11. 02. 2025
Verfasst von: Felix Schmedes, Lisa Dawel
Künstliche Intelligenz fördert nachhaltige Abfallentsorgung
Wenn es gut läuft, sieht man ihn nicht: Abfall. Dass er entsteht, ist unvermeidlich, aber umso wichtiger ist eine funktionierende und effiziente Entsorgung und Verwertung. Künstliche Intelligenz kann die Prozesse, die eher im Verborgenen ablaufen, wirkungsvoll unterstützen und optimieren. Das Oldenburger Informatik-Institut OFFIS entwickelt Werkzeuge, die wichtige Daten für den Prozess der Abfallverbrennung sammeln, die Qualität des Abfallaufkommens voraussagen und den Betrieb insgesamt optimieren.
Müllmenge vorhersagen, Thermoverwertung verbessern
Deutschlandweit fallen jedes Jahr etwa 50 Millionen Tonnen Hausabfall an, die verarbeitet werden müssen. Abfallverbrennungskraftwerke spielen dabei eine entscheidende Rolle, da sie den Abfall nicht nur sicher entsorgen, sondern daraus auch Energie für Fernwärme oder zur Stromerzeugung gewinnen. Da die thermische Verwertung des Abfalls ein sehr komplexer Prozess ist, gibt es in diesen Kraftwerken zahlreiche Einsatzmöglichkeiten für KI, um den normalen Betrieb zu unterstützen. Wie KI am besten eingesetzt werden kann, hat das Institut OFFIS in Oldenburg untersucht und dafür intelligente Werkzeuge entwickelt.
KI erkennt Muster in Sensordaten
„Im Allgemeinen findet die KI Muster in den Daten und kann so den gesamten Prozess optimieren“, sagt OFFIS-Mitarbeiter Felix Schmedes. Im Projekt AVKVIN ging es konkret darum, die Abfallverbrennung sowie die komplexe Abgasreinigung unter Berücksichtigung der Emissionsgrenzwerte effizienter zu gestalten. In einem Abfallverbrennungskraftwerk gibt es eine Vielzahl von Sensoren, die das Verarbeiten und Verbrennen von Abfall überwachen. „So kann die KI beispielsweise das erste Sichten des Abfalls überwachen, um physikalische Eigenschaften abzuleiten, die später im Prozess benötigt werden“, erläutert Kollegin Lisa Dawel. „Oder die KI sagt voraus, wie sich die Qualität des Abfalls in den kommenden Tagen entwickeln wird.“ Dies geschieht mithilfe von Verfahren, die Muster in den Sensordaten erkennen, um daraus zukünftige Verhaltensmuster abzuleiten.
Anlagenreinigung effizienter planen
Verschiedene Sensoren im Inneren des Kraftwerks bilden außerdem detailliert ab, wie stark die Anlage verschmutzt ist. Eine Datenauswertung und Modellierung führten zu einem interessanten Ergebnis, stellt Felix Schmedes weiter dar: „Das Modell ist in der Lage, fünf Tage in die Zukunft zu blicken und vorherzusagen, wie stark die Verschmutzung fortgeschritten sein wird. Diese Informationen sind besonders hilfreich für das Personal des Abfallverbrennungskraftwerks, um Reinigungen effizienter zu planen.“ Durch optimierte Reinigungspläne lässt sich die kontinuierliche Leistungsfähigkeit des Kraftwerks verbessern und der Betrieb insgesamt optimieren. Das Projekt wurde in Kooperation mit dem Institut für Kraftwerkstechnik und Wärmeübertragung der Leibniz Universität Hannover und der EEW erfolgreich abgeschlossen. OFFIS verfügt nun über einen auf KI-Methoden basierenden Prototyp, der sich auf andere Kraftwerke adaptieren lässt. Ein neuer Forschungsansatz ist in Vorbereitung.
