EnOB: KENBOP - Korrosionssichere Inbetriebnahme energieoptimierter hydraulischer Systeme, Teilvorhaben: Entwicklung eines Online-Tools zur automatisierten Überwachung des Inbetriebnahmeprozesses (Data Mining, Visualisierung und Alerts) basierend auf dem FeQuan-Sensor hinsichtlich der Vermeidung von Korrosion

Description: Werden wasserführende TGA-Systeme mit dem Sensorsystem FeQuan überwacht stehen neben der Korrosionsrate eine Reihe von primären Parametern zur Verfügung deren Interpretation den Einsatz von qualifiziertem Personal erfordert. Bei der Überwachung einer größeren Anzahl von Systemen ist durch diese Einschränkung nicht mehr garantiert, dass unerwünschte Systemveränderungen rechtzeitig erkannt werden. Es sollen daher Verfahren und Algorithmen entwickelt werden, die es erlauben die Überwachung teilweise zu automatisieren, z.B. durch eine Mustererkennung mit Alarmfunktion.

SupportProgram

Tags: Sensor ? Bildverarbeitung ? Berechnungsverfahren ? Kenngröße ? Visualisierung [Umweltinformation] ? Warnung ?

Region: Nordrhein-Westfalen

Bounding boxes: 6.76339° .. 6.76339° x 51.21895° .. 51.21895°

License: Creative Commons Namensnennung-keine Bearbeitung-Nichtkommerziell 4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Finanzielle Förderung)
• Elodrive GmbH (Mitwirkung)
• FH Westküste (Mitwirkung)
• Steinbeis Innovation (Mitwirkung)
• Synavision GmbH (Projektverantwortung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)

Time ranges: 2019-01-01 - 2021-12-31

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: EnOB: KENBOP - Corrosion-proof commissioning of energy-optimised hydraulic systems; Subprojects: Development of an online tool for the automated monitoring of the commissioning process (data mining, visualisation and alerts) based on the FeQuan sensor with regard to corrosion prevention
  Description: If water-bearing TGA systems are monitored with the FeQuan sensor system, a number of primary parameters are available in addition to the corrosion rate, the interpretation of which requires the use of qualified personnel. When monitoring a large number of systems, this limitation no longer guarantees that undesirable system changes are detected in time. Therefore, procedures and algorithms are to be developed which allow the monitoring to be partially automated, e.g. by pattern recognition with alarm function. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1081066

Status

Aktiv

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