Verbundvorhaben: DeDiaPro - Demonstration von Methoden zur Diagnose, Prognose und Behebung von nicht-nominalen Betriebszuständen in biomassebasierten Versorgungssystemen; Teilprojekt: Entwicklung von Methoden, Modellen und Werkzeugen zur Fehlerdiagnose und -prognose mit Fokus auf anlagenbezogene Fehler
Zeitraum
2024-02-01 – 2026-07-31
Bewilligte Summe
180.562,30 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EI5471B
Leistungsplansystematik
Energetische Biomassenutzung [EB1920]
Verbundvorhaben
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESI5)
Förderprogramm
Energie
In Anbetracht der aktuellen politischen, gesellschaftlichen und klimatischen Entwicklungen ist die kurzfristige und nachhaltige Dekarbonisierung des gesamten Energie- und Wirtschaftssystems von grundsätzlicher Bedeutung. Für die Energieversorgung bedeutet das unter anderem, dass der geplante Einsatz von Erdgas als Brückentechnologie nicht mehr im vorgesehenen Umfang in Frage kommt. Gerade bei Anwendungen, bei denen aufgrund der benötigten Temperaturniveaus Verbrennungsprozesse notwendig sind, kommen Wärmepumpen derzeit zur Substitution (noch) nicht in Frage. Hier bietet sich vor allem die Bioenergie als kurzfristig verfügbare Lösung an. Die dabei angelegten hohen Nachhaltigkeitskriterien werden zukünftig vor allem den Einsatz von qualitativ minderwertigen Rest- und Abfallstoffen zur Energieerzeugung erforderlich machen. Das erhöht zum einen das Risiko eines schwankenden und ineffizienten Verbrennungsprozesses sowie zum anderen das Risiko für einen erhöhten Verschleiß der Komponenten und führt dadurch zu häufigeren Ausfallzeiten. Unseres Wissens sind zusätzlich dazu keine wissenschaftlichen Publikationen vorhanden, die sich mit dem Thema der vorausschauenden Instandhaltung für Konversionsanlagen für biomassebasierte Festbrennstoffe befassen. Vor diesem Hintergrund sollen im geplanten Vorhaben bei realen Biomassekonversionsanlagen verschiedene (nominale und nicht-nominale) Zustände experimentell erzeugt und analysiert werden. Die so gewonnenen Daten bilden die Grundlage für eine signalbasierte und datengetriebene Modellierung von Anlagen- und Prozesszuständen. Diese Modelle sollen nachfolgend dazu verwendet werden, digital und innovativ Mehrwerte beim Anlagenbetrieb sowie bei Wartung und Instandhaltung der Anlage generieren zu können, indem sie u. a. mit den gewonnenen Daten eine automatisierte Systemdiagnose ermöglichen.