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Kontinuierliche und wirtschaftliche Überwachung von Wasserstoffdruckbehältern mittels integrierter Sensorik, Teilvorhaben: Ganzheitliche Entwicklung eines leichtbaugerechten Wasserstoffdruckbehälters mit integrierter Sensorik

Ressourceneinsparung und Lebensdauerverlängerung für Monopiles von Offshore-Windenergieanlagen auf Grundlage eines ganzheitlichen Optimierungskonzeptes für die gesamte Prozesskette, Teilvorhaben: Entwicklung eines Prüfsystems für das Onlinemonitoring von Rissen und thermisch gespr. Schichten

Die aktuellen Ausbauziele der Bundesregierung im Bereich der Windenergie erfordern die Errichtung einer großen Anzahl neuer Offshore-Windenergieanlagen (OWEA) und einen möglichst langen Betrieb der bestehenden Anlagen. Risse in Schweißnähten der Tragstrukturen von OWEAs, die über mehrere Jahrzehnte unter rauen Umgebungsbedingungen betrieben werden, können die Lebensdauer von OWEAs erheblich reduzieren. Um die Zuverlässigkeit und Lebensdauer von Tragstrukturen zu erhöhen, wird in diesem Teilprojekt ein Prüfsystem entwickelt, das zerstörungsfrei zur Online-Überwachung des Risswachstums an Schweißnähten eingesetzt werden kann. Wiederkehrende, konventionelle Prüfungen sind aufgrund der Offshore vorherrschenden Randbedingungen aufwendig und kostenintensiv. Ein Prüfsystem, das dauerhaft am Bauwerk verbleibt und das Risswachstum überwacht, kann daher Kosten sparen und die Betriebssicherheit erhöhen. Das zu entwickelnde Prüfsystem basiert auf der Wirbelstromprüftechnik. Ein Sensorarray wird entwickelt und zum Rissmonitoring auf die Schweißnaht aufgebracht werden. Einstellbare Messzyklen ermöglichen einen energieeffizienten Betrieb, so dass das Prüfsystem über mehrere Jahre autark mit einer Batterie betrieben werden kann. Die aufgezeichneten Messdaten werden mittels der LoRaWan-Technologie übertragen. Durch Variation der Prüffrequenz soll das Prüfsystem auch für die Bewertung des Rissfortschritts unter einem Schutzschichtsystem ertüchtigt werden. Das Prüfsystem wird anhand von Ermüdungsversuchen qualifiziert. Die Langzeitstabilität des Prüfsystems und der Sensorik wird in Salzwassertests überprüft. Ergebnis des Vorhabens ist ein autark arbeitendes Prüfsystem, das den Rissfortschritt auch unter rauen Umgebungsbedingungen überwachen kann und damit dazu beitragen kann, die Nutzungsdauer von OWEA zu verlängern und potenzielle Reparaturmaßnahmen zustandsorientiert einzusetzen.

Einsatz von Innovativer Sensorik zur Verbesserung der Effizienz und Haltbarkeit von Brennstoffzellen, Teilvorhaben: Entwicklung optischer und thermischer Sensorik für die Extremfeuchtemessung

Das Ziel des Projekts EISBaEr ist die Nutzung von innovativer Sensorik zur Verbesserung der Effizienz und Haltbarkeit von Brennstoffzellen für die stationäre Energieerzeugung. Hierbei sollen neue oder weiterentwickelte Sensoren im Brennstoffzellen-Stack eingesetzt werden, um Betriebszustände zu optimieren und die Alterung zu verlangsamen. Wichtige Kenngrößen sind die Feuchte und die Wasserstoff-Unterversorgung auf der Anoden- und Kathodenseite. Das Projekt untersucht, ob diese mit Gassensoren, elektrochemischer Impedanzspektroskopie oder einer Kombination der beiden Ansätze bestimmt werden können. Ziel ist, robuste Sensorgehäuse zu entwickeln, die mehrere Einzelsensoren integrieren und langzeitstabile Sensoren für extreme Feuchtewerte bereitstellen. Zudem wird ein Prototyp für die elektrochemische Impedanz entwickelt, der für den Betrieb in Brennstoffzellen angepasst werden soll. Abschließend werden die Funktionalität und Performance der Sensoren im Betrieb getestet und bewertet.

