Modellbasierte Prozessoptimierung von Biogasanlagen

Bioenergie leistet bereits heute einen signifikanten Beitrag zur Reduzierung der CO2 Emissionen und mindert zugleich die Abhängigkeit von stetig steigenden Preisen für fossile Energieträger. Um die Energiekosten für den Anlagenbetrieb möglichst gering zu halten und zugleich Biogasmenge und qualität zu verbessern, entwickelt die GECO►C Forschungsgruppe gemeinsam mit der PlanET Biogastechnik GmbH ein intelligentes, anwendungsorientiertes Optimierungstool für den Betriebsführungsalltag.

Mittels eines Simulationsmodells kann die Substratzufuhr verbessert und die Prozessstabilität optimiert werden. Das Modell wird parallel zur Anlage betrieben und unterstützt den Betreiber jederzeit. Für die eigentliche Optimierung werden innovative Methoden aus dem Bereich der Computational Intelligence verwendet, die für ihre grundlegenden Prinzipien Naturprozesse zum Vorbild nehmen. Dazu gehören u.a. Genetische Algorithmen, die evolutionäre Prozesse nachbilden, und die so genannte „Particle Swarm Optimisation“, die sich an dem internen Kommunikationsverhalten von Vogelschwärmen orientiert. Solche Verfahren sind besonders geeignet, um komplexe Vorgänge zu optimieren, bei denen viele Parameter zu berücksichtigen sind.

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