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Pilotprojekt 'Sack im Behälter' (SiB)

Rund 10.000 Einwohner eines Teilgebietes im Iserlohner Ortsteil Letmathe nehmen über die Dauer eines Jahres an diesem bundesweit einmaligen Modellversuch teil. Die Beteiligten erwarten nach Abschluss des Versuches belastbare Ergebnisse, die einen technischen und wirtschaftlichen Vergleich mit dem bestehenden Entsorgungssystem zulassen. Hinter dem Begriff SiB steht ein ebenso einfaches wie innovatives Entsorgungssystem: Über lediglich einen Behälter werden verschiedene Abfallarten, die bereits im Haushalt in farblich unterschiedlichen, hochreißfesten Spezialsäcken gesammelt wurden, erfasst. Nach dem Transport in eine Sortieranlage werden anhand der Sackfarben die Wertstoffe wieder aussortiert und zur Verwertung weitergeleitet, der Restabfall geht von dort in das Müllheizkraftwerk. Beim Pilotprojekt SiB in Iserlohn-Letmathe betrifft dies die Abfallarten Restabfall (grauer Sack), Leichtverpackungen Grüner Punkt (gelber Sack) sowie Papier/Pappe (blauer Sack). Anstelle der grauen Restmülltonne und der gelben Wertstofftonne werden die am Modellversuch teilnehmenden Haushalte in den Abfuhrrevieren 7und 9 mit Behältern ausgestattet, die durch einen silberfarbenen Deckel als SiB-Behälter gekennzeichnet sind. Die Abfuhr dieser Behälter erfolgt wöchentlich. Die Projektverantwortlichen erhoffen sich durch den Versuch positive Ergebnisse mit Blick auf eine Verbesserung der Qualität von Wertstoffen bei gleichzeitiger Erfassung mehrerer Abfallarten. Im Vergleich zu anderen in der Öffentlichkeit intensiv diskutierten Sortierversuchen liegt ein wesentlicher Vorteil des SiB-Systems auf der Hand: Vorher vermischte Restabfälle und Wertstoffe müssen nicht nachträglich mit erheblichem verfahrenstechnischen Aufwand wieder aussortiert werden. Die für eine Wiederverwertung notwendige Qualität der Wertstoffe wird bei SiB durch die bereits im Behälter erfolgte Trennung nicht beeinträchtigt. (...)Wissenschaftlich begleitet und ausgewertet wird der Pilotversuch von zwei renommierten Instituten, dem Institut für Entsorgung und Umwelttechnik gGmbH (IFEU) in Iserlohn sowie dem Institut für Abfall, Abwasser und Infrastruktur-Management GmbH (INFA) in Ahlen. Erste Ergebnisse werden im August 2007 erwartet.

Fensterprofile mit Kern aus rPET-Integralschaum

Energieeffizienzerhöhung im Abfall- und Recyclingstoff-Sortierprozess durch Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben: Sensortechnologie und Datenakquise

Im FuE-Vorhaben EnSort sollen im hoch-komplexen Sortierprozess von recycelbaren Abfallstoffen (Verpackungsmaterialien, gelbe Tonne aus Haushalten etc.) zu Wertstoffen mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz über zu erfassende und auszuwertende Materialerkennungsdaten Aggregate mit hohem spezifischen Energieverbrauch optimiert werden. Dazu muss die Anpassungsfähigkeit der Anlage an sich ändernde Input- und flexibel geforderte Outputqualitäten erhöht werden. Für die vorauslaufende Digitalisierung des bisher überwiegend manuell geregelten Prozesses ist ein Modell zur vollständigen Simulation des Sortierprozess als digitaler Zwilling zu erstellen. Dieses 'Betriebsmodell' wird im großtechnischen Praxisbetrieb einer Sortieranlage für Leichtverpackungsabfälle (LVP) iterativ verbessert und verifiziert. Die Energieeffizienzsteigerung ist später Resultat einer sich an die ständig wechselnden In- und Outputparameter anpassende Prozessregelung. Weiterhin wird über eine intelligente voll automatisierte Regelung der Gesamtanlage die Auslastung der Einzelaggregate optimiert und damit der Durchsatz erhöht. So sinkt der spezifische Energieverbrauch. Zusätzlich wird die Herstellung der Ballen, zu denen die Recyclate zur Volumenreduktion für die Transportwege gepresst werden, optimiert. Hierzu werden Erkenntnisse aus rein betrieblichen sowie durch das BMWi geförderten Vorhaben genutzt.

