Description: Viele energieintensive Verfahren wie zum Beispiel Schachtöfen, Hochöfen und Drehrohröfen müssen nach wie vor manuell geführt werden. Ursachen dafür sind, dass dort aufgrund vieler gleichzeitig ablaufender komplexer Prozesse vorhandene Modelle stark vereinfacht werden müssen, dass die Eingangsmaterialien unvollständig charakterisierbar sind und entscheidende innere Prozessgrößen nicht direkt messbar sind. So können Vorteile der zunehmenden Digitalisierung von Anlagen und Leittechnik nur unzureichend umgesetzt werden. Ziel des Vorhabens HyPro ist es, dieses Problem mit einem neuartigen hybriden Ansatz zu lösen. Dabei sollen statistische Modelle, analytische Modelle und erfahrungsbasierte Methoden in einem einheitlichen Werkzeug integriert werden. Hiermit werden die Vorteile aller einzelnen Methoden zur automatischen Bewertung der Betriebssituationen sowie zur Früherkennung und Verringerung von Prozessstörungen nutzbar. Dies ermöglicht neue Strategien der Prozessführung mit einer erhöhten Energieeffizienz.
Types:
SupportProgram
Origins:
/Bund/UBA/UFORDAT
Tags:
Digitalisierung
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Drehofen
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Hochofen
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Kupolofen
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Regeltechnik
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Schachtofen
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Statistisches Modell
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Verfahrensoptimierung
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Statistische Daten
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Automatisierung
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Bewertungsverfahren
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Datenverarbeitung
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Energiebedarf
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Energieeinsparung
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Energieverbrauch
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Brennofen
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Produktionstechnik
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Statistische Analyse
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Verfahrenstechnik
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Modellierung
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Energieeffizienz
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Industrielles Verfahren
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Effizienzsteigerung
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Hybridisierung
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Früherkennung
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Optimieren der Fahrweise
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Region:
Bayern
Bounding boxes:
12.53381° .. 12.53381° x 47.795° .. 47.795°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Organisations
Time ranges:
2017-12-01 - 2021-11-30
Alternatives
-
Language: Englisch/English
Title: HyPro: Hybrid process control by integration of model-based, data-based and knowledge-based techniques for energy saving in complex processes Subproject: Development and application of hybrid process control at the cupola furnace
Description: Many energy-intensive processes such as shaft furnaces, blast furnaces and rotary kilns still have to be managed manually. The reasons for this are that existing models there have to be greatly simplified due to many complex processes running simultaneously, that the input materials cannot be completely characterized and that decisive internal process variables cannot be directly measured. Thus, the advantages of the increasing digitalization of plants and control technology can only be implemented insufficiently. The aim of the HyPro project is to solve this problem with a novel hybrid approach. Statistical models, analytical models and experience-based methods are to be integrated into a uniform tool. Hereby the advantages of all individual methods will be used for the automatic evaluation of operating situations as well as for the early detection and reduction of process disturbances. This enables new process control strategies with increased energy efficiency.
https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1074901
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