STANDARDKESSEL BAUMGARTE - Kraftwerksanlagen, Anlagen-Service und Dienstleistungen rund um die
Die Kosten für Energie steigen und steigen. Umso wichtiger wird es für Unternehmen und Kommunen, nach günstigen Brennstoff-Alternativen zur Energieversorgung zu suchen. Wir kennen sie: Haus- und Gewerbemüll, Industrie-Reststoffe oder Ersatzbrennstoffe. Und seit vielen Jahren beweisen wir, wie sich aus ihnen über thermische Verwertungsprozesse Nutzenergie zur Erzeugung von Strom, Prozessdampf oder Fernwärme gewinnen lässt.
Mehr Infos und Referenzen unter: www.standardkessel-baumgarte.de ENERGIEGEWINNUNG AUS ENTSORGUNGSSTOFFEN:
EFFIZIENT & UMWELTFREUNDLICH.
Ersatzbrennstoffe
Entwicklungen zur Echtzeitanalytik von Ersatzbrennstoffen
Peter Krämer, Sabine Flamme, Stefanie Schubert, Hans-Joachim Gehrmann und Thomas Glorius
1. Grundlagen der nahinfrarotgestützten Echtzeitanalytik ...442
1.1. Beschreibung des Verfahrens ...442
1.2. Vor- und Nacheile des Systems ...445
2. Entwicklungen zur Echtzeitanalytik von Ersatzbrennstoffen ...445
2.1. Übersicht spezifischer Forschungsvorhaben ...445
2.2. Abgeschlossene Projekte ...446
2.3. Aktuelle Forschung und Entwicklung ...450
2.4. Zukünftig geplante Projekte...456
3. Zusammenfassung und Ausblick ...456
4. Quellen ...457 Ersatzbrennstoffe aus festen Siedlungs- und Produktionsabfällen dienen der Substitu- tion von Primärbrennstoffen wie Kohle, Gas oder Öl. Durch den Einsatz dieser Brenn- stoffe ergeben sich für den Verwerter Kostenvorteile, einerseits durch Einsparungen bei der Beschaffung von Primärenergieträgern und andererseits, aufgrund eines vergleichs- weise hohen biogenen Kohlenstoffanteils, beim Erwerb von Emissionszertifikaten.
Ersatzbrennstoffe werden gemäß der Gütegemeinschaft Sekundärbrennstoffe und Recyclingholz e.V. (BGS e.V.) weitergehend differenziert in Sekundärbrennstoffe (SBS) und Heizwertreiche Fraktionen (HwF)1[1]. Heizwertreiche Fraktionen weisen höhere Heizwerte auf als das ursprüngliche Abfallgemisch und werden in Monover- brennungsanlagen verwertet. Sekundärbrennstoffe haben im Gegensatz dazu einen komplexeren Herstellungsprozess durchlaufen und werden z.B. in Kohlekraft- und Zementwerken mitverbrannt. Gütegesicherte Sekundärbrennstoffe nach RAL-GZ 724 entsprechen dabei festgelegten Qualitätskriterien [1] und werden mit der Marke SBS gekennzeichnet. Zur Vereinfachung wird nachfolgend der Oberbegriff Ersatzbrennstoff bzw. das Kürzel BS verwendet.
1 Gemäß DIN EN 15357 [4] werden feste Brennstoffe, hergestellt aus nicht gefährlichem Abfall, der zur Ener- giegewinnung in Verbrennungs- und Mitverbrennungsanlagen zu nutzen ist und den nach DIN EN 15359 dargelegten Anforderungen hinsichtlich der Klassifizierung und Spezifikation entsprechen, als Solid Recovered Fuel (SRF, übersetzt: fester Sekundärbrennstoff) bezeichnet. Damit unterscheidet sich SRF vom undefinierten Begriff RDF darüber, dass für SRF die Einhaltung des CEN/TC 343-Regelwerks gewährleistet sein muss [8].
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Ersatzbrennstoffe
Da bei der Substitution fossiler Brennstoffe durch alternative Energieträger die Verfügbarkeit der notwendigen Energiemengen erhalten bleiben soll, ist eine dem Verbrennungsprozess angepasste, gleich bleibende, Brennstoffqualität notwendig [5].
Daher werden die zur Herstellung von Ersatzbrennstoffen eingesetzten Abfälle durch eine entsprechende Prozessführung soweit aufbereitet, bis diese den festgelegten Kriterien entsprechen. Die Einhaltung dieser Kriterien ist durch ein entsprechendes Analyseverfahren sicherzustellen. Insbesondere aufgrund der Heterogenität der zur Herstellung eingesetzten Abfälle ist die Qualitätssicherung von Ersatzbrennstoffen von herausragender Bedeutung.
Die Beschreibung der Qualität von Ersatzbrennstoffen erfolgt im Wesentlichen durch den Energie-, Asche-, Wasser- und Chlorgehalt sowie durch bestimmte Schwermetall- konzentrationen (vgl. [1, 3]).
Aktuell erfolgt die Ermittlung dieser Qualitätsparameter weitestgehend offline, d.h. es existiert keine direkte physikalische Verbindung zwischen Stoffstrom und Messgerät.
Die Offline- respektive Laboranalytik ist dabei durch folgende Prozessschritte gekenn- zeichnet: Probenahme, Probentransport, Probenaufbereitung bzw. -vorbereitung, Messung, Datenauswertung und Verwerfung der Probe. Die Unsicherheiten dieser einzelnen Prozessschritte führen nach dem Fehlerfortpflanzungsgesetz zu einer Ge- samtabweichung des Analyseergebnisses.
So kann beispielsweise allein die Probenaufbereitung, d.h. die Herstellung einer Ana- lyseprobe durch Zerkleinerung, Homogenisierung, Teilung und Aufschluss, zu einer Unsicherheit von 100 % bis 300 % führen [23]. Ein weiterer Nachteil besteht in der Zeitverzögerung, der durch diese Prozesse hervorgerufen wird. Analyseergebnisse liegen häufig erst Tage später vor. Hierdurch ist ein Einfluss auf die Brennstoffqualität oder den Verwertungsprozess nicht mehr möglich.
Echtzeitanalytik kann diese Nachteile durch eine kontinuierliche Messung und Be- rechnung brennstoffrelevanter Analysenergebnisse ausgleichen. Hierdurch ist ein direkter Einfluss auf die Prozessteuerung bei der Aufbereitung und Verwertung von Sekundärbrennstoffen realisierbar.
Aktuelle Systeme zur Echtzeitanalytik von Ersatzbrennstoffen basieren auf Nah- infrarottechnologie. Diese Technologie ist im Bereich der Abfallwirtschaft seit den 90er Jahren für die Sortierung von Abfällen etabliert. Seit dem Jahr 2007 werden diese Systeme kontinuierlich für die Echtzeitanalytik von Ersatzbrennstoffen weiterentwickelt.
Im vorliegenden Beitrag wird zunächst das grundlegende Funktionsprinzip der nah- infrarotgestützten Echtzeitanalytik erläutert. Daran anschließend wird die Entwick- lungsgeschichte des Systems anhand der Projekte verschiedener Konsortien beleuchtet und ein Ausblick auf zukünftig geplante Projekte und Entwicklungen gegeben.
1. Grundlagen der nahinfrarotgestützten Echtzeitanalytik 1.1. Beschreibung des Verfahrens
Wie bereits beschrieben, basiert das Verfahren der Echtzeitanalytik auf der für die Abfallsortierung etablierten Nahinfrarottechnik. Hierbei erfolgt die Identifikation der Stoffgruppen durch die Wechselwirkung von Materie und elektromagnetischer
Ersatzbrennstoffe
Strahlung. Diese versetzt die Moleküle der zu detektierenden Substanz in Schwingung, wodurch ein bestimmter Energiebetrag der Strahlung absorbiert wird [17]. Durch die Aufzeichnung der Absorptionsintensität über die Wellenlänge wird das Spektrum beschrieben [25]. Die Identifizierung erfolgt durch einen automatischen Abgleich der erzeugten charakteristischen Spektren mit im System hinterlegten Vergleichsspektren.
