Regenerative Energie
Die Wirtschaftlichkeit in der Ressourcenwirtschaft spielt allgemein eine sehr große Rolle bei der Bewertung und Auswahl von verfahrenstechnischen Prozessen zur Behandlung von Stoffströmen. In der Abfall- und Recyclingwirtschaft ist die Wirtschaftlichkeit stark vom behandelten Inputstrom abhängig. Dies ist damit zu begründen, dass die Heterogenität des Abfalls, als anthropogenes Vielstoffgemisch, sehr stark ausgeprägt ist und zusätzlich über die Zeit stark variieren kann. Dies führt zu dem Problem, dass die einzelnen Prozessschritte in Form von Sortier- und Trennaggregaten durch die fixe Einstellung von Prozessparametern nicht effizient arbeiten können. Gelänge es, die Prozessparameter optimal an die Gegebenheiten des Inputstoffstroms variabel anzupassen, kann mit einer möglichst hohen Effizienz gearbeitet werden. Dazu ist die Kenntnis über die Zusammensetzung des Inputstoffstroms, bis auf die Einzelkornebene hinab, erforderlich. Die Inventarisierung eines Stoffstroms kann mittels Sensortechnik realisiert werden. Es ist zweckmäßig, in möglichst vielen Dimensionen den Stoffstrom zu inventarisieren, da einzelne Sensoren Vor- und Nachteile in der Erfassung haben. Somit empfiehlt sich ein multisensorisches System zur Inventarisierung des Stoffstroms.
Die sensorgestützte Inventarisierung wird mittels einer Merkmalsdatenbank realisiert. Dabei werden einzelne Partikel sensortechnisch erfasst. Die Merkmale umfassen die Gestalt (Farbe, Textur, Form), thermische Eigenschaften, das NIR-Spektrum sowie die Masse der einzelnen Partikel. Zusätzliche Merkmale und Informationen (Stoffklasse, Beschreibung der Probe, Datum, etc.) über einzelne Partikel können zusätzlich hinterlegt werden. Einzelne Partikel können im folgenden Lern- und Analyseschritt untersucht werden, wie auch virtuelle Stoffströme, die auf Teilmengen von Partikeln aus der Datenbank zugreifen. Anschließend kann über unabhängige Prüfmengen evaluiert werden, wie gut einzelne antrainierte Erkennungs- bzw. Trennalgorithmen funktionieren. Dabei steht die Entwicklung geeigneter Lern- und Erkennungsalgorithmen im Vordergrund.
Der Aufbau der einzelnen Sensorstände ist bis auf Optimierungsmaßnahmen abgeschlossen. Erste Aufnahme von Sensordaten und deren Integration in die Datenbank mit partikelseitiger Zuordnung waren erfolgreich. Somit ist eine Basis für die Inventarisierung von Stoffströmen gegeben.
| Copyright: | © Deutsche Gesellschaft für Abfallwirtschaft e.V. (DGAW) |
| Quelle: | 4. Wissenschaftskongress März 2014 - Münster (März 2014) |
| Seiten: | 4 |
| Preis: | € 2,00 |
| Autor: | Dipl. Ing. Marcel Bosling |
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