Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Digitalisierung von Abfallverbrennungskraftwerken

Abstract

Die thermische Verwertung von Abfällen in Abfallverbrennungskraftwerke gestaltet sich als komplexe Aufgabe, da das vorrangige Ziel die Abfallbehandlung vor dem Ziel der Energiegewinnung steht. Insbesondere die Heterogenität des aus verschiedenen Abfällen bestehenden Brennstoffes stellt vielseitige Anforderungen an den Betrieb. Zur Optimierung der Betriebsführung von Dampferzeugern in Abfallverbrennungskraftwerken auf Basis der Maximierung des Durchsatzes, der Optimierung der Strom- und Wärmeproduktion sowie der Maximierung der Standzeit der Kraftwerkskomponenten unter Berücksichtigung der Emissionsgrenzwerte werden die im Kraftwerk erhobenen Messdaten eingesetzt sowie Bilddaten erhoben. Diese werden aufbereitet und vortrainierten neuronalen Netzen zugeführt, mit dem Ziel verschiedene Materialien zu klassifizieren, um Informationen über die Abfallzusammensetzung und dem Heizwert zu erhalten.