Dezentrales IoT-System zur Steuerung von Aktorik durch Sensorik im Agrarsektor

Zielsetzung: Das Vorhaben hat das Ziel, ein innovatives, dezentrales IoT-System zu entwickeln, das die Bewässerung und Agrarprozesse im Weinbau sowie in anderen landwirtschaftlichen Betrieben revolutionieren soll. Mithilfe hochmoderner Sensorik und Künstlicher Intelligenz (KI) soll der Trockenstress von Pflanzen in Echtzeit überwacht werden , um datenbasierte, intelligente Bewässerungsentscheidungen zu treffen. Dadurch soll der Wasserverbrauch signifikant reduziert werden - Schätzungen zufolge um bis zu 30 %, was Millionen von Litern Wasser jährlich entspricht. Dies trägt nicht nur zur Schonung wertvoller Süßwasserressourcen bei, sondern schützt auch die Grundwasserqualität und unterstützt die nachhaltige Nutzung von Ressourcen. Der Anlass für das Projekt liegt in den zunehmenden Herausforderungen, vor denen die Landwirtschaft angesichts des Klimawandels steht. Längere Trockenperioden, steigende Temperaturen und die globale Wasserknappheit setzen traditionelle Bewässerungsmethoden unter Druck, die oft ineffizient und verschwenderisch sind. Laut dem Weltwasserbericht der Vereinten Nationen von 2021 werden etwa 69 % des weltweit verfügbaren Süßwassers in der Landwirtschaft genutzt, wobei ineffiziente Praktiken wie Großflächenberegnung erhebliche Verluste verursachen. Besonders in Weinbauregionen führt die übermäßige Nutzung von Wasser zu ökologischen und wirtschaftlichen Problemen. Das Vorhaben möchte diese Problematik adressieren, indem es innovative Technologien einsetzt, die den Wasserverbrauch optimieren und die landwirtschaftliche Produktivität erhöhen. Darüber hinaus verfolgt das Projekt einen umfassenden Ansatz: Neben der Entwicklung und Erprobung von Sensorik und Hardware wird eine KI-basierte Bewässerungssteuerung entwickelt , die in realen landwirtschaftlichen Betrieben getestet wird. Das IoT-System ermöglicht eine präzise und ressourcenschonende Bewässerung in der Landwirtschaft. Dazu werden Sensoren zur Messung von Bodenfeuchtigkeit, Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Pflanzenzustand in einer Pilotanlage installiert. Die erfassten Daten werden über eine drahtlose Infrastruktur in eine Cloud übertragen, wo sie verarbeitet und analysiert werden. Eine KI wertet die Daten aus, erkennt Zusammenhänge zwischen den Messwerten und dem Trockenstress der Pflanzen und steuert die Bewässerung automatisch.

De-Methanisierung von Flüssigmist, Teilvorhaben 2: Entwicklung intelligenter Digitalisierunstechnologien

In Deutschland ist die Landwirtschaft für über 59 % der Methan- und 95 % der Ammoniakemissionenverantwortlich. Die wichtigsten Quellen von Methan sind Emissionen während des tierischen Verdauungsprozesses von Wiederkäuern und Emissionen durch die Lagerung von Festmist und Gülle. Das Vorhaben zielt daher auf die Entwicklung von hochgradig standardisierten und automatisierten Güllekleinanlagen für landwirtschaftliche Betriebe mit einem Tierbestand ab ca. 150 Großvieheinheiten (GV) ab, um die Treibhausgasemissionen zu senken und gleichzeitig auch die Gerüchsbelästigung zu mindern. Diese Güllekleinanlagen beruhen auf dem Konzept der Hohenheimer zweistufigen Güllevergärung, bestehend aus einem Rührkessel- und einem Festbettreaktor mit einer Rückführung nicht abgebauter Faserstoffe zwischen den beiden Prozessstufen. Diese standardisierten Anlagen bieten ein sehr großes Übertragungspotenzial auf eine Vielzahl von landwirtschaftlichen Betrieben, nicht nur in Deutschland. Diese Anlagen können dezentral Strom und Wärme mit hohen Nutzungsgraden bereitstellen. Die Integration eines Festbettreaktors in das Gesamtkonzept ermöglicht durch dessen hohe Prozessstabilität und Lastflexibilität eine Biogasproduktion, die jederzeit exakt dem Bedarf angepasst werden kann. Zudem soll das BHKW der Anlagen auf eine durchschnittliche Laufzeit von ca. 14 Stunden je Tag ausgelegt werden, so dass Strom und Wärme zu den Bedarfszeiten produziert werden kann. Das Teilvorhaben der TU Dortmund wird mit Hilfe neuartiger, kapazitiver in-situ Sensorik die Möglichkeit schaffen, dass die Anlage autark gesteuert werden kann. Hierzu wir eine kontinuierliche Prozessüberwachung und -kontrolle implementiert wird und alle relevanten Parameter werden digitalisiert und automatisch verarbeitet. Die TU Dortmund wird die entsprechenden intelligenten Algorihmen im Rahmen der Arbeiten entwickeln.

