{"id":71139,"date":"2023-08-23T12:40:21","date_gmt":"2023-08-23T09:40:21","guid":{"rendered":"https:\/\/eleks.com\/?p=71139"},"modified":"2024-09-16T12:42:52","modified_gmt":"2024-09-16T09:42:52","slug":"praediktives-emissions-monitoring-system","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eleks.com\/de\/blog\/praediktives-emissions-monitoring-system\/","title":{"rendered":"Vorausschauende Emissions\u00fcberwachung: maschinelles Lernen verbessert Emissionsanalyse"},"content":{"rendered":"
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Vorausschauende Emissions\u00fcberwachung: maschinelles Lernen verbessert Emissionsanalyse<\/h1>\r\n <\/div>\r\n
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Die Industrie steht unter enormem Druck, Emissionen zu reduzieren und Umweltauflagen zu erf\u00fcllen. Viele Unternehmen nutzen vorausschauende Emissionsmesssysteme (PEMS), um diesen Herausforderungen zu begegnen.<\/div>\n

Regierungen und Umweltorganisationen gehen hart gegen Fabriken vor, die gegen Umweltgesetze versto\u00dfen, und verh\u00e4ngen hohe Geldstrafen. Im Jahr 2021 wurden im Rahmen des zivilen Durchsetzungsprogramms der EPA<\/a> Bu\u00dfgelder in H\u00f6he von 1,05 Mrd. USD wegen Nichteinhaltung von Umweltgesetzen verh\u00e4ngt. Umweltpolitische Ma\u00dfnahmen haben auch dazu gef\u00fchrt, dass gro\u00dfe umweltverschmutzende Industrien wie der Energiesektor<\/a>, die Pharmaindustrie, die Landwirtschaft und andere ihre Luftemissionen genauer und kontinuierlicher messen und aufzeichnen m\u00fcssen.<\/p>\n

Die EU-Richtlinie \u00fcber Gro\u00dffeuerungsanlagen (Large Combustion Plant Directive, LCPD) schreibt vor, dass Kraftwerke mit einer Feuerungsw\u00e4rmeleistung von mehr als 50 Megawatt ihre Abgasemissionen kontinuierlich messen m\u00fcssen. Die LCPD schreibt vor, dass pro Jahr nicht mehr als zehn Tage an Emissionsdaten verloren gehen d\u00fcrfen, einschlie\u00dflich der Tage, die f\u00fcr Wartungsarbeiten ben\u00f6tigt werden.<\/p>\n

Die Bedeutung effizienter und zuverl\u00e4ssiger Instrumente zur Erfassung von Emissionsdaten kann aus Sicht eines Anlagenbetreibers nicht hoch genug eingesch\u00e4tzt werden. Umweltauflagen k\u00f6nnen sich nicht nur auf die Produktion auswirken, sondern die Nichtlieferung von Emissionsdaten \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum kann zu einer beh\u00f6rdlich angeordneten Stilllegung der Anlage f\u00fchren.<\/p>\n

Die herk\u00f6mmliche Methode zur \u00dcberwachung von Schadstoffemissionen war stark von hardwarebasierten Ger\u00e4ten und manueller Arbeit abh\u00e4ngig. Die vorausschauende Emissions\u00fcberwachung ist jedoch eine m\u00f6gliche L\u00f6sung, die von den Unternehmen als Alternative untersucht wird.<\/p>\n

Was ist ein pr\u00e4diktives Emissions\u00fcberwachungssystem (PEMS)?<\/h2>\n

Ein System zur vorausschauenden Emissions\u00fcberwachung (Predictive Emission Monitoring System, PEMS) ist ein System, das vorhandene Prozessdaten und statistische Methoden verwendet, um die Emissionen aus einem Produktionsprozess vorherzusagen. Es verwendet die Betriebsparameter einer Verbrennungsanlage, um ein Modell zu erstellen, das die Emissionen nach dem ersten Prinzip, mit statistischen Methoden oder mit Methoden des maschinellen Lernens vorhersagen kann.<\/p>\n