Energieeffizienzerhöhung im Abfall- und Recyclingstoff-Sortierprozess durch Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz

Im FuE-Vorhaben EnSort sollen im hoch-komplexen Sortierprozess von recycelbaren Abfallstoffen (Verpackungsmaterialien, gelbe Tonne aus Haushalten etc.) zu Wertstoffen mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz über zu erfassende und auszuwertende Materialerkennungsdaten Aggregate mit hohem spezifischen Energieverbrauch optimiert werden. Dazu muss die Anpassungsfähigkeit der Anlage an sich ändernde Input- und flexibel geforderte Outputqualitäten erhöht werden. Für die vorauslaufende Digitalisierung des bisher überwiegend manuell geregelten Prozesses ist ein Modell zur vollständigen Simulation des Sortierprozess als digitaler Zwilling zu erstellen. Dieses 'Betriebsmodell' wird im großtechnischen Praxisbetrieb einer Sortieranlage für Leichtverpackungsabfälle (LVP) iterativ verbessert und verifiziert. Die Energieeffizienzsteigerung ist später Resultat einer sich an die ständig wechselnden In- und Outputparameter anpassende Prozessregelung. Weiterhin wird über eine intelligente voll automatisierte Regelung der Gesamtanlage die Auslastung der Einzelaggregate optimiert und damit der Durchsatz erhöht. So sinkt der spezifische Energieverbrauch.

Energieeffizienzerhöhung im Abfall- und Recyclingstoff-Sortierprozess durch Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben: Entwicklung und Umsetzung des Gesamtprozesses

Im FuE-Vorhaben EnSort sollen im hoch-komplexen Sortierprozess von recycelbaren Abfallstoffen (Verpackungsmaterialien, gelbe Tonne aus Haushalten etc.) zu Wertstoffen mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz über zu erfassende und auszuwertende Materialerkennungsdaten Aggregate mit hohem spezifischen Energieverbrauch optimiert werden. Dazu muss die Anpassungsfähigkeit der Anlage an sich ändernde Input- und flexibel geforderte Outputqualitäten erhöht werden. Für die vorauslaufende Digitalisierung des bisher überwiegend manuell geregelten Prozesses ist ein Modell zur vollständigen Simulation des Sortierprozess als digitaler Zwilling zu erstellen. Dieses 'Betriebsmodell' wird im großtechnischen Praxisbetrieb einer Sortieranlage für Leichtverpackungsabfälle (LVP) iterativ verbessert und verifiziert. Die Energieeffizienzsteigerung ist später Resultat einer sich an die ständig wechselnden In- und Outputparameter anpassende Prozessregelung. Weiterhin wird über eine intelligente voll automatisierte Regelung der Gesamtanlage die Auslastung der Einzelaggregate optimiert und damit der Durchsatz erhöht. So sinkt der spezifische Energieverbrauch.

Energieeffizienzerhöhung im Abfall- und Recyclingstoff-Sortierprozess durch Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilprojekt: Datengetriebene Modellierung von Aggregaten und Optimierung der Betriebsparameter

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.

Energieeffizienzerhöhung im Abfall- und Recyclingstoff-Sortierprozess durch Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben: Architektur und Methoden für die hybride wissensbasierte und datengetriebene Energieeffizienzoptimierung in Abfall- und Recyclingprozessen

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.

Smarte Pull-Logistik und -Wiederverwendung von Elektro- und Elektronikaltgeräten durch frühe und KI-basierte Zustandserkennung, optimale Entsorgungsentscheidung und ressourcenschonende Stückgut-Logistik, Teilvorhaben: Smarte Pull-Logistik und Großkunden Use Case mit Sortieranlage

Direktrecycling von Lithium-Eisenphosphat-Batterien mithilfe eine optimierten Schwarzmasse-Gewinnung, DiLiRec - Direktrecycling von Lithium-Eisenphosphat-Batterien mithilfe eine optimierten Schwarzmasse-Gewinnung

Verbesserung der Prozesseffizienz des werkstofflichen Recyclings von Post-Consumer Kunststoff-Verpackungsabfällen durch intelligentes Stoffstrommanagement, Teilvorhaben 5: Sensorbasierte Analyse und Verbesserung der LVP-Inputqualitäten

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