KI-unterstützte Kesselregelung für seriengefertigte Heizkessel im Maßstab < 1 MW, Teilvorhaben: Entwicklung von Digitalisierungsmaßnahmen und Entwicklung einer Brennstofferkennung

Description: Ziel des beantragten Projekts ist die Überführung von Maßnahmen der künstlichen Intelligenz aus vorangegangen Projekten in die herstellerseitige Prozessregelung und den Work-Flow von Biomassefeuerungen bis 1 MW Feuerungsleistung zur Erweiterung der Brennstoffflexibilität bei gleichzeitiger Emissionsminderung. Diese sollen zunächst für zwei exemplarische Feuerungen adaptiert und bereits während des Projekts bei Testkunden erprobt und demonstriert werden. Die Herausforderung verglichen mit der Integration bei größeren Anlagen wird sein, dass eine weite Verbreitung dieser Technologien nur dann einsetzbar sein wird, wenn es sich um selbstlernende Systeme ohne aufwendige Kalibrierungen und Inbetriebnahmezeiten handelt und auch die Hardwarekosten gegenüber dem Industriestandard deutlich gesenkt werden können.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Kalibrierung ? Emissionsminderungsziel ? Emissionsminderung ? Heizkessel ? Künstliche Intelligenz ?

Region: Bayern

Bounding boxes: 12.53381° .. 12.53381° x 47.795° .. 47.795°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Geldgeber*in)
• Umweltbundesamt (Bereitsteller*in)
• prosio engineering GmbH (Betreiber*in)

Time ranges: 2022-11-01 - 2025-10-31

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Subproject: Development of digitalization measures and development of a fuel detection system
  Description: The aim of the proposed project is to transfer artificial intelligence measures from previous projects into the manufacturer's process control and work flow of biomass furnaces with a combustion capacity of up to 1 MW in order to increase fuel flexibility while reducing emissions. These will initially be adapted for two exemplary furnaces and already tested and demonstrated at test customers during the project. The challenge compared with integration in larger plants will be that widespread use of these technologies will only be feasible if they are self-learning systems without costly calibrations and commissioning times, and if hardware costs can also be significantly reduced compared with the industry standard. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1129342

Status

Aktiv

Quality score

• Overall: 0.46
• Findability: 0.52

  • Title: 0.00
  • Description: 0.11
  • Identifier: false
  • Keywords: 1.00
  • Spatial: RegionIdentified (1.00)
  • Temporal: true
• Accessibility: 0.67

  • Landing page: Specific (1.00)
  • Direct access: false
  • Publicly accessible: true
• Interoperability: 0.00

  • Open file format: false
  • Media type: false
  • Machine-readable metadata: false
  • Machine-readable data: false
• Reusability: 0.67

  • License: ClearlySpecifiedAndFree (1.00)
  • Contact info: false
  • Publisher info: true

Accessed 1 times.