Effizienzsteigerung durch modellbasierte Betriebsdatenanalyse Martin Pohl und Tao Wen

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345 Effizienzsteigerung durch modellbasierte Betriebsdatenanalyse

Korrosion | Werkstoffe

Effizienzsteigerung durch modellbasierte Betriebsdatenanalyse

Martin Pohl und Tao Wen

1. Modellbasierte Prozessanalyse ...346 2. Vorgehensweise bei der anlagenspezifischen modellbasierten

Prozessanalyse als Diagnose-Werkzeug ...349 3. Ergebnisse der modellbasierten Prozessanalyse ...353 3.1. Ist-Zustands-Analyse und Assistenzfunktionen im Online-Betrieb....353 3.2. Ist-Zustands-Analyse auf Grundlage von historischen Daten am Beispiel

der Verschmutzung der Wärmeübertragungsheizflächen ...355 4. Ausblick ...356 5. Literatur ...357

Verfahrenstechnische Anlagen, im Rahmen dieses Beitrages insbesondere im Bereich der Kraftwerkstechnik, haben heutzutage schon einen hohen Grad der Prozess- Automatisierung. Insbesondere seit der Einführung der speicherprogrammierbaren Steuerung Ende der sechziger/Anfang der siebziger Jahre hat der Einsatz von Elektronik und IT die Prozess-Automatisierung stark vorangetrieben. Die derzeit sich vollziehen- de sogenannte 4. Revolution in der Industrie [5] ist verbunden mit den sogenannten cyber physical systems, d.h. digital vernetzten Prozessketten, dabei spielen neben der Vernetzung von Maschinen, Apparaten und Prozessen, ebenso Assistenzsysteme als Mensch-Maschine-Schnittstellen eine große Rolle.

Die Verwendung von Assistenzsystemen gewinnt im Bereich der produzierenden In- dustrie immer mehr an Bedeutung [6, 8]. Assistenzsysteme erfüllen dabei eine Vielzahl von Aufgaben. Wesentlich ist es, dass sie dem Benutzer Handlungsalternativen bzw.

Handlungsempfehlungen anbieten. Hierfür müssen Assistenzsysteme insbesondere zwei charakteristische Merkmale aufweisen:

• Kenntnis des aktuellen Steuer- und Prozesszustands inklusive des Zugriffes auf die notwendigen Messwerte und

• Methoden, wie aus bekannten Modellen, hinterlegten Erfahrungen und so weiter eine Handlungsalternative bzw. eine Handlungsempfehlung abgeleitet werden kann.

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Martin Pohl, Tao Wen

346

In Kraftwerksanlagen stehen aufgrund des hohen Automatisierungsgrades und insbesondere durch emissionsschutzrechtlichen Randbedingungen eine Vielzahl von Messwerten zur Steuerung und Regelung der Prozesse sowie zur Überwachung des bestimmungsgemäßen Betriebes zur Verfügung. Aus Sicht der Autoren wird jedoch das in der Datennutzung/Datenanalyse liegende Potenzial zur Steigerung der Effizienz durch Optimierung insbesondere der Prozessführung bislang noch nicht genügend ausgeschöpft.

Modelle können die stattfinden komplexen Prozesse in den Kraftwerks-Anlagen auf Grundlage von physikalischen und chemischen Zusammenhängen und entsprechenden mathematischen Gleichungen beschreiben. Diese Modelle in Verknüpfung mit den zur Verfügung stehenden Betriebsdaten (herkömmliche Betriebsdaten als auch zusätzliche noch nicht etablierter Sensorik) erlauben es wiederum detaillierte anlagenspezifische Aussagen zu den Wechselwirkungen verschiedener Einflussfaktoren zu ermitteln.

Die zunehmende Verfügbarkeit von Speicherkapazitäten und Rechenleistungen er- öffnen neue Möglichkeiten zur Datenanalyse, wobei auch statistische Methoden und maschinelles Lernen als neue Ingenieurswerkzeuge immer mehr Berücksichtigung finden werden.

