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Schlussbericht zum Verbundvorhaben
Get PDFÜbergeordnetes Ziel des Vorhabens war die Weiterentwicklung, Optimierung und Qualifizierung des innovativen ABRW-Verfahrens zur biologischen Methanisierung von Wasserstoff und CO2. Gegenstand war die Konstruktion, Fertigung und der Betrieb eines innovativen ABRW-Reaktors bzw. der ABRW-Module, um die Leistungsgrenze, das Betriebs- und Lastverhalten sowie Kennwerte für den Scale-Up zu ermitteln. Zudem sollten verschiedene potenzielle CO/CO2-Quellen (Brenngase, Biogas) erschlossen bzw. hinsichtlich Ihrer Einsetzbarkeit untersucht werden. Im Ergebnis ist das Gesamtpotenzial des ABRW-Verfahrens darstellbar. Die Technologieentwicklung wurde begleitet von einer Biofilmcharakterisierung auf der Mikro- und Makroskala. Abschließend erfolgte auf Basis einer Grobauslegung eine überschlägige Kosten- /Nutzenanalyse, die eine Aussage zur Wirtschaftlichkeit zulässt
Schlussbericht zum bmbf-Vorhaben
Get PDFDas Projekt ECOMAI verfolgte das Ziel, eine KI-gestützte, lastabhängige Motorstromregelung für ökologische Antriebssysteme zu entwickeln und diese in robotergestützten Rehabilitationssystemen für die oberen Extremitäten anzuwenden. Ein zentrales Projektziel war die Reduktion des manuellen Aufwands durch therapeutisches Fachpersonal bei gleichzeitiger Sicherstellung einer wirksamen und adaptiven Rehabilitation. Im Rahmen der Use-Case-Definition wurden Anwendungen für die Arm- und Fingerrehabilitation identifiziert, die sich insbesondere an Patientinnen und Patienten mit schweren motorischen Einschränkungen richteten. Für die Armrehabilitation entwickelte das Projekt ein Trainingskonzept, das die systematische Übung aller relevanten Gelenkbewegungen umfasste, um die Wiederherstellung der Mobilität einzelner Armsegmente zu unterstützen. Ergänzend adressierte die Fingerrehabilitation passive, aktive sowie aktiv-assistierte Therapieformen und reagierte auf den steigenden Bedarf an Rehabilitationsmaßnahmen bei gleichzeitig begrenzten personellen Ressourcen im Gesundheitswesen. Zur Umsetzung der Projektziele wurden KI-basierte Motorregelungsmodelle entwickelt. Diese basierten auf einer neuronalen Feed-Forward-Torque-Control-Architektur mit einem dualen Netzansatz, der elektromyographische Signale und historische kinematische Daten kombinierte. Durch diese Architektur wurde die physiologische Kopplung zwischen Muskelaktivierung und Gelenkbewegung abgebildet. Die entwickelten Modelle ermöglichten eine Echtzeit-Inferenz mit Latenzen unter einer Millisekunde und zeigten in Simulationen eine hohe Übereinstimmung zwischen vorhergesagten und gemessenen Bewegungsparametern. Die Validierung der entwickelten Regelungsansätze erfolgte in einer NEURO-Testumgebung für die obere Extremität. Hierzu wurde ein Arm-Exoskelett mit bürstenlosem Motor und Harmonic-Drive-Getriebe eingesetzt, das unter variierenden Lastbedingungen betrieben wurde. Die Experimente bestätigten eine klare lastabhängige Stromaufnahme sowie die Robustheit der Regelung auch unter nichtstationären, biophysikalisch beeinflussten Bedingungen. Ergänzende Versuche zur Fingerrehabilitation mit mehreren Probandinnen und Probanden zeigten reproduzierbare Ergebnisse hinsichtlich der lastabhängigen Aktuation. Darüber hinaus wurden Anwenderszenarien durch verschiedene Anwender evaluiert. Die Ergebnisse belegten eine signifikante Reduktion des zeitlichen und manuellen Aufwands für Therapeuten im Vergleich zum Stand der Technik. Damit konnte erstmals der Nachweis erbracht werden, dass eine KI-basierte Integration menschlicher Biosignale in die Motorregelung modularer Rehabilitations-Exoskelette technisch realisierbar ist. Insgesamt demonstrierte das Projekt ECOMAI das hohe Potenzial KI-gestützter, ökologischer Motorantriebe zur Effizienzsteigerung, Skalierbarkeit und Entlastung des rehabilitativen Versorgungssystems
Schlussbericht zum Vorhaben
Get PDFHeutzutage kann Biomethan – als einer der bekanntesten sauberen gasförmigen Energieträger – einen wichtigen Beitrag zur Energiesicherheit leisten und die Dekarbonisierung industrieller Prozesse sowie des Verkehrssektors unterstützen.
