Verbundvorhaben ALSO 4.0: Effizienzsteigerung eines Aluminiumschmelzofens durch den Einsatz intelligenter Steuerungsmodule, erweiterter Sensorik und innovativer Lösungsmethodiken in der Verbrennungstechnik; Teilvorhaben: Einsatz von Methoden der KI zur Unterstützung der Ofensteuerung.
Zeitraum
2017-06-01 – 2020-11-30
Bewilligte Summe
205.755,00 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03ET1486C
Leistungsplansystematik
Energiesparende Industrieverfahren - Digitalisierung, Künstliche Intelligenz und Datenverarbeitung [EA3258]
Verbundvorhaben
01178105/1 – ALSO 4.0: Energieeffizienter Aluminiumschelzöfen
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESN2)
Förderprogramm
Energie
Innerhalb des Projektes werden Tiefendaten einer Lichtfeldkamera analysiert, um zuverlässig und unter hohen Laufzeitanforderungen das Volumen von beliebigen Strukturen in einem Schmelzofen zu bestimmen, um quantitative Aussagen über den Schmelzprozess tätigen zu können. Dabei werden Methoden der künstlichen Intelligenz mit Techniken der 3D-Bildverarbeitung kombiniert und in einem KI-Modul gekapselt. Der zu untersuchende Bereich umfasst dabei neben dem Schmelzofen das Auffangbecken. Hier werden an beiden Stellen entsprechende Sensorsysteme durch das IFUM angebracht und Tiefeninformationen und ggf. Farbinformationen erfasst. Das KI-Modul analysiert (parallel) beide Regionen, um Materialvorkommnisse und Anhäufungen zu analysieren. Insbesondere kann hierbei durch einen Abgleich zwischen dem Anteil an geschmolzenen Aluminium im Ofen und hinzukommenden Material im Auffangbecken ein Rückschluss über die Qualität der Volumenberechnung getroffen werden. Die Arbeitsinhalte der Universität Bremen umfassen hauptsächlich die Entwicklung des KI-Moduls mit Fokus auf der Kombination von Methoden der 3D-Bilderkennung mit maschinellen Lernen. Zudem wird die Universität Bremen bei den Labortests und bei der Validierung des Systems unter Einsatzbedingungen tätig sein. Die Arbeitsinhalte lassen sich dabei in drei Schritte unterteilen. Innerhalb des ersten Schrittes werden die Anforderungen an das KI-Modul definiert. Dies betrifft insbesondere die Spezifikation der Schnittstellen zu der Sensordatenaufnahme durch das IFUM sowie zur Ofensteuerung durch das ZPF. Der zweite Schritt beinhaltet die Entwicklung des KI-Moduls. Hierfür werden zunächst Testdaten zum Anlernen von Al-Strukturen generiert. Anschließend werden die Algorithmen zur Volumenberechnung von beliebigen Strukturen implementiert und innerhalb des KI-Moduls integriert. Abschließend wird im dritten Schritt das KI-Modul in das System integriert und Test unter Labor- sowie realen Einsatzbedingungen durchgeführt.
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