Fast 50 % der jährlichen globalen Treibhausgas-Emissionen sind den Sektoren Energiebereitstellung und Industrie zuzuordnen. Neben der Nutzung von Energie aus erneuerbaren Energieträgern bietet die Effizienzsteigerung von industriellen Energiesystemen sehr großes Potential, um den Pariser Klimazielen einen Schritt näher zu kommen. Es gilt hier, alle Energieeinsparungspotentiale zu nutzen – auch jene, deren Erschließung bis jetzt zu aufwändig oder nicht ökonomisch war. Am Institut für Energietechnik und Thermodynamik forscht das Team rund um Professor René Hofmann an der innovativen Anwendung digitaler Technologien, die es ermöglichen den Betrieb von industriellen Prozessen energieeffizienter und gleichzeitig profitabler zu gestalten.

Digitaler Zwilling eines vertikalen Festbettregenerators

© IET

Im Forschungsprojekt 5DIndustrialTwin beschäftigt sich ein interdisziplinäres Team aus den Bereichen Energietechnik, Informatik und Automatisierung mit der Entwicklung eines digitalen Zwillings für den Einsatz in einem Stahlerzeugungsprozess. In diesem Prozess steht eine große Menge Abwärme zur Verfügung, die in anderen Prozessen genutzt werden könnte, um den Gesamtenergieverbrauch zu reduzieren. Die Nutzung ist aus zwei Gründen eine Herausforderung: Zum einen wird der Stahlerzeugungsprozess diskontinuierlich betrieben, was den Einsatz eines Pufferspeichers erfordert. Zum anderen ist das heiße Abgas stark mit Staub beladen, der die meisten Speicher und Wärmeübertrager erheblich beschädigen würde. Am Institut für Energietechnik und Thermodynamik wird schon seit mehreren Jahren an Technologien für die Speicherung von thermischer Energie geforscht, die auch unter diesen schwierigen Bedingungen eingesetzt werden können. Im Rahmen des Projekts 5DIndustrialTwin kommt ein sogenannter Festbettregenerator, welcher die Wärme aus dem heißen, staubbeladenen Abgas puffert und zu einem späteren Zeitpunkt nutzbar macht, zum Einsatz. Der für diese Speichertechnologie entwickelte digitale Zwilling soll es nun ermöglichen, diesen Prozess der Wärmerückgewinnung effizient und ökonomisch zu gestalten.

Das Team von Professor Hofmann entwickelt dafür physikalische und datengetriebenen Simulationsmodelle, die laufend an den aktuellen Zustand der Anlage angepasst werden. So kann die Ablagerung von Staub aus dem heißen Abgas im Regenerator berücksichtigt und dessen Auswirkung auf das thermische Verhalten des Speichers ausgeglichen werden. Eine weitere Funktion des digitalen Zwillings ist, die laufende Betriebsüberwachung des Regenerators, um beispielsweise das Zusetzen des Apparates durch Verschmutzung frühzeitig zu erkennen und die notwendigen Instandhaltungsschritte einzuleiten. Hierfür werden im Team von Professor Hofmann neue Methoden, welche Simulationsmodelle, künstliche Intelligenz und Expertenwissen kombinieren, entwickelt.

Obwohl der digitale Zwilling im Projekt 5DIndustrialTwin für einen konkreten Prozess entwickelt wird, können viele der neu entwickelten Konzepte auch auf andere industrielle Energiesysteme übertragen werden. Durch die Symbiose von modernsten Technologien und digitalen Methoden ermöglicht es der digitale Zwilling, Prozesse in industriellen Energiesystemen effizienter zu gestalten und deren Treibhausgas-Emissionen signifikant zu reduzieren.

Videopräsentation

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5DIndustrialTwin – A digital twin for industrial energy systems

  1. Kasper, L.; Birkelbach, F.; Schwarzmayr, P.; Steindl, G.; Ramsauer, D.; Hofmann, R. Toward a Practical Digital Twin Platform Tailored to the Requirements of Industrial Energy Systems. Appl. Sci. 2022, 12, 6981.
  2. Schwarzmayr, P.; Birkelbach, F.; Kasper, L.; Hofmann, R. Development of a digital twin platform for industrial energy systems. Applied Energy Symposium: MIT A+B. 2022. Cambridge, USA.
  3. Schwarzmayr, P., Birkelbach, F., Walter, H., & Hofmann, R. (2023). Standby efficiency and thermocline degradation of a packed bed thermal energy storage: An experimental study. Applied Energy, 337, Article 120917
  4. Kasper, L.; Schwarzmayr, P.; Birkelbach, F.; Javernik, F.; Schwaiger, M.; Hofmann, R. (2024) A digital twin-based adaptive optimization approach applied to waste heat recovery in green steel production: Development and experimental investigation. Applied Energy, 353, Article 122192
  5. Schwarzmayr, P.; Birkelbach, F.; Walter, H.; Hofmann, R. (2023) Study on the Standby Characteristics of a Packed Bed Thermal Energy Storage: Experimental Results and Model Based Parameter Optimization. Proceedings of the ASME Power Applied R&D 2023, POWER2023-108578
  6. Schwarzmayr, P.; Birkelbach, F.; Walter, H.; Javernik, F.; Schwaiger, M.; Hofmann, R. (2024) Packed bed thermal energy storage for waste heat recovery in the iron and steel industry: A cold model study on powder hold-up and pressure drop. Journal of Energy Storage, 75, Article 109735