Verbundvorhaben: InZent - Intelligente Zentrifuge – Energieeffizienter Betrieb von Zentrifugen durch Data Analytics und Maschinelles Lernen; Teilvorhaben: Numerische Modellierung des Schwingungsverhaltens und dessen experimentelle Validierung
Zeitraum
2021-03-01 – 2024-11-30
Bewilligte Summe
534.338,00 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EN4004A
Leistungsplansystematik
Energiesparende Industrieverfahren - Digitalisierung, Künstliche Intelligenz und Datenverarbeitung [EA3258]
Verbundvorhaben
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESN4)
Förderprogramm
Energie
Zentrifugen, speziell Tellerseparatoren, werden in vielen Industriezweigen zur Separation von Fest-Flüssig oder Flüssig-Flüssig-Systemen eingesetzt. Bedingt durch die hohen Durchsätze und Drehzahlen der Maschinen stellen bereits geringe Optimierungen der beiden Größen einen großen Hebel zur Reduktion des Energieverbrauchs in vielen Branchen des verarbeitenden Gewerbes dar. Durch die komplexen Produkteigenschaften sind allerdings optimale Betriebszustände eher die Ausnahme als die Regel und führen zu Stillstandzeiten für Reinigung, usw., die den Energieverbrauch durch erneutes Anfahren drastisch erhöhen. Geregelte Zentrifugen, die adaptiv sich auf veränderliche Produkteigenschaften einstellen, sind bislang am Markt nicht vorhanden. Das Ziel des vorliegenden Vorhabens ist es, durch eine Erfassung von einfach messbaren Größen (hier: Transiente Schwingungsverläufe der Maschine an verschiedenen örtlichen Positionen) und einer Auswertung sowie Mustererkennung der Signale Kenngrößen der Maschinen abzuleiten. Durch eine intelligente Prozessführung der Zentrifugen (hier: Tellerseparatoren) soll damit die Energieeffizienz der Systeme bei gleichzeitiger Erhöhung der Prozesssicherheit verbessert werden. Konkret sollen im Rahmen des Projekts durch Erfassung und Analyse von Schwingungsdaten einer Zentrifuge umfassende Aussagen zum Betriebszustand abgeleitet und durch zu erarbeitende Regelstrategien ein energieeffizienter Betrieb gewährleistet werden. Darüber hinaus sollen aus den Schwingungsmustern Aussagen über Ablagerungszustände abgeschiedenen Materials gemacht werden, die neuartige Ansätze für Reinigungszyklen bieten und ein Früherkennungssystems für kritische Betriebsbereiche (Schwingungsanregung der Maschine) bieten. In Folge der reduzierten Stillstandzeiten wird damit auch der Einsatz umweltschädlicher Reinigungsmittel deutlich reduziert.