Verbundvorhaben: InnoGelEX - Neues energieeffizientes, durch maschinelles Lernen unterstütztes Verfahren zur Konzentrierung in der Gelatineherstellung; Teilvorhaben: Modellierung des Verfahrens mit maschinellen Lernverfahren.
Zeitraum
2022-12-01 – 2024-11-30
Bewilligte Summe
134.596,55 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EN4034B
Leistungsplansystematik
Energiesparende Industrieverfahren - Nahrungs- und Genußmittelindustrie [EA3280]
Verbundvorhaben
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESN4)
Förderprogramm
Energie
Übergeordnetes Ziel des Vorhabens ist es, die Konzentrierung der wässrigen Extrakte bei der Gelatineherstellung durch Einsatz neuer Verfahren energieeffizienter zu gestalten. Dazu soll ein zusätzliches innovatives Verfahren untersucht und eingeführt werden, dass die Gelatinekonzentration vor dem Trocknungsschritt erheblich erhöht. Die energieintensive Wasserverdunstung im Trockner kann somit erheblich reduziert und Gesamtenergie in der Größenordnung von 43 % eingespart werden. Bei Nutzung von Energierückgewinnung kann sich die Einsparung auf bis zu 73 % erhöhen. Damit wäre für den thermischen Anteil der bereitzustellenden Energie ein Kohlenstoffdioxid Einsparpotential bei allen Gelita Werken in Deutschland zusammengenommen von 6136 tCO2/a verbunden. Auch die Reduktion des Elektrizitätsanteils durch das innovative Verfahren würde mit 3549 tCO2/a erheblich zur Emissionsreduktion beitragen. Zur Unterstützung der Steuerung des innovativen Verfahrens wird vorgesehen, über Maschinelles Lernen (ML), Algorithmen zu entwickeln und zu prüfen. Das gesamte Verfahren wird anhand einer Pilotanlage demonstriert und validiert. Im Teilvorhaben 'ML-Unterstützung zur Bewältigung der Variabilität von Gelatinelösungen' wird auf Basis der im Versuchsprogramm generierten Daten untersucht, ob eine ML-Modellierung der zu untersuchenden Anlage möglich ist. Dieses Modell soll bei ausreichender Güte dazu verwendet werden, für den Betrieb des Produktionsprozesses geeignete Prozessparameter vorzuschlagen, damit durch einen abgestimmte Fahrweise die Energieeffizienz des Prozesses weiter zu erhöht werden kann.