Selbstanpassende Software zur Steuerung von Biogasanlagen
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- Martin Goldschmidt
- vor 8 Jahren
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Transkript
1 Selbstanpassende Software zur Steuerung von Biogasanlagen
2 Funktionsweise Biogasanlage Gas Fackel Reaktor Biogasgülle Nachgärbehälter Prozesswärme Überschußgas Gaslager Gaswäsche Vorlagebehälter Nachwachsende Rohstoffe Güllelager Dünger Block-Heiz Kraftwerk Abgase Wärme Bildquelle: Wikipedia Strom
3 Funktionsweise Biogasanlage Gas Reaktor NachgärBiogasgülle behälter Prozesswärme Funktion Fermenter: Fackel Biologische Umwandlung von Ausgangsstoffen in Überschußgas verwertbares Biogas Gaslager Gaswäsche Vorlagebehälter Nachwachsende Rohstoffe Güllelager Dünger Block-Heiz Kraftwerk Abgase Wärme Bildquelle: Wikipedia Strom
4 Funktionsweise Biogasanlage Gas Fackel Reaktor Biogasgülle Nachgärbehälter Prozesswärme Gaslager Funktion Gaswäsche: Reduktion der Schadgase Vorlagebehälter Nachwachsende Rohstoffe Überschußgas Gaswäsche Güllelager Dünger Block-Heiz Kraftwerk Abgase Wärme Bildquelle: Wikipedia Strom
5 Funktionsweise Biogasanlage Gas Fackel Reaktor Nachgärbehälter Biogasgülle Prozesswärme Überschußgas Gaslager Gaswäsche Vorlagebehälter Güllelager Funktion BHKW: Dünger Nachwachsende Rohstoffe Umwandlung des Gas in Strom und Wärme Bildquelle: Wikipedia Block-Heiz Kraftwerk Abgase Wärme Strom
6 Möglichkeiten der Optimierung Quelle: JuwelTop/ pixelio.de
7 Möglichkeiten der Optimierung Manuelle Formen der Optimierung Faustformeln Erfahrungswerte
8 Möglichkeiten der Optimierung Manuelle Formen der Optimierung Mathematische/automatische Formen der Optimierung Faustformeln Erfahrungswerte Wie kann man eine automatische Optimierung realisieren?
9 Herausforderungen einer Mathematische Optimierung
10 Herausforderungen einer Mathematische Optimierung Vorhandene Daten aus Betriebstagebüchern: Gasertrag Gasqualität Inhaltsstoffe Säuregehalt Zusätzlich werden Daten erfasst über: Futtermengen Fütterungszeiten Fütterungsintervalle Maschinenverschleiß Die Herausforderung liegt in der Unterschiedlichkeit der Anlagen. Eigentlich müssten für jede Anlage eine eigene mathematische Handlungsvorschrift in Form eines eigenständigen Algorithmus entwickelt werden. Wie löst SOTA dieses Problem
11 Anwendung Lernfähige, Auto-Adaptive Standardsoftware
12 Detaildarstellung des SOTA FERM
13 Detaildarstellung des SOTA FERM Die biologische Simulation ist ein Prognosesystem
14 Detaildarstellung des SOTA FERM Die ökonomische Prozesssimulation nutzt bekannte Größen wie z.b. Stromverbrauch und Verschleiß
15 Detaildarstellung des SOTA FERM Diese Prognosen fliessen, in eine Gewinnermittlung ein.
16 Detaildarstellung des SOTA FERM Sie werden genutzt um eine Aussage über den potenziellen Gewinn der Anlage zu treffen
17 Detaildarstellung des SOTA FERM Die Steuersoftware ermittelt aus diesen Prognosen konkrete Vorschläge für Steuerwerte
18 Vorteile des SOTA FERM Weniger Verschleiß im BHKW Reduzierter Verbrauch an spezial Schmierstoffen Weniger Aufwand zur Gasentschwefelung Geringere Wartungskosten Regelbare Anlagen Kosten/Ertragsoptimale Fütterung Höhere Erträge ca. 8% mehr Gewinn in einer durchschnittlichen Anlage
19 Vorteile des SOTA FERM Weniger Verschleiß im BHKW Reduzierter Verbrauch an spezial Schmierstoffen Weniger Aufwand zur Gasentschwefelung Geringere Wartungskosten Regelbare Anlagen Kosten/Ertragsoptimale Fütterung Höhere Erträge ca. 8% mehr Gewinn in einer durchschnittlichen Anlage
20 Vorteile des SOTA FERM Weniger Verschleiß im BHKW Reduzierter Verbrauch an spezial Schmierstoffen Weniger Aufwand zur Gasentschwefelung Geringere Wartungskosten Regelbare Anlagen Kosten/Ertragsoptimale Fütterung Höhere Erträge ca. 8% mehr Gewinn in einer durchschnittlichen Anlage
21 Möglichkeiten der mathematischen Optimierung von Biogasanlagen
Leseproben aus dem Buch: "Kanban mit System zur optimalen Lieferkette" Dr. Thomas Klevers, MI-Wirtschaftsbuch
Im Folgenden finden Sie Leseproben aus verschiedenen Kapiteln des Buches. Zu Beginn eines jeden Ausschnitts ist das jeweilige Kapitel angegeben. Kapitel 2: Grundlegende Gestaltung Kapitel 3: Verschiedene
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