Im Rahmen dieses Beitrages wird insbesondere auf die verfahrenstechnische Bilanzie- rung (mathematische Gleichungen auf Grundlage von physikalischen und chemischen Zusammenhängen) als Methode zur modellbasierten Prozessanalyse und der damit möglichen Bewertung aktueller und historischer Prozesszustände eigegangen. Diese Bewertung erlaubt es auf Grundlage einer Problemstellung und der detaillierten Pro- zessanalyse, Handlungsalternativen und Handlungsempfehlungen abzuleiten, daraus Lösungen zu entwickeln bzw. umzusetzen und die Nachhaltigkeit der Umsetzung sicher zu stellen. Die Sicherstellung kann dabei durch ein Assistenzsystem gewährleistet werden, welches Veränderungen in der Anlage erkennt und entsprechende Informationen visuell darstellt.

1. Modellbasierte Prozessanalyse

Die Bilanzierung ist in der Verfahrenstechnik eine übliche und anerkannte Methode zur Untersuchung von technischen Systemen. Die Bilanzierung stellt dabei eine Ge- genüberstellung der ein- und ausgehenden Ströme für einen festgelegten Bilanzraum dar und basiert auf den allgemein gültigen Erhaltungssätzen für Masse, Energie und Impuls. Der Bilanzgegenstand ist dabei systematisch und nachvollziehbar darzustel- len – beispielhaft ist dazu ein Bilanzschema einer Abfallverbrennungsanlage mit den Bilanzgrenzen um den Bereich Feuerung/Kessel und Abgasreinigung in Bild 1 mit den relevanten ein- und ausgehenden Strömen dargestellt.

Mit Hilfe der Bilanzierung können unbekannte Größen berechnet werden bzw. ge- messene Größen hinsichtlich der Plausibilität geprüft werden. Auf Grundlage der Erhaltungssätze existieren in der Verfahrenstechnik Bilanzierungs-Ansätze, unter anderem für die Verbrennungsrechnung, die Wärmeübertragung, für Trocknungs- und Befeuchtungsvorgänge, welche insbesondere zur Modellierung von Kraftwerksprozes-

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sen Anwendung finden. Die Verknüpfung dieser Bilanzierungsansätze ermöglicht es Modelle einzelner Apparate oder Verfahrensbausteine bzw. Modelle einer Gesamtanlage zu erstellen. Mit Hilfe dieser Modelle können nun Modellrechnungen auf Grundlage von selbst gewählten Vorgaben durchgeführt werden, um z.B. Fragestellungen zum Einsatz bestimmter Abfall-Fraktionen in Abfallverbrennungsanlagen [4] zu beantworten oder auf Grundlage von Prozessdaten aus dem Anlagenbetrieb unbekannte Größen zu berechnen und daraus die jeweils stattfindenden Prozesse in der Anlage entsprechend zu analysieren.

Masse kg/hEnergie

MW Stoff C kg C/h FK_A Speisewasser

FK_BProzess- u. Falschluft

FK_C SNCR

FK_DAmmoniakwasser SNCR

FK_E Abfall

FK_F Zusatzbrennstoff FK_G Primärluft FK_H Sekundärluft

MW Stoff C kg C/h AGR_Aelektrische Energie AGR_BProzess- u. Falschluft AGR_C Additiv AGR_D Prozesswasser

FK_I Abgas, Rohgas FK_J Flugstaub

FK_K Frischdampf FK_L Abschlämmwasser FK_M Kesselasche FK_N Schlacke FK_OVerdampfungsenthalpie FK_P Verluste

MW Stoff C kg C/h AGR_E Abgas, Reingas AGR_F Reststoff

AGR_G Verluste AGR_HVerdampfungsenthalpie

∑ Austritt Abgasreinigung

∑ Eintritt Abgasreinigung

∑ Austritt F+K+AGR

∑ Austritt Feuerung & Kessel

∑ Eintritt Feuerung & Kessel

∑ Eintritt F+K+AGR

Bilanzkreis F+K

Feuerung

&

Kessel

Bilanzkreis AGR

Abgas- reinigung

Bild 1: Darstellung des Bilanzschemas einer Abfallverbrennungsanlage im Bereich Feuerung/

Kessel und Abgasreinigung – Darstellung der relevanten ein- und ausgehenden Stoff- und Energieströme

Wie z.B. in [1, 2] und [3] beschrieben ist es auf Grundlage der Bilanzierung möglich Informationen zur Charakterisierung der zugeführten Brennstoffen (elementare Zu- sammensetzung, Brennstoffmassenstrom und Heizwert des aktuell verbrennenden Brennstoffes) über eine Rückwärtsrechnung ausgehend von Reingas-Messwerten am Kamin online zu ermitteln bzw. durch die Charakterisierung (Masse, Energie, stoffliche Zusammensetzung) aller ein- und ausgehenden Ströme der Anlage Optimierungspo- tentiale aufzudecken und zu bewerten.

