Ralf Schiessl
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31.10.2023

Als Projektergebnisse wurde ein IOT-Gesamtsystem entwickelt, das folgende Teilaspekte abdeckt: - Verwendbare Sensorik für Biogasanlagen - Verwendung/Integration von bestehenden Standard-Sensoren einer Biogasanlage - Verwendung/Auswertung von Anlagenparametern der Biogas-Anlagensteuerung - Probleme beim stabilen Betrieb eines IOT-Systems in einer Biogasanlage(eine wichtige Eigenschaft für den KI-Einsatz) Aus den obigen Ergebnissen und den Erkenntnissen der KI-Datenanalyse kann am Ende des Gesamtprojektes 2024 eine einfach zu integrierende und verständliche cloudbasierte IOT-Anwendung stehen, die als Produkt zur Fütterungsoptimierung weiter marktfähig gemacht werden kann.

Das Hauptziel des Projektes besteht in der bedarfsorientierten Produktion von Biogas auf Basis einer zweistufigen Fermentation durch ein intelligentes Regelsystem auf Basis eines künstlichen neuronalen Netzes. In einer ersten Hydrolysestufe wird Rohsubstrat in kurzkettige Fettsäuren (v. a. Essigsäure) abgebaut, wobei der Hydrolysereaktor als Zwischenpuffer dient. Durch gezielte Fütterung in den Hauptfermenter werden schnell abbaubare Fettsäuren eingebracht und damit gezielt und zeitlich eng aufgelöst die Gasproduktion angepasst. Die Regelung basiert auf einem sensorgestützten Echtzeitmesssystem. Es werden Daten aus der SPS der Anlage genutzt und zusätzliche Sensoren zur Messung des pH-Wertes, des TS-Gehaltes und der Essigsäurekonzentration im Hydrolysereaktor und im Fermenter installiert. Für die Messung des TS-Gehaltes und der Essigsäurekonzentration wird ein NIRSensor kalibriert, validiert und weiterentwickelt. Das Regelsystem soll den Anlagenbetreibern von Biogasanlagen ermöglichen, die Erlöse an der Strombörse bei möglichst geringem und effizientem Substrateinsatz zu maximieren.