Das Spektrum enthält darüber hinaus Informationen zur Berechnung des Wasserge- haltes. Über die Summe aneinanderhängender Bildpunkte identischer Stoffgruppen werden die jeweiligen Projektionsflächen der definierten Stoffgruppen berechnet. Durch eine Verknüpfung der beschriebenen Informationen mit zusätzlich integrierten stoff- gruppenspezifischen Daten können brennstoffrelevante Parameter in Echtzeit berechnet werden. Hierbei ist es wichtig, dass die zu berechnenden Parameter ein inhärentes Attribut der definierten Stoffgruppen darstellen und nicht durch äußere Einflussfak- toren (z.B. Staubanhaftungen) dominiert werden. Für die in einem heizwertreichen Stoffstrom enthaltenen charakteristischen Stoffgruppen (PE-Folien, Textilien, Holz, Papier, usw.) können spezifische mittlere Stoffparameter (z.B. Brennwert, Chlorgehalt) im System hinterlegt werden. In Bild 1 sind die Prozesse zur Berechnung der brenn- stoffcharakteristischen Eigenschaften eines detektierten Ersatzbrennstoffs dargestellt.
Die Gesamtkonzentrationen eines Stoffstroms über einen Zeitraum t werden mit den in der Datenbank gespeicherten mittleren stoffgruppenspezifischen Konzentrationen und Brennwerten und den über die detektierten Projektionsflächen berechneten Massen [m]. der jeweiligen Stoffgruppen nach Gleichung 1 ermittelt (vgl. [6]).
. .
c =
ni=1(ci*mi) Σ
n . i=1 mi
Σ (1)
c = Gesamtkonzentration [%] oder Energiegehalt [MJ/kg] über einen Zeitraum t ci = Konzentration [%] oder Energiegehalt [MJ/kg] einer Stoffgruppe i
m = Masse einer Stoffgruppe i [kg] über einen Zeitraum t
Bild 1: Schematische Darstellung des NIR-basierten Echtzeitanalytik-Systems
. .
Ersatzbrennstoffe
Der Heizwert [Hu,FS] wird mit Gleichung 2 über den Brennwert [Ho,TS] und den Was- sergehalt berechnet. Die Heizwertberechnung erfolgt nach RAL-GZ 724 gemäß den Probenahme-, Probenaufbereitungs- und Analysevorschriften des BGS e.V. [2]. (vgl. [6])
. .
.
H.u,FS = Ho,TS• 0,93 • 100 – W–
100 24,41 • W
1.000 (2)
Hu,FS = Heizwert [MJ/kg] bezogen auf die Originalsubstanz über einen Zeitraum t Ho,TS = Brennwert [MJ/kg] bezogen auf die Trockensubstanz über einen Zeitraum t W = Wassergehalt [%] bezogen auf die Originalsubstanz über einen Zeitraum t Das hier beschriebene System zur Echtzeitanalytik basiert auf dem wahrschein- lichkeitstheoretischen Gesetz der großen Zahlen, wonach der Mittelwert mit wach- sender Anzahl von Messungen gegen den Erwartungswert konvergiert (vgl. [21]).
In Bild 4 ist das Prinzip anhand des Aschegehaltes in Holz beispielhaft verdeutlicht. In diesem Beispiel wurde ein mittlerer Aschegehalt von 5,63 % in Holz als Erwartungswert hinterlegt. Der tatsächliche Aschegehalt in einem beliebigen Holzpartikel entspricht nicht zwingend dem Erwartungswert, sondern streut um diesen. Bildet man den Mittelwert des Aschegehaltes der jeweils gemessenen Partikel, so konvergiert dieser mit wachsender Anzahl der gemessenen Partikel gegen den Erwartungswert (Bild 2).
In dem simulierten Beispiel entspricht der mittlere Aschegehalt nach etwa 10.000 gemessenen Partikeln etwa dem Erwartungswert.
Bild 2: Entwicklung des mittleren Aschegehaltes in Holz mit wachsender Partikelanzahl [n]
(Beispiel)
Aschegehalt
% TS
Partikelanzahl n 6,0
5,9 5,8 5,7 5,6 5,5 5,4 5,3 5,2 5,1
5,0 1 1.000 2.000 3.000 4.000 5.000
Mittelwert Erwartungswert
6.000 7.000 8.000 9.000
Ersatzbrennstoffe Tabelle 1: Vor- und Nachteile der NIR-basierten Echtzeitanalytik gegenüber der Laboranalytik
Vorteile Nachteile
Kontinuierlich gemessene Echtzeitdaten ermöglichen Keine Erkennung von dunklen Materialien und be- eine direkte Qualitätskontrolle und Prozesssteuerung grenzte Erkennung des Feinanteils (Abhängig von [14], wodurch die Substitutionsraten maximiert und der Auflösung des Sensors). [14]
korrosionsbedingte Anlagenausfälle minimiert Es kann nur die Oberfläche detektiert werden.
werden können. Dadurch können überlappende Materialien oder
Personalintensive und fehleranfällige Probenahmen Verbundstoffe nur z.T. identifiziert und Fehler bei der sind nicht notwendig. Wassergehaltsbestimmung hervorgerufen werden.
Die Detektion des überwiegenden Anteils des Stoff- [14]
stroms bringt Kenntnisse über die Zusammensetzung Es kann nur organisch gebundenes Chlor ermittelt des Brennstoffs. werden (der Anteil an anorganischem Chlor ist durch Das indirekte Verfahren ermöglicht keine Identifika- entsprechende Korrekturfaktoren zu ergänzen).
tion von Ausreißern, wodurch Fehlinterpretationen Indirektes Verfahren ermöglicht keine Identifikation der Ergebnisse vermieden werden können. von Ausreißern, wodurch extreme Abweichungen Die Datenhoheit ist gewährleistet. ggf. unerkannt bleiben. [14]
Daten können über vielfältige Schnittstellen Zur Behebung von Störungen muss geschultes (OPC, CCU, FTP, MODBUS-TCP, LED-Anzeige vor Ort) Personal vorgehalten werden.
optimal weiterverarbeitet werden. [22] Wartung und Kalibration sind relativ zeitintensiv
und teuer. [20]
1.2. Vor- und Nachteile des Systems
Das dargestellte Beispiel zum Gesetz der großen Zahlen macht deutlich, dass zur Erzielung robuster Ergebnisse ein Mindestdurchsatz notwendig ist – kritische Anzahl an Messdaten. Gleichzeitig weist das Prinzip der Nahinfrarotspektroskopie technische Grenzen auf.
Tabelle 1 gibt einen zusammenfassenden Überblick über die Vor- und Nachteile der nahinfrarotgestützten Echtzeitanalytik, im Vergleich zur etablierten Laboranalytik.
2. Entwicklungen zur Echtzeitanalytik von Ersatzbrennstoffen
2.1. Übersicht spezifischer Forschungsvorhaben
Seit dem Jahr 2007 gibt es verschiedene Projekte zur Echtzeitanalytik von Ersatzbrenn- stoffen. Tabelle 2 gibt eine zusammenfassende Übersicht dieser Projekte mit den jeweils im Fokus stehenden Ersatzbrennstofftypen und Qualitätsparametern.
Nachfolgend werden die in Tabelle 2 dargestellten Projekte weitergehend beschrieben.