Wie in [3] und [7] beschrieben ist es für die Bilanzierung der Gesamtanlage notwendig den CO₂-Gehalt am Kamin (Reingas) zu messen. In Bild 2 ist ein Vergleich dargestellt, welcher die Ergebnisse der Bilanzierung unter Berücksichtigung und ohne Berücksich- tigung der CO₂-Messung widerspiegelt. Zu erkennen ist dabei, dass die Abweichungen mit Hilfe des hier entwickelten Ansatzes, zur Bilanzierung bei nicht gemessenem CO₂-Gehalt im Abgas, relativ gering sind. Der seitens der Autoren entwickelte Ansatz

(4)

348

basiert darauf, dass die Stoffbilanzen (für Kohlenstoff, Wasserstoff, Stickstoff, Sauerstoff, Wasser, Asche, Argon) mit Hilfe einer entsprechend anzupassenden Heizwertformel [2]

mit der Energiebilanz verknüpft werden und es somit möglich ist, den CO₂-Gehalt im Abgas zu berechnen bzw. iterativ den Kohlenstoffgehalt im Brennstoff zu bestimmen.

Mit Hilfe dieses erweiterten Ansatzes sind unter anderem Messwert-Plausibilitätsprü- fungen, insbesondere hinsichtlich der gemessenen Abgaszusammensetzung möglich.

Des Weiteren ermöglicht dieser Bilanzierungsansatz auch Anlagen zu untersuchen, welche über keine CO₂-Messung verfügen bzw. bei denen die CO₂-Konzentration nicht kontinuierlich gemessen wird.

0 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000

Abfall-Massenstrom kg/h

Abfallheizwert kJ/kg

00:00 18:00 12:00 06:00 00:00 18:00

Frischdampfmenge t/h

Zeit

Abfallmassenstrom (mit CO₂-Messung) Abfallmassenstrom (ohne CO₂-Messung) Heizwert (mit CO₂-Messung) Heizwert (ohne CO₂-Messung) Frischdampfmenge

Bild 2: Abfall-Heizwert und Abfall-Massenstrom – berechnet im prozessbasierten Bilanzmodell mit CO₂-Messung bzw. ohne CO₂-Messung

Dieser erweiterte Ansatz soll im Grundsatz zunächst zeigen, dass es mit Hilfe der Bi- lanzierung möglich ist, verschiedene Berechnungsstrategien angepasst an die jeweilige Fragestellung zu entwickeln.

Auf Grundlage der zur Verfügung stehenden Messwerte, der erweiterten Sensorik und auf den entwickelten und verknüpften Bilanzierungsansätzen zur modellbasierten Prozessanalyse, lassen sich Informationen zu den Prozesszuständen ableiten.

Der Vorteil besteht dabei darin, nicht einzelne Messwerte, sondern die jeweiligen Prozesse im Sinne eines Anlagen-Online-Monitorings zu analysieren.

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2. Vorgehensweise bei der anlagenspezifischen modellbasierten Prozessanalyse als Diagnose-Werkzeug

Insbesondere bei Abfallverbrennungsanlagen ist es aufgrund des heterogenen Ein- satzstoffes (große Variation des Schadstoffgehaltes, des Heizwertes, der Dichte) und den damit einhergehenden variierenden Betriebsbedingungen notwendig, Informati- onen zur Betriebsführung unter anderem zu den zugeführten Abfallstoffen (z.B. zur Abfallhomogenisierung im Bunker), den Feuerungsbedingungen (z.B. im Vergleich zur Feuerungs-Auslegung), den Wärmeübertragung in den einzelnen Apparaten (Verdampfer-, Überhitzer und Economizer-Heizflächen) und zu Störungen des be- stimmungsgemäßen Betriebs (z.B. Leckagen und damit eintretenden Falschluftströme, Emissionsüberschreitungen usw.) zu verfügen. Daraus lassen sich Zusammenhänge und Wechselwirkungen erkennen.

Wie oben beschrieben können diese Informationen auf Grundlage der modellbasierten Prozessanalyse ermittelt werden und daraus, durch eine historische und/oder kontinuierliche Datenauswertung im Sinne eines Online-Anlagen-Monitorings, die Wechselwirkungen analysiert werden.

