Das Projekt "Aufbau und Entwicklung eines intelligenten Diagnosesystems fuer die Klaeranlage der Stadt Mainz unter Verwendung von Fuzzy Control und neuronalen Netzen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, Fachgebiet Siedlungswasserwirtschaft durchgeführt. Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines intelligenten Diagnosesystems fuer die Prozessfuehrung der Klaeranlage Mainz auf der Basis von wissensbasierten Ansaetzen und datenbasiertem Lernen. Es werden Messsignale auf ihre Plausibilitaet hin ueberprueft und Korrelationen zwischen verschiedenen Messwerten hergeleitet. Dies dient dazu, Sensorfehler und Ausfaelle von Messgeraeten zu detektieren sowie Ersatzwerte fuer Regelungsaufgaben zu schaetzen.
Das Projekt "INPRO - Innovative Prozessfuehrung: Methoden und Werkzeuge zur Prozessfuehrung von komplexen verfahrenstechnischen Anlagen am Beispiel von Muellverbrennungsanlagen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI), Fachgebiet Fortschrittliche Automatisierungstechnologien (A2T) durchgeführt. Die energetische Optimierung von verfahrenstechnischen Prozessen erfordert eine detaillierte Kenntnis der jeweiligen Vorgänge, die Ableitung von und die Beschreibung durch charakteristische Kenngrößen und Analyse in Verbindung mit off-line Daten, eine dedizierte Modellierung sowie die regelungstechnische Umsetzung zur eigentlichen Optimierung. Die Umsetzung der Algorithmen in echtzeitfähige, zuverlässige und sichere Softwaresysteme und -werkzeuge mit dem angestrebten Transfer in die industrielle Anwendung sind weitere Ziele der Arbeiten.
Prozessschritte bei Celitement External Link wie die Entsäuerung, der Hydrothermalprozess im Autoklaven und die Mahlung sind durch neuartige Messtechniken zu erfassen, zu analysieren und modellmäßig durch charakteristische Kenngrößen zu beschreiben. Darauf aufbauend können diese Prozessschritte regelungstechnisch mit softwarebasierten Werkzeugen beherrscht werden.
Im Rahmen des Energy Lab 2.0 als Plattform für die Lösungskonzepte der zukünftigen hochgradig verteilten Energiesysteme stehen Aspekte der Software wie Zuverlässigkeit, Safety, Security und Beherrschbarkeit in vielfältiger Weise als Forschungsfragen an. Sichere Anwendungen erfordern sichere Betriebs- oder Laufzeitumgebungen. Im Rahmen des Energy-Lab 2.0 wird das Konzept für ein Betriebssystem für Geräte im Energiebereich entwickelt, das Betriebs- und Angriffssicherheit systembedingt garantiert.
Im KASTEL External Link Projekt 'Modell-basierte Plausibilitätsprüfung für sicherheitskritische Infrastrukturen des Energy Lab 2.0' wird das Querschnittsthema Zuverlässigkeit, Safety und Security von Software begleitend erforscht und prototypisch umgesetzt. Außerdem werden Methoden und Architekturen für zuverlässige und sichere Softwaresysteme erforscht.
Das Projekt "Einsatz neuronaler Netze, Fuzzy Control und maschinelles Lernen zur Optimierung der Prozessfuehrung in der thermischen Abfallbehandlung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Forschungszentrum Karlsruhe GmbH Technik und Umwelt, Institut für Angewandte Informatik durchgeführt. Einsatz moderner Informatikmethoden zur Verbesserung der Beherrschung der thermischen Abfallbehandlung. Optimierung des Ausbrandes (Schlackenqualitaet), Minimierung von Staub, NOx usw., Minimierung der Temperaturschwankungen (Energieerzeugung), Verwendung visueller Informationen, maschinelles Modellieren komplexer Prozessablaeufe, Ausbrandsteuerungssystem seit Ende 1995 on-line closed-loop im Einsatz (visueller fuzzy-controller). Intelligentes Messsystem zur Ableitung verbrennungsrelevanter Informationen auf Basis von IR-Kameradaten in Entwicklung. Entwicklung eines modularen, interpretativen und verteilten Client-/Server-Systems zur verteilten Prozessfuehrung.