Die Einteilung erfolgt hierbei grob in abgeschlossene Projekte, aktuelle Forschung und Entwicklung und zukünftig geplante Vorhaben.
Ersatzbrennstoffe
2.2. Abgeschlossene Projekte
Im Jahr 2007 beauftragte die Vattenfall Europe Waste to Energy GmbH (VEW) das Insti- tut für Aufbereitung und Recycling (I.A.R) an der RWTH Aachen mit der Untersuchung einer Methode zur Echtzeitanalytik von Ersatzbrennstoffen [24]. Hierbei wurde eine Kombination aus NIR- und Metalldetektor untersucht. Das bereits in einer Machbar- keitsstudie für tauglich befundene System sollte, durch spezifische Anpassungen und der Ermittlung einer größeren Datengrundlage, weiterentwickelt werden. Hierbei standen insbesondere die Parameter Heizwert und der Chlorgehalt im Fokus. Getestet wurden heizwertreiche Fraktionen aus Haushalts- und Gewerbeabfällen mit einer Korngröße von 30 bis 600 mm. Der Vergleich von Echtzeitanalytik und manueller Sortierung zeigte auf, dass die Abweichungen z.T. auf systematische Fehler zurückzuführen sind, die durch Korrekturfaktoren angepasst wurden. Bei Untersuchungen einer frischen Probe mit unbekannter Zusammensetzung wurde das optimierte System getestet.
Tabelle 2: Projekte zur Echtzeitanalytik von Ersatzbrennstoffen
Jahr Projekt Durchführende Untersuchte Fokussierte Institutionen Brennstoffe Parameter 2007- Online-Analyse von HwF • I.A.R (RWTH Aachen) • Heizwertreiche Fraktionen • Heizwert 2008 aus Hausmüll und Gewer- • TOMRA Sorting für die Monoverbrennung • Wassergehalt
beabfällen mittels Nah- • Vattenfall Europe Waste (30 bis 600 mm) • Chlorgehalt infrarot (NIR)-Technik [24] to Energy (Auftraggeber)
[24]
2010- RECOMBIO [9, 18] • REMONDIS Rheinland • Zwei Sekundärbrennstoffe • Chlorgehalt
2013 • TOMRA Sorting nach RAL-GZ 724 • Wassergehalt
• Karlsruher Institut für (< 30 mm) • Heizwert Technologie
• 9 weitere Partner [9]
2010- Online-Qualitätssicherung • IWARU (FH Münster) • Sekundärbrennstoffe • Heizwert 2013 für Ersatzbrennstoffe • TOMRA Sorting (< 50 mm) • Wassergehalt
durch NIR-Technik • 3 weitere Partner • Chlorgehalt
• Aschegehalt
• Ausgewählte Schwerme-
talle (Sb, Cd, Cr, Pb, Hg)
2013- ImnirE² • IWARU (FH Münster) • Sekundärbrennstoffe • Heizwert 2016 Implementierung nah- • TOMRA Sorting (< 50 mm) • Wassergehalt
infrarotgestützter Echt- • REMONDIS Rheinland • Sekundärbrennstoffe nach • Chlorgehalt zeitanalytik für Ersatz- • 2 weitere Partner RAL-GZ 724 (< 30 mm) • Aschegehalt
brennstoffe • Heizwertreiche Fraktionen • Ausgewählte Schwerme-
(≤ 100 mm) talle (Sb, Cd, Cr, Pb, Hg)
ge- Echtzeit-Qualitäts- • REMONDIS Rheinland • Sekundärbrennstoffe Zusätzlich zu den bereits plant sicherung zur erweiterten • TOMRA Sorting nach RAL-GZ 724 oben beschriebenen:
Nutzung von SBS • Karlsruher Institut für (< 30 mm) • Biogener Anteil
(Arbeitstitel) Technologie • Schwefelgehalt
• IWARU (FH Münster)
• weitere Partner
ge- Einsatz des Systems zur • IWARU (FH Münster) • Div. Sekundärbrennstoffe • Alle bereits ermittelten plant Prozessteuerung in Auf- • TOMRA Sorting sowie zusätzliche
bereitungs- und Verwer- • REMONDIS Rheinland spezifische, soweit tungsanlagen (Arbeitstitel) • Weitere Partner notwendig
•
Ersatzbrennstoffe
Es wurde ein Brennwert mit einer Abweichung von 11 % im Vergleich zur Laboranalytik ermittelt. Die Abweichung des Chlorgehaltes betrug 8 %. [24]
Die Ergebnisse waren gleichzeitig vielversprechend und zeigten den weiteren For- schungs- und Entwicklungsbedarf auf. Das System wurde daraufhin von der Tomra Sorting GmbH weiterentwickelt. Gleichzeitig wurden weitere F&E-Projekte initiiert.
Wichtige Grundlagen konnten im Rahmen des Projektes Online-Qualitätssicherung für Ersatzbrennstoffe durch NIR-Technik erhoben werden.
Im Rahmen dieses Projektes wurde zunächst analysiert, ob die Vorteile der fokus- sierten Nahinfrarottechnologie im Vergleich zu anderen Sensortechnologien für den Bereich der Echtzeitanalytik von Ersatzbrennsoffen grundsätzlich überwiegen. Auf Basis einer Literaturrecherche sowie ergänzenden Expertengesprächen wurden neben der Nahinfrarotspektrometrie die Verfahren der Laseremissionsspektrometrie, der Röntgenfluoreszenz, der Laserinduzierte Fluoreszenz, der Prompt-Gamma-Neutronen- Aktivierungs-Analyse, der Röntgentransmissionstechnik und der Mikrowellenreso- nanztechnik weitergehend untersucht [16]. Die aufgeführten Technologien wurden auf die Merkmale Material-/Stofferkennung, Bestimmung des Heizwertes, Bestim- mung des Wassergehaltes und des Aufwands bei der Umsetzung in Aufbereitungs-/
Verwertungsanlagen (Implementierung in der Anlage, Arbeitsschutz, usw.) bewertet.
Folgende Echtzeitanalytik-Technologien wurden für die Ermittlung relevanter Para- meter identifiziert:
• Die Prompt-Gamma-Neutronen-Aktivierungs-Analyse (PGNA-Analyse) ist grundsätzlich in der Lage, alle relevanten Parameter für die Qualitätssicherung von Ersatzbrennstoffen zu ermitteln. Die weiteren Entwicklungen dieser Technologie sind daher regelmäßig zu beobachten. Das Potenzial der PGNA-Analyse ist hoch, auch wenn die Maßnahmen zur Genehmigung und zum Arbeitsschutz derzeit als relativ hohe Zugangsschwelle einzustufen sind. Die Investitionskosten dürften schätzungsweise in etwa doppelt so hoch sein wie für die nahinfrarotbasierte Echt- zeitanalytik. Anwendungen im Bereich der Ersatzbrennstoffanalytik sind aktuell nicht bekannt.
• Die Mikrowellenresonanztechnik ist generell ungeeignet für die Ermittlung von Stoffen, Materialen, Heizwerten, Asche-, Chlorgehalten usw., weist jedoch mit der exakten Ermittlung des Wassergehaltes Vorteile bei einem Parameter auf, bei dem die Nahinfrarottechnik z.T. Schwächen hat (Tabelle 1). Die Implementierung dieses Verfahrens im Bereich der Ersatzbrennstoffherstellung und -verwertung ist jedoch vergleichsweise schwierig, da für die Messung eine konstante Schichtdicke des Ma- terials und ein Kontakt zu einem Gleitschuh notwendig sind [19].