Die grundlegende Herangehensweise zur Prozessanalyse umfasst die folgenden Schritte:

• Datenaufnahme (Anlagenkonfiguration, Betriebsmesswerte)

• Erstellung der anlagenspezifischen Berechnungs-Algorithmen auf Basis verschiedener Bilanzierungsansätze

• softwaregestützte Modellentwicklung

• softwaregestützte Analyse historischer bzw. von Online-Betriebsdaten auf Grund- lage von Assistenzfunktionen als Diagnose-Werkzeug

* Plausibilitätsprüfung von Messwerten

* Ableitung von Wechselwirkungen

Auf Grundlage der Anlagenkonfiguration müssen zunächst die Bilanzschemata (z.B.

Gesamtanlage und unterteilt in thermisches Hauptverfahren, Abgasreinigung und Energieumwandlung) mit den jeweils angetragenen ein- und austretenden Strömen erstellt und damit die Bilanzgrenzen festgelegt werden. Im Weiteren sollten die zur Verfügung stehenden Betriebsmesswerte in den Schemata hinterlegt werden, sodass die anlagenspezifischen Berechnungsalgorithmen daraus ermittelt werden können.

Das dabei entstehende Bilanzierungssystem zur modellbasierten Prozessanalyse ist an vielen Stellen überbestimmt, z.B. kann die Feuchte des Abgases im Rohgas (nach Kessel) als Messwert vorliegen oder über die Bilanzierung auf unterschiedliche Wege ermittelt werden – dies ermöglicht es erste Messwert-Validierungen zunächst auf Grundlage historischer Werte durchzuführen. Neben der Feuchte im Rohgas (nach Kessel), welche es zunächst ermöglicht die Sauerstoffmessung im Rohgas (nach Kessel) auf trockenen Bezug umzurechnen, ist es im weiteren möglich die Sauerstoffmessung (O₂) nach Kessel hinsichtlich der Plausibilität zu betrachten. Die Prüfung des Sauerstoffgehaltes nach Kessel ist wichtig, da dieser als Regelgröße für die Feuerungsleistungsregelung dient und entsprechend Einfluss auf die Feuerungsbedingungen hat.

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350

Bild 3: Auszug aus dem Schema zur Vorgehensweise bei der Erstellung von Assistenzfunktionen – Plausibilitätsprüfung von Messwerten auf Grundlage der Falschluftvolumenstrom- Berechnung

Die Plausibilitätsprüfung kann dabei zunächst über die Berechnung der Falschluftvo- lumenströme (V) mit Hilfe der modellbasierten Prozessanalyse erfolgen. Wie in Bild 3 dargestellt können mittels des Bilanzierungsalgorithmus zur Berechnung der Falschluft im Bereich der Abgasreinigung und den Bilanzierungsalgorithmus zur Berechnung des Gesamtfalschluft-Volumenstromes, die jeweiligen Falschluft-Volumenströme berechnet werden. Die Plausibilitätsprüfung erfolgt auf Grundlage der Prüfung und dem Ver- gleich der jeweils berechneten Werte. Nicht plausibel sind die für diese Berechnungen notwendigen Messwerte, wenn die berechneten Falschluft-Volumenströme kleiner als Null werden, bzw. wenn der Gesamtfalschluft-Volumenstrom kleiner als der Falschluft- Volumenstrom im Bereich der Abgasreinigung ist. Durch weitere Berechnungen kann der oder können die nicht plausible(n) Messwert(e) (insbesondere der O₂ nach Kessel) weiter eingegrenzt werden. Diese Plausibilitäts-Abfragen werden seitens der Autoren auch als Assistenzfunktionen bezeichnet.

Mit Hilfe von Assistenzfunktionen ist es neben der Messwert-Plausibilitätsprüfung auch möglich, während des Anlagenbetriebs (dazu kann das Anlagenmodell im Sin- ne des Online-Anlagen-Monitorings über eine Schnittstelle auch mit Echtzeit-Daten versorgt werden), Falschlufteinbrüche und Messwertdriften zu detektieren und diese visuell zu signalisieren.

In Bild 4 sind beispielhafte Visualisierungen zum Abfallmassenstrom und Abfallheiz- wert dargestellt, welche, wie weiter vorn erwähnt, über eine Rückwärtsrechnung auf Grundlage der Reingas-Messwerten am Kamin online bestimmt werden können. Die verschiedenen Darstellungen ermöglichen es den momentan verbrennenden Abfall- massenstrom auf dem Rost und dessen Abfallheizwert als Momentan-Wert oder Trend anzuzeigen.

