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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.

Branchenabhängiger Energieverbrauch des verarbeitenden Gewerbes

<p>Branchenabhängiger Energieverbrauch des verarbeitenden Gewerbes</p><p>Alle Wirtschaftsbereiche zusammen verbrauchen fast drei Viertel der in Deutschland benötigten Primärenergie. Der Anteil des verarbeitenden Gewerbes am Primärenergieverbrauch aller Produktionsbereiche lag 2022 bei rund 46 Prozent. Der Energiebedarf dieses Gewerbes blieb im Zeitraum 2010 bis 2022 etwa konstant, der spezifische Energieverbrauch pro Tonne Stahl, Glas oder Chemikalien ging aber zurück.</p><p>Der Energiebedarf Deutschlands</p><p>Der gesamte Primärenergiebedarf Deutschlands betrug im Jahr 2022 nach dem Inländerkonzept rund 11.854 Petajoule (PJ). Dabei wird der Verbrauch inländischer Wirtschaftseinheiten in der übrigen Welt in die Berechnung des Gesamtverbrauchs einbezogen, während der Verbrauch gebietsfremder Einheiten im Inland unberücksichtigt bleibt. Die privaten Haushalte in Deutschland verbrauchten rund 30 % der ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergie#alphabar">Primärenergie</a>⁠. Die Wirtschaft mit ihren vielen Produktionsbereichen benötigte die übrigen 70 %. Zu diesen Bereichen zählen das Herstellen von Waren, das Versorgen mit Energie und der Warentransport. All diese Produktionsbereiche verbrauchten im Jahr 2022 zusammen mehr als 8.170 PJ Primärenergie (siehe Abb. „Primärenergieverbrauch 2022 (Inländerkonzept)“).</p><p>Zur Begriffsklärung: Mit der Präposition „primär“ betonen Fachleute, dass der<a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/energie/primaerenergiegewinnung-importe">“Primär“-Energiebedarf</a>sowohl den realen Energiebedarf bei Energieverbrauchern erfasst als auch die Energieverluste, die bei der Bereitstellung und beim Transport von Energie entstehen. Und diese Verluste sind hoch: Mehr als ein Drittel aller Primärenergie geht bei der Bereitstellung und beim Transport von Energie verloren<a href="https://www.destatis.de/GPStatistik/receive/DEMonografie_monografie_00003790">(Statistisches Bundesamt 2006)</a>.</p><p>Der Energiebedarf des verarbeitenden Gewerbes</p><p>Die Firmen, die Waren herstellen, werden als „verarbeitendes Gewerbe“ bezeichnet. Sie hatten von allen Produktionsbereichen im Jahr 2022 mit circa 3.768 PJ den größten Primärenergiebedarf. Das ist ein Anteil von rund 46 % am Energieverbrauch aller Produktionsbereiche. Der nächstgrößte Energieverbraucher war die Energieversorgung mit 1.594 PJ (oder 19,5 % Anteil am ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergieverbrauch#alphabar">Primärenergieverbrauch</a>⁠), gefolgt vom Verkehr mit 1.121 PJ (oder 13,7 % Anteil am Primärenergieverbrauch) (siehe Abb. „Anteil wirtschaftlicher Aktivitäten am Primärenergieverbrauch aller Produktionsbereiche 2022“).</p><p>Primärenergienutzung des verarbeitenden Gewerbes</p><p>Die Primärenergienutzung innerhalb des verarbeitenden Gewerbes verteilt sich auf verschiedene Produktionssektoren (siehe Abb. „Anteile der Sektoren am ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergieverbrauch#alphabar">Primärenergieverbrauch</a>⁠ des verarbeitenden Gewerbes 2022“). Ein wichtiger Sektor ist dabei die Chemieindustrie. Sie benötigte im Jahr 2022 mit rund 1.592 PJ von allen Sektoren am meisten ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergie#alphabar">Primärenergie</a>⁠ zur Herstellung ihrer Erzeugnisse. Das ist ein Anteil von 42,3 % am Energieverbrauch im ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/v?tag=verarbeitenden_Gewerbe#alphabar">verarbeitenden Gewerbe</a>⁠. Weitere wichtige Energienutzer sind die Metallindustrie mit einem Anteil von 14,7 % sowie die Hersteller von Glas, Glaswaren, Keramik, verarbeiteten Steinen und Erden mit 7,3 % am Energieverbrauch im verarbeitenden Gewerbe.</p><p>Die Energie wird Unternehmen dabei als elektrischer Strom, als Wärme (etwa als Dampf oder Thermoöl) sowie direkt in Form von Brennstoffen (wie Erdgas, Kohle oder ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/b?tag=Biomasse#alphabar">Biomasse</a>⁠) zur Verfügung gestellt.</p><p>Gleichbleibender Primärenergieverbrauch</p><p>Seit dem Jahr 2010 blieb der ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergieverbrauch#alphabar">Primärenergieverbrauch</a>⁠ in fast allen Produktionssektoren relativ konstant (siehe Abb. „Primärenergieverbrauch ausgewählter Sektoren des verarbeitenden Gewerbes“).</p><p>Gesunkene und gestiegene Primärenergieintensität</p><p>Die Primärenergieintensität beschreibt, wie viel ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergie#alphabar">Primärenergie</a>⁠ bezogen auf die erzielte Bruttowertschöpfung eines Produktionsbereichs oder Wirtschaftszweigs verbraucht wird. Die Entwicklung dieser Energieintensität über mehrere Jahre kann einen Hinweis darauf geben, ob in einem Wirtschaftszweig energieeffizient gearbeitet wird.</p><p>Die Primärenergieintensität einzelner Wirtschaftszweige entwickelte sich im Zeitraum 2010 bis 2021 unterschiedlich (siehe Abb. „Primärenergieintensität ausgewählter Sektoren des verarbeitenden Gewerbes“):</p><p>Begrenzte Aussagekraft der Primärenergieintensität</p><p>Schwankende Preise für Rohstoffe und Produkte sowie andere äußere Wirtschaftsfaktoren oder ggf. auch die Auswirkungen der weltweiten Corona-Pandemie beeinflussen zwar die Bruttowertschöpfung, nicht aber die Energieeffizienz eines Prozesses. Die Primärenergieintensität eignet sich daher nur eingeschränkt, um die Entwicklung der Energieeffizienz in den jeweiligen Herstellungsprozessen zu beschreiben. Dies ist unter anderem deutlich bei den Kokerei- und Mineralölerzeugnissen zu sehen.</p>

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, 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

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: Modellierung und Charakterisierung der Materialflüsse

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

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

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