Prozessoptimierung in der chemischen Industrie durch künstliche Intelligenz

Hintergrund des Projekts

Aktuelle Prozesse in der chemischen Industrie werden meist stationär in einem Arbeitspunkt betrieben. Schwankungen im Material oder im Betriebspunkt werden selten durch den Betreiber angepasst. Am Beispiel einer Mischanlage wird gezeigt, wie eine variable Aktorik es erlaubt, einen Mischer auf unterschiedliche Mischaufgaben und Produkteigenschaften anzupassen. Durch den Einsatz von moderner Sensorik und künstlicher Intelligenz ist ein besseres Prozessverständnis und eine automatische Optimierung auf maximalen Durchsatz oder minimalen Energieeinsatz möglich. 

Projektziel

Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer neuen Steuerung zur selbsttätigen Findung besserer Betriebsparameter. Als Beispiel dient eine intelligente, selbst-adaptierende Mischanlage mit unterschiedlichster Sensorik (Kameraüberwachung, Leitfähigkeit, Viskosität etc.) zur Steigerung der Effizienz oder Reduzierung der Produktionszeiten durch selbständige Anpassung.

Durch eine variabel anpassbare Rührgeometrie können unterschiedliche Mischaufgaben wie Suspendieren, Wärmeaustausch, Dispergieren u.a. im gleichen Gerät durchgeführt werden. Dies erlaubt eine Anpassung an sich verändernde Stoffwerte, sowie sich ändernde Rühraufgaben innerhalb des gleichen Prozessschritts. Zusätzlich erlaubt es eine intelligente Optimierung der Anlage auf minimalen Energieeinsatz oder maximalen Durchsatz. Beispiele sind veränderliche Viskosität in der Klebstoffherstellung oder unterschiedliche Aufgaben bei der Verarbeitung von Bier. 

Projektablauf

In Kooperation mit einer Partneruniveristät sollen neue Steuerungsalgorithmen getestet werden, um eine möglichst schnelle und automatisierte Anpassung an neue Betriebsparameter bei unbekanntem Verhalten über einen Smart Design of Experiments (SDoE) Ansatz zu finden. Strömungssimulation wird für die Untersuchung des Einflusses Nicht-Newtonsches Verhaltens des Fluids genutzt. 

Innovation

Der innovative Anteil ist insbesondere die Entwicklung eines neuen automatisierten Steuerungsansatzes, Smart Design of Experiments (SDoE).  Durch Kombination mit eigener Sensorik und Aktorik kann sich der Prozess selbständig verbessern.