• Die Röntgenfluoreszenzanalytik (RFA) wird ständig weiterentwickelt und erfährt erste Anwendungen in der Abfallwirtschaft. Holschbach-Bussian et al. [11] haben im Rahmen einer Studie nachgewiesen, dass RFA-Handgeräte zur Schnellanalyse (Screening) von Abfällen geeignet sind. Hierbei standen insbesondere die Elemente As, Cd, Co, Cu, Cr, Hg, Mn, Ni, Pb, Sb, Tl und V im Fokus der Untersuchungen [11]. Des Weiteren werden diese Geräte zur Echtzeit-Qualitätssteuerung bei der Altglasaufbereitung verwendet [7].
Ersatzbrennstoffe
Diese Technologie weist ein großes Potenzial auf, insbesondere wenn ausschließlich die Ermittlung von Schwermetallen im Fokus steht. Echtzeitanwendungen für den Bereich der Ersatzbrennstoff-Analytik sind aktuell nicht bekannt.
Das Potenzial der anderen analysierten Verfahren wurde auf Basis der oben beschriebe- nen Merkmale als eher gering eingestuft. Nicht abschließend bewertet werden konnte das Verfahren der Laserinduzierten Fluoreszenz (LIF).
Neben der Bewertung von Echtzeitanalytik-Technologien für die Qualitätssicherung von Ersatzbrennstoffen stand die Analyse der Systemgenauigkeit im Fokus der wei- teren Untersuchungen. Folgende, für die Genauigkeit relevante Teilaspekte, wurden hierbei analysiert:
• Detektion der Projektionsflächen
• Erkennung der Materialart bzw. Stoffgruppe
• Ermittlung des Wassergehaltes
Für die Untersuchung der Reproduzierbarkeit der Projektionsflächenberechnung mittels NIR Technik wurden im Rahmen des Projektes die Projektionsflächen von 13 Stoffgruppen mit insgesamt 1.651 Partikeln untersucht. Jeder Partikel wurde dreimal vom NIR-System detektiert und mit der Soll-Fläche abgeglichen. Zur Ermittlung der Soll-Fläche wurden die Einzelpartikel verschiedener Stoffgruppen zuvor auf einer kon- trastbildenden Unterlage aus einer konstanten Höhe fotografiert. Über die Anzahl der Pixel wurden die Projektionsflächen der Partikel erfasst (vgl. [15]). Für die Auswertung wurden die Softwares Photoshop und ImageJ eingesetzt, wodurch beide Verfahren gegenseitig validiert werden konnten. Es wurde ermittelt, dass die Abweichungen der mittels NIR-System detektierten Projektionsflächen gegebenenfalls systematisch sind.
Da positive lineare Korrelationen zwischen der Größe der Projektionsfläche eines Par- tikels und dem Betrag der Abweichung vom Soll-Wert nachgewiesen werden konnten, kann die Abweichung u.a. auf dieses Merkmal zurückgeführt werden. Die Bandge- schwindigkeit (1m/s vs. 2 m/s) hat keinen signifikanten Einfluss auf die Genauigkeit, wie vergleichende Untersuchungen ergaben.
Die Erkennung der Stoffgruppen bzw. Materialarten mittels NIR-Technik unter- liegen ebenfalls systematischen Abweichungen, falls einzelne Partikel nicht korrekt erkannt werden. Die Referenzpartikel wurden hierfür visuell und/oder durch ein NIR- Handspektrometer bestimmt und mit den Daten des NIR-EA-Systems abgeglichen.
Auch eine abweichende Ermittlung des Wassergehaltes ist nicht zufällig, sondern in Abhängigkeit zur Art der Stoffgruppe und zur Höhe des Wassergehaltes, ebenfalls syste- matisch. Für die Untersuchungen wurde der Wassergehalt von insgesamt 1386 Partikeln aus 16 Stoffgruppen mit dem NIR-Echtzeitanalytik-System und durch Ofentrocknung, gemäß DIN EN 15441-3, ermittelt. Es konnten Abhängigkeiten der Abweichungen zum Stoffgruppentyp festgestellt werden. Diese sind vermutlich auf Überlagerungen von Materialinformationen und Informationen zum Wassergehalt im NIR-Spektrum zu- rückzuführen. Darüber hinaus konnten auch Korrelationen zwischen der Abweichung und der Höhe des Soll-Wassergehaltes (nach DIN EN 15441-3) nachgewiesen werden.
Ersatzbrennstoffe
Je höher der Sollwassergehalt, desto weniger Wasser wird in Relation dazu vom NIR- Echtzeitanalytik-System ermittelt. Die Hypothese, dass saugfähige Materialien, infolge nicht detektierbarer Wassermoleküle, höhere Abweichungen vom Soll-Wert aufweisen als nicht saugfähige, konnte im Rahmen der Untersuchungen nicht bestätigt werden.
Durch die im Projektverlauf gewonnen Resultate konnten die Erkenntnisse des Projek- tes am I.A.R. der RWTH Aachen, im Hinblick auf die Systematik von Abweichungen, bestätigt werden. Die Ergebnisse verdeutlichten gleichzeitig, dass durch eine sorgfältige Ermittlung und Einbindung von Korrekturfaktoren, mit dem System zuverlässige Ergebnisse erzielt werden können.
Diese Annahme konnte durch das parallel durchgeführte Projekt RECOMBIO (vgl. Tabelle 2) für den Parameter Chlor bestätigt werden. Hauptziel dieses Projektes war die nachhaltige Nutzung von Sekundärbrennstoffen aus biogenen und energierei- chen Abfällen in energieeffizienten Kraftwerken mit Kraft-Wärme-Kopplung. Hierzu wurde, unter der Koordination der Remondis Rheinland GmbH, ein Konsortium von 12 Partnern aus 6 europäischen Ländern gegründet [9]. Im Rahmen des Projektes wur- den zwei unterschiedliche RAL-gütegesicherte (vgl. [1]) und CEN-konforme (vgl. [3]) Sekundärbrennstoffqualitäten getestet. In Tabelle 3 sind ausgewählte brennstoffrelevante Parameter zur Charakterisierung der untersuchten Sekundärbrennstoffe dargestellt.
SBS 1 BIOBS Parameter Einheit (Mittel (Mittel
2009 bis 2011) 2009 bis 2011)
Hu MJ/kg 13,6 11,6
H2O %OS 24,9 25,0
Asche %OS 9,7 11,6
Chlor %OS 0,38 0,22
Biogener C % von TC 69,8 83,3
Chloride mg/kg TS 1.995 1.615
Quelle: Glorius, T.; Schubert; S.; Gehrmann, J.; Nowak, P.; Maier,J.: Projekt RECOMBIO sowie aktuelle Arbeiten von BGS und CEN – Online-Analytik auf dem Vormarsch; 6. Nordhäuser Sekundärrohstoff-Workshop, 17.-18.10.2013
Tabelle 3:
Brennstoffrelevante Parameter der untersuchten Sekundär- brennstoffe
Die Brennstoffe wurden in der halbtechnischen Testanlage zur Abfallverbrennung, Abgasreinigung, Rückstandsverwertung und Abwasserreinigung (TAMARA) des ITC am Karlsruher Institut für Technologie KIT untersucht. Hierbei wurde unter anderem eine Online-Messung des Chlorwasserstoffs im Rohgas durchgeführt. Während der Monoverbrennung wurde in 2-Stunden-Intervallen nach den Vorgaben der CEN EN 15442 Proben genommen, welche anschließend u.a. auf den Parameter Chlor im Labor analysiert wurden. Gleichzeitig wurde mit dem NIR-basierten Echtzeitanalytik- System das Material vor dem Feuerungsraum analysiert. Gegenüber den üblichen Empfehlungen wurde das Material hier nicht vor der Messung vereinzelt, sondern eine Schichtdicke von 5 bis 10 cm detektiert. Für den nicht detektierbaren anorganischen Chlorgehalt wurde ein konstanter Wert von 0,25 % für SBS 1 und 0,2 % für BIOBS im System berücksichtigt. Die drei Messmethoden wurden gegenübergestellt, um die Vergleichbarkeit zu überprüfen (Tabelle 4).