Das Projekt "Pilotanwendung eines Online-Biosensors und von Fuzzy-Technologien zur Ueberwachung, Steuerung und Modellierung von aerob-biologischen Abwasserreinigungsanlagen der Zellstoff- und Papierindustrie" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Papiertechnische Stiftung durchgeführt. Ausgangssituation: Steigende Anforderungen an die Leistungsfaehigkeit biologischer Klaeranlagen haben in den letzten Jahren zur Entwicklung von Messverfahren und -geraeten gefuehrt, die in kurzer Zeit und meist quasi-kontinuierlich die Bestimmung von Parametern erlauben, die mit den bekannten Werten BSB5 bzw. TS-Gehalt korrelieren bzw. zusaetzliche Informationen zum Prozess liefern. Der in diesem Vorhaben verwendete neuartige mikrobielle Sensor hat gegenueber den meisten dieser Messgeraeten den Vorteil, dass wegen der Nutzung von Mikroorganismen aus der Klaeranlage als Indikatororganismen keine langwierigen Einarbeitungsphasen noetig sind und ein konkreter Bezug zu den jeweiligen Prozessbedingungen existiert. Die bisherigen Untersuchungen konnten zeigen, dass der mittels des Online-Biosensors ermittelte Kurzzeit-BSB mit dem DIN-BSB5 bei der Bestimmung von biologisch abbaubaren Substanzen in einem Prozessmedium korreliert. Desweiteren bietet der Online-Biosensor die Moeglichkeit, neben dem Kurzzeit-BSB auch Daten zur physiologischen Aktivitaet der Biomasse im untersuchten System zu erfassen und damit eine umfassende Charakterisierung des Gesamtprozesses vorzunehmen. Dank der Anwendung von Fuzzy-Technologien ist es moeglich, mit dem Biosensor erfasste Daten zusammen mit anderen Prozessdaten zu systematisieren und als Basiswissen fuer eine Modellbildung und Fuzzy-Control zu nutzen. Der Online-Biosensor bietet eine gute Voraussetzung im Hinblick auf einen Einsatz zur Optimierung der Naehrstoffversorgung, da neben der schnellen Ermittlung des Leitparameters BSB durch die Kombination mit fuzzy-basierender Steuerung und Modellierung eine komplexe Beurteilung der Gesamtsituation und eine systemangepasste Steuerung moeglich erscheint. Forschungsziel: Mit der Pilotanwendung im Bereich der Zellstoff- und Papierindustrie soll ein Einsatzfeld des Biosensors im industriellen Bereich erschlossen werden. Es wird angestrebt, die frachtproportionale Dosierung von Naehrstoffen (N- und P-Verbindungen) durch die vorhandene Integration von Biosensorik und Fuzzy-Steuerung zu loesen. Desweiteren sollen Prozessmodelle erarbeitet werden, die dem Betreiber das komplexe Anlagenverhalten und den Einfluss wichtiger Prozessparameter transparent machen, eine Prognose des Anlagenverhaltens ermoeglichen und so zur Sicherung der Prozessstabilitaet und damit zur Einhaltung der Grenzwerte auch bei zukuenftig steigenden Anforderungen beitragen.
Das Projekt "Entwicklung und Optimierung von Regelstrategien zur Nährstoffelimination für kleine kommunale Kläranlagen mit einfachen Messgrößen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, Fachgebiet Siedlungswasserwirtschaft durchgeführt. Zum automatisierten Betrieb kleiner technischer Kläranlagen (bis 10000 EW) werden meist nur einfache Steuerungsstrategien eingesetzt, die auf Belastungsschwankungen im Zulauf i.d.R. nicht flexibel reagieren. Zur Betriebsflexibilisierung, Optimierung der Nährstoffelimination und wirtschaftlichen Betriebsführung ist der Einsatz von Mess-, Steuer- und Regelungstechnik eine wichtige Voraussetzung. Die konventionelle Lösung basiert dabei auf dem Einsatz von speziellen Sonden oder Prozessphotometern zur online-Messung der Direktparameter Ammonium- und Nitrat-Konzentration. Diese messtechnische Ausstattung und kostenaufwendige Unterhaltung ist für Betreiber kleiner Kläranlagen jedoch meist nicht finanzierbar. Daher wird ein Ansatz untersucht, der leicht und günstig messbare Ersatzparameter wie pH-Wert, Redoxpotenzial und Leitfähigkeit nutzen soll, die Messwerte mit modernen Methoden aus dem Bereich der 'Computational Intelligence' wie Fuzzy Control und Neuronale Netze weiterverarbeitet und in eine Regelung integriert.