Strömungskontrolle

Energieeffizienz ist und bleibt eine erfolgskritische Herausforderung für produzierende Unternehmen. Aktuell erweitert sich der Fokus von der einzelnen Maschine auf die jeweilige Industriebranche als Ganzes. Das zeigt ein Beispiel aus der Chemieindustrie.

11. Oktober 2019
Strömungskontrolle

Industrie, Gewerbe, Landwirtschaft: Chemikalien werden überall benötigt. Allerdings verbraucht ihre Produktion extrem viel Energie. Nach Angaben des Fraunhofer ITWM ist die Chemikalienherstellung für 20 Prozent des gesamten gewerblichen Energiebedarfs in Europa verantwortlich. Das Institut in Kaiserslautern hat für Anwender in der Chemieindustrie einen neuartigen hybriden Zugang entwickelt, mit dem sich je nach Anlage und Prozess Energie im zweistelligen Prozentbereich einsparen lässt.

Praxiserprobt

Kunststoffe, Waschmittel oder Düngemittel sind aus unserem Alltag kaum noch wegzudenken. So verschieden sie sind, sie haben eines gemeinsam: Sie werden aus bestimmten Grundchemikalien hergestellt, die die chemische Industrie in Massen produziert. Ein Wissenschaftlerteam des Fraunhofer-Instituts in Kaiserslautern hat jetzt ein Modell entwickelt, das die komplexen Prozesse umfassend beschreibt.

»Unsere Algorithmen bilden die Prozesse realitätsnah ab, wir können die Produktionsvorgänge daher über den kompletten Lebenszyklus hinweg beschreiben«, sagt Michael Bortz , Abteilungsleiter am Fraunhofer ITWM.

Wir können die Produktions- vorgänge über den Lebenszyklus hinweg beschreiben.

— Michael Bortz Fraunhofer ITWM

»Bei einer bestehenden Produktionsanlage konnten wir damit bereits zehn Prozent der Energie einsparen.« Der Chemiekonzern BASF sowie das schweizerische Chemie- und Pharmaunternehmen Lonza Group AG setzen die Software schon ein, heißt es in einer Fraunhofer-Mitteilung; die Software steht täglich Hunderten von Prozessingenieuren zur Verfügung. »Für unsere Analyse haben wir zwei Dinge zusammengebracht: Erstens die physikalischen Gesetze, die wir in einem Modell dargestellt haben – sprich das Expertenwissen über die thermodynamischen und chemischen Prozesse. Und zweitens die Daten, die verschiedene Sensoren zum Messprozess ermitteln, beispielsweise zu Temperatur und Druck. Diese verwenden wir dort, wo keine physikalischen Angaben vorliegen«, sagt Karl-Heinz Küfer, Bereichsleiter am Fraunhofer ITWM. Bisher werden solche Sensordaten dazu genutzt, die Prozesse zu überwachen und rechtzeitig reagieren zu können, wenn zum Beispiel Druck oder Temperatur abweichen.

Das Team rund um die beiden Forscher hebt diesen Datenschatz durch Methoden des maschinellen Lernens, dazu gehört beispielsweise das Trainieren künstlicher neuronaler Netze. Modelle und Prozessdaten ergänzen sich dabei auf gewinnbringende Weise.

Viele Anwendungsmöglichkeiten

Die Anwendungsmöglichkeiten sind laut Fraunhofer nicht auf die chemische Industrie beschränkt. »Vielmehr sind überall dort Vorteile zu erwarten, wo Prozesse mit einer großen Zahl an Einflussfaktoren gesteuert werden müssen – und sich nicht allein über Messungen oder die Prozessdaten beschreiben lassen«, so das Institut. Langfristig, so der Plan der Forscher, soll das System echtzeitfähig werden.

hd

Erschienen in Ausgabe: 06/2019
Seite: 32 bis 33

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