Digitalisierte Wärmespeicher für die Energiewende, Teilvorhaben: Optimierung Sensorhaut zur großflächigen Temperaturerfassung an Wärmespeichern

In dem Projekt DARING soll die Energieeffizienz von Wärmespeichern (z.B. Puffer- und Trinkwasserspeicher) im Bereich der Gebäudeenergieversorgung signifikant gesteigert werden. Dafür wird eine innovative Sensortechnologie (Sensorhaut) für die großflächige Erfassung des Temperaturprofils an den Speichern optimiert. Mit den generierten Daten lässt sich der exakte Beladungszustand bestimmen und die Energiezufuhr gezielter steuern. Durch eine bessere Steuerung von Wärmepumpensystemen kann eine Effizienzsteigerung um bis zu 10% erreicht werden. Für Solarthermie-Anlagen im Gebäudebereich sowie Fernwärme-Hausstationen werden äquivalente Werte prognostiziert. Bei der vorgelagerten Gebäudeversorgung über Wärmenetze besteht bei einer Integration in das übergeordnete Lastmanagement das Potenzial, vom kontinuierlichen in den Pulsbetrieb überzugehen, womit Trinkwasserspeicher gezielt beladen werden können. Die Technologie der Sensorhaut basiert auf druckbarer organischer Dünnschicht-Elektronik und erlaubt die zuverlässige Messung verschiedener Parameter (z.B. Temperatur) über große Flächen hinweg in Echtzeit. Durch den speziellen Herstellungsprozess (Flüssigprozessierung) sind die Sensorfolien in Form und Funktion nahezu beliebig konfigurierbar. Dabei entsteht nur ein minimaler Material- und Energieverbrauch, woraus sich im Vergleich zu herkömmlicher Sensorik Kostenvorteile sowie eine bessere CO2 Bilanz ergeben. DARING ist als Verbundprojekt konzipiert, in dem Experten aus Forschung und Praxis zusammenarbeiten. Dadurch wird gewährleistet, so nah an den realen Gegebenheiten und Bedürfnissen zu entwickeln wie möglich. Neben dem Institut für Angewandte Physik der TU Dresden sind die Professur für Gebäudeenergietechnik und Wärmeversorgung, die Firma Viessmann Climate Solutions SE sowie die Cupasol GmbH als direkte Projektpartner an der Umsetzung und Erprobung beteiligt. Darüber hinaus ist die Vonovia SE als Drittmittelgeber Teil des Konsortiums.

