„Process Library“ soll Ofenprozesse modellieren und CO2-Einsparpotenziale identifizieren
07. Dezember 2023 – Um Energiesparpotenziale in der Thermoprozesstechnik zu erschließen und ihre CO2-Emissionen zu senken, entwickelt die OWI Science for Fuels gGmbH im aktuellen Forschungsprojekt „ProcessLIB“ eine numerische Modellbibliothek von Thermoprozessen. Für die „Process Library“, sollen einzelne Prozesskomponenten mit mathematisch-physikalischen Methoden modelliert und anschließend mittels numerischer Methoden in eine Software überführt werden. Die erstellten Einzelkomponentenmodelle wollen die Forschenden schließlich in einer Prozesskomponentenbibliothek zusammenfassen. Damit können die einzelnen Prozesskomponenten nach dem Baukastenprinzip zu einem gesamten Thermoprozess verschaltet werden.
Anschließend soll mittels numerischer Optimierungsmethoden ein modellhafter Thermoprozess hinsichtlich Energieeinsparpotentialen im Detail untersucht werden.
Die Industrie verbraucht etwa 67 % der Endenergie für die Bereitstellung von Prozesswärme, wovon der überwiegende Teil aus fossilen Quellen gewonnen wird. Die anfallende Abwärme wird in vielen Fällen nicht im Prozess weiter genutzt und geht verloren.
Neben dem Einsatz von CO2-reduzierten Brennstoffen und Strom aus erneuerbaren Energien sind Wärmerückgewinnungssysteme die wesentlichen Treiber von CO2-Effizienzmaßnahmen. Beide Maßnahmen werden häufig nur auf Einzelprozesse angewandt und die Möglichkeiten über die Kopplung der unterschiedlichen Prozesse eine CO2-Einsparung zu erreichen, nicht ausreichend berücksichtigt. Durch die Vernetzung der Einzelprozesse in Thermoprozessanlagen und eine darüber hinaus gehende Sektorkopplung ließen sich der Energieverbrauch und der CO2-Ausstoß noch weiter verringern.
Entwicklung einer Modellbibliothek von Thermoprozessen
Der Fokus der Modellbibliothek liegt auf der Verknüpfung der Einzelprozesse zu ganzen Prozessketten und bezieht die Möglichkeiten der Sektorkopplung mit ein. Durch die Modellierung von aktuell selten betrachteten Komponenten, etwa solchen zur indirekten Abwärmenutzung, eröffnet sich die Möglichkeit, neue und zusätzliche CO2-Einsparpotentiale zu identifizieren, die heutzutage noch ungenutzt bleiben.
Möglich wird das durch die Verbesserung der Verschaltung (Strukturoptimierung) und der Betriebsweise (Einsatzoptimierung) von Thermoprozessen, indem dynamische Vorgänge der Prozesse abgebildet und durch eine Modellreduzierung echtzeitfähig gemacht werden. Als Ergebnis dieses Forschungsvorhabens entsteht eine Modellbibliothek verschiedener Teilprozesse der Thermoprozessindustrie, die mit den Prozessdaten der Anlagen gespeist wird. Dabei werden auch Daten aus den virtuellen Prozessmodellen genutzt.
Diese Modellbibliothek soll für die Hersteller und Betreiber von Thermoprozessanlagen und deren Komponenten direkt verwendbar sein, um individuelle Anlagen zu modellieren und auf mögliche CO2-Einsparungen hin zu analysieren. Die Modellbibliothek kann auf Grundlage der Berechnungen der Prozessmodelle zum Beispiel berechnete Temperaturen als Eingabeparameter nutzen, um Energie- und CO2-Potenziale zu identifizieren. Damit werden die Unternehmen in die Lage versetzt, individuelle Lösungen zu erarbeiten und diese anschließend umzusetzen. Die Modellbibliothek von Thermoprozessen soll auch zur Wirtschaftlichkeit der betrachteten Prozesse beitragen.
Darüber hinaus kann der Einsatz von virtuellen Sensoren einen Beitrag leisten, Wartungsintervalle zu verlängern und Kosten zu senken. Die Einbindung in Industrie 4.0 Konzepte, sowie die Vorteile der Einsatzoptimierung, ermöglichen es durch Optimierung etwa von Chargenprogrammen die Produktivität zu erhöhen beziehungsweise den Energieeinsatz zu verringern.
Das IGF-Vorhaben 22494 BG der Forschungsvereinigung Forschungskuratorium Maschinenbau e. V. – FKM, Lyoner Str. 18, 60528 Frankfurt am Main, wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung und -entwicklung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.