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DBFZ startet Projekt zur automatischen Fehlererkennung bei biomassebasierten Versorgungssystemen

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Artikel eingestellt am:
13.7.2021, 7:25

Quelle:
Deutsches BiomasseForschungsZentrum (DBFZ)
www.dbfz.de

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Im Rahmen des Förderbereiches „Energetische Nutzung biogener Rest- und Abfallstoffe“ (7. Energieforschungsprogramm) führen Wissenschaftler*Innen des Deutschen Biomasseforschungszentrums (DBFZ) im neu gestarteten Forschungsvorhaben „IdDiaPro – Identifikation von Methoden zur Diagnose, Prognose und Behebung von nicht-nominalen Betriebszuständen in biomassebasierten Versorgungssystemen“ eine Kurzstudie zu den Anwendungsmöglichkeiten der automatischen Zustandserkennung bei biomassebasierten Versorgungssystemen durch. Das Verbundprojekt wird zusammen mit EIFER Europäisches Institut für Energieforschung EDF-KIT EWIV als Verbundpartner sowie der Synostik GmbH als assoziierten Partner durchgeführt.

Die zunehmende energetische Nutzung von biogenen Rest- und Abfallstoffen sowie von Biomassen minderer Qualität führt aufgrund des größeren Anteils von anlagenschädlichen Bestandteilen zu einem höheren Verschleiß der Komponenten und dadurch zu häufigeren Ausfallzeiten. Der Betriebszustand und der technische Zustand der einzelnen Komponenten sowie des Gesamtsystems sind dabei in der Praxis für Betreibende einer kleinen Anlage (im Leistungsbereich unterhalb von 500 kWth) kaum erkennbar, weil sich ein explizites Modell des Gesamtprozesses üblicherweise nicht kostengünstig erstellen lässt. Die Identifikation des nicht-nominalen Betriebsverhaltens von biomassebasierten Versorgungssystemen kann durch das Zusammenspiel aus bereits vorhandener, moderner Sensorik und leistungsfähigen Algorithmen jedoch mit geringem Aufwand ermöglicht werden.

Ziel des Forschungsvorhabens IdDiaPro ist es vor diesem Hintergrund, die vorhandene Datenvielfalt zu nutzen und damit die Sicherstellung des Anlagenbetriebes zu gewährleisten. Im Rahmen einer anzufertigenden Kurzstudie soll eine Bewertung des Betriebsverhaltens mittels (i) modellbasierter Analysemethoden, (ii) signalbasierter Analysemethoden, (iii) Methoden des maschinellen Lernens und einer Kombination aus den genannten Methoden erfolgen. Damit sollen Lösungsansätze und Konzepte erarbeitet werden, die mit existierender Anlagen-, Informations- und Kommunikationstechnik implementiert werden können, um nicht-nominales Betriebsverhalten zu detektieren und zukünftiges Betriebsverhalten vorauszusehen.

Im ersten Schritt der Arbeitspakete „Anlagenbezogene Probleme“ und „Brennstoffbezogene Probleme“ werden Fehler inklusive deren Ursachen systematisch analysiert und in eine Fehlermatrix eingeordnet. Die Auswahl geeigneter mathematischer Verfahren und auch die Datenaufbereitung und Analyse von Messdaten erfolgt anschließend. Für die Fehleranalyse wird das Projektteam unter Verwendung des DiagnoseDesigns von der Synostik GmbH als Systemdiagnostik-Experte unterstützt. Im zweiten Schritt erfolgt eine Eignungsbewertung der einzelnen mathematischen Verfahren für die verschiedenen, definierten Probleme. Im dritten und letzten Schritt werden für erfolgsversprechende Lösungsansätze Handlungsempfehlungen entwickelt und Verwertungsstrategien zum Beispiel in Form von Folgeprojekten mit Industriebeteiligung entworfen.

Im Rahmen des Verbundvorhabens übernimmt das DBFZ die Koordinierung. Weitere Aufgaben liegen in der Analyse der brennstoffbasierten Probleme, der Zuordnung von Methoden bei der Problemanalyse mit dem Schwerpunkt modellbasierter und maschinenlernender Methoden sowie der abschließenden Bewertung der identifizierten Lösungsansätze. Das DBFZ übernimmt darüber hinaus die Verwertung der Projektergebnisse.

Weiterführende Informationen zum Projekt sind unter www.energetische-biomassenutzung.de/projekte-partner/details/project/show/Project/IdDiaPro-672 zu finden.



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