Bilanzierungsalgorithmus _Berechne Falschluft_AGR im Bereich Abgasreinigung Assistenzfunktion

_Berechne Falschluft/Plausibilität der Messwerte Berechnung

_Berechne Falschluft_AGR O2,Kamin (Reingas), i.N.tr.

VKamin (Reingas), i.N.tr.

O2,Kessel (Rohgas), i.N.tr.

Berechneter Wert _Falschluftvolumenstrom_AGR

VProzess- und Falschluft (AGR), i.N.tr.= x

Bilanzierungsalgorithmus _Berechne Falschluft_Gesamtanlage Berechnung

_Berechne Falschluft_Gesamt

Berechneter Wert

_Falschluftvolumenstrom_Gesamt VProzess- und Falschluft (Gesamt), i.N.tr.= y

y > x > 0 Ausgabe x Ausgabe y

prüfen &

vergleichen

x < 0 oder y < 0 oder y < x

Anzeige Messwerte unplausibel Weiter zu Prüfung erhöhter Falschlufteintrag

Weiter zur weiteren Messwert-Validierung...

.

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Bild 4: Visualisierung der auf Grundlage der modellbasierten Prozessanalyse berechneten Daten Abfallmassenstrom und Abfallheizwert

Dabei kann im speziellen die Berechnung und Visualiserung des Heizwert- und Abfallmassenstrom-Trendes dem Kranführer wichtige Informationen zum Abfall- Bunkermanagement liefern.

Die hier dargestellten Basis-Assistenzfunktionen am Beispiel von Abfallverbren- nungsanlagen sind zunächst Beispiele, welche die grundlegende Herangehensweise widerspiegeln. Weitere Assistenzfunktionen werden derzeit aus der modellbasierten Prozessanalyse mittels des Anlagen-Monitorings entwickelt und erprobt. Ebenso ist die Herangehensweise auch auf andere Kraftwerkstypen bzw. verfahrenstechnische Anlagen übertragbar.

3. Ergebnisse der modellbasierten Prozessanalyse 3.1. Ist-Zustands-Analyse und Assistenzfunktionen im Online-Betrieb

Das seitens der Autoren entwickelte softwaregestützte Diagnose-Werkzeug zur Ana- lyse von Online-Betriebsdaten für Abfallverbrennungsanlagen ist in Bild 5 dargestellt.

Das Diagnose-Werkzeug zeigt in Form eines Dashboards aktuelle Informationen auf Basis von 1-Minuten-Betriebs-Mittelwerten:

• zur Plausibilitätsprüfung von Betriebs-Messwerten,

• zur Brennstoffcharakterisierung (Abfall-Massenstrom, Abfall-Heizwert, Abfall- Zusammensetzung, Abfallfraktionen),

• zu den Prozesseinstellungen in der Feuerung (Luftzahl, Falschluftmengen, Visua- lisierung von Schieflagen im ersten Zug) und der Abgasreinigung (Stöchiometrie der Schadstoffabscheidung, relative Abgasfeuchte)

an.

Differenz zum Stundenmittelwert Differenz zum Tagesmittelwert

Differenz zum Mittelwert

0 Abfalldurchsatz bezogen

auf 22 t/h (Auslegungsfall) 0

74 25 4 74 25 4 t/h30

2520 1510 0

15

30 45

+1,25

+2,5

+3,75 -1,25

-2,5

-3,75 -5/+5 20,78

173,65

0 t/h

t/8h

t/d

10,44

9,95 MJ/kg

MJ/kg MJ/kg

Letzter Stundenwert Letzter 8-Stundenwert

Letzter Tageswert

Stundenmittelwert

Tagesmittelwert

%

Stunde Schicht Tag t/h

(10)