Ersatzbrennstoffe
Da die Messung des Cl-Gehaltes im Rohgas das Verfahren mit der höchsten Genauigkeit darstellt, dient dieser Wert als Referenzwert. Es kann festgehalten werden, dass bei dem Brennstoff BIOBS die Werte der NIR-Echtzeitanalytik deutlich näher am Referenzwert liegen als die Werte aus der Laboranalytik (vgl. Tabelle 4). Beim Brennstoff SBS 1 verhält sich dies genau umgekehrt. Diese Ergebnisse sind vermutlich auf eine bessere Anpassung (Kalibrierung) des NIR-EA-Systems an den Brennstoff BIOBS zum Zeit- punkt der TAMARA-Versuche zurückzuführen. Insgesamt liegen die hier ermittelten Abweichungen in einem tolerierbaren Bereich. Somit validieren sich die Verfahren für recht homogene gütegesicherte Sekundärbrennstoffe wie SBS 1 und BIOBS gegenseitig.
2.3. Aktuelle Forschung und Entwicklung
Aufbauend auf den Ergebnissen aus dem Projekt Online-Qualitätssicherung für Ersatz- brennstoffe durch NIR-Technik wurde vom Institut für Wasser, Ressourcen, Umwelt (FH Münster) das Projekt Implementierung nahinfrarotgestützter Echtzeitanalytik für Ersatzbrennstoffe (ImnirE²) initiiert. Übergeordnetes Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer Handlungsempfehlung für die Implementierung des Systems in Ersatzbrennstoff-Aufbereitungs- und Verwertungsanlagen. Aus diesem Grund sind u. a. Betreiber entsprechender Anlagen an dem Projekt beteiligt. Partner im Projekt- konsortium sind, neben zwei weiteren Partnern, die TOMRA Sorting GmbH und die Remondis Rheinland GmbH. Somit können die Erkenntnisse aus dem Projekt RECOMBIO ebenfalls in das Vorhaben einfließen.
Bei der Entwicklung der Handlungsempfehlungen stehen insbesondere Einflussfak- toren auf die Systemgenauigkeit sowie die Wartung und Kalibrierung des Systems im Fokus der Untersuchungen.
Im Rahmen des Projektes wurden acht Einflussfaktoren identifiziert, die sich auf die Genauigkeit der vom System generierten Ergebnisse auswirken. Diese Faktoren sind in Bild 3 dargestellt.
Da bei den bereits untersuchten Einflussfaktoren (in dem Bild unterstrichen) systemati- sche Abweichungen nachgewiesen werden konnten, wurde im Rahmen großtechnischer Versuche überprüft, ob die Gesamtabweichungen ebenfalls systematisch sind.
Hierzu wurden Untersuchungen in zwei Aufbereitungsanlagen durchgeführt (Tabelle 5). In der Anlage 1 wurden drei Ersatzbrennstoffe aus unterschiedlichen Auf- bereitungsverfahren untersucht. Alle drei Ersatzbrennstoffe in Anlage 1 wurden aus
SBS 1 BIOBS
Labor Rohgas NIR Labor Rohgas NIR
% TS % TS
Mittelwert 0,47 0,48 0,35 0,27 0,18 0,25 50. Perzentil 0,45 0,48 0,32 0,26 0,18 0,22 80. Perzentil 0,59 0,52 0,44 0,29 0,20 0,29 Standard-
abweichung 0,13 0,05 0,14 0,04 0,02 0,11
Tabelle 4:
Gegenüberstellung der Chlor- Werte aus drei Messverfahren
Ersatzbrennstoffe
LVP-Sortierresten hergestellt und hatten eine ähnliche stoffliche Zusammensetzung.
Der Durchsatz wurde bei den Untersuchungen auf 3,5 t/h angepasst. Die Beprobung erfolgte hinter der Echtzeitmessung.
In Anlage 2 wurde ein Ersatzbrennstoff (BS 4) untersucht, welcher aus Haushaltsab- fällen und produktionsspezifischen Gewerbeabfällen hergestellt wird. Die Beprobung erfolgte aus Platzgründen vor dem Echtzeitanalytik-System.
In beiden Anlagen wurden alle 5 Minuten eine Einzelprobe von 10 Liter genommen.
Diese wurde zu einer 70 Liter Mischprobe vereint, welche jeweils eine Testkampagne von 0,5 h repräsentierten. Tabelle 5 gibt einen Überblick über die untersuchten Proben.
Repräsentative Teilmengen dieser Mischproben wurden im Labor chemisch/physika- lisch untersucht. Die Ergebnisse aus der Laboranalytik wurden mit den Ergebnissen aus der Echtzeitanalytik abgeglichen. Gleichzeitig wurde ein Anteil der Mischproben der Ersatzbrennstoffe aus Anlage 1 manuell in enthaltene relevante Stoffgruppen sortiert (alle BS bis auf BS 1). Diese Stoffgruppen wurden ebenfalls separat chemisch analysiert.
Bild 3: Einflussfaktoren auf die Systemgenauigkeit des NIR-EA-Systems
Quelle: Krämer, P.; Kölking, M.; Flamme, S.: Nahinfrarotgestützte Echtzeitanalytik für Ersatzbrennstoffe – Durchführung einer Systemanalyse im großtechnischen Maßstab. In: Flamme et al. (Hrsg.): Tagungsband der 14. Münsteraner Abfallwirtschaftstage, Münsteraner Schriften zur Abfallwirtschaft, Band 16. Münster, 2015, S. 288 ff. – ISBN: 978-3-9811142-5-6
Tabelle 5: Übersicht über untersuchte Ersatzbrennstoffproben
Anlage 1 Anlage 2
BS 1 BS 2 BS 3 BS 1.1 BS 2.1 BS 4 PN Datum 21.08.2014 25.08.2014 18.09.2014 18.09.2014 18.09.2014 07.01.2015 Korngröße mm < 50 < 50 < 50 < 50 < 50 < 30
Zeitraum h 3 3 1,5 1,5 1,5 3,5
Kampagnen n 6 6 3 3 3 7
Probenahmeintervalle Min. 5 5 5 5 5 5
Einzelprobenmenge Liter 10 10 10 10 10 10
Mischprobenmenge
je Kampagne Liter 70 70 70 70 70 70
Σ Probencharge t ~ 10,5 ~ 10,5 ~ 5,3 ~ 5,3 ~ 5,3 ~ 63,0
Σ Probenmenge Liter 420 420 210 210 210 490
Verfahrenstechnisch bedingte Einflüsse
(Verschmutzungen, Staub, Wasserdampf etc.)
Nicht detektierbare Fraktionen (< 8 mm, Glas, dunkle
Materialien, Organik)
Systemeinstellungen (Bandgeschwindig-
keit, etc.) Regressionsmodelle
zur Wassergehalts- bestimmung
Probenahme im Bypass
(bei Online-Analytik) Erkennung der
Stoffgruppen
Regressionsmodelle für die Massen-
bestimmung
Soll-Ist-Abweichungen bei den mittels NIR-Echtzeitanalytik ermittelten Parametern
Hinterlegte mittlere Konzentration im
System
Ersatzbrennstoffe
Über die Massenanteile und die stoffgruppenspezifischen Konzentrationen wurden die im Rahmen der Untersuchungen fokussierten Brennstoffparameter für den gesamten Stoffstrom berechnet (Methode der fraktionierenden Charakterisierung (FC)). Aus dem Verhältnis der Ergebnisse aus der Labor- und Echtzeitanalytik wurden die Korrek- turfaktoren für die untersuchten Parameter bestimmt. Diese sind in Bild 4 dargestellt.
