Dipl.-Betriebsw.(FH) Bernhard Schuster
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30.09.2022

Das Ziel des vorgeschlagenen Projektes ist es, die Bildung gasförmiger Schadstoffemissionen (Kohlenmonoxid und Stickoxide) in einer Biomassefeuerung mittels numerischer Simulation zu beschreiben, um damit eine on-line Optimierung der Verbrennungsführung zu ermöglichen. Der innovative technologische Aspekt ist dabei, den "Machine learning"-Ansatz von selbstlernenden und damit erfahrungsbasierten Regelungsstrategien erstmals auf Biomasseheizkraftwerke zur Optimierung des Emissionsverhaltens zu adaptieren und dessen Potenzial im Rahmen eines Einsatzes an einer realen Anlage zu demonstrieren. Das vorgeschlagene Projekt wird vom Lehrstuhl für Energieverfahrenstechnik der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg koordiniert; Projektpartner sind die aixprocess GmbH und die Heizkraftwerk Altenstadt GmbH. Dazu sollen zunächst Modelle zur Schadstoffbildung in numerische Simulationstools integriert und die Emissions-Vorhersage für instationäre Betriebsweisen der Feuerung zu validiert werden. Darüber hinaus werden Regelungsmechanismen auf Basis statistischer und selbstlernender Methoden entworfen, um damit eine on-line-Feuerungsoptimierung während des Betriebs mit schwankenden Brennstoffeigenschaften zu erreichen. Diese Vorgehensweisen werden kombiniert, um ein On-line Emissionskontrollsystem aufzubauen und in einem Heizkraftwerk zu erproben. Dieses Kontrollsystem agiert als zusätzlicher Rechner in der Leitwarte und liefert dem Betreiber erweiterte Informationen bezüglich der aktuellen Betriebsparameter liefert sowie auch bereits aktive Regeleingriffe vorschlägt. Das Gesamtziel des Vorhabens ist somit ein Beitrag zur Senkung der Schadstoffemissionen bzw. Einhaltung von gültigen Grenzwerten während des Betriebs von Biomassefeuerungen bei gleichzeitiger Erweiterung des Brennstoffbandes hin zum vermehrten Einsatz von landwirtschaftlichen Reststoffen.