354

Bild 5: Ansicht des modellbasierten Prozessassistenz- und Analysesystems

Minutenwert t/h30

t/h

2520 1510

Momentaner Abfalldurchsatz

0

30

45 15

Diagramm

30 25 20 15 10

Datum/Uhrzeit 25.07.2017 22:0

0 Papier/PappeKunststof

fe

Kunststof

fe Cl-freiBioabfallTextilien Sperrmüll

Klärschlam m

25.07.2017 22:3 0

25.07.2017 23:0 0

25.07.2017 23:3 0

26.07.2017 00:0 0

26.07.2017 00:3 0

15,0 12,5 10,0 7,5 5,0 Abfallmassenstrom

t/h Abfallheizwert

MJ/kg

26.07.2017 01:0 0

26.07.2017 01:3 0

mit Halbstundenmittelwert

Abfallmassenstrom

Stunde

% 0

Abfalldurchsatz bezogen auf 17 t/h (Auslegungsfall)

Letzter Stundenwert

Letzter 8-Stundenwert

Letzter Tageswert 14,81 t/h

127,86 t/8h

449,08 t/d Schicht

55 70 62

Abfallfraktionen – 60 min Mittelwert

50 40 30 20 10 0

31 19

9 21 15

0 0

10 10 2 38

28 15

6

IST-Wert Mittelwert Tag

Abfallheizwert – Halbstundenmittelwert

0

-5/+5

+2,5 -1,25

+3,75 +1,25

Differenz zum Stundenmittelwert

Stundenmittelwert

Tagesmittelwert 12,52 MJ/kg

10,04 MJ/kg MJ/kg

Differenz zum Tagesmittelwert -3,75

Feuerraumtemperaturen

998 °C 967 °C

944 °C 982 °C

Rückwand Vorderwand Mittlere Temperatur: 973 °C

rechte Seiten- wand linke

Seiten- wand

Überhitzer

%

Rußbläser Bewertung Reinigung Mittelwert Anteil Überhitzer 1 vor Reinigung 57,5 % nach Reinigung 55,2 %

Differenz -2,3 %

Mittelwert Anteil Überhitzer 2 vor Reinigung 14,7 % nach Reinigung 16 %

Differenz 1,3 %

Mittelwert Anteil Überhitzer 3 vor Reinigung 27,8 % nach Reinigung 28,8 %

Differenz 1 %

58 56 54 52 50 48 20 18 16 14 12 10 36 34 32 30 28 26

Mittelwert ÜH1 Mittelwert ÜH2 Uhrzeit min

Mittelwert ÜH3

58 56 54 52 50 48 20 18 16 14 12 10 36 34 32 30 28 26

Überhitzer

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Darüber hinaus werden temporär stattfindende Ereignisse, wie in Bild 6 bespielhaft dargestellt, der Einsatz der Rußbläsern angezeigt und auf Grundlage der hinterlegten Berechnungen zur Wärmeübertragung die Wirkung der Reinigung auf die unter- schiedlichen Heizflächen bewertet. Weitere stattfindende Prozesse, die bei der Analyse Berücksichtigung finden sind z.B. stattfindende Falschlufteinträge, welche außerhalb des auf Grundlage der historischen Datenauswertung liegenden Vertrauensbereich liegen.

Darüber hinaus detektiert die Software Zustände in denen die Bilanzierung nicht möglich bzw. sinnvoll ist, wie z.B. bei Messwert-Kalibrierungen und gibt entsprechende Hinweise aus (Messwert-Kalibrierung, Messwerte außerhalb des vorgegebenen Messbereiches usw.).

Mit Hilfe der online auf Grundlage des Diagnose-Werkzeuges vorliegenden Infor- mationen kann entsprechend einer vorab durchgeführten Analyse auf Grundlage der historischen Daten geprüft werden, ob sich die Prozessbedingungen im vorgegebenen Vertrauensbereich bewegen und wenn nicht können frühzeitig Gegenmaßnahmen ge- troffen werden. Das sichert die Nachhaltigkeit von vorab durchgeführten Optimierungs- Maßnahmen ab bzw. ermöglicht es weitere Optimierungsmöglichkeiten zu entdecken.

3.2. Ist-Zustands-Analyse auf Grundlage von historischen Daten am Beispiel der Verschmutzung der Wärmeübertragungsheizflächen

Aus Sicht der Autoren liegt ein großer Mehrwert der mit Hilfe der modellbasierten Prozess- und Betriebsdatenanalyse ermittelten zusätzlichen Informationen in der Darstellung von historischen Verläufen und der damit möglichen Bewertung und Analyse. Beispielhaft sind in Bild 6 Daten zur anteiligen Wärmeübertragung der Ver- dampferheizflächen, Überhitzerheizflächen und Speisewasservorwärmerheizflächen als Mittelwert für eine Woche für drei Reisezeiten dargestellt, diese wurden mit Hilfe des hinterlegten Kesselmodells berechnet.