Digitalisierte Wärmespeicher für die Energiewende

In dem Projekt DARING soll die Energieeffizienz von Wärmespeichern (z.B. Puffer- und Trinkwasserspeicher) im Bereich der Gebäudeenergieversorgung signifikant gesteigert werden. Dafür wird eine innovative Sensortechnologie (Sensorhaut) für die großflächige Erfassung des Temperaturprofils an den Speichern optimiert. Mit den generierten Daten lässt sich der exakte Beladungszustand bestimmen und die Energiezufuhr gezielter steuern. Durch eine bessere Steuerung von Wärmepumpensystemen kann eine Effizienzsteigerung um bis zu 10% erreicht werden. Für Solarthermie-Anlagen im Gebäudebereich sowie Fernwärme-Hausstationen werden äquivalente Werte prognostiziert. Bei der vorgelagerten Gebäudeversorgung über Wärmenetze besteht bei einer Integration in das übergeordnete Lastmanagement das Potenzial, vom kontinuierlichen in den Pulsbetrieb überzugehen, womit Trinkwasserspeicher gezielt beladen werden können. Die Technologie der Sensorhaut basiert auf druckbarer organischer Dünnschicht-Elektronik und erlaubt die zuverlässige Messung verschiedener Parameter (z.B. Temperatur) über große Flächen hinweg in Echtzeit. Durch den speziellen Herstellungsprozess (Flüssigprozessierung) sind die Sensorfolien in Form und Funktion nahezu beliebig konfigurierbar. Dabei entsteht nur ein minimaler Material- und Energieverbrauch, woraus sich im Vergleich zu herkömmlicher Sensorik Kostenvorteile sowie eine bessere CO2 Bilanz ergeben. DARING ist als Verbundprojekt konzipiert, in dem Experten aus Forschung und Praxis zusammenarbeiten. Dadurch wird gewährleistet, so nah an den realen Gegebenheiten und Bedürfnissen zu entwickeln wie möglich. Neben dem Institut für Angewandte Physik der TU Dresden sind die Professur für Gebäudeenergietechnik und Wärmeversorgung, die Firma Viessmann Climate Solutions SE sowie die Cupasol GmbH als direkte Projektpartner an der Umsetzung und Erprobung beteiligt. Darüber hinaus ist die Vonovia SE als Drittmittelgeber Teil des Konsortiums.

Digitalisierte Wärmespeicher für die Energiewende, Teilvorhaben: Integration einer Sensorhaut zur Effizienzsteigerung von Wärmespeichern

In dem Projekt DARING soll die Energieeffizienz von Wärmespeichern (z.B. Puffer- und Trinkwasserspeicher) im Bereich der Gebäudeenergieversorgung signifikant gesteigert werden. Dafür wird eine innovative Sensortechnologie (Sensorhaut) für die großflächige Erfassung des Temperaturprofils an den Speichern optimiert. Mit den generierten Daten lässt sich der exakte Beladungszustand bestimmen und die Energiezufuhr gezielter steuern. Durch eine bessere Steuerung von Wärmepumpensystemen kann eine Effizienzsteigerung um bis zu 10% erreicht werden. Für Solarthermie-Anlagen im Gebäudebereich sowie Fernwärme-Hausstationen werden äquivalente Werte prognostiziert. Bei der vorgelagerten Gebäudeversorgung über Wärmenetze besteht bei einer Integration in das übergeordnete Lastmanagement das Potenzial, vom kontinuierlichen in den Pulsbetrieb überzugehen, womit Trinkwasserspeicher gezielt beladen werden können. Die Technologie der Sensorhaut basiert auf druckbarer organischer Dünnschicht-Elektronik und erlaubt die zuverlässige Messung verschiedener Parameter (z.B. Temperatur) über große Flächen hinweg in Echtzeit. Durch den speziellen Herstellungsprozess (Flüssigprozessierung) sind die Sensorfolien in Form und Funktion nahezu beliebig konfigurierbar. Dabei entsteht nur ein minimaler Material- und Energieverbrauch, woraus sich im Vergleich zu herkömmlicher Sensorik Kostenvorteile sowie eine bessere CO2-Bilanz ergeben. DARING ist als Verbundprojekt konzipiert, in dem Experten aus Forschung und Praxis zusammenarbeiten. Dadurch wird gewährleistet, so nah an den realen Gegebenheiten und Bedürfnissen zu entwickeln wie möglich. Neben dem Institut für Angewandte Physik der TU Dresden sind die Professur für Gebäudeenergietechnik und Wärmeversorgung, die Firma Viessmann Climate Solutions SE sowie die Cupasol GmbH als direkte Projektpartner an der Umsetzung und Erprobung beteiligt. Darüber hinaus ist die Vonovia SE als Drittmittelgeber Teil des Konsortiums.

Digitalisierte Wärmespeicher für die Energiewende, Teilvorhaben: Optimierung Sensorhaut zur großflächigen Temperaturerfassung an Wärmespeichern

