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Ökologische und ökonomische Vergleichsrechnung von Haushaltsgeräten

Der Forschungsbericht untersucht die ökologische und ökonomische Sinnhaftigkeit des Austauschs von Kühl- und Gefriergeräten, Geschirrspülern, Wäschetrocknern und Staubsaugern gegen besonders effiziente Neugeräte. Ziel ist es, Empfehlungen für Verbraucher*innen zu entwickeln, ob sie ihre bestehenden Geräte weiter nutzen oder durch neue, besonders effiziente Modelle ersetzen sollten. Methodisch basiert die Studie auf einer vereinfachten Ökobilanz und einer Lebenszykluskostenrechnung. Insgesamt zeigt die Studie, dass die Entscheidung für oder gegen einen Geräteaustausch von vielen Faktoren abhängt, darunter der spezifische Energieverbrauch der Geräte, die Nutzungsintensität und die Entwicklung der erneuerbaren Energien. Veröffentlicht in Texte | 46/2025.

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.

Optimierung der Membranfiltrationstechnik am Beispiel der Kläranlage Leipzig-Markranstädt

Ziel der Untersuchungen ist die Feststellung möglicher Optimierungsmöglichkeiten des Betriebes der Membranfiltrationsanlage der Kläranlage Leipzig-Markranstädt. Grundlage hierfür bildet eine Bilanzierung der Membrananlage. Diese umfasst Massebilanzen für die CSB-, Stickstoff- und Phosphorfrachten. Aufbauend auf den ermittelten Massebilanzen werden detaillierte Lösungsvorschläge wie z.B. die Variation der Rezirkulation einer eingehenden Prüfung unterzogen. Zur Quantifizierung möglicher Einsparpotenziale werden die Parameter des spezifischen Energieverbrauchs für die Gesamtanlage, für die biologische Stufe und für den Cross-Flow ermittelt.

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.

Entwicklung eines Inline Messverfahrens zur ortsaufgelösten Detektion filmischer Verunreinigungen auf Bauteiloberflächen sowie zur Unterstützung der Trennmittelapplikation im Druckgussprozess, Teilvorhaben: Weiterentwicklung von Trennmitteln zur Verbesserung der Beschichtungsqualität

Forschungscluster Modellfabrik Papier: Klimaneutrale Papiererzeugung, TPf: Minimaler Energieeinsatz und optimierte Energiebereitstellung für eine klimaneutrale Papiererzeugung

Entwicklung eines Inline Messverfahrens zur ortsaufgelösten Detektion filmischer Verunreinigungen auf Bauteiloberflächen sowie zur Unterstützung der Trennmittelapplikation im Druckgussprozess

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