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Industrie-Optimierung – ist gut für die Umwelt und den Profit

Mit neuen Ansätzen der TU Wien lassen sich Industrieprozesse so verbessern, dass am Ende sowohl Energie gespart als auch der Profit optimiert wird.

Der Erfolg einer Industrieanlage hängt nicht nur von der produzierten Produktmenge ab. Ebenso entscheidend ist: Welcher Energieaufwand ist dafür nötig? Lässt sich die Produktion so anpassen, dass die Energiekosten sinken? Wie kann man erreichen, dass die entstandene Wärme nicht ungenutzt verpufft?

In den letzten Jahren wurden immer wieder Methoden entwickelt, die Energie- und Wärmeströme von Industrieanlagen zu optimieren. An der TU Wien ging man nun einen Schritt weiter: Der Produktionsoutput wurde gemeinsam mit der Energiebilanz in den Optimierungsprozess einbezogen. So lässt sich berechnen, wie man nicht nur Energie sparen, sondern dabei auch noch den maximalen Profit machen kann. In einem Forschungsprojekt in Kooperation mit dem Spanplattenhersteller Fundermax konnte das Potenzial dieses Ansatzes demonstriert werden.

Die ganze Fabrik am Computer

Bloße menschliche Erfahrung reicht längst nicht mehr aus, um Industrieanlagen optimal betreiben zu können. Um zu entscheiden, wie man die einzelnen Produktionsschritte so aufeinander abstimmt, dass der Output am größten und der Aufwand am geringsten ist, benötigt man möglichst detaillierte Computermodelle. Damit beschäftigte sich Verena Halmschlager in ihrer Dissertation am Institut für Energietechnik und Thermodynamik. Die Dissertation war Teil des Doktoratskollegs „Smart Industrial Concept!“, geleitet von Prof. René Hofmann.

„Stellen wir uns vor, wir haben unterschiedliche Maschinen, die Strom brauchen und Wärme erzeugen“, sagt Verena Halmschlager. „Bei der Herstellung von Spanplatten benötigt man Dampf, die Wärmeenergie kann man für eine gewisse Zeit in thermischen Energiespeichern aufbewahren, gleichzeitig kann man die Wärmeenergie aber auch an einen lokalen Fernwärmenetzbetreiber verkaufen.“

Hier hat man es mit einem schwierigen Optimierungsproblem zu tun: Wenn man Wärme nicht ins Fernwärmenetz einspeist, sondern ungenutzt verpuffen lässt, ist das Verschwendung. Andererseits kann man auch nicht einfach beliebige Mengen an Wärmeenergie ins Fernwärme-Netz einspeisen. Man muss dem Netzbetreiber bestimmte Zusagen machen, die dann auch einzuhalten sind. Daher muss man möglichst genau vorhersagen können, wie sich die gesamte Produktionsanlage in welcher Situation verhalten wird und welche Mengen an Wärmeenergie dauerhaft garantiert werden können.

Physikalische Formeln und künstliche Intelligenz

Halmschlager analysierte die Abläufe im Spanplatten-Werk der Firma Fundermax, bildete einzelne Maschinen sowie die Energie- und Produktflüsse zwischen ihnen am Computer ab und entwickelte so ein mathematisches Abbild der Fabrik. Sie nutzte dabei unterschiedliche Methoden: Einerseits lassen sich Komponenten wie etwa Turbinen oder Wärmespeicher physikalisch exakt mit Formeln beschreiben, andererseits kann man auch künstliche Intelligenz in Form von neuronalen Netzen einsetzen, um auf Basis bisher gemessener Daten das zukünftige Verhalten des Systems vorherzusagen.

„Nach der Erstellung der Komponentenmodelle folgt schließlich die eigentliche Optimierung“, sagt Verena Halmschlager. „Mit unserem Optimierungsframework ist es relativ einfach, die entwickelten Komponentenmodelle für die Optimierung aufzubereiten und zu kombinieren, den Prozess zu optimieren, und die Ergebnisse auszuwerten.“ Bisher wurde entweder die Energiebilanz einer Anlage optimiert oder die Produktion maximiert. Verena Halmschlager gelang es in ihrer Dissertation, beide Herangehensweisen zu verbinden. Außerdem kann mit dem entwickelten Ansatz auch berechnet werden, wie sich der Einbau zusätzlicher Komponenten auswirkt – etwa ob sich die Investition in zusätzliche Energiespeicher lohnen würde.

Dieser Ansatz wird in Zukunft an Bedeutung gewinnen, ist Halmschlager überzeugt: Alleine schon aus Gründen des Klimaschutzes müssen Prozesse als Ganzes betrachtet werden. Denn erst durch die Berücksichtigung aller relevanter Energieströme in einem Prozess (z. B. Strom, Dampf, Gas etc.), dem Produktionssystem, und Randbedingungen des Energiemarktes ist es möglich, das volle Potential von Prozessen auszuschöpfen und daher Energieeinsatz und Kosten zu sparen. Digital gesteuerte Fabriken könnten durch kluge zeitliche Planung von Produktionsabläufen in Zukunft auch mithelfen, das Stromnetz zu stabilisieren, wenn etwa Photovoltaik oder Windenergie kurzfristig weniger Leistung liefern.

Im Fall der Produktionsanlage von Fundermax konnte Verena Halmschlager durch ihre Berechnungen zeigen: Wenn man die Produktion und Energie optimal ausnutzt, könnte der Betrieb eine fast dreimal so große Menge an Fernwärme garantieren, wie bisher mit dem Fernwärmenetzbetreiber vereinbart wurde. Das ermöglicht beträchtliche zusätzliche Profite – und spart letztlich Energie und CO2-Emissionen.

Im Zuge der Teilnahme des SIC! Doktoratskollegs im Annex XVIII „Digitalisierung, KI und verwandte Technologien für industrielle Energieeffizienz THG-Emissionsreduktion“, bzw. der Initiative “Today in the Lab – Tomorrow in Energy” der IEA (Internation Energy Agency), durfte sich SIC! international präsentieren und den holistischen Ansatz zur Betriebsoptimierung vorstellen. Verena Halmschlager präsentiert ihr Projekt hier (in englischer Sprache): Video

Quelle: TU Wien

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