In verschiedenen Anwendungen haben PEMS Emissions\u00fcberwachungssysteme oder kontinuierliche Emissions\u00fcberwachungssysteme (CEMS) ersetzt. PEMS sind in der Lage, Umweltemissionen wie NOx, CO, CO2 und SO2 aus gas- oder \u00f6lbefeuerten Kesseln, Reformern oder Gasturbinen genau vorherzusagen, ohne dass ein Hardware-Analysator, ein sogenanntes CEMS, erforderlich ist.<\/p>\n

Vorausschauende Emissions\u00fcberwachungssysteme liefern Echtzeitdaten \u00fcber gef\u00e4hrliche Abf\u00e4lle. Mit diesen Informationen k\u00f6nnen Probleme fr\u00fchzeitig erkannt und Gegenma\u00dfnahmen ergriffen werden, bevor die Schadstoffwerte die gesetzlichen Grenzwerte \u00fcberschreiten. Ein PEMS kann Anlagen- oder Fabrikbesitzern helfen, ihre Emissionsziele effizienter zu erreichen, indem es die Strategie kontinuierlich \u00fcberwacht und anpasst.<\/p>\n

Drei Methoden bei der Entwicklung von PEMS-Software<\/h2>\n

PEMS verwendet hochentwickelte Computeralgorithmen, die k\u00fcnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen. Die Methoden zur Entwicklung von PEMS k\u00f6nnen in drei Hauptkategorien eingeteilt werden.<\/p>\n

1. Die Methode des ersten Prinzips<\/h4>\n

Es basiert auf analytischen physikalischen Gleichungen aus den Bereichen Thermodynamik, Kinetik, Massen- und Energiebilanz. Die Parameter der Gleichungen k\u00f6nnen angepasst werden, um eine genaue \u00dcbereinstimmung zwischen den Betriebsdaten und den entsprechenden Emissionen zu erzielen.<\/p>\n

2. Statistische Methode<\/h4>\n

Diese Methode erm\u00f6glicht die quantitative Vorhersage von Emissionen auf der Grundlage von Beziehungen zwischen den wichtigsten industriellen Prozessen und den dabei entstehenden Schadstoffen.<\/p>\n

3. Machine learning Methode<\/h4>\n

Diese Methode verwendet maschinelle Lernverfahren und -techniken, um hochpr\u00e4zise Vorhersagemodelle auf der Grundlage von Betriebsparametern zu erstellen. K\u00fcnstliche neuronale Netze (ANN) sind die am h\u00e4ufigsten verwendeten maschinellen Lernalgorithmen f\u00fcr die Entwicklung eines vorausschauenden Emissions\u00fcberwachungssystems.<\/p>\n

Im Gegensatz zu statistischen Methoden werden beim maschinellen Lernen Lernalgorithmen eingesetzt, um Muster in historischen, gepaarten Betriebs- und Emissionsdaten zu finden, die dann zur Vorhersage zuk\u00fcnftiger Schadstoffwerte verwendet werden k\u00f6nnen. PEMS ist eines der ersten Beispiele f\u00fcr KI-Anwendungen in der Umwelt\u00fcberwachung.<\/p>\n

Sowohl statistische als auch maschinelle Lernverfahren nutzen historische Informationen, um Vorhersagemodelle zu entwickeln. Einige kombinieren sogar beide Methoden zu einer Kategorie, der datengetriebenen Methode.<\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div><\/div><\/div>

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Die Vorteile eines pr\u00e4diktiven Emissions\u00fcberwachungssystems<\/h2>\n

PEMS k\u00f6nnen im Vergleich zu herk\u00f6mmlichen manuellen \u00dcberwachungsmethoden erhebliche Vorteile bieten, einschlie\u00dflich verbesserter Genauigkeit, h\u00f6herer Effizienz und geringerer Kosten. Einige der wichtigsten Vorteile sind:<\/p>\n