In Deutschland stellen kleine Biogasanlagen (BGA) mit einer Kapazität von unter 250 Nm³/h den Großteil der aktuell betriebenen Anlagen dar. Ihr Beitrag zur Biomethanproduktion ist jedoch bisher nur gering. Nach 20 Jahren Betrieb im Rahmen des Erneuerbare-Energien-Gesetzes (EEG) sind viele dieser Anlagen auf der Suche nach neuen Nutzungsperspektiven. Die Aufbereitung von Biogas zu Biomethan gilt dabei als vielversprechende Repowering-Option.
Es wird angenommen, dass kleine BGA ein bislang ungenutztes Potenzial zur Biomethanproduktion aufweisen. Zwei der größten Hindernisse sind jedoch fehlende Skaleneffekte und technologiebedingte Kosten, die kleine Anlagen bislang von der Biomethanerzeugung abhalten. Aus technologischer Sicht besteht daher ein Bedarf an gut skalierbaren Aufbereitungstechnologien mit niedrigen Kosten oder hohen Erlöspotenzialen – etwa durch den THG-Quotenmarkt.
Mit dem Triple-A-Verfahren wurde im vorliegenden Projekt eine aussichtsreiche Technologie für die Gasreinigung bei kleinen Anlagengrößen und unter annähernd ambienten Umweltbedingungen entwickelt und erprobt und auch ökonomisch und systemanalytisch untersucht. Die BGA, die im Rahmen des Triple-A-Netzeinspeisungs¬konzepts eingesetzt werden, können von fünf potenziellen Märkten profitieren. Dabei kann durch das entwickelte Substratmixoptimierungsmodell der Deckungsbeitrag der Gasproduktion unter Einhaltung der regulatorischen Anforderungen der verschiedenen Märkte maximiert werden.
Auf Basis der Experiment-Vorstudie im Labor wurde eine mobile Versuchsanlage in einem Container ausgelegt und aufgebaut. Die Anlage wurde zuerst am Institut für Feuerungs- und Kraftwerkstechnik (IFK) unter Laborbedingungen mit synthetischem Biogas in Betrieb genommen. Die Ergebnisse zeigen, dass unter den Versuchsbedingungen eine maximale CO₂-Abscheideleistung von 92,6 % erreicht werden konnte.
Um den Prozess praxisnah zu erproben und die Langzeitstabilität des Lösungsmittels zu untersuchen, wurde die aufgebaute Versuchsanlage an die Biogasanlage des Bioenergiehofs Weitenau angeschlossen und mit echtem Rohbiogas getestet.
Die Ergebnisse aus dem Praxisbetrieb haben gezeigt, dass eine zunehmende Temperaturdifferenz zwischen Absorptions- und Desorptionsprozess sowie ein höheres L/G-Verhältnis zu einer Steigerung der erreichbaren Methanqualität führen. Unter den Versuchsbedingungen konnte eine maximale CO2-Abscheideleistung von 92,3 % erreicht werden. Durch den Dauerbetrieb konnte die Stabilität der Anlage sowie der Absorptionslösung untersucht werden. Eine wesentliche Herausforderung stellte die Degradation der Absorptionslösung dar, verursacht durch die Anwesenheit von Luft und Metallionen.