In dem Projekt DARING soll die Energieeffizienz von Wärmespeichern (z.B. Puffer- und Trinkwasserspeicher) im Bereich der Gebäudeenergieversorgung signifikant gesteigert werden. Dafür wird eine innovative Sensortechnologie (Sensorhaut) für die großflächige Erfassung des Temperaturprofils an den Speichern optimiert. Mit den generierten Daten lässt sich der exakte Beladungszustand bestimmen und die Energiezufuhr gezielter steuern. Durch eine bessere Steuerung von Wärmepumpensystemen kann eine Effizienzsteigerung um bis zu 10% erreicht werden. Für Solarthermie-Anlagen im Gebäudebereich sowie Fernwärme-Hausstationen werden äquivalente Werte prognostiziert. Bei der vorgelagerten Gebäudeversorgung über Wärmenetze besteht bei einer Integration in das übergeordnete Lastmanagement das Potenzial, vom kontinuierlichen in den Pulsbetrieb überzugehen, womit Trinkwasserspeicher gezielt beladen werden können. Die Technologie der Sensorhaut basiert auf druckbarer organischer Dünnschicht-Elektronik und erlaubt die zuverlässige Messung verschiedener Parameter (z.B. Temperatur) über große Flächen hinweg in Echtzeit. Durch den speziellen Herstellungsprozess (Flüssigprozessierung) sind die Sensorfolien in Form und Funktion nahezu beliebig konfigurierbar. Dabei entsteht nur ein minimaler Material- und Energieverbrauch, woraus sich im Vergleich zu herkömmlicher Sensorik Kostenvorteile sowie eine bessere CO2-Bilanz ergeben. DARING ist als Verbundprojekt konzipiert, in dem Experten aus Forschung und Praxis zusammenarbeiten. Dadurch wird gewährleistet, so nah an den realen Gegebenheiten und Bedürfnissen zu entwickeln wie möglich. Neben dem Institut für Angewandte Physik der TU Dresden sind die Professur für Gebäudeenergietechnik und Wärmeversorgung, die Firma Viessmann Climate Solutions SE sowie die Cupasol GmbH als direkte Projektpartner an der Umsetzung und Erprobung beteiligt. Darüber hinaus ist die Vonovia SE als Drittmittelgeber Teil des Konsortiums.

Erhöhung der Stromrichte-Lebensdauer durch optimierte Komponenten-Optimierung mittels Digitaler KI Zwillinge, Teilvorhaben: Labortechnische Untersuchung und Digitalisierung der Stromrichter-Lebensdauer zur Anwendung robuster KI Regelung

Während PV-Module in den vergangenen Jahren durch neue Materialien und Produktionsprozesse eine deutliche Steigerung ihrer Lebensdauer erfahren haben, konnten PV-Wechselrichter dieser Entwicklung bisher nicht im gleichen Maßstab folgen. Einer der Gründe dafür liegt in den vergleichsweise starken Unterschieden in der Belastung, die diese Stromrichter (SR) je nach Installationsort erfahren. Selbst zeitgleich und identisch produzierte Systeme, die an unterschiedlichen Orten installiert werden, können deutliche Unterschiede in ihrer Lebensdauer bzw. Nutzungszeit aufweisen. Da es jedoch bisher keine allgemeingültigen Modelle gibt, die die Alterung der SR-Komponenten in Abhängigkeit ihrer Betriebsbedingungen abbilden können, ist ein schonender Betrieb bei fortschreitender Alterung aktuell nicht umsetzbar bzw. nur durch einen pauschalen Sicherheitsfaktor möglich. Wäre es möglich, das Verhalten von SR-Komponenten unter Berücksichtigung ihrer historischen Belastung zu modellieren, so könnten die daraus gewonnenen Erkenntnisse in eine individuelle Betriebsstrategie einfließen, die das PV-System optimal ausnutzt, ohne Leistung oder Lebensdauer zu verschwenden. Dieses Ziel wird in PV4Life verfolgt. Anhand von Dauertests und zusätzlicher Sensorik werden geeignete Modelle für exemplarische PV-SR-Systeme entwickelt, die durch einen Abgleich mit einem zweiten Satz beschleunigt gealterter SR validiert, verbessert und generalisiert werden. Die daraus entstehenden digitalen Zwillinge sollen weitergehend in die Entwicklung einer KI-unterstützten Betriebsstrategie einfließen, die die Ausnutzung und Lebensdauer von SR optimiert, indem sie bei zunehmender Alterung die Betriebsparameter anpasst. Um diese neuartige Betriebsoptimierung sicher und resilient zu gestalten, wird die Implementierung der KI-Algorithmen direkt in den SR-Systemen untersucht. Mit diesem Ansatz wird die Sicherheit und Glaubwürdigkeit der KI-Algorithmen durch den Einsatz in einer geschützten Umgebung maßgeblich erhöht.

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