Bild 6: Anteilige Wärmeübertragung der Heizflächen im Kessel an der Gesamtwärmeleistung

84,00 100

Anteil Wärmeübertragung

%

Wärmeübertragung in den der Gesamtwärmeleistung

Verdampferheizflächen

Reisezeit 1 Reisezeit 2 Reisezeit 3

90

80

70

60

50 61,70

Woche 1 Woche

4 Woche

8 Woche 12

Woche 16 Woche 20

Woche 24Woche 1 Woche

4 Woche

8 Woche 12

Woche 16 Woche 20Woche

1 Woche

4 Woche

8 Woche 12

Woche 16 Woche 20

Überhitzerheizflächen Speisewasservorwärmerheizflächen

(12)

356

Anhand der aus den Betriebsdaten berechneten Daten lässt sich ablesen, dass mit jeweils zunehmender Reisezeit die Verdampferheizflächen (Rohr-Steg-Rohr Wände) prozentual weniger zur gesamt übertragenen Wärmemenge beitragen. Dies ist auf die Verschmutzung dieser zurückzuführen. In der Anlage geht dies mit erhöhten Abgas- Temperaturen vor den Überhitzer-Heizflächen einher. Die aufgrund der höheren Temperaturen des Abgases vor den Überhitzern zur Verfügung stehende höhere Wärmemenge¹ führt dazu, dass in den Überhitzern zusätzlich zur Überhitzung des Dampfes noch Speisewasser (zugeführt über die Einspritzkühler) verdampft werden kann und so der erzeugte Frischdampf-Massenstrom konstant bleibt – man spricht hier von einer klassischen Wärmeverschiebung aufgrund der Verschmutzung der Membranwände. Diesem Verschmutzungs-prozess kann man mit dem reinigen bzw.

dem sauber halten der Verdampferheizflächen entgegenwirken. Im Weiteren finden die Verschmutzungsprozesse auch in den Überhitzern bzw. Speisewasservorwärmern statt, worauf hier nicht näher eingegangen wird. Vielmehr sei hier auf den vorheri- gen Abschnitt und Bild 5 verwiesen (Beeinflussung der Wärmeverschiebung in den Überhitzern durch das Rußblasen) bzw. auf die Ausführung im Beitrag von CheMin in diesem Tagungsband.

4. Ausblick

Wie eingangs erwähnt wird aus Sicht der Autoren das in der Datennutzung liegende Potenzial zur Optimierung insbesondere der Prozessführung bislang noch nicht ge- nügend ausgeschöpft. Der hier vorgestellte und durch die Autoren umgesetzte Ansatz hat wesentlich ältere Wurzeln als der Begriff Industrie 4.0 und bildet trotzdem oder genau deswegen einen Weg hin zu eben diesen in Rede stehenden intelligenten und digital vernetzten Systemen.

Schon heute können auf Grundlage mathematischer Modelle und den vorliegenden Betriebsdaten zusätzliche Informationen zur Brennstoff-Charakterisierung und zu den Prozessbedingungen in der Feuerung, dem Kessel und der Abgasreinigung ermittelt werden, welche detailliertere Betrachtungen des Anlagen-Ist-Zustandes ermöglichen.

Diese Informationen können sowohl online für den Anlagenfahrer vor dem Hinter- grund

• Sind alle regelungsrelevanten Daten plausibel?

• Hatte die letzte Online-Reinigung eine Wirkung?

• Wie ist die derzeitige Brennstoffqualität?

• usw.

als auch auf Grundlage von historischen Daten insbesondere vor dem Hintergrund weiterer Optimierungen

1 Gilt bei gleichem Abgas-Massenstrom

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• Sind Optimierungen der Prozessbedingungen möglich/notwendig (Verringerung Falschlufteinträge/Schieflagen, veränderte Reinigungszyklen)?

• Welchen Einfluss hatten Veränderungen in der Anlage (Leistungserhöhung/kons- truktive Änderungen – wie Erweiterung des Claddings und ähnliches)?

• Welchen Einfluss haben zusätzliche Brennstoff-Fraktionen bzw. veränderte Brenn- stoffeigenschaften (Klärschlamm, heizwertreiche Fraktionen usw.)

zusätzliche Erkenntnisse liefern.