Die Sensitivitätsanalyse für verschiedene Nutzungskonzepte bzw. Märkte zeigt, dass das Triple-A-Netzeinspeisungskonzept in allen BGA-Clustern bis zu einem durchschnittlichen Quotenpreis von 208 €/tCO₂-Äq einen höheren spezifischen Kapitalwert erzielt als das Triple-A-CNG-Konzept.
Der hohe Stromverbrauch des Triple-A-Verfahrens hat grundsätzlich zwei negative Kosteneffekte. Erstens führt er zu höheren THG-Emissionen, wodurch eine BGA weniger Einnahmen aus dem THG-Quotenmarkt erzielen kann. Zweitens erhöht er die Betriebskosten des Aufbereitungs-prozesses und steigert somit die LCOE. Daher sollten neue Prozessoptimierungs¬maßnahmen entwickelt werden, um den Stromverbrauch und die THG-Emissionen zu reduzieren. Zur Senkung des externen Strombedarfs aus dem Netz könnte die Installation von PV-Solaranlagen eine vielversprechende Option sein, deren Integration untersucht werden sollte. Die Integration eines Konzepts für Carbon Capture, Storage und/oder Utilization (CCS & CCU) könnte dazu beitragen, die THG-Emissionen zu senken und die Einnahmen aus dem THG-Quotenmarkt zu steigern, und auch neue Geschäftsmodelle für BGA zu eröffnen. Damit würde der Triple-A-Prozess wirtschaftlich sowie ökologisch wettbewerbsfähiger werden
Abschlußbericht zum Förderprojekt ZinCycle im BMFTR Rahmenprogramm "Vom Material zur Innovation" und im BMBF-Dachkonzept Batterieforschung
Get PDFDie im Projekt erarbeiteten Lebenszyklusmodelle stellen einen wesentlichen Baustein zur Erreichung der Ziele der BMBF-Förderrichtlinie „Batterie 2020 Transfer“ dar. Sie ermöglichen eine übergreifende ökologische Bewertung von Herstellungs- und Rückgewinnungsprozessen über den gesamten Lebensweg der Batterie hinweg und tragen damit zur nachhaltigen Gestaltung der Wertschöpfungskette bei.
Durch die detaillierte Auswertung der Umweltwirkungen und die Identifikation maßgeblicher Belastungsschwerpunkte liefern die Modelle konkrete Ansatzpunkte für Optimierungen in den einzelnen Prozessstufen. Dadurch unterstützen sie eine effizientere Nutzung von Ressourcen, eine Reduktion von Treibhausgasemissionen und eine Verlängerung der Materialkreisläufe. Dies entspricht zentralen Zielsetzungen des Förderprogramms.
Darüber hinaus erleichtern die LCA-Ergebnisse die Einordnung und Integration neuer Technologien in vorhandene industrielle Strukturen. Sie liefern belastbare, datenbasierte Entscheidungsgrundlagen für Unternehmen, politische Entscheidungsträger und Forschungseinrichtungen und stärken damit sowohl die Innovationskraft als auch die Umsetzung nachhaltiger Batterielösungen in Deutschland
Schlussbericht
Get PDFDas Verbundprojekt DIAMOND verfolgte das Ziel, eine durchgängige datengestützte Lösung für die Entstehung, Transformation und Nutzung digitaler Zwillinge im Anlagenentstehungsprozess zu entwickeln. Kern war die Entwicklung eines Common Data Models (CDM), welches die bisher getrennten Welten der Gebäudeplanung (BIM) und der Fabrik- bzw. Anlagenplanung verbindet.
SOLAR-COMPUTER übernahm die Projektleitung des Teilprojekts 1.3 (Gebäudeplanung & TGA) und verantwortete insbesondere:
- BIM-Datendurchgängigkeit zwischen Architektur, TGA und Berechnung
- Entwicklung von IFC- und gbXML-Transformationsworkflows
- Definition harmonisierter TGA-Klassen, Schlüssel und Parameter
- Integrierte, bidirektionale Berechnung
- Modellbasierte Ökobilanzierung
- Mitwirkung an AML- und IDTA-Standardisierun
