? Modellierung ? Leichtverpackung ? Energieeffizienzsteigerung ? Digitaler Zwilling ? Abfall ?
Region: Nordrhein-Westfalen
Bounding boxes: 6.76339° .. 6.76339° x 51.21895° .. 51.21895°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Time ranges: 2022-10-01 - 2025-09-30
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