Abfallverbrennungskessel 4.0 - Digitalisierung und ganzheitliche Betriebscharakterisierung von Dampferzeugern in Abfallverbrennungskraftwerken
R. Scharf, A. Biro, A. Nieße, A. Pehlken, L. Dawel, F. Cyris
Ziel des Projekts war es, den Betrieb von Dampferzeugern in Abfallverbrennungskraftwerken durch digitale Methoden nachhaltig zu optimieren. Hierfür wurden die Prozesse im Dampferzeuger durch physikalisch-empirische als auch mit Methoden des maschinellen Lernens analysiert. Durch den Einsatz der Methoden des maschinellen Lernens wurde eine Analysemethode einbezogen, die statistische Variationen berücksichtigt. Zusätzlich wurde eine Bilderkennung entwickelt, mit der Heizwerte des Abfalls bei der Aufgabe in das Verbrennungssystem analysiert werden können.Mithilfe von experimentellen und physikalisch-statistischen Methoden wurden die Verweilzeiten des Abfalls im Müllaufgabesystem des Referenzkraftwerkes erhoben. Zusätzlich wurden diese Verweilzeiten mit relevanten Betriebsgrößen korreliert. Dies ermöglichte eine genauere Verknüpfung von Dampferzeugermessdaten mit Ereignissen im Abfallbunker, z.B. Zuordnung von Abfallbildern am Trichter zum berechneten Heizwert des Abfalls auf dem Rost. Durch thermodynamische Betrachtung des Systems, statistische Auswertung der Messdaten, Literaturrecherche sowie Expertenbefragung wurden des Weiteren Kenngrößen für mehrere zu untersuchende Zielvariablen wie Abfalldurchsatz, Heizwert, Emissionen, Standzeit und Verschmutzung des Dampferzeugers ausgewählt. Diese Kennzahlen dienten als Input für die Methoden des maschinellen Lernens.Der Abschlussbericht umfasst den Zeitraum vom 01.06.2020 bis 30.06.2023
Dezember / 2023
techreport
AVKVIN
Abfallverbrennungskessel 4.0 - Digitalisierung und ganzheitliche Betriebscharakterisierung von Dampferzeugern in Abfallverbrennungskraftwerken
Abfallverbrennungskessel 4.0 - Digitalisierung und ganzheitliche Betriebscharakterisierung von Dampferzeugern in Abfallverbrennungskraftwerken