Die Nutzung von Informationen durch den Einsatz von zusätzlichen Sonden und Sen- soren im Kraftwerk bietet im Zusammenspiel mit der Optimierung der Prozessführung insbesondere in der materialseitigen und konstruktiven Gestaltung als auch bei der Bauteil-Überwachung im Sinne der zustandsorientierten Instandhaltung bzw. dem konstruktiven und betrieblichen Korrosionsschutz Steigerungspotenzial hinsichtlich der Auslastung und Verfügbarkeit der Anlagen, wie dies im Beitrag von CheMin in diesem Tagungsband beschrieben ist.

In Zusammenarbeit mit interessierten Betreibern und Anlagenbauern bieten sich hier Möglichkeiten. Die Autoren wollen auf diese Weise den Markt unterstützen.

5. Literatur

[1] Beckmann, M.; Horeni, M.; Metschke, J.; Krüger, J.; Papa, G.; Englmaier, L.; Busch, M.: Opti- mierung von Müllheizkraftwerken durch Einsatz eines Online-Bilanzierungsprogramms. In:

Thomé-Kozmiensky, K. J.; Beckmann, M. (Hrsg.): Optimierung der Abfallverbrennung 2. Neu- ruppin: TK Verlag Karl Thomé-Kozmiensky, 2005, S. 219-240

[2] Beckmann, M.; Scholz, R.; Pohl, M.: Bilanzierung und energetische Bewertung von Verfahren zur Abfallbehandlung. In: Thomé-Kozmiensky, K. J.; Beckmann, M. (Hrsg.): Energie aus Abfall, Band 9. Neuruppin: TK Verlag Karl Thomé-Kozmiensky, 2012, S. 147-192

[3] Horeni, M.: Möglichkeiten für die energetische Optimierung von Müllverbrennungsanlagen – Entwicklung, Erprobung und Validierung eines Online-Bilanzierungsprogramms. Papierflieger, 2007. – Diss. an der Bauhaus Universität Weimar

[4] Pohl, M.; Bernhardt, D.; Beckmann, M.: Die Energieeffizienz der Bioabfallbehandlung in Ab- fallverbrennungsanlagen – energetische Bilanzierung. In: Thomé-Kozmiensky, K. J.; Beckmann, M. (Hrsg.): Energie aus Abfall, Band 10. Neuruppin: TK Verlag Karl Thomé-Kozmiensky, 2013, S. 793-804

[5] Pohl, M.: Vom Brennstoff zum Rauchgas über Betrieb & Instandhaltung 4.0. In: SAXONIA Standortentwicklungs- und -verwaltungsgesellschaft mbh (Hrsg.): Dampferzeugerkorrosion 2015: Betrieb und Instandhaltung 4.0, Freiberg 2015

[6] Schmidt, T.: Exapilot – viel mehr als eine elektronische Checkliste.http://www.yokogawa.com/

de/sbs/anlagenbetrieb/de_dokumente/Fachartikel-VT-Exapilot.pdf

[7] Schwarzböck, T.; Rechberger, H.; Fellner, J.: Biomasseanteil in österreichischen Abfallverbren- nungsanlagen. In: Thomé-Kozmiensky, K. J.; Beckmann, M. (Hrsg.): Energie aus Abfall, Band 12. Neuruppin: TK Verlag Karl Thomé-Kozmiensky, 2015

[8] Windmann, S.; Niggemann, O.: Intelligente Assistenzsysteme für die Automation – Menschen bei der Prozessführung besser unterstützen, atp edition – Automatisierungstechnische Praxis 56(4), S. 54-61, 2014

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Vorwort

4

Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.dnb.de abrufbar

Stephanie Thiel, Elisabeth Thomé-Kozmiensky, Peter Quicker, Alexander Gosten (Hrsg.):

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ISBN 978-3-944310-39-8 Thomé-Kozmiensky Verlag GmbH

Verlag: Thomé-Kozmiensky Verlag GmbH • Neuruppin 2018

Redaktion und Lektorat: Dr.-Ing. Stephanie Thiel, Elisabeth Thomé-Kozmiensky, M.Sc., Dr.-Ing. Olaf Holm

Erfassung und Layout: Ginette Teske, Sandra Peters, Janin Burbott-Seidel,

Claudia Naumann-Deppe, Cordula Müller, Anne Kuhlo, Gabi Spiegel Druck: Universal Medien GmbH, München

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