Bild 4: Korrekturfaktoren der untersuchten brennstoffrelevanten Parameter [Quartile, Minima, Maxima und arithmetische Mittelwerte (Raute)]
17 16 15 14 13 12 11
Soll-Wassergehalt (DIN)
%
10 11 12 13 14 15
Ist-Wassergehalt (NIR) %
BS 1 BS 2 BS 3 BS 1.1 BS 2.1
16 17 18 19 20
10
R2 = 0,5758
Bild 5: Regressionsanalyse zwischen den Ist- und Soll-Wassergehalten
Quelle: Krämer, P.; Flamme, S.: Real-time Analysis of Solid Recovered Fuels using Sensor Technology. In: Thomé-Kozmiensky, K.-J.; Thiel, S. (Eds.): Waste Management, Volume 5 – Waste-to-Energy. Neuruppin: TK Verlag Karl Thomé-Kozmiensky, 2015, pp. 339-348
Korrekturfaktor 100
10
1
0,1
0,01
(n=21)* (n=7)* (n=21)
*
(n=7)* (n=21)
*
(n=7)* (n=21)
*
(n=7)* (n=21)
*
(n=7)* (n=21)
*
(n=7)* (n=19)
*
(n=7)* (n=19)
* (n=7)*
BS Anlage 1 BS Anlage 2
Brennwert Wasser-
gehalt Chlorgehalt Asche-
gehalt Antimon Cadmium Blei Chrom
Ersatzbrennstoffe
Wie das Bild 4 verdeutlicht, weichen die mittleren Ergebnisse der Echtzeitanalytik immer von denen der Laboranalytik ab. Gleichzeitig verdeutlicht die Grafik auch, dass die Abweichungen systematisch sind. Insbesondere die Abweichungen der Parameter Brennwert, Wasser-, Chlor- und Aschegehalt streuen eng um einen abweichenden Mittelwert. Aber auch die Abweichungen der untersuchten Schwermetallkonzen- trationen weisen eine deutliche Systematik auf. Bei den Ersatzbrennstoffen aus Anlage 1 liegt zwischen der ersten und der letzten Echtzeitmessung ein Zeitintervall von 28 Tagen (vgl. Tabelle 5). Sowohl dieses Zeitintervall als auch die Verwendung von verschiedenen Anlieferungschargen hat keinen signifikanten Einfluss auf die aufgezeigte Systematik.
Da die Abweichungen systematisch sind, können die im System hinterlegten Glei- chungen korrigiert werden. Da der Ersatzbrennstoff aus Anlage 1 eine ausreichend große Stichprobenanzahl aufweist, konnten Regressionsanalysen zwischen den Soll- und Ist-Werten durchgeführt werden. In Bild 5 sind diese Zusammenhänge am Beispiel des Parameters Wassergehalt dargestellt.
Für die Parameter Brennwert, Wasser- und Aschegehalt sowie für die Schwermetalle Cadmium und Blei wurden die ermittelten Regressionsfunktionen in den Berech- nungsalgorithmus eingebunden. Für die Berechnung der Chlor-, Antimon- und Chromgehalte wurde dagegen, aufgrund eines geringen Bestimmtheitsmaßes, die medianen Korrekturfaktoren berücksichtigt. Die Auswirkungen der optimierten Gleichungen auf die Ergebnisse der Echtzeitanalytik wurden Anhand der Basisdaten mit dem Programm MS Excel simuliert und sind nachfolgend exemplarisch für die Ersatzbrennstoffe aus Anlage 1 dargestellt.
Anhand dieser Untersuchungen können die Auswirkungen der Optimierung am besten beurteilt werden, da die Versuche an unterschiedlichen Tagen durchgeführt wurden und somit unterschiedliche Anlieferungschargen, d.h. längere Produktions- zeiträume, berücksichtigt werden konnten.
In Bild 6 sind die simulierten Ergebnisse einer optimierten NIR-basierten Echtzeit- analytik den Ergebnissen aus der Laboranalytik und der fraktionierenden Charak- terisierung gegenübergestellt.
Da für die Laboranalytik eine Mischprobe von jeder Versuchskampagne analysiert wurde, basieren die dargestellten Mittelwerte der ersten beiden Testdurchläufe auf jeweils sechs Analysen und die letzten drei Testdurchläufe auf jeweils drei Ana- lysen. Die Ergebnisse der Fraktionierenden Charakterisierung basieren dagegen auf 57 Einzelanalysen je Testmaterial. Bei der Echtzeitmessung werden 160.000 Messung pro Sekunde durchgeführt, sodass der Mittelwert einer Kampagne (0,5 h) auf 2,88E+08 Messungen basiert. Bei den Schwermetallen ist zusätzlich, berechnet mit den jeweiligen heizwertbezogenen Richtwerten des RAL-GZ 724 [1] und einem durchschnittlichen Heizwert von 24 MJ/kg, der jeweilige massenbezogene Richtwert dargestellt. Dieser Richtwert dient zur besseren Einschätzung der Höhe der analy- sierten Parameter.
Ersatzbrennstoffe
Betrachtet man die Ergebnisse in Bild 6, kann zunächst festgehalten werden, dass sich die Methoden der Laboranalytik, Echtzeitanalytik und Fraktionierender Charakterisie- rung gegenseitig validieren. Da die Ergebnisse der fraktionierenden Charakterisierung Bild 6: Optimierte Ergebnisse der NIR-basierten Echtzeitanalytik [Median (farbig), arithmetische
Mittelwerte (transparent) und Standardabweichung (Fehlerbalken)]
Brennwert MJ/kg
Laboranalytik (Median) Echtzeitanalytik (Median)
Fraktionierende Charakterisierung (Median) Laboranalytik (Arith. MW inkl. SD) Echtzeitanalytik (Arith. MW inkl. SD) Fraktionierende Charakt. (Arith. MW inkl. SD)
BS1 (n=6) BS2 (n=6) BS3 (n=3) BS1.1 (n=3) BS2.1 (n=3) 60
40
20
0
Wassergehalt
%
BS1 (n=6) BS2 (n=6) BS3 (n=3) BS1.1 (n=3) BS2.1 (n=3) 18
16 14 12 10 8 6 4 2 0
Laboranalytik (Median) Echtzeitanalytik (Median)
Fraktionierende Charakterisierung (Median) Laboranalytik (Arith. MW inkl. SD) Echtzeitanalytik (Arith. MW inkl. SD) Fraktionierende Charakt. (Arith. MW inkl. SD) Richtwert
Antimon mg/kg
74,3 300 250 200 150 100 50
0 BS1 (n=6) BS2 (n=6) BS3 (n=3) BS1.1 (n=3) BS2.1 (n=3)
*berechnet mit dem Richtwert 3,1 mg/MJ nach RAL-GZ 724 und einem durchschnittlichen Heizwert von 24 MJ/kg Blei
mg/kg 287,5 300
350400 250200 150 100 500
BS1 (n=6) BS2 (n=6) BS3 (n=3) BS1.1 (n=3) BS2.1 (n=3)
*berechnet mit dem Richtwert 12 mg/MJ nach RAL-GZ 724 und einem durchschnittlichen Heizwert von 24 MJ/kg
Cadmium mg/kg
6,0
BS1 (n=6) BS2 (n=6) BS3 (n=3) BS1.1 (n=3) BS2.1 (n=3) 14
12 10 8 6 4 2 0
*berechnet mit dem Richtwert 0,25 mg/MJ nach RAL-GZ 724 und einem durchschnittlichen Heizwert von 24 MJ/kg Chrom
mg/kg 186,8
BS1 (n=6) BS2 (n=6) BS3 (n=3) BS1.1 (n=3) BS2.1 (n=3) 200180
160140 120100 8060 4020 0
*berechnet mit dem Richtwert 7,8 mg/MJ nach RAL-GZ 724 und einem durchschnittlichen Heizwert von 24 MJ/kg Aschegehalt
%
BS1 (n=6) BS2 (n=6) BS3 (n=3) BS1.1 (n=3) BS2.1 (n=3) 18
16 14 12 10 8 6 4 2 0 Chlorgehalt
%
BS1 (n=6) BS2 (n=6) BS3 (n=3) BS1.1 (n=3) BS2.1 (n=3) 0
2,5 2,0 1,5 1,0 0,5
Ersatzbrennstoffe
eine deutlich größere Datenbasis aufweisen als die der Laboranalytik, werden die Medi- anwerte der fraktionierenden Charakterisierung als Referenzwerte herangezogen und den Medianwerten der Echtzeitanalytik gegenübergestellt. Ersatzbrennstoff 1 wird somit nicht in der nachfolgenden Bewertung berücksichtigt. Insbesondere die Parameter Brennwert, Wasser-, Asche- und Chlorgehalt weisen sehr geringe Abweichungen auf.
Beim Brennwert beträgt der maximale Abweichungsbetrag zum Referenzwert 1,6 MJ/
kg (BS 3). Die größten Abweichungsbeträge betragen bei dem Parameter Wassergehalt 1,2 %-Punkte (BS 3), beim Aschegehalt 1,4 %-Punkte (BS 1.1) und beim Chlorgehalt 0,25 %-Punkte (BS 3).
Bei den Schwermetallen ergeben sich z. T. deutlich größere Abweichungen. Gleichzeitig wird deutlich, dass die Ergebnisse der Echtzeitanalytik z.T. näher am Referenzwert (FC) liegen als die der Laboranalytik (vgl. Bild 6)
Der maximale Abweichungsbetrag beim Parameter Antimon beträgt 27,2 mg/kg bei BS 1.1. Relativiert wird diese Abweichung durch die Abweichungsbeträge der übrigen untersuchten Brennstoffe, welche zwischen 1,8 mg/kg und 2,5 mg/kg liegen.
Die ermittelten Bleikonzentrationen aller drei Analyseverfahren liegen unterhalb des berechneten Richtwertes. Der maximale Abweichungsbetrag der Echtzeitanalytik vom Referenzwert (FC) beträgt 22,5 mg/kg. Die übrigen Abweichungsbeträge liegen zwischen 1,5 und 4,9 mg/kg.
Der maximale Abweichungsbetrag zwischen den mittels Echtzeitanalytik und Fraktio- nierender Charakterisierung ermittelten mittleren Cadmiumkonzentrationen beträgt 1,20 mg/kg (BS 2.1). Die anderen Abweichungsbeträge liegen zwischen 0,01 und 0,88 mg/kg.
Die mittels Echtzeitanalytik ermittelten Chromkonzentrationen weisen zu den jewei- ligen Referenzwerten einen maximalen Abweichungsbetrag von 21,35 mg/kg auf. Die Abweichungsbeträge der anderen Ersatzbrennstoffe liegen zwischen 11,18 mg/kg und 19,05 mg/kg.
Es lässt sich festhalten, das die Parameter Brennwert, Heizwert, Wasser-, Asche- und Chlorgehalt mittels NIR-basierter Echtzeitanalytik hinreichend genau analysieren werden können, soweit relevante verfahrenstechnische Rahmenbedingungen (z.B.
Durchsatz, Geschwindigkeit des Förderbandes) angepasst und entsprechend Korrek- turfaktoren ermittelt und implementiert wurden.
Stellt man die mittels Laboranalytik und Echtzeitanalytik ermittelten Schwermetall- gehalte den jeweiligen Referenzwerten gegenüber, wird deutlich, dass die mit Labo- ranalytik ermittelten Ergebnisse keine höhere Genauigkeit aufweisen als die durch Echtzeitanalytik ermittelten.
Da die Schwankungen bei den Schwermetallkonzentrationen dennoch z.T. sehr groß sind wird eine quantitative Schwermetallbestimmung aktuell als nicht zielführend eingestuft. Gleichzeitig können aber qualitative Informationen ausgegeben werden, z.B. wenn bestimmte Schwellwerte überschritten werden, um erhöhten Schwerme- tallkonzentrationen vorzubeugen.
Ersatzbrennstoffe
Nachdem für die im Projekt untersuchten Sekundärbrennstoffe zufriedenstellende Ergebnisse erzielt werden konnten, werden im weiteren Projektverlauf noch heiz- wertreiche Fraktionen für die Monoverbrennung untersucht. Darüber hinaus werden aktuell, zur Ermittlung der Zeitintervalle für die Kalibrierung, Langzeitanalysen mit dem Echtzeitanalytik-System durchgeführt.
2.4. Zukünftig geplante Projekte
Sekundärbrennstoffe sollen zukünftig flexibler, z.B. zur Produktion von Treibstoffen oder Gasen mit hohen biogenen Anteilen verwendet werden. Nahinfrarotgestützte Echtzeitanalytik-Systeme sollen hierbei für die Qualitätssicherung eingesetzt werden.
Informationen zu weiteren relevanten Parametern, wie z.B. dem biogenen Kohlen- stoffanteil oder dem Schwefelgehalt sind hierfür zu ergänzen. Eine Entwicklung des Echtzeitanalytik-Systems zu einem normierten Verfahren ist auf europäischer oder internationaler Ebene anzustreben und wurde dem CEN/TC 343 im April 2015 als potentielles Vorhaben vorgestellt.
In einem weiteren Forschungsprojekt sollen die Möglichkeiten zur Prozessteuerung durch NIR-basierte Echtzeitanalytik erforscht und entwickelt werden. Hierbei soll eine automatische Steuerung der Verfahrenstechnik in Abhängigkeit vorzugebener Grenzwerte erfolgen. Durch eine automatische Prozesssteuerung soll der Einsatz von Sekundärbrennstoffen in Verwertungsanlagen gesteigert und qualitätsbedingte Anlagenausfälle vermindert werden. Bei der Herstellung von Ersatzbrennstoffen soll die Aufbereitung soweit automatisiert werden, dass eine auf den Verwertungsprozess angepasste Ersatzbrennstoffherstellung durch adaptive Prozessteuerung möglich ist.
Hierdurch könnten für verschiedene Abnehmer/Verwertungsanlagen spezifische Brennstoffqualitäten automatisch erzeugt werden.
3. Zusammenfassung und Ausblick
Wie die bisherigen Forschungs- und Entwicklungsprojekte zum Thema NIR-basierter Echtzeitanalytik aufzeigen stehen mittel- bis langfristig, neben der Nahinfrarottechnik, voraussichtlich keine weiteren Technologien für die Echtzeitanalytik von Ersatzbrenn- stoffe zur Verfügung.
Die NIR-Technik ermöglicht die Berechnung brennstoffrelevanter Parameter über die detektierten Stoffgruppen und Projektionsflächen. Wie die bereits durchgeführten Projekte aufzeigen, sind die bei der Berechnung der Parameter auftretenden Fehler systematisch und können durch eine entsprechende Anpassung des Berechnungsalgo- rithmus minimiert werden. Hierdurch können insbesondere die Parameter Brennwert, Heizwert, Wasser-, Asche und Chlorgehalt mit einer hohen Genauigkeit in Echtzeit ermittelt werden. Dies gilt besonders, wenn die zur Herstellung eingesetzten Abfälle und die Aufbereitungsprozesse (Zerkleinerung, Bandbelegung, usw.) eine hohe Kon- tinuität aufweisen.
Ersatzbrennstoffe
Da die Ergebnisse bezüglich der Ermittlung von bestimmter Schwermetallkonzentra- tionen (Sb, Cd, Pb, Cr) aktuell noch nicht zufriedenstellend sind, wird zunächst eine qualitative Einbindung dieser Parameter angestrebt. So könnte beispielsweise bei der Überschreitung bestimmter Grenzwerte eine Warnung vom System ausgegeben werden, wodurch die Einleitung entsprechender Gegenmaßnahmen möglich wäre.
Weiterer Forschungsbedarf besteht bei der Einbindung des Echtzeitanalytik-Systems in die Systemsteuerung bei der Herstellung und Verwertung von Ersatzbrennstoffen.
Hierzu sind zukünftig ebenso weitere Aktivitäten zu erwarten wie bezüglich der Aus- weitung der zu analysierender Parameter und der Einsatzbereiche des Systems.
4. Quellen
[1] Anonymus: Sekundärbrennstoffe – Gütesicherung RAL GZ 724, RAL Deutsches Institut für Gütesicherung und Kennzeichnung e.V. (Hrsg.), St. Augustin, 2012
[2] Anonymus: Probenahme-, Probenaufbereitungs- und Analysevorschriften, Stand: 2012, Güte- gemeinschaft Sekundärbrennstoffe und Recyclingholz e.V. (BGS e.V.), Münster, 2012
[3] DIN EN 15359:2011: Feste Sekundärbrennstoffe – Spezifikationen und Klassen; Deutsche Fas- sung EN 15359:2011
[4] DIN EN 15357:2011, Feste Sekundärbrennstoffe – Terminologie, Definitionen und Beschrei- bungen; Deutsche Fassung EN 15357:2011
[5] Flamme, S.: Qualitätssicherung in Aufbereitungsanlagen zur Herstellung von Ersatzbrennstof- fen. In: Thomé-Kozmiensky K.-J.; Beckmann M. (Hrsg.): Energie aus Abfall Band 1. Neuruppin:
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[7] Glawitsch, G.: Glassortierung mit Röntgen-Fluoreszenz zur Ausscheidung von Bleiglas und Glaskeramik. In: GDMB Gesellschaft für Bergbau, Metallurgie, Rohstoff- und Umwelttechnik (Hrsg.): Sensorgestützte Sortierung 2010; Heft 122. Clausthal-Zellerfeld, 2010, S. 71-72 [8] Glorius, T.: Production and use of Solid Recovered Fuels – developments and perspectives,
Zement Kalk Gips 9, 2014, S. 72-80
[9] Glorius, T.; Schubert, S.; Gehrmann, J.; Maier, J.: Bedeutung der Qualitätssicherung für Solid Re- covered Fuels am Beispiel des EU-Projektes RECOMBIO. In: Flamme et al. (Hrsg.): Münsteraner Schriften zur Abfallwirtschaft, Band 15. Münster, 2013, S. 189-196
[10] Glorius, T.; Schubert; S.; Gehrmann, J.; Nowak, P.; Maier,J.: Projekt RECOMBIO sowie aktuelle Arbeiten von BGS und CEN – Online-Analytik auf dem Vormarsch; 6. Nordhäuser Sekundär- rohstoff-Workshop, 17.-18.10.2013
[11] Holschbach-Bussian, K.; Vanhoof, C.; Furtmann, K.: Bestimmung von Leitparametern in Abfäl- len durch den Einsatz eines Röntgenfluoreszenzgerätes. In: Bilitewski, B.; Werner, P.; Rotter, S.;
Hoffmann, G. (Hrsg.): EBS-Analytik 3 – Repräsentativität, Qualitätskontrolle, Analytikdienst- leistungen. Dresden, 2010, S. 57-69
[12] Krämer, P.; Flamme, S.: Real-time Analysis of Solid Recovered Fuels using Sensor Technology. In:
Thomé-Kozmiensky, K.-J.; Thiel, S. (Hrsg.): Waste Management, Volume 5 – Waste-to-Energy.
Neuruppin: TK Verlag Karl Thomé-Kozmiensky, 2015, S. 339-348
Ersatzbrennstoffe
[13] Krämer, P.; Kölking, M.; Flamme, S.: Nahinfrarotgestützte Echtzeitanalytik für Ersatzbrennstoffe – Durchführung einer Systemanalyse im großtechnischen Maßstab. In: Flamme et al. (Hrsg.):
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[14] Krämer, P.; Flamme, S.: Nahinfrarotgestützte Echtzeit-Analytik für Ersatzbrennstoffe – Hinter- gründe, Grundlagen und Definitionen; In: DGAW – Deutsche Gesellschaft für Abfallwirtschaft e.V. (Hrsg.): Tagungsband zum 4. Wissenschaftskongress Abfall und Ressourcenwirtschaft. Put- bus: Wissenschaftsverlag Putbus, 2014, S. 101-105
[15] Krämer, P.; Dühlmann, A.; Sama, V.; Flamme, S.; Clever, F.: Optimierte Qualitätssicherung – Eine neue Methode ermöglicht mittels Nahinfrarottechnik Echtzeit-Massenstromanalysen bei der Aufbereitung von Kunststoffen. In: ReSource, Ausgabe 04/2013, Berlin: Rhombos Verlag, 2013, S. 4-9
[16] Krämer, P.; Flamme, S.; Litfin, T.: Analyse des relevanten Markt- und Wettbewerbsumfeldes für die Weiterentwicklung und Einführung einer nahinfrarotgestützten Echtzeitanalytik für Ersatzbrennstoffe. In: DGAW – Deutsche Gesellschaft für Abfallwirtschaft e.V. (Hrsg.): 2. Wis- senschaftskongress Abfall und Ressourcenwirtschaft. Putbus: Wissenschaftsverlag Putbus, 2012, S. 145-152
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In: Thomé-Kozmiensky, K. J.; Beckmann, M. (Hrsg.): Energie aus Abfall, Band 10. Neuruppin:
TK Verlag Karl Thomé-Kozmiensky, 2013, S. 855-86
[19] Persönliche telefonische Auskunft von Dr. Jochen Scholz, Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Entwicklung Mechatronik Analysentechnik der Sartorius AG, 09.07.2012
[20] Peters, U.: Messung der relevanten Leitgrößen zur Beobachtung der Fermentation am Beispiel Bier. In: Dissertation an der TU München. München: Herbert Utz Verlag GmbH, 1999 [21] Sachs, L.; Hedderich, J.: Angewandte Statistik – Methodensammlung mit R. 13. aktualisierte
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[22] Sama, V.: Online-Analytik für Ersatzbrennstoffe mit NIR-Technik. In: Flamme et al. (Hrsg.):
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Münster, 2013, S. 183-188
[23] Sansoni, B.: Fortgeschrittener chemischer Analysedienst für Elemente, Radionuklide und Pha- sen, das Jülicher Baukastensystem für Analysenschritte; Fresenius Zeitschrift für Analytische Chemie 323 /1986; S. 573-600
[24] Schubert, S.; Berwanger, M.: Online analysis of refused derived fuel with near infrared tech- nology. In: Pretz, T.; Quicker, P.; Wotruba, H. (Hrsg.): Schriftenreihe zur Aufbereitung und Veredelung. Aachen: Shaker Verlag GmbH, S. 364-377, 2014
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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
Karl J. Thomé-Kozmiensky, Michael Beckmann (Hrsg.):
Energie aus Abfall, Band 13
ISBN 978-3-944310-24-4 TK Verlag Karl Thomé-Kozmiensky
Copyright: Professor Dr.-Ing. habil. Dr. h. c. Karl J. Thomé-Kozmiensky Alle Rechte vorbehalten
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Erfassung und Layout: Sandra Peters, Ginette Teske, Janin Burbott-Seidel, Anne Kuhlo